Timeline --
00:00 Bases
00:44 Decimal to Binary
02:15 Signed vs Unsigned Numbers
03:37 Two's Complement
04:55 Adding Binary Numbers
05:47 Subtracting Binary Numbers
07:36 Overview of Bitwise Operations
08:18 Bitwise AND (&)
09:09 Bitwise OR (|)
09:41 Bitwise XOR (^)
10:35 Bitwise NOT (~)
11:31 Bitwise Left Shift
12:32 Bitwise Right Shift
13:34 Python Code
Master Data Structures & Algorithms for FREE at [ Ссылка ]
Code solutions in Python, Java, C++ and JS can be found at my GitHub repository here: [ Ссылка ]
Complete DSA Pathway Zero to Hero: [ Ссылка ]
Please check my playlists for free DSA problem solutions:
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]-
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
My Data Science & ML YouTube Playlist: [ Ссылка ]
Learn Python and Data Science FASTER at [ Ссылка ] :)
Support the content: [ Ссылка ]
Follow me on Instagram: [ Ссылка ]
Connect with me on LinkedIn: [ Ссылка ]
Follow me on TikTok: [ Ссылка ]
Coursera Plus: [ Ссылка ]
My Favorite Courses:
Data Structures & Algorithms:
- UCalifornia San Diego DSA: [ Ссылка ]
- Stanford Algorithms: [ Ссылка ]
- Python Data Structures: [ Ссылка ]
- Meta Coding Interview Prep: [ Ссылка ]
Python:
- UMichigan Python for Everybody: [ Ссылка ]
- Python Mastery from MLNOW.ai: [ Ссылка ]
- Google IT Automation w/ Python: [ Ссылка ]
Web Dev / Full Stack:
- Meta Front-End Developer: [ Ссылка ]
- IBM Full Stack Developer: [ Ссылка ]
- Meta Back-End Developer: [ Ссылка ]
- John Hopkins HTML, CSS & JS: [ Ссылка ]
- IBM DevOps: [ Ссылка ]
Cloud Development:
- AWS Fundamentals: [ Ссылка ]
- GCP Cloud Engineer: [ Ссылка ]
- Microsoft Azure Fundamentals: [ Ссылка ]
Game Development:
- Michigan State Unity Development: [ Ссылка ]
- UColorado C++ for Unreal Engine: [ Ссылка ]
SQL & Data Science:
- SQL by MLNOW.ai: [ Ссылка ]
- Python for Data Science by MLNOW.ai: [ Ссылка ]
- Google Data Analytics: [ Ссылка ]
- IBM Data Science: [ Ссылка ]
- IBM Data Engineer: [ Ссылка ]
Machine Learning & AI:
- ML Mastery at MLNOW.ai: [ Ссылка ]
- ML w/ Andrew Ng: [ Ссылка ]
- Deep Learning w/ Andrew Ng: [ Ссылка ]
