为什么这个图在数字不变的情况下会产生完全不同的结果？_为什么在R中，元素矩阵乘法对于相同的数字会产生不同的输出？_为什么在使用getchar()的while循环中移动printf()会产生不同的结果？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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聊聊计算机的数字表示方法(上)

前言一个朋友问我为什么浮点数的会丢失精度，于是产生了下面一段对话朋友：为什么浮点数会丢失精度呢？...正文我们在大学计算机课上就学习了原码、反码、补码，背了一系列的规则来记忆他们之间如何转换，然而为什么这样转换却不甚了解，本节就来介绍为什么我们要为数字编码，原码、反码、补码的产生背景是什么，以及为什么是这样的关系...在这之前，我们必须明确一点，码和数是完全不同的两个概念，码是用来表示事物的记号，它可以用数字、字母、特殊的符号或它们之间的组合来表示，码没有大小，没有正负，比如我们每个人一出生就有了身份证号，身份证号就是我们的编码...注意，4位情况下负数的反码的计算方法应该是1111-这个负数的相反数的编码，只是在二进制情况下计算的结果看起来恰好是符号位不变、其他位取反，很多人只是把这条转换规则记得很熟，但是并不知道为什么这样能得出正确的结果...补码 16个机器码却因为正负0的问题只能表示15个数字，在寸土寸金的内存里，浪费就是犯罪，为了去掉这个多出来的0，补码出现了。

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德国学者给CNN泼冷水：图像分类策略太简单，提高准确率全靠调参

用古典模型设计神经网络在深度学习出现以前，图像识别使用的是一种特别简单的方法：定义一组关键视觉特征（“单词”），识别每个视觉特征在图像中存在的频率（“包”），然后根据这些数字对图像进行分类。...以上结果证明：只需使用一组小图的特征即可解决ImageNet问题。对象形状或对象部分之间的关系等远程空间关系对分类结果影响不大，完全可以忽略。...上图中，最上面的手指图像被识别成一种鱼，因为这个类别中的大多数图像中，都有渔民用手举起鱼的画面。同样，我们还能得到一个精确定义的热图，显示图像的哪些部分有助于模型做出判定。...那么，深度神经网络最强大的能力是否仅来自于对局部特征的处理？如果这就够了，为什么像ResNet-50这样的标准深度神经网络会学到完全不同的东西？...为了验证现代DNN与特征包模型有着类似的策略，作者又用下面的几种“标记”来测试BagNet、ResNet、DenseNet和VGG：决策对图像特征的空间改组是不变的（只能在VGG模型上测试）；不同图像部分的修改应该是独立的

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【干货】小白如何熟练掌握C语言随机数！

这个时候我们可能会遇到下面几个问题： Q1：为什么每次生成的数字都一样？ A1：rand函数每次生成的数字与所谓的”种子”有关，使用rand函数前需要使用srand函数进行种种子(请见后文)。...如果没有调用，系统会默认给1，导致每次的随机数都一样。 Q2：为什么最大是0x7fff？...A1：这可能取决于编译器环境，老九这里是VC6，在rand的函数中看到定义的最大值为0x7fff，如下图： ? Q3：如果我想生成特定范围内的数字，该如何写呢？ A3：多多利用%求余运算符即可。...但事实上传入一个数，往往产生的随时仍然固定不变。...那么较为聪明的写法目前看来只有使用系统时间作为种子最为合适，所以这里srand的参数往往传入time(NULL)参数作为获取系统当前时间作为种子，来产生不同的结果！

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AI的哲学系思考—认知不变性与AI

这就是为什么 HTV 会被提出来，如果现在的科学也像这类故事一样内在逻辑其实很容易被篡改，然后还能达到完全相同的结果，那将会是很恐怖的，这也解释了为什么当下的 AI 黑盒模型很难被除 AI 从业者之外的人信任...而最短描述的长度取决于描述语言的选择; 但是改变语言的影响是有限度的(这个结果被称为不变性定理)。...（左下的图是一条竖线，右下图是一条横线）上达到最小值，那么这一条线上的所有点都是局部最优解，会产生很多很多个局部最优解，这种情况下基本就很难在找到最上面图右上角的那个最优解了，除非初始化的参数正好让他们得到了...比如如果有第三本棋谱，棋谱的大小比例跟图 3 中的棋谱完全不同，这时出现了跟左图中类似的场景，用箭头就很可能会出错。...如前文（图 4）所示，我们常用的 average 在很多情况下会丢失重要的信息，比如图 4 中向左的信息就被丢失了，如果更多的 batch 希望向左，但是值却很小，那么 average 下还是向右，但是更

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Lucene范围查询原理(

lucene 采用的就是这个思路, 因为这里转化的细节对我们理解整个算法影响不大, 因此可以暂时略过, 我们只要知道, 所有数字都能转化为ascii byte[], 且保持大小关系不变就行了....有了粒度的概念, 我们就知道, 同一个数字, 在不同的粒度世界里, 其对应的数字是不同的, 比如123: 在粒度为1的世界里, 就是123....在粒度为10的世界里, 会转化为120. 在粒度为100的世界里, 会转化为100....按照这个逻辑, 我们可以把123这个数字投射为多个term: 1/123 10/120 100/100 斜杠左边代表粒度, 右边代表在该粒度下的取值....如给定范围423, 642, 会产生结果: 1/[423, 429] 1/[640, 642] 10/[430, 490] 10/[600, 630] 100/[500, 500] 可以看出来, 这一组不同粒度的范围加起来

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从 setState 聊到 React 性能优化

React基本流程 2.React 更新流程 React在 props 或 state 发生改变时，会调用 React 的 render 方法，会创建一颗不同的树 React需要基于这两颗不同的树之间的差别来判断如何有效的更新...同层节点之间相互比较，不会跨节点比较不同类型的节点，产生不同的树结构开发中，可以通过key来指定哪些节点在不同的渲染下保持稳定 ?...，调用 render() 方法，diff 算法将在之前的结果以及新的结果中进行递归情况三: 对子节点进行递归在默认条件下，当递归 DOM 节点的子元素时，React 会同时遍历两个子元素的列表；当产生差异时...前面两个比较是完全相同的，所以不会产生mutation 最后一个比较，产生一个mutation，将其插入到新的DOM树中即可但是如果我们是在前面插入一条数据： ?...React会对每一个子元素产生一个mutation，而不是保持星际穿越和盗梦空间的不变这种低效的比较方式会带来一定的性能问题 React 性能优化 1.key

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【编程经验】C语言中如何使用随机数？

这个时候你可能会遇到下面几个问题： Q1：为什么每次生成的数字都一样？ A1：rand函数每次生成的数字与所谓的”种子”有关，使用rand函数前需要使用srand函数进行种种子(请见后文)。...如果没有调用，系统会默认给1，导致每次的随机数都一样。 Q2：为什么最大是0x7fff？...，我们希望每次运行生成的数字都不相同，这个时候需要配合srand函数来解决这一问题。...但事实上传入一个数，往往产生的随时仍然固定不变。...那么较为聪明的写法目前看来只有使用系统时间作为种子最为合适，所以这里srand的参数往往传入time(NULL)参数作为获取系统当前时间作为种子，来产生不同的结果！

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一文搞懂星座图原理！

在模拟调制中，载波参量的改变是按连续的模拟信息。在数字调制中，这些载波参数（幅度，频率和相位）的变化由离散的数字信号决定。从这个意义上讲，数字调制和模拟调制并无本质区别。...一种调制技术的特性可由信号分布和映射完全定义，即可由星座图来完全定义。矢量图 Vector Diagram：调制信号在符号点间变化的过程描述。矢量图不仅显示星座点，而且显示星座点之间的转换过程。...图2实例是调角波，包括调频波(FM)或调相波(PM)。因为调角波的信号幅度是固定不变的，仅在圆周上某个初相角处产生角度的变化。看起来就是在圆周上某一段弧线上变化。...结果在极坐标图中的信号轨迹如图三角形所示，它同时存在幅度与相位变化。调幅或角系统产生的这种寄生调制，会使调制信号产生失真。调幅信号直线轨迹变成了折线或曲线。...总之，这些失真会导致解调信号的参数变化。调幅或角系统产生的这种寄生调制，会使调制信号产生失真；如果频率不是一个恒定值，则转速也会变化。

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CMU 领域自适应最新进展：对齐数据分布、误差还不够，标注函数也需对齐！

而自适应算法的目标是在不能看到目标域中的带标签样本的情况下，将算法泛化到目标域上。在本文中，我们将首先回顾一种通用的技术，该技术基于寻找一种域不变的表征的思路来实现这一目标。...直观地说，实验结果表明，当不同域中的边缘标签分布存在差异时，人们不能指望通过学习不变表征来同时最小化源域和目标域的误差；这位基于学习不变表征的方法取得成功提供了必要条件。...简而言之，我们可以从不确定性原理的角度来理解这个下界：若两个域的边缘标签分布不同，当使用域不变表征时，一定会在源域或目标域中产生较大的误差。...这三个数据集的标签分布如图 5 所示。 ? 图 5：MNIST 、SVHN 和 USPS 数据集上的标签（数字）分布从图 5 中可以清楚地看到，这三个数据集具有完全不同的标签分布。...我们还绘制了 DANN 自适应的结果的最小二成拟合（黑色虚线），用来强调负的斜率。我们在图 6 中为 DANN 绘制了四个自适应的轨迹。

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一份完全解读：是什么使神经网络变成图神经网络？

为什么卷积有用我们应该理解为什么我们要注意到卷积，以及为什么我们要用它来处理图？与完全连接的神经网络（NNS或MLP)相比，卷积网络(CNN或Convnet)具有一定的优势。...一旦我们有了图像和滤波器，我们就可以通过在图像上滑动滤波器 (在我们的例子中是数字7)，并在每一步之后将点积的结果放到输出矩阵中来执行卷积。...这个结果可以直接用于解决任务(例如，在回归的情况下)，也可以进一步反馈到一些非线性(激活)，如relu，或其他可微分(或更准确地说，是次微分)函数，从而形成多层网络。...运行代码后，你可能会注意到在分类的准确性上实际上是相同的。那还有什么问题吗？图形网络不应该运行得更好吗？其实在大多数情况下，它们都是可以正常运行，但是在这个例子中出现了特殊情况，因为我们添加的?...下面我展示了预定义的高斯滤波器和学习滤波器的动画。你可能会注意到，我们刚刚学到的滤波器(在中间)看起来很奇怪。这是因为任务相当复杂，我们同时优化了两个模型：预测边缘的模型和预测数字类的模型。

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深度学习为什么需要那么多的数据？

LeNet手写数字识别网络中有一个对图像变化的简单测试，利用普通的数字图像训练好数据后，拿经过变换后的数据尝试进行识别，以下分别是数字图经过平移、缩放、旋转后的识别情况，我们可以看到，在经过简单的平移...其实，为什么神经网络也可以识别数据集中微小的变形呢？说白了是因为pooling操作在降维的同时起到了一定的(很微小)旋转不变性的作用。...比如在我们检测一个物体的时候，神经网络的activation层在这个物体的边缘处发生了比较明显的变化，当这个物体稍微旋转一下，物体的边缘稍稍移动时，由于max-pooling的缘故，这个物体的边缘依然会刺激到我们的...quora上也有说法，大致意思是过滤层(卷积层)有不变性，但是全连接层只会对特定的激活层产生反应，也就是如果激活层地点发生了变化，那么全连接层就检测不到了。...可以看到，大部分的曲线都是成”拱形”的或者下降趋势，显然还是original的情况下效果最好。还有很多另外的研究结果，大家可以自行搜索阅读。

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以不同的思考侧重介绍卷积神经网络

上图是只有黑白颜色的灰度图，而更普遍的图片表达方式是RGB颜色模型，即红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光。...二、画面不变形在决定如何处理“数字长方体”之前，需要清楚所建立的网络拥有什么样的特点。...卷积后得到3x3的Feature Map中，真正有用的就是数字为3的那个节点，其余数值对于这个任务而言都是无关的。所以用3x3的Max pooling后，并没有对“横折”的探测产生影响。...假如有两个节点，其中第一个节点会在某些输入情况下最大，那么网络就只在这个节点上流通信息；而另一些输入又会让第二个节点的值最大，那么网络就转而走这个节点的分支。...比如说我们在判断一个人的时候，很多时候我们并不是观察它的全部，或者给你的图片本身就是残缺的。这时我们会靠单个五官，外加这个人的着装，再加他的身形来综合判断这个人，如下图所示。

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谷歌放大招！数据增强实现自动化

研究人员表示，与以前使用手工设计数据增强策略的先进深度学习模型不同，他们使用强化学习从数据本身中找出最佳图像转换策略。结果在不依赖于生成新的和不断扩展的数据集的情况下，提高了计算机视觉模型的性能。...例如，mixup方法，通过在训练期间将图像置于彼此之上来增强数据，从而产生改善神经网络性能的数据。左图：来自ImageNet数据集的原始图像。右图：通过常用数据增强方法，水平翻转后的相同的图像。...此外，由于世界上不同的建筑和房屋编号材料的多样性，AutoAugment机构已经学会了完全反转原始SVHN数据集中自然出现的颜色。左：来自SVHN数据集的原始图像。...右：相同的图像AutoAugment。在这种情况下，最优转换是剪切图像并反转像素颜色的结果。...结果我们的AutoAugment 算法发现了一些最著名的计算机视觉数据集的增强策略，这些数据集被纳入到神经网络的训练中，会产生最先进的精确性。

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关于二进制世界的秘密

为什么用二进制表示我们大家知道，计算机内部是由IC电子元件组成的，其中 CPU 和内存也是 IC 电子元件的一种，CPU和内存图如下 ? CPU ?...二进制转十进制表示图也就是说，二进制数代表的 00100111 转换成十进制就是 39，这个 39 并不是 3 和 9 两个数字连着写，而是 3 * 10 + 9 * 1，这里面的 10 , 1 就是位权...1 - 1 分析图奇怪，1 - 1 会变成 130 ，而不是0，所以可以得出结论 1000 0001 表示 -1 是完全错误的。那么正确的该如何表示呢？...逻辑右移和算数右移示意图如上图所示，在逻辑右移的情况下， -4 右移两位会变成 63，显然不是它的 1/4，所以不能使用逻辑右移，那么算数右移的情况下，右移两位会变为 -1，显然是它的 1/4，故而采用算数右移...下面介绍一下符号扩展：将数据进行符号扩展是为了产生一个位数加倍、但数值大小不变的结果，以满足有些指令对操作数位数的要求，例如倍长于除数的被除数，再如将数据位数加长以减少计算过程中的误差。

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干货 | YJango的卷积神经网络介绍

上图是只有黑白颜色的灰度图，而更普遍的图片表达方式是RGB颜色模型，即红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光。...画面不变性在决定如何处理“数字长方体”之前，需要清楚所建立的网络拥有什么样的特点。...用表示输入值，表示输出值，用图中标注数字表示角标，则下面列出了两种计算编号为0的输出值的表达式。注：在局部区域的线性组合后，也会和前馈神经网络一样，加上一个偏移量。 ?...卷积后得到3x3的Feature Map中，真正有用的就是数字为3的那个节点，其余数值对于这个任务而言都是无关的。所以用3x3的Max pooling后，并没有对“横折”的探测产生影响。...比如说我们在判断一个人的时候，很多时候我们并不是观察它的全部，或者给你的图片本身就是残缺的。这时我们会靠单个五官，外加这个人的着装，再加他的身形来综合判断这个人，如下图所示。

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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理？

上图是只有黑白颜色的灰度图，而更普遍的图片表达方式是RGB颜色模型，即红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光。...画面不变性在决定如何处理“数字长方体”之前，需要清楚所建立的网络拥有什么样的特点。...用x表示输入值，y表示输出值，用图中标注数字表示角标，则下面列出了两种计算编号为0的输出值y0的表达式。注：在局部区域的线性组合后，也会和前馈神经网络一样，加上一个偏移量b0。 ?...卷积后得到3x3的Feature Map中，真正有用的就是数字为3的那个节点，其余数值对于这个任务而言都是无关的。所以用3x3的Max pooling后，并没有对“横折”的探测产生影响。...比如说我们在判断一个人的时候，很多时候我们并不是观察它的全部，或者给你的图片本身就是残缺的。这时我们会靠单个五官，外加这个人的着装，再加他的身形来综合判断这个人，如下图所示。

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深入理解函数式编程（上）

但是，函数式编程目前又开始在不同的语言中流行起来了，像Java 8、JS、Rust等语言都有对函数式编程的支持。...比如下面这个简单的演算式：图 8 第一次函数调用传入m=5，返回一个新函数，这个新函数接收一个参数n，并返回m + n的结果。...这方便我们不改变运算结果的前提下去修改变量命名，以方便在函数比较复杂的情况下进行化简操作。实际上，连整个lambda演算式的名字也是不重要的，我们只需要这种形式的计算，而不在乎这个形式的命名。...来看一个日常的例子，把二进制数据转换为八进制数据：图 25 这段代码运行起来没有问题，但我们为了处理这个转换，需要了解 parseInt(x, 2) 和 toString(8) 这两个函数（为什么有魔法数字...图 35 也就是说，调用一个函数的位置，我们可以使用函数的调用结果来替代此函数调用，产生的结果不变。一个引用透明的函数调用链永远是可以被合并式代换的。

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关于二进制世界的秘密

为什么用二进制表示我们大家知道，计算机内部是由IC电子元件组成的，其中 CPU 和内存也是 IC 电子元件的一种，CPU和内存图如下 ? CPU ?...二进制转十进制表示图也就是说，二进制数代表的 00100111 转换成十进制就是 39，这个 39 并不是 3 和 9 两个数字连着写，而是 3 * 10 + 9 * 1，这里面的 10 , 1 就是位权...1 - 1 分析图奇怪，1 - 1 会变成 130 ，而不是0，所以可以得出结论 1000 0001 表示 -1 是完全错误的。那么正确的该如何表示呢？...逻辑右移和算数右移示意图如上图所示，在逻辑右移的情况下， -4 右移两位会变成 63，显然不是它的 1/4，所以不能使用逻辑右移，那么算数右移的情况下，右移两位会变为 -1，显然是它的 1/4，故而采用算数右移...下面介绍一下符号扩展：将数据进行符号扩展是为了产生一个位数加倍、但数值大小不变的结果，以满足有些指令对操作数位数的要求，例如倍长于除数的被除数，再如将数据位数加长以减少计算过程中的误差。

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精读《DOM diff 最长上升子序列》

由于数组长度为 n，每个数字都可以选或不选，也就是每个数字有两种选择，所以最多会生成 2ⁿ 个结果，从里面找到最长的长度，即为答案：这么傻试下去，必然能试出最长的那一段，在遍历过程中记录最长的那一段即可...那么就看第 i 项的结果和前面哪些结果有关系了，为了方便理解如图所示：假设我们看 8 这个数字，也就是 DP(4) 是多少。由于此时前面的 DP(0), DP(1) ......所以问题就是，遇到下一个数字要怎么处理，才不至于在未来产生鼠目寸光的情况，要 “抓住稳稳的幸福”。...所以总的来说，这个牺牲非常值得，下面通过图来介绍，为什么牺牲栈内容正确性可以带来长度的正确以及抓住未来机遇。...稍大一点的 11 替换了，这样会产生什么结果？

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JavaScript 中的不变性（Immutability）

在这篇文章中，我将展示什么是完全不变的，如何在JavaScript中使用这个概念，以及为什么它是有用的。什么是不变性？可变性的文本定义是可能会被改变的。...字符串不是JavaScript内置的唯一不变的值。数字也是不变的。你甚至可以想象一个评估表达式“2 + 3”_改变数字“2”的含义的环境？这听起来很荒唐，但是我们一直在使用对象和数组。...setIn是空安全的，如果的任何部分不存在，它将填充空对象。在扫雷板的情况下，这是不可取的，因为缺少的瓦片意味着我们试图在板外显示瓦片。...与内置数组和对象相比，仍然会有一个开销，但它将是不变的，通常可以通过不变性启用的其他好处来缩小。在实践中，使用不可变数据在许多情况下会增加应用程序的整体性能，即使孤立的某些操作变得更加昂贵。...不变性在这种情况下如何解决？

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