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使用numpy.log和math.log时上溢/下溢的区别

使用numpy.log和math.log时上溢/下溢的区别是：

上溢（Overflow）：当输入的值过大时，计算结果会超出计算机所能表示的范围，导致溢出错误。在numpy中，当使用numpy.log计算一个非常大的数时，会返回inf（无穷大）。
下溢（Underflow）：当输入的值过小接近于零时，计算结果会变得非常接近于零，导致精度丢失。在numpy中，当使用numpy.log计算一个接近于零的数时，会返回-inf（负无穷大）。

区别：

对于上溢，numpy.log会返回无穷大（inf），而math.log会抛出溢出错误。
对于下溢，numpy.log会返回负无穷大（-inf），而math.log会返回一个非常接近于零的数。

在处理上溢和下溢时，可以根据具体的需求选择合适的处理方式。例如，可以使用try-except语句来捕获math.log的溢出错误，并进行相应的处理。另外，可以使用numpy的特殊函数（如numpy.log1p和numpy.expm1）来处理接近于零和接近于1的数值，以避免精度丢失的问题。

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caffe详解之softmax层

从零开始，一步一步学习caffe的使用，期间贯穿深度学习和调参的相关知识！...如果指定值，则label等于ignore_label的样本将不参与Loss计算，并且反向传播时梯度直接置0. normalize bool型变量，即Loss会除以参与计算的样本总数；否则Loss等于直接求和...其他说明 softmax的上溢与下溢对于softmax的计算公式来说，对于比较小的输入数据来说是没有什么问题的，但是针对指数函数的特点，对于较大或者较小的数据进行softmax计算会出现数据上溢与下溢的问题...计算机中浮点数的最大表示位数为2^64 ,如果超过此数会产生上溢inf,同样数据小于2^(-64)计算机在计算过程中会产生下溢-inf。...对于[1000,1000,1000]，我们会得到inf（上溢）；对于[-1000,-999,-1000]，我们会得到-inf（下溢）。 softmax解决上溢与下溢的办法 ?

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以太坊智能合约安全漏洞(2):溢出 | 赠书活动

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掌握机器学习数学基础之优化基础（一）

目录：计算复杂性与NP问题上溢和下溢导数，偏导数及两个特殊矩阵函数导数为零的二三事方向导数和梯度梯度下降法牛顿法读完估计需要10min，这里主要讲解第一部分，剩余部分期待下期～计算复杂性与...对于上面的知识，我们只要了解知道他们的概念就好了，机器学习中多数算法都是针对NP问题（包括NP完全问题）的。上溢和下溢下溢：当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢。...许多函数会在其参数为零而不是一个很小的正数时才会表现出质的不同。例如，我们通常要避免被零除。上溢(overflow)：当大量级的数被近似为时发生上溢。进一步的运算通常将这些无限值变为非数字。...为什么会下溢或者上溢：数字计算机上实现连续数学的基本困难是我们需要通过有限数量的位模式来表示无限多的实数，这意味着我们在计算机中表示实数时几乎都会引入一些近似误差。在许多情况下，这仅仅是舍入误差。...如果在理论上可行的算法没有被设计为最小化舍入误差的累积，可能会在实践中失效，也就是可能产生下溢或者上溢一个例子：必须对上溢和下溢进行数值稳定的一个例子是softmax 函数。

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深度学习系列笔记(五)

深度学习系列笔记(五) 目录深度学习系列笔记(五) 数值计算上溢和下溢病态条件机器学习基础学习算法线性回归数值计算上溢和下溢连续数学在数字计算机上的根本困难是，我们需要通过有限数量的位模式来表示无限多的实数...这将导致误差，即使理论上可行的算法，如果在设计时没有考虑最小化舍入误差的累积，在实践时也可能会导致算法的失效。下溢当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢。...必须对上溢和下溢进行数值稳定的一个例子是softmax函数: softmax(x)i=\tfrac{\exp(x_i)}{\sum{j=1}^{n}\exp(x_j)} 可以通过计算softmax(...z)同时解决上溢和下溢问题。...同样地，分母中至少有一个值为1的项，这就排除了因分母下溢而导致被零除的可能性。在实现深度学习算法时，底层库的开发者应该牢记数值问题。

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花书第一谈之数值计算

这一章主要讲的是：机器学习的一些问题，有一部分可以通过数学推导的方式直接得到用公式表达的解析解，但对绝大多数的问题来说，解析解是不存在的，需要使用迭代更新的方法求数值解。...1.上溢和下溢上溢当大数量级的数被近似为+∞或−∞时，进一步的运算容易导致这些无限值为非数字。下溢由于计算机进行数值计算时精度有限，下溢是在四舍五入为零时发生。...例如：当零做除数时，会返回非数值，对零取对数则会得到−∞。对上溢和下溢需要进行数值稳定。例如softnax函数： ?...这样子解决保证了分子exp最大参数时为0，避免了上溢，，同样分母至少有一个值为1的项，排除了下溢。...但是还有一个小问题：分子中的下溢仍然可以导致整体表达式被计算为零，比如计算log(softmax(x))，若传递的softmax(x)下溢为0，则log后则被错误的得到−∞。

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定点数相关知识

3、定点纯小数定点纯小数是指整数部分为0的定点小数，分为有符号定点纯小数和无符号定点纯小数，S为符号位，小数点在小数位的最左侧。 ? 对于字长为wf的无符号定点小数，其数值可表示为： ?...5、定点数据的上溢和下溢上溢（overflow）：运算结果超出了定点数的整数部分所能表示的范围，下溢（underflow）：运算结果小数部分超出了小数部分能表示的范围。...UFIX_4_2，表示无符号型定点小数，全长为4，小数部分宽度为2，所能表示的范围为：[0，3.75]，精度为0.25，如果运算结果为4，即发生上溢，如果运算结果为0.125，则发生下溢。...6、浮点数和定点数的比较与定点数相比，采用浮点数进行算法描述：（1）、具有更宽的动态范围。（2）、可缩短复杂运算的开发周期。（3）、统一的标准数据格式。...劣势：（1）、浮点运算会消耗更多的查找表、寄存器和乘法器。（2）、浮点运算会给布线资源带来压力，导致最大运行频率降低。综上，在算法建模时通常采用浮点数，而在FPGA实现时采用定点数。

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【408计算机组成原理】溢出判断

太大的叫上溢太小的叫下溢溢出说明是不正常的不正常的也就是违反常理的什么叫违反常理？...这就要用到上面那句话了太大的叫上溢太小的叫下溢先说上溢既然是太大那一定会是两个正数相加才会大好既然是两个正数那我们就看回上面说到的那两句话的第一句“正+正=负”这是个很异常的情况对吧？...想明白了这一点就能轻而易举的想到但凡发生上溢的情况必然满足以下规律再到下溢老样子从事物的本质出发下溢的本质是太小了->两个负数相加才会小->异常情况就是违反常理所以负+负=正->结果的符号位是...0 也就是说只要发生溢出结果数符号位必定是0 但是两个负数的符号位已经是1了，他们相加必然进位，在这种情况下我们要保证什么？...SF ZF 就是字面意思用来标记这个数是正是负是不是0 CF 进位和借位其实就是无符号数的溢出情况只是换了种说法既然确认了对象是无符号数（默认是正数） sub（加法0减法1）要和最高位数值的进位进行异或

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Redis点赞新思路 bitmap

，指定 BITFIELD 命令在执行自增或者自减操作时，碰上向上溢出（overflow）或者向下溢出（underflow）情况时的行为： WRAP ：使用回绕（wrap around）方法处理有符号整数和无符号整数的溢出情况...对于有符号整数来说，上溢将导致数字重新从最小的负数开始计算，而下溢将导致数字重新从最大的正数开始计算。...SAT ：使用饱和计算（saturation arithmetic）方法处理溢出，也即是说，下溢计算的结果为最小的整数值，而上溢计算的结果为最大的整数值。...与此相反，如果一个针对 i8 值的计算造成了下溢，那么这个 i8 值将被设置为 -127 。...FAIL ：在这一模式下，命令将拒绝执行那些会导致上溢或者下溢情况出现的计算，并向用户返回空值表示计算未被执行。

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智能合约安全——溢出漏洞

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循环队列出队-队列，顺序队列与循环队列

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sparc体系架构的窗口寄存器的深入理解

，反之，如果CWP指向w0且又执行了一条RESTORE指令，则会触发窗口下溢陷阱。...所谓的窗口下溢则是说当前窗口不够用了，需要将已经满了的窗口寄存器的数据压入到栈上，也就是内存中，压入后的窗口寄存器又可以重新利用起来了，而上个满了的窗口寄存器则存在内存中了。...当函数返回到窗口无效寄存器时，则发生上溢陷阱，该陷阱中会执行出栈的操作，从而将寄存器进行恢复。 3.程序的设计对于C语言来说，并不用关注架构的不同带来的差异性，而对于汇编来说，则设计却是完全的不同。...4.sparc设计对于嵌入式编程的优劣对于嵌入式来说，如果只设计可控的程序，逻辑设计上尽可能的单一可控，并且最好函数的嵌套深度不应该超过8个，最好不发生上溢或者下溢操作。...这样不用访问存储器，并且底层的指令很少，对于程序的执行效率很有保障。有上溢或者下溢，一次性就需要压栈或者出栈操作，使得其程序的执行效率不在那么高效。

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