大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...整数的补码计算 正数的补码计算：与原码相同 负数的补码计算： ①先求出负数的原码，如-4的原码为1000 0100 ②通过原码求出反码，负数的反码就是：除符号位以外，其他位全部取反，如-4的反码为...1111 1011 ③负数的补码等于负数的反码末位+1，如-4的补码为1111 1100 特例：约定-128的补码为1000 0000 注：若已知补码 求原码：正数也是它本身，负数的求法同上，即对补码除符号位外取反...，末位加1，就得到原码 整数补码加减运算 加法 [A+B]补 = [A]补 + [B]补 减法 [A-B]补 = [A]补 + [-B]补 注：[-B]补的求法是：[B]补 连同符号位在内，每位取反...，末位加1 举例 (1) 已知A=4，B=-5，求A+B，A-B： 4的补码：[A]补 = 0000 0100； -5的原码：[B]原 = 1000 0101，-5的反码：[B]反 = 1111 1010
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...倒数第3位：1加0得1，再加上进位的1，结果为2。 其他位同理。...再举一个例子，计算二进制小数的：10-0.1001=1.0111。方法与整数一样。
补码的加减法运算 本文内容参考自王达老师的《深入理解计算机网络》一书 一、补码加法: 1、补码的加法运算 两个机器数相加的补码可以先通过分别对两个机器数求补码，然后再相加得到，在采用补码形式表示时...，进行加法运算可以把符号位和数值位一起进行运算(若符号位有进位，导致了益出，则直接舍弃)，结果为两数之和的补码形式。...因为补码是可以连同符号位一起运算，所以运算法则等同于无符号二进制运算： 00100011---35二进制表示 00010010---18二进制表示 00110101-----转换成10进制是53...35的补码：00100011。 -18的补码：由原码除符号位外取反，再在最低位+1，得到结果是11101110。这时都是补码，运算规则等同于无符号二进制加法。...(超出字长部分直接舍弃) 二、补码减法: 1、补码的减法运算 减法实际上就是加一个负数。运算法则和加法实际上是一致的！ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这是我的第一篇原创博客，谈谈自己在读研中的一些小思考，希望能给大家的学习带来一点启发。...而函数内积的定义为： 可能很多人会想为什么函数也可以有内积，为什么这样定义，它跟一般的向量内积又有什么联系呢？...回顾一下两个向量的内积： 我们直到两个向量的内积可以看作是a向量投影到b向量，也可以看作是b向量投影到a向量；如果两个向量正交，那他们的内积就为零。...某种意义上，可见向量内积也可以看作是两者相似程度的度量。...回到函数的内积，若两个函数是离散的，即f[n],g[n],我们不就可以把该函数看作是一个在n维空间展开的向量 可见一个离散函数的内积下形式是跟一般向量内积的形式是一致的。
Numba向量化运算 喜欢就点关注吧! Hi! 大家好，又和大家见面了。...在之前处理很小规模的for循环的时候，我没有感觉到需要加速python脚本，觉得30秒和15秒运行时间的差别对我的影响远没有大到需要我花精力去改写脚本的程度。...For Example 前面给大家介绍过Numba很好用的@jit用法，今天给大家说一说它的另外一个我用到觉得还不错的@vectorize向量化运算。...之后我用了向量化运算，所谓向量运算，就是类似于线性代数里面的两个向量的点积，点积介绍如下（wikipedia）： ?...放到列表ki_list里面 ki_list=np.arange(n+1) #两个函数同时对列表里面的所有值进行运算，np.dot计算向量的点积 sigma=np.dot(func1(ki_list
在带符号数的表示方法中，原码是最易于理解的编码，但是采用原码进行加减运算时，数值位和符号位需分开处理，操作比较麻烦，所以计算机中广泛采用补码进行加减运算。...补码定点加减运算方法 补码加减运算规则如下： 参加运算的操作数及最后的运算结果均用补码表示； 操作数的符号位与数值位同时进行运算，即符号位作为数的一部分参加运算； 求和时，先将补码表示的操作数直接相加，...运算结果即为和的补码； 求差时，先将减数求补，再与被减数相加，运算结果即为差的补码入； 加减运算后， 若符号位有进位， 则丢掉所产生的进位。...; 减法运算时，减去一个数等于加上这个数的补数。...由于补码采用了模和补数的概念，负数可以用相应的补数表示，所以可将减法运算转换为加法运算。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 模运算与基本四则运算有些相似，但是除法例外。...b % p) % p (a * b) % p = (a % p * b % p) % p (a^b) % p = ((a % p)^b) % p 推论： 若a≡b (% p)，则对于任意的c...，都有(a + c) ≡ (b + c) (%p)； 若a≡b (% p)，则对于任意的c，都有(a * c) ≡ (b * c) (%p)； 若a≡b (% p)，c≡d (% p)，则 (a
1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...0.23076923 0.28571429 0.33333333 0.37500000 0.41176471 [8] 0.44444444 0.47368421 0.50000000 > > #不同长度的数组的运算规则...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。
集合运算的一般规则如下： union(x,y) #求并集 intersect(x,y) #求交集 setdiff(x,y) #求属于x而不属于y的所有元素...，生成了一个逻辑向量，从而可以进行一些文档匹配的操作。.../R语言与文本挖掘/情感分析/数据/dict/stopword.csv", header = T, sep = ",", stringsAsFactors = F) #结果是一个和stopword等长的波尔值向量...详情可见： R语言︱情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等） —————————————————————————————————————— 2、集合运算应用在数据匹配之上 集合运算可以较好地应用在数据之间的匹配...一些情况要由于merge —————————————————————————————— 3、相等运算 identical(rownames(dtm_train), train$id) 返回的是逻辑值
在Python中，列表支持与整数的乘法运算，但表示的是列表元素的重复，并生成新列表，如： >>> [1,2,3]*3 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] Python列表不支持与整数的加...、减、除运算，也不支持列表之间的减、乘、除操作，而加法运算则表示列表元素的合并，并生成新列表，如： >>> [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 对于向量而言，...经常需要这样的操作，例如向量所有分量同时加、减、乘、除同一个数，或者向量之间的加、减、乘、除运算，Python列表不支持这样的操作，但可以借助于内置函数或运算符模块来实现，如： >>> import...10)] >>> y [8, 1, 9, 7, 1, 5, 8, 4, 1, 9] >>> import operator >>> z = sum(map(operator.mul, x, y)) #向量内积...>>> z 278 >>> list(map(operator.add, x, y)) #向量对应元素相加 [10, 3, 18, 13, 8, 14, 10, 5, 3, 16] >>> list(
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在C/C++程序中，使用AVX2指令有很多种方法。 嵌入汇编是一般的方法，但是对于不熟悉汇编语言的人来说，有点勉为其难。 gcc编译支持AVX2指令的编程。...这里给出的样例程序是有关浮点向量运算的例子。 其中函数_mm_add_ps()实现的是浮点向量（4个数）加法运算。样例程序中使用了若干有关avx2的函数。...使用AVX2指令实现向量运算，由于使用的是SIMD指令，其优点在于各个分量是并行计算的，计算速度相对比较快。...浮点向量运算样例程序1： /* 浮点向量运算 */ #include #include #include using...： 0: 8.000000 1: 6.000000 2: 4.000000 3: 2.000000 浮点向量运算样例程序2： /* 浮点向量运算 */ #include #
一解释 按位运算符是把数字看作是二进制来进行计算的。...0000 1100 a|b = 0011 1101 a^b = 0011 0001 ~a = 1100 0011 &按位与运算符：参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0(a...>右移动运算符：把">>"左边的运算数的各二进位全部右移若干位，>>右边的数字指定了移动的位数a >> 2 输出结果 15 ，二进制解释...它应用于逻辑运算。 2、异或的数学符号为“⊕”，计算机符号为“xor”。其运算法则为：a⊕b = (¬a ∧ b) ∨ (a ∧¬b) 3、如果a、b两个值不相同，则异或结果为1。
参考链接： Python Numpy 首先要写上这一句： from numpy import * (写上这句的前提也得你已经安了numpy) (1) 定义一个零向量（4维）： >>>a=zeros...定义一个List: b=[1,2,3,4] (2)向量可直接与List相加： >>>c=a+b >>>c array([1.,2.,3.,4....]) (3)要给向量里每个元素都乘以同一个数： >>>d=b*[3] 或者： >>>c=3 >>>d=b*[c] >>>d array([3.,6.,9.,12.]) ...而不能是d=b*3,即要乘的这个数字得是个List形式 (4)两个向量相除（对应元素相除）： >>>e=[3,2,3,4] >>>f=d/e >>>f array([1.,3.,3.,3.])
矩阵是二维数组，而向量是一维数组，内置函数matmul不能实现矩阵与向量的乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。 Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算，现有以下三种方法供参考。...数组c的第一列就是需要的计算结果。 spread(B,2,2)就是按列扩展，成为二维数组 ? 三)利用dot_product函数。...dot_product函数是向量点积运算函数，可将二维数组的每一行抽取出来，和一维数组作dot_product运算。 ? 程序员为什么会重复造轮子？...现在的软件发展趋势，越来越多的基础服务能够“开箱即用”、“拿来用就好”，越来越多的新软件可以通过组合已有类库、服务以搭积木的方式完成。...对程序员来讲，在一开始的学习成长阶段，造轮子则具有特殊的学习意义，学习别人怎么造，了解内部机理，自己造造看，这是非常好的锻炼。每次学习新技术都可以用这种方式来练习。
判断两向量的相对位置。...画出两向量的叉乘向量 先放置两个cube，并画出指向cube的两向量，再画出两向量的叉乘向量，代码如下： private void Demo2() { Debug.DrawLine(Vector3...，然后求得cube指向player的向量。...然后用点乘求得这两向量的夹角，判断是否小于120°，再用叉乘的y值判断这个夹角是内角还是外角。...cube的foward向量的夹角是否小于120°/2即60°，如果小于六十度并且两物体间距小于10则说明进入了扇形范围内。
二进制的加减法 1)二进制加法 (1) Binary Addition) Since binary numbers consist of only two digits 0 and 1, so their...，求和运算可以按以下方式执行： Therefore, (10)2 + (11)2 = (101)2 因此， (10) 2 +(11) 2 =(101) 2 Verification: 验证：...，求和运算可以按以下方式执行： ---- ---- Example 3: Perform (110)2 + (111)2 + (101)2 示例3：执行(110) 2 +(111) 2 +(101...) 2 Solution: 解： Using the rules provided above, sum operation can be performed as: 使用以上提供的规则，求和运算可以按以下方式执行...2 =(0010.011) 2 翻译自: https://www.includehelp.com/basics/binary-addition-and-subtraction.aspx 二进制的加减法
因为GPU硬件加速要在一定密度的运算量之上才能够有比较明显的加速效果。比如说我们只是计算两个数字的加和，那么是完全没有必要使用到GPU的。...但是如果我们要计算两个非常大的数组的加和，公务员遴选那么这个时候GPU就能够发挥出非常大的价值。因为这里我们的案例中只有4个原子，因此提示我们这时候是体现不出来GPU的加速效果的。...我们仅仅关注下这里的运算结果，在不同体系下得到的格点结果是一致的，那么接下来就可以对比一下几种不同实现方式的速度差异。 其中最普通的for循环的实现效率比较低下，从算法复杂度上来讲却已经是极致。...而基于CPU上的向量化运算的技术，可以对计算过程进行非常深度的优化。当然，这个案例在不同的硬件上也能够发挥出明显不同的加速效果，在GPU的加持之下，可以获得100倍以上的加速效果。...注：其他格式的图片也是同样的做法，其他格式转成RGB或者YUV格式数据交给SDL显示表面。通过对前面分类的小结，我们知道，Java 是一种面向对象、静态类型、有虚拟机、有 GC 的高级语言。
这些向量类型与基础的标量类型(Vector Data Types)一样支持各种算术和逻辑运算符。...Opencl中的关系运算符(relational operators)包括(,=),等价运算符(equality operators)包括(==,!...=)，所有的关系运算符和等价运算符的返回结果都是一个整数类型。...两个向量比较的时，它们的类型必须一样。...int2 r3=x>z2; // 编译错误，x和z的类型不同 一个向量和一个标量类型比较的时候，标量的类型必须与向量的元素类型一样或者能被隐式转换成向量元素类型，在比较运算时标量类型被扩展为与向量类型一样元素数目的标量
在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。...矩阵微分的性质 我们在讨论如何使用矩阵微分来求导前，先看看矩阵微分的性质： 1）微分加减法：$d(X+Y) =dX+dY, d(X-Y) =dX-dY$ 2) 微分乘法：$d(...若标量函数$f$是矩阵$X$经加减乘法、逆、行列式、逐元素函数等运算构成，则使用相应的运算法则对$f$求微分，再使用迹函数技巧给$df$套上迹并将其它项交换至$dX$左侧,那么对于迹函数里面在$dX$左边的部分...还有一些场景，求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。如果我们可以利用一些常用的简单求导结果，再使用链式求导法则，则会非常的方便。...因此下一篇我们讨论向量矩阵求导的链式法则。 （欢迎转载，转载请注明出处。欢迎沟通交流： liujianping-ok@163.com）
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