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c语言之使用指针*和地址&二维数组中表示的含义

假设有这么一个数组:int a[3][4] = {{1,3,5,7},{9,11,13,15},{17,19,21,23}} 表示形式 含义 地址 a 二维数组名,指向一维数组a[0],即0行的首地址...假设首地址为2000 a[0], *(a+0) *a 0行0列元素地址 2000 a+1,&a[1] 第一行首地址 2016 a[1],*(a+1) 1行0列元素a[1][0]的地址 2016 a[1]...是取地址的意思,*是指向某元素的地址,*(*())表示的解引用,即取得某指针指向的值。...(2)二维数组在内存是连续存储的,因此a[1][0]的地址是a[0][0]的地址再加上a[0]里面元素个数×每个元素所占字节数,即2000+4×4=2016。...(3)二维数组名a表示的是第0行的地址,a[0]表示第0行第0列元素的地址。(c语言中数组名就是其首元素的地址)。 (4)a[i][j]表示第i行第j列的值,用&可以得到其地址

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推荐系统,我还有隐私?联邦学习:你可以

(3) 隐式反馈情况下,值 r_ui=0 可以多种解释,例如用户 u 对 item i 不感兴趣,或者用户 u 可能不知道 item i 的存在等等。...为了解决这一问题,本文提出了一种随机梯度下降方法,允许中央服务器更新 y_i,同时保护用户的隐私。具体的,使用下式中央服务器更新 y_i: ?...但是我们知道,真正的推荐系统应用场景,大量的新 item、新知识都是实时刷新推送的,这种强制预知的方式实际问题中是不适用的。...四、进一步解决联邦协同过滤存在问题的普适方法 第三节,Fed-NewsRec 解决了 FCF 的 “要求所有用户都参与到联邦学习的过程来训练他们的向量” 的问题,但是它只适合于新闻推荐应用场景...但是,FCF 也存在一些问题,例如要求用户和 item 信息都是已知的,要求每个用户和每个 item 都参与到训练过程来学习它们的嵌入等等。这些问题阻碍了 FCF 实用场景的推广。

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C++vector数组的求平均值函数average()定义问题

参考链接: C++程序使用数组计算数字平均值 #include #include #include using namespace std; double...= v.end(); ++i)         std::cout<<*i<<std::endl;     for (auto e : v)//每次循环e都会从v取出一个数组元素来进行处理,        ...std::cout<<e<<std::endl; } 这个 " e : v " 的用法我是第一次见,说是可以每次循环时候,e 都会从 v 取出一个数组元素来进行处理  所以第一个for里的*i的作用是什么呢...i的指针了  因为i是for循环的第一个初始化当场定义的  i = v.begin()按我的观察,这个v.begin()返回的是一个地址  是vector数组v第一个元素的地址  然后后面v.end...()是vector数组v最后一个元素的地址  因为i都是vector数组v中元素的地址,故要输出数组元素的话,要用*i,取的是i这个地址的元素的值  没毛病!

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【性能优化】面试官:Java的对象和数组都是堆上分配的

写在前面 从开始学习Java的时候,我们就接触了这样一种观点:Java的对象是堆上创建的,对象的引用是放在栈里的,那这个观点就真的是正确的?...如果是正确的,那么,面试官为啥会问:“Java的对象就一定是堆上分配的?”这个问题呢?看来,我们从接触Java就被灌输的这个观点值得我们怀疑。...关于面试题 标题中的面试题为:Java的对象和数组都是堆上分配的?...面试官这样问,有些小伙伴心里会想:我从一开始学习Java时,就知道了:Java的对象是堆上创建的,对象的引用是存储到栈的,那Java的对象和数组肯定是堆上分配的啊!难道不是? ?...所以,并不是所有的对象和数组,都是堆上进行分配的,由于即时编译的存在,如果JVM发现某些对象没有逃逸出方法,就很有可能被优化成栈上分配。

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基础语法Java与c++哪些不同?(对于学过c++转Java必看)

》《java核心技术卷1》 数据类型 Java和c++都是强数据类型的语言,但是Java整形的范围与运行Java代码的机器没有关系,解决了软件从应该平台移植到另外一个平台的问题,与之相反c++...会根据不同的处理器选择最为高效的整形,会导致某个c程序32位处理器上运行的好好的,然后16位处理器上出现问题,范围在cc++,int和long等类型的大小与目标平台有关,例如,long32位上是...,基本与c++类似,值得注意的是c++的字符串可以修改,可以修改字符串的单个字符 比较方面: 对于Java没有重载==号,这个运算符只能确定俩个字符串是否存放在同一个位置,但是可能将内容相同的字符串副本放置不同的位置上...("%.2f",x);//保留2位小数 数组 Java数组与堆栈上的c++数组很大的不同,但基本上与堆上分配的数组指针一样 即是 int[] a = new int[100];//java不同于int...a[100];//C++而等同于int* a = new int[100];//C++ 也导致了Java的【】运算符被预定义为会完成越级检查,而且没有指针运算,不能通过a+1来得到数组的下一个元素

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Win10使用WSL2跑Docker,C盘空间不足焦虑症你

前言 最近两天,Hyper-v的docker虚拟机总出问题,这里不得不吐槽一下,Hyper-v没有像vbox那样强制关机的选项,就导致不正常的虚拟机,关不掉,也用不了,也导致docker用不了,一气之下...WSL 2 是适用于 Linux 的 Windows 子系统体系结构的一个新版本,它支持适用于 Linux 的 Windows 子系统 Windows 上运行 ELF64 Linux 二进制文件。...解决C盘不足焦虑症 首先关闭docker 关闭所有发行版:wsl --shutdown 将docker-desktop-data导出到D:\u2004.tar(注意,原有的docker images不会一起导出...好了,接下来就是改一下 docker 的 registry-mirrors ,指向自己喜欢的加速器,愉快的拉镜像去吧,还不用担心“C盘空间不足焦虑症”发作。。。

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iScience|不确定性量化问题:我们可以相信AI药物发现的应用

一个典型的场景是基于一级序列预测蛋白质结构,其中AlphaFold2被认为已经解决了这个半个世纪的问题。然而,大多数药物设计任务,可用于训练的数据的数量通常是有限的。...频率论者(Frequentists)和贝叶斯论者(Bayesians )采用不同的策略来解决这个问题,他们的差异图3得到了直观的体现。...图3 传统神经网络与贝叶斯神经网络的比较 传统神经网络的输出和参数是确定性值(A和C),而在贝叶斯神经网络它们是分布(B和D)。 基于集成的方法 长期以来,人们一直观察到集成学习可以提高预测性能。...(C)输出扰动。模型的输出不再是确定性值,而是差异。 (D)权重扰动。子模型通过预测过程中保持dropout open来生成。 数据扰动(Data perturbation)。数据扰动通常基于采样。...对于回归问题,经过良好校准的不确定性可以被视为误差的方差,因此一种直观的方法可以将预测和不确定性组合成信息更丰富的格式,例如置信区间。但是,对于分类问题,将这两个部分集成在一起并不容易。

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