关于之前「Go语言的内存管理实现」这部分，本来接下来是要给大家继续讲解「Go语言堆内存、栈内存分配」的，以及这部分之前图都画完了。但是呢，写文章的时候，写着写着发现写不下去了，为什么？
Python中不仅数值之间能相加，字符串、列表、元组之间也能进行，这是怎么实现的？
项目链接：https://github.com/in3rsha/sha256-animation
前些天在同行交流群里，有个话题一直在群里热烈地讨论，那就是 如何解释机器学习模型 ，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见，所以大多数同行都是会用 LR 来建模。但是，机器学习的模型算法这么多，不用岂不是很浪费？而且有些算法还十分好用的，至少在效果上，如XGBoost、GBDT、Adaboost。
JavaScript 语言的每一个值，都属于某一种数据类型。JavaScript 的数据类型，共有六种。
当我们看到无法使用加法和减法的时候，我们的第一印象应该就是想着转化思维，去思考计算机的底层到底是什么运算呢？
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！
在上一篇【什么是数据结构】中我详细介绍了我对数据结构的理解，其实描述数据结构，有一个很好的方法叫抽象数据类型。下面我会详细介绍抽象数据类型。
泛型编程（generic programming）是程序设计语言的一种风格或范式。泛型允许程序员在强类型程序设计语言中编写代码时使用一些以后才指定的类型，在实例化时作为参数指明这些类型。C++支持泛型编程，也就是模板，比如：
pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了，tensorflow 这个框架的名字中很直白，就是tensor的流动，所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西了，今天就来学习下，OK，起飞
所以想要准确的保存一个比特,你需要保持住D的值,持续经过CP从0~1然后再到0的过程
此乃第三境界：众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处——大学水平：群论描述。
对方程组中某个方程进行时的那个的数乘和加减，将某一未知系数变为零，来削弱未知数个数
大家都知道光刻机很屌，那光刻机和我们所熟知的计算机CPU有什么关系呢？其实光刻机的作用就是将理论设计的电路制作到真实的芯片上，所以它不仅仅可以生产我们所熟知的CPU芯片，还有GPU，单片机芯片等。
自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后，深度学习开始流行起来，也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API，让深度学习以及神经网络大放光彩。
老铁们，大家好，我相信，经过前面的文章，大家已经对python产生了一点兴趣，今天，小编就给大家带来更加深入的Python学习，主要内容涉及，数据的基本类型，函数的基本定义和使用。
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到，对于一段源代码，计算机主要依靠编译器将源代码转化为CPU可以执行的程序。那么，CPU到底是如何工作的呢？本文将介绍现代CPU的工作原理。
在上一篇文章中，我们聊到了方向的基础，以及地球上描述方向方法选择的两个线索，自转方向基准和球坐标系，相关内容请戳：
在写代码的时候，我们直接在没有编译报错的时候，直接点击运行后，ide会直接把程序的结果输出到控制台上，代码如下：
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。
为了获得留言功能，更好地与大家进行交流，我对原微信公众号进行了迁移。今后，大家可以直接在文章尾部给我留言，反馈文章的错误或者进行技术问题交流。
我说过，数学是个思维的学科，靠死记硬背是不可能搞得定的，你能背得下来所有三位数加减乘除的结果吗？而如果理解力没到那个点上，都认识的字，但就是想不通为什么，也想不通干嘛要这么来。欧拉公式看似简单，背后的逻辑可是大有说法。接下来，我们从群论的观点，来理解一下，欧拉公式到底意味着什么。
你是否想过，计算机为什么会加减乘除？或者更直接一点，计算机的原理到底是什么？ Waitingforfriday有一篇详细的教程，讲解了如何自己动手，制作一台四位计算机。从中可以看到，二进制、数理逻辑、
任意一个整数（当然是不能超过INT_MAX的一个数字），都是以2进制的表示方式存储的，表示方法有三种，分别为原码，反码，补码 而这三种方法都是既有符号位又有数值位的两个部分，符号位都是0来表示“正”，用1来表示“负”，最高的那位被当作是符号位，剩下来的31个bit全是数值位。 正数的三种表示形式都是相同的 而负数三种表示方式不同 原码：直接将数值按照正负数的形式，表示为二进制，就是原码 反码：将原码的符号位不改变，其余的按位取反。 补码：反码+1得到。 当然不管是正数还是负数，整数的存储存放的就是补码。 关于为什么要存放补码存贮，其实真正的原因是因为，使用补码，可以将符号位和数值域统一处理，同时加法和减法也可以统一处理，并且原码和补码的相互转换的处理过程是相同的，不需要额外的硬件电路（符号位不变，取反，+1）
今天继续计算机基础系列第三篇文章。第一篇我们从图灵机开始初步了解了计算机的发展史，第二篇刨根问底我们写的代码到底是什么。今天我们就来看看二进制代码文件被执行之后是如何运行的？
前面我们讲了三个工厂模式，都是万变不离其宗，利用工厂模式来实例化不同的对象，虽然可能会多写一些代码，但这会为程序系统带来更方便的扩展性和尽量小的修改。 我们来从头回顾一下为什么要用工厂模式，实现一个计算器的程序，初级程序员可能立马分分钟就能写出代码来，例如： 1 package day_4_summary; 2 3 /** 4 * 计算器 5 * @author turbo 6 * 7 * 2016年9月7日 8 */ 9 public class Calc { 10
今天是我离开vivo的日子，伴随着不舍和过去与大家一起工作的有趣时光，我踏上了新的征程。
上文「原码 反码 补码 移码」一探究竟（一）说了基本定义和原码，对于补码，我们只知道是对原码符号位不变，其他位置取反，最后再加 1 得来的，为何如此呢？接下来咱们来揭下「补码」的面具，看看它到底是什么。
根据冯~诺依曼提出的经典计算机体系结构框架。一台计算机由运算器，控制器，存储器，输入和输出设备组成。其中运算器，只有加法运算器，没有减法运算器（据说一开始是有的，后来由于减法器硬件开销太大，被废了 ）
指针每次加一就是指针向前移动指针类型对应的字节数。下面通过一个int指针来指向一个int数组，看看指针的加法运算到底是个什么鬼？
前提介绍： 如果你一毕业找工作，同时有两家公司给你offer，一家公司名气大，就是所谓的名企，另一家公司不算是名企，规模也不大，但是公司所在的行业还是非常有前景的 该如何选择呢？ 疑虑讨论： 1
很多研发人员对于汇报这件事比较恐惧，一直做不好，今天聊一些关键点，让你做好技术汇报。
可以说类型系统完全是一种工具，编译器在编译时对数据做静态检查，在运行时对数据做动态检查的时候，来保证某个操作处理的数据是开发者期望的数据类型。
为了保证 安全性 & 独立性，一个进程 不能直接操作或者访问另一个进程，即Android的进程是相互独立、隔离的
在FPGA中我们写的最多的逻辑是什么？相信对大部分朋友来说应该都是计数器，从最初板卡的测试时我们会闪烁LED，到复杂的AXI总线中产生地址或者last等信号，都会用到计数器，使用计数器那必然会用到进位链。
（简单来说）因为： 计算机的CPU只有加法器，但是在**二进制中，正数和负数的表示方法不同。如果我们想统一加法和减法的操作，就需要将所有的数（无论正负）都转换为一种表示方式**，【补码就是其中的一种表示方式。】 当都转化为补码这一种形式的时候，我们就可以统一加法和减法操作，从而简化了计算机的运算过程。
工厂模式分三类：简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式。 首先介绍比较简单一种工厂模式——简单工厂模式。 我们以计算器作为一个例子来说明工厂模式到底是什么。作为一个几年前大一从C语言起步的初级程序员，到现在写代码的思维还是停留在结构化编程，虽然Java学了有几年了，总是说面向对象面向对象。但是让实现一个计算器的程序，估计大部分人都会以C语言式的结构化编程来写，几个if语句或者一个switch来搞定。我也同样不例外，为了提高自己的编程水平，所以一点点开始学设计模式。其实在很多开源代码里也有很多经典的设计模式
Math.max() 是 JS 内置的方法，可以从传入的参数中，返回最大的一个。例如：
提供在线玩法的网站（链接见文末），就是那个著名的抱抱脸 （Hugging Face）。
本文讲解的是怎么实现一个工具库并打包发布到npm给大家使用。本文实现的工具是一个分数计算器，大家考虑如下情况：
按道理说，也不应该是缓存造成的。仔细看一下这些代码，做的无非就是判断，加法这些很平常的运算。到底是什么导致了这样的差异呢？
首先原始类型存储的都是值，是没有函数可以调用的，比如 undefined.toString()
什么是向量空间 特点： ① 包含向量 比如向量组，而且向量组内部的向量维数相同 ② 包含向量的运动 向量的加法->生成新的向量 向量的数乘->向量伸缩 ③ 向量的运动依然在空间中 向量相
大多数人在高中，或者大学低年级，都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教矩阵。 刚学的时候，还蛮简单的，矩阵加法就是相同位置的数字加一下。 矩阵减法也类似。 矩阵乘以一个常数，就是所有位置都乘以这个数
python的使用者都知道Cpython解释器有一个弊端，真正执行时同一时间只会有一个线程执行，这是由于设计者当初设计的一个缺陷，里面有个叫GIL锁的，但他到底是什么？我们只知道因为他导致python使用多线程执行时，其实一直是单线程，但是原理却不知道，那么接下来我们就认识一下GIL锁
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