你已经学会了 print 和算术运算。下一步你要学的是“变量”。在编程中,变量只不过是用来指代某个东西的名字。程序员通过使用变量名可以让他们的程序读起来更像英语。而且因为程序员的记性都不怎么地,变量名可以让他们更容易记住程序的内容。如果他们没有在写程序时使用好的变量名,在下一次读到原来写的代码时他们会大为头疼的。
起源于一篇《改变计算技术的伟大算法》文章,知道这个算法,然后google一下,维基讲的还不错,本文权当自己理清下思路。先贴源代码,为《雷神之锤III竞技场》源代码中的应用实例,剥离了C语言预处理器的指令,并附上了原有的注释。
模型量化是模型加速方向一个很重要的方法,主要思想就是用int8数据格式来存储和进行计算。这样做有两点好处:
整数,令人惊叹于它的简单。两个整数相除,例如4/3,得到一个浮点数,并且(4/3)*3的结果也是浮点数4.0。即便你没有定义浮点数,在进行除法运算的时候,它会自动出现。
一、Python的数字类型 1、数字常量 python数字类型在程序中如何显示(换句话说,作为常量) 数字 常量 1234,-23,0 一般整数 99999999999L 长整型数(无限大小) 1.23,3,14e-10,4E210 浮点数 0177,0x9ff,0xFF 整数的八进制和十六进制数常量 3+4j,2.0+3.0,3J 复数常量 一般来说,python的数字类型是直接的。有些编程的概念强调如下 整数和浮点数常量: 整数以十进制数字的字符串写法出现。浮点数带一个小数点,也可以加上一个科学计数标志e或E。如果编写一个带有小数点或幂的数字,Python会将它变成一个浮点数对象,并且当这个对象用在表达式中时,将启用浮点数(而不是整数)的运算法则。 长整型数常量 如果整数常量以l或L结尾,那么它就变成了Python长整型数,而且可以任意增大。python2.2和之后版本中,因为当一个整数的值操作32位时,它会自动变换为长整数型,不要着自己输入字母L。当有额外的精度需求时,Python会自动将其升级为长整数型数。 十六进制和八进制数常量 八进制常量以数字0开头,后面接数字0-7构成的字符串。十六进制数常量以0x或0X开头,后面接十六进制数字0-9和A-F。十六进制数字编写成。大小写都可以。八进制数和十六进制数常量都会产生一个整数对象,他们仅仅是特定值不同语法标识而已。 复数 python的复数常量写成实部+虚部的写法,这里虚部都是以j或者J结尾。其中,实部从技术上讲课有可无,所以可以能会单独标识虚部。从内部看来,复数都是通过一对浮点数来标识。但是对复数的所有的数字操作都会按照复数的运算法则进行。 2、内置数据工具扩展 Python处理数字对象的工具 表达式操作符 +、-、*、/、%(计算余数操作符)、**(幂运算),<<左位移,&计算位与的结果 内置数学函数 pow,abs #>> help(pow) 公用模块 random 随机数 math数学模块 名位NumPy的Python扩展提供了高级的数值编程工具。 二、Python表达式操作 表达式是处理数字的最基本工具,当一个数字(或其他对象)与操作符相结合时,Python执行时将计算得到一个值。在Python中表达式是使用通常的数学符号和操作符号写出来。is操作符测试对象身份(也就是内存地址,严格意义上的相等)。lambda创建匿名函数 更多python表达式操作符及程序可以搜索 1、混合操作所遵循的操作符优先级 遵守一般的数学计算规范,先乘除后加减。 书中5.2表的操作符中越靠后优先级越高。 2、括号分组的子表达式 有括号将表达式分组,先计算括号里的表达式,然后再将结果用于整个表达式 3、混合类型自动升级 除了在表达式中混合操作符外,也能混合数字的类型。整数和浮点 20+1.4 最后结果的类型为复杂的数字类型 三、在实际应用中的数字 1、变量和基本表达式 在python中,变量并不需要预算声明。但是在使用之前,至少要被赋值一次值。 2、str和repr显示格式 3、十六进制和八进制数 10进位制转换为8进制或者16进制函数 >>> oct(64) '0100 >>> hex(64) '0x40 内置函数int函数会将一个数字的字符串变换为一个整数。并可以通过定义的第二个参数来去顶变换后的数字的进制: >>> int('0100'),int('0100',8),int('0x40',16) (100, 64, 64) 4、其他的内置数学工具 pow abs import math import random 四、其他数字类型 1、小数数字 2、集合 2.4版本的的新类型。它是其他对象的集合。 创建一个结合对象,将一个序列或其他的迭代对象传递给内置的set函数 >>> x=set('acd') >>> y=set('bed') >>> x set(['a', 'c', 'd']) >>> 'a' in x True >>> x|y set(['a', 'c', 'b', 'e', 'd']) >>> x-y set(['a', 'c']) >>> x&y set(['d']) 3、布尔型 bool True和False 4、第三方扩展
1、问题: 之前有同学问过这样一个问题: echo|awk '{print 3.99 -1.19 -2.80}' 4.44089e-16 类似的问题还有在 java 或者 javascript 中: 23.53 + 5.88 + 17.64 = 47.05 23.53 + 17.64 + 5.88 = 47.050000000000004 为什么结果不是 0 或者不相等呢? 如果你不能立马回答出原因,那说明你对浮点数计算的基本知识还不了解。 刚好最近 segmentfault.co
https://blog.csdn.net/Easonmax/article/details/134298830?spm=1001.2014.3001.5501
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便,同时还提供多种插值方法可供选择。首先来看图像放缩,通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。 一:图像放缩(zoom in/out) 函数resize相关API参数介绍 -src表示输入图像,类型一般是Mat类型 -dst表示输出图像,类型一般是Mat类型 -dsize表示输出图像大小,如果是零的话表示从fx与fy两个参数计算得到 dsize= Size(round(src.cols*fx), r
1、在数学计算中,小数会有一定的误差,这是计算机本身的bug,不仅是js语言,其他语言也有这个问题。
《CSAPP》是指计算机系统基础课程的经典教材《Computer Systems: A Programmer's Perspective》,由Randal E. Bryant和David R. O'Hallaron编写。该书的主要目标是帮助深入理解计算机系统的工作原理,包括硬件和软件的相互关系,其涵盖了计算机体系结构、汇编语言、操作系统、计算机网络等主题,旨在培养学生系统级编程和分析的能力。
你有 4 张写有 1 到 9 数字的牌。你需要判断是否能通过 *,/,+,-,(,) 的运算得到 24。
首先写出它的原码:1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000(原码)
前言:在工作中,谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决,但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的?话不多说,我们开始。
最近在备战软考,复习到数据表示方面相关的知识,所以在这里做一下记录,也方便大家参考。
在工作中,谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决,但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的?话不多说,我们开始。
题图来自 HOW TO LEARN RUST PROGRAMMING LANGUAGE IN 10 MINUTES[1]
对于任何一门语言都存在一些基本类型,Python 也不例外,只不过数据类型在 Python 中要远远比其他语言简单,基本分为以下几种。
浮点数(Floating-point Number)是一种对于实数的近似值数值表现法,由一个有效数字(即尾数)加上幂数来表示,通常是乘以某个基数的整数次幂得到。以这种表示法表示的数值,称为浮点数。表示方法类似于基数为10的科学计数法。利用浮点进行运算,称为浮点计算,这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。
(1)首先只要是整数,在内存中储存的都是二进制的补码,下面说一下一个十进制的数如何转化为二进制的数;
FBI WARNING:鄙人首个开源电子书 《Go 编码建议》已经上线啦,欢迎各位大佬斧正指导,协同共建。
Float 浮点形,它是符合IEEE-754标准的单精度浮点形数据,在十进制中具有7位有效数字。FLOAT型据占用四个字节(32位二进制数),在内存中的存放格式如下: 字节地址(由低到高)0 1 2 3 浮点数内容 MMMMMMMM MMMMMMMM E MMMMMMM S EEEEEEE 其中,S为符号位,存放在最高字节的最高位。“1”表示负,“0”表示正。E为阶码,占用8位二进制数,存放在高两个字节中。注意,阶码E值是以2为底的指数再加上偏移量127,这样处理的目的是为了避免出现负的阶码值,而指数是可正可负的。阶码E的正常取值范围是1~254,从而实际指数的取值范围为-126-127。M为尾数的小数部分,用23位二进制数表示,存放在低三个字节中。尾数的整数部分永远为1,因此不予保存,但它是隐含的。小数点位于隐含的整数位“1”的后面。
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程,旋转中图像仍保持这原始尺寸。图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换,因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。
这段代码涉及到了Python的基础语法和一些常用的数据类型、函数和操作符。下面我们来逐个解释:
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在 Java 中,浮点数计算不精确问题指的是使用浮点数进行运算时,由于浮点数的内部表示方式和十进制数的表示方式存在差异,导致计算结果可能出现误差。这种误差主要是由于浮点数的二进制表示无法准确地表示某些十进制小数。
在Rust的核心库中,源代码路径rust/library/core/src/num/saturating.rs所对应的文件是用来实现饱和运算的功能。
标准模式下,从摄像头获取到图像数据,将该图像数据缓存到DDR中,再通过显示驱动模块将图像读取出来,在显示屏上进行显示。
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架,Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说,Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度,以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。
哈希表是一种高效的数据结构,常用于存储键值对并支持快速的插入、查找和删除操作。散列函数是哈希表的关键组成部分,用于将键映射到哈希表的索引位置。本篇博客将介绍哈希表和散列函数的基本概念,并通过实例代码演示它们的应用。
float类型,即浮点数,是Python内置的对象类型;decimal类型,即小数类型,则是Python的标准库之一decimal提供的对象类型,也是内置的。了解decimal类型的最佳资料,就是它的官方文档:https://docs.python.org/3/library/decimal.html。
注意,我们使用 float() 函数将输入的字符串转换为浮点数,以确保能够处理小数。
出来的内容如下,我们看到浮点数1e-15用正常的数值来表示,1e-16用科学技术法来表示。
在计算平方根的倒数时,传统的计算方法是先计算a的平方根sqrt(a),再计算它的倒数1/sqrt(a)。但在计算平方根时使用了牛顿迭代法,大量的浮点运算速度很慢。
我们知道,一个变量的创建是要在内存中开辟空间的,而且所开辟空间的大小是根据不同的类型决定的,那么,数据在所开辟内存中到底是如何存储的呢?接下来我们探讨这个问题。
上一篇文章《向量检索研究系列:本地向量检索(上)》介绍了如何加快向量相似度计算,但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序,以及有必要的话,在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选(可选流程)。
与其他静态语言不同的是,Go 新增了一个通道类型,该类型主要用于并发编程时不同协程之间的通信,后面介绍 Go 语言并发编程的时候会详细介绍它。
Cheat Engine 一般简称CE,是一个开放源代码的游戏修改软件,其功能包括,内存扫描、十六进制编辑器、调试工具,Cheat Engine 自身附带了辅助制作工具,可以用它直接生成窗体工具,CE可以说是目前最优秀的修改器不是之一,这个工具绝对值得你去学习,只要花一点时间就够了。
编写一个程序,接受用户输入的两个数字,然后计算这两个数字取余后的结果,并输出结果。
首先要了解,任何程序都可以理解为有一些输入,将这些输入的数据记录下来,加以计算,然后输出的过程。
虽然是个小小的区别!但是在Python里面是重要的。你需要将None和不含任何值的空数据结构区分开。
本关需要使用 Cheat Engine 工具对浮点数进行扫描,完成修改任务。浮点数是一种带有小数点的数值,通过“浮点数”扫描方式进行修改。本关中,健康值为单精度浮点数,弹药值为双精度浮点数,需要将这两项数值都修改为 5000 或更高。提示建议禁用“快速扫描”功能,以获取更准确的扫描结果。
可以发现不同的工具对p值有着不同的控制程度,在DESeq2\edgeR中我们甚至可以发现p值为0的情况,那么p值小到什么程度会变成0呢,跳出p值,这么小的数在R中计算有意义吗?关于这些问题,我们将根据下面这个问题的回答展开讨论
笔者接触嵌入式领域软件开发以来,几乎用的都是 ARM Cortex M 内核系列的微控制器。感谢C语言编译器的存在,让我不用接触汇编即可进行开发,但是彷佛也错过了一些风景,没有领域到编译器之美和CPU之美,所以决定周末无聊的休息时间通过寻找资料、动手实验、得出结论的方法来探索 ARM CPU 架构的美妙,以及C语言编译器的奥秘。(因为我个人实在是不赞同学校中微机原理类课程的教学方法)。
本文讲解了 Java 中常用类 Random 的语法、使用说明和应用场景,并给出了样例代码。
本次介绍一个发表于Computer Vision and Image Understanding的经典三维点云描述子RCS。
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