文档目录 合集-数的二进制表示-定点运算-BCD 码-浮点数四则运算-内置存储器-Cache-外存-纠错-RAID-内存管理-总线-指令集: 特征- 指令集:寻址方式和指令格式 浮点数的加减运算 X=...{cases}在计算机中,尾数左移可能会使最高位数据丢j失,故采用小阶向大阶对齐 浮点数加减的过程 一些溢出情况 1....Exponent underflow 一个负的指数小于了指数的最小值(即-126) 指定为0. 3. Significand overflow 同号的两个数字相加时,在最重要的位上产生了进位....指数相加时需要减去偏差值,因为阶码用移码表示. 尾数相乘. 结果规格化并舍入.(可能造成指数溢出). 浮点数除法 image.png 步骤 除数为0,报错或设为无穷. 被除数为0,设为0....被除数的阶码和除数的阶码做差,并加回偏差值. 尾数相除. 结果标准化并舍入. 注意:和无符号整数除法不同:浮点数除法给被除数后面填零存入余数和商寄存器,而整数是高位填零.
当有几项进行相加的时候，我们选择次数最高的，因为随着N的变大，次数低的项对表达式的影响越来越小，所以我们可以忽略，写作时间复杂度的形式就是o(N*N); (2)如果是2个循环，一个执行M次，一个执行N次，他们的阶数相同...，我们就写作o(M+N); (3)这里是常数次，可以忽略不计，统一使用o(1)进行表示，这里的o(1)不是代表1次，而是代表常数次，就是确定的有限次，条件怎么变化，运算次数是确定的； （4） 这里的时间复杂度是...进行遍历操作，^是符合交换律的，所以不需要担心他们出现的先后顺序，0^0=0-------0^1=1---------1^2=2--------以此推理，最后拿到的x就是9了，这里的size=9，循环从0...(3)找到最小值，最大值，等差数列求和，减去所有的数值，就可以找到缺失的数字； 还是那013456789举例子吧，numsSize=10;我们进行求和的时候，首项0加上尾项numsSize,项数就是numsSize...加上1了，x里面就是数列的和，利用循环减去每一个数字就找到了消失的数字。
计算二阶中心矩 2′()μ2′(X) 2′()=∑=05(−2.5)2(5)(0.5)(0.5)5−μ2′(X)=∑x=05(x−2.5)2(x5)(0.5)x(0.5)5−x 同样通过逐项计算并求和得到结果...通过上述步骤，我们可以准确地计算出二项分布的k阶原点矩和中心矩。 延伸 泊松分布的k阶原点矩和中心矩是如何确定的？...这些方法不仅能够避免复杂的阶乘矩计算或求导运算，而且便于实际操作和理解。 在统计学中，矩估计总体的参数有哪些常见方法？ 在统计学中，矩估计是一种常用的参数估计方法。...从样本数据中计算相应的样本矩。 将样本矩代入总体矩的方程中，解出待估计的参数。 例如，最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望，用二阶样本中心矩来估计总体的方差。...四阶标准矩μ⁴减去3用于计算峰度，其定义为σ⁴(μ⁴ - 3) 。 通过这些矩的计算和分析，可以全面了解随机变量的分布形态，包括其对称性和尖锐程度。
前言 上篇已经讲了原码、反码和补码的出现解决了计算机对整数的存储和计算问题，而小数的存储和计算又是另外一套机制，对于人类而言，整数和小数的计算一样简单，然而对于计算机来说小数运算比整数运算要复杂的多。...本文从浮点数原理出发，聊聊浮点数的精度问题，对网上的一些结论进行回答。 正文 在正式开讲之前，我们必须先同步几个概念： 移码 同原码、反码、补码一样，移码也是一种数字的编码方式。...定点数 我们知道计算机只能记录0和1，是无法记录小数点的，那么在4位计算机中我们如何存储和计算二进制数1和0.1呢？...IEEE标准通过指数将表示空间划分成了三大块： 1）最小值指数（所有位全置0）用于定义0和弱规范数（这里比较有意思，由于尾数有个隐藏的1，所以尾数无法表示0，只能用指数为0来特殊表示0）； 2）最大指数...指数为什么使用移码而不是补码 还记得我们学习科学记数法时，两个使用科学记数法表示的数字进行计算，第一步就是对阶，即比较两个数指数的大小，如果不相等则通过移动指数较小数字的小数点位置使两个数的指数相等，然后再对小数部分进行加减计算
从系数矩阵的每行元素减去该行的最小元素； 从所得系数矩阵的每列元素中减去该列的最小元素。 若某行(列)已有0元素，那就不必再减了。...若仍有没有划圈的0元素，且同行(列)的0元素至少有两个( 表示对这个可以从两项任务中指派其一)。这可用不同的方案去试探。...若◎元素的数目等于矩阵的阶数，那么这指派问题的最优解已得到。若＜，则转入下一步。 第三步 ( 中能找到最多的独立元素数。...他们完成任务所需要支付的酬劳如下表所示，问，如何分配任务，可使总费用最少？ 一、减法归约 行归约：每行元素减去该行最小元素。...画圈为行最小值： 每行减去最小值： 列归约：每行元素减去该行最小元素。
，则做减法，绝对值大的数减去绝对值小的数，结果的符号与绝对值大的数相同(3)减法规则:两个原码表示的数相减，首先将减数符号取反，然后将被减数与符号取反后的减数按原码加法进行运算(4)运算时注意机器字长，...当左边出现溢出时，将溢出位丢掉原码的加法运算正+正一绝对值做加法，结果为正负+负 一绝对值做加法，结果为负正+负 一绝对值大的减绝对值小的，符号同绝对值大的数负+正一绝对值大的减绝对值小的，符号同绝对值大的数原码的减法运算原码的减法运算...1)符号比较法2)双进位法3)双符号位法采用一位符号位由于减法运算在机器中是用加法器实现的，因此无论是加法还是减法，只要参加操作的两个数符号相同，结果又与原操作数符号不同，则表示结果溢出浮点数的表示与运算表示概念定点数...左规: 当浮点数运算的结果为非规格化时要进行规格化处理,将尾数算数左移一位，阶码减1右规: 当浮点数运算的结果尾数出现溢出 (双符号位为01或10),将尾数算数右移一位，阶码加1IEEE 754现代计算机中...)在移127的移码方案中，8位移码结果不再与8位补码存在仅符号位相反的对应关系，其值要通过对阶码实际值加127得到，或将标准移码的值再减1得到。
从大量数据中进行分类分析关系 聚类：收集1,000,000个不同基因的集合，并找到一种方法将这些基因自动分组成不同的相似或通过不同变量相关的组，例如寿命，位置，角色等。...标量 1阶=向量 2阶=矩阵 n阶=张量 计算图（Graph）：搭建神经网络的计算过程，不计算结果 会话（sessison）：执行计算图中的节点运算 TensorFlow.constant 定义常量 神经网络实现过程...的常用函数 平方误差代价函数最常用 [1240] [1240] 如果θ1和θ2（也就是w,d）接近训练集的公式，J函数越最小，越接近0 梯度下降算法（Gradient descent）就是用于把w,d的最小值算出来...，优化梯度计算公式的运算速度： [特征没有进行特征缩放和进行特征缩放之后的区别] 均值归一化： [1240] 特征值减去平均值，再除以总量差，使全部-0.5<xi<0.5这个范围内 学习率的调整α 如果...我们可以通过使其成为二次，三次或平方根函数（或任何其他形式）来改变我们的假设函数的行为或曲线。
之后通过对嵌入后的稠密向量进行内积来进行二阶特征组合。 最后再与线性模型的结果求和进而得到预估点击率。 其示意图如下。...NFM的基本特点是： 利用二阶交互池化层（Bi-Interaction Pooling）对FM嵌入后的向量两两进行元素级别的乘法，形成同维度的向量求和后作为前馈神经网络的输入。...NFM的主要创新点是在FM过程中添加了逐元素相乘的运算来增加模型的复杂度。...但是AFM是将注意力机制与FM同领域特征求和之后进行结合，DIN直接是将注意力机制与同领域特征求和之前进行结合。...，组合成的权重反过来重新影响用户侧的该领域各历史特征的求和过程； 多任务视角则是更加宏观的思路，结合不同任务（而不仅是同任务的不同模型）对特征的组合过程，以提高模型的泛化能力。
上图所示： 右上角的表格中分别体现了在train和test中的损失值大小，可以看出，从第三个模型开始，就呈过拟合（Overfitting）状态。...二、分种类的训练模型 当模型会根据种类不同而有较大区别时，可以分种类来形成多个不同的model。在李宏毅老师举例中，不同的精灵在进化前和进化后CP值得变化曲线是不同的。...如上图所示，对于R个样本，每个样本中不同Feature分别求平均值Mi，然后各个值减去相应的平均值，然后再除以方差。这样就会使得该Feature的所有数据的平均值为0，方差为1。...1.通过泰勒级数（Taylor Series）将Loss function展开。 2.在梯度下降中，我们只考虑k=0和k=1的情况，也就是说只使用一阶微分。...当然，在梯度下降中，我们只考虑了泰勒级数的一阶微分项。在某种情况下，我们也可以将二阶甚至三阶加入考虑（例如牛顿法就考虑了二次式），但是由于二阶以上的微分求解消耗比较大，所以在梯度下降中并未做考虑。
，思想是使符号位参与运算，即用补码表示的负数进行加法运算就相当...http://www.jianshu.com/p/979f6e89cb7a 浮点数 浮点数由阶码， 尾数和符号位（数符位）组成 单精度与双精度...) 1.对大阶[1] 2.加有效数（指数已相同，把有效数部分相加） 3.规格化[2]，溢出处理（使其变为科学表示法形式） 4.舍入处理 舍入处理 博客 舍入问题 举了几个例子 浮点数运算中的舍入问题...从概率上来说,丢掉的0和1各为1/2。 溢出处理 阶码溢出 上溢 超过了阶码可能表示的最大值的正指数值,一般将其认为是+∞和-∞。 下溢 超过了阶码可能表示的最小值的负指数值,一般将其认为是0。...尾数溢出 尾数上溢 两个同符号尾数相加产生了最高位向上的进位,将尾数右移,阶码增1来重新对齐。...>= 1/2，即尾数域的最高有效位应为1,称满足这种表示要求的浮点数为规格化表示: 0.1000101010 把不满足这一表示要求的尾数，变成满足这一要求的尾数的操作过程，叫作浮点数的规格化处理，通过尾数移位和修改阶码实现
1、理论基础： 若从指派问题的系数矩阵的某行（列）各元素中分别减去或者加上常数k，其最优任务分解问题不变。 2.匈牙利算法的流程图 3.计算步骤 这个流程图... 看起来很复杂的样子？...得到的支付矩阵是： Step 1: 行归约 找出每行的最小元素，分别从每行中减去这个最小元素； 矩阵变换如下： Step 2 : 列归约 找出每列的最小元素，分别从每列中减去这个最小元素...i 从第一行(列)开始，若该行（列）中只有一个零元素，对该零元素标1，表示这个任务就指派给某人做。 每标一个1，同时将该零元素同列的其他零元素标为2，表示此任务已不能由其他人来做。...{ int i,j; int tem; //表示同行的最大元素或同列的最小元素 for(i=1;i减去同行最小元素...hungary.cost[i][j]=hungary.cost[i][j]-tem; } for(j=1;j减去同列最小元素
标量（Scalar）: 是0阶张量，代表单一数值。 2. 向量（Vector）: 是1阶张量，即一维数组。 3. 矩阵（Matrix）: 是2阶张量，即二维数组。 4....张量运算包括但不限于以下几种： - 加法运算：两个同阶张量的对应元素相加。 - 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。...- 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。 - 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。...- 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。 - 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。...在实际应用中，开发者可能会根据项目需求混合使用这些库。
作者：dyq666，zhihu.com/people/dyq666 本专题主要介绍哈希表和指针两种方法来解决该类问题，从两个数之和引申到三个数之和，再从四个数之和的问题上思考如何构建出一种通用的代码（可以解决...本文主要内容是通过001问题来初步了解数组求和的两种常用方法。 001-Two Sum 给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。...存放数组中的值，value存放数组中的索引，遍历数组，将遍历过的值存入dict，如果目标值减去当前值在dict中则证明找到了目标值。...所以我们先通过index获取左值对应的索引，如果左值和右值相同我们就获取下一个该值的索引，如果不同，我们直接获取右值相关的索引。...，下一文将引申这两种方法在三个数求和中的应用。
那针对不同的类型，Java 提供的运算能力也是各有不同，本篇文章就分析下 Java 基本类型里的各种运算是怎么回事。 整数运算 首先是整数的运算。...不同于反码系统中 0 有两种表示方式，补码系统的 0 就只有一种表示方式，就是数字 0 本身。 从反码角度上定义补码，正数的补码和反码一样，负数的补码就是它的反码加一。 如下面这张表所示。...计算机中存的是补码。 从 int 转换 byte，截取后 8 位为：1000 0001。得到的数据为依然是补码。...对阶操作。通过阶码比较，确定小数点位置是否对齐。IEEE 754 规定对阶的移动方向为向右移动，即选择阶码小的数进行操作。 尾数求和。尾数按位相加求和，负数的话先转补码再运算。 结果规格化。...比较阶码大小后需要右移 -0.9 尾数的补码，使其阶码变为 127，同时高位补 1，那移动后的结果就是 10001 1001 1001 1001 1001 101。 然后进行尾数求和。
for i in digits: a += str(i) ##将列表里的的整数转换成字符串，并将字符串添加进空字符串a里 b = int(a) + 1 ##在将字符串a转换成整数，进行加法运算...需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 注意：给定 n 是一个正整数。...1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶 class Solution: def climbStairs(self, n: int) -> int: if n == 1:...解答：（引用float(‘inf’)无穷大的特性来比对，从而提取数组中的最小值）float(“inf”)正无穷大 float(“-inf”)负无穷大 class Solution: def maxProfit...与正无穷大的最小值 j = max(j,i-l) ##先用i减去每次循环的最小值得到每次循环的最大值 return j 16 买卖股票的最佳时机2 给定一个数组
由于函数中的常量在函数最小化的过程中不起作用，因此我们可以从等式(4) 中移除掉常量项，得： 3.4 GBDT 算法 一颗生成好的决策树，假设其叶子节点个数为 ， 决策树的复杂度可以由正则项 来定义...等式(5) 可以根据树的叶子节点重新组织为 T 个独立的二次函数的和： 定义 ，则等式(6) 可写为： 因为一元二次函数最小值处，一阶导数等于 0: 此时，目标函数的值为 综上，为了便于理解，...在每次迭代开始之前，计算损失函数在每个训练样本点的一阶导数和二阶导数 ; 3. 通过贪心策略生成新的决策树，通过等式(7) 计算每个叶节点对应的预测值 4....把新生成的决策树 添加到模型中： 保持简单 易经中说道"易则易知，简则易从"，就是越是简易的东西，越是容易被理解和得到执行。...显示的把树模型复杂度作为正则项加到优化目标中。 2. 公式推导中用到了二阶导数，用了二阶泰勒展开。（GBDT 用牛顿法貌似也是二阶信息） 3. 实现了分裂点寻找近似算法。 4. 利用了特征的稀疏性。
代价函数 在这段视频中我们将定义代价函数的概念，这有助于我们弄清楚如何把最有可能的直线 与我们的数据相拟合。如图 ?...我们持续这么做直到到到 一个局部最小值（local minimum），因为我们并没有尝试完所有的参数组合，所以不能确定 我们得到的局部最小值是否便是全局最小值（global minimum），选择不同的初始参数组合...，可能会找到不同的局部最小值。...实现方法是：你应该计算公式右边的部分，通过那一部分计算出 θ0 和 θ1 的值，然后同 时更新 θ0 和 θ1。 让我进一步阐述这个过程： ? 在梯度下降算法中，这是正确实现同时更新的方法。...实际上，在机器学习中，通常不太会 给算法起名字，但这个名字”批量梯度下降”，指的是在梯度下降的每一步中，我们都用到了 所有的训练样本，在梯度下降中，在计算微分求导项时，我们需要进行求和运算，所以，在 每一个单独的梯度下降中
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。...▌获取矩阵中的元素信息 最大值和最小值： 获得矩阵中元素最大最小值的函数分别是max和min，可以获得整个矩阵、行或列的最大最小值。...求和： 矩阵求和的函数是sum()，可以对行，列，或整个矩阵求和 累积和： 某位置累积和指的是该位置之前(包括该位置)所有元素的和。...上面的代码中，我们首先读入了一一副图像并将它转换成了灰度图像，并且绘制出原始灰度图像； 第二步，我们利用255减去每一个像素值便相当于对图像进行了反相处理。...在计算机中，当以RGB模式表示颜色时，反相的实现是用255（前提是R/G/B都是8位的）分别减去R，G，B的值，得到的即为反相对应的RGB值。
一、列表 新建：list = [] 不要求内部元素类型相同 查、改：下标索引：list[0]、list[-1] 多维列表：list[axis1_index,axis2_index]，通过不同轴上的坐标获取...难点： a、如何用多维array来表示多维数据； 通过类似“切片”的方法来表示，选取多维数据中一个维度作为arr的第一坐标轴，观察数据在这个维度的下标范围，有m个下标就有m个“切片”，即把下标取某个值...对sum(axis=m)求和，即在第m维度上求和，那么实际物理意义是求和的数据在其它维度坐标下的index都相同，但是对应到arr这种括号表示的数据中，则需要从最外层往内部寻找，找到axis=m对应的括号...、arrm进行相应的操作，返回一个同结构的元素arr_res；（1）求和：把同结构的arri加起来，合成一个arr_res；（2）求最大、最小值：把所有同结构的元素arri进行比较，找出每个位置的最大、...；5、通过布尔列表来获取； 运算： m+-*/value都是对矩阵中每个元素操作；m1+-m2 对两个矩阵对应元素操作；m1*m2 矩阵乘法；multiply(m1,m2)，两个矩阵对应元素相乘； 七、
指各个变量值同平均数的离差绝对值的算术平均数。 ? 其中： ? 为实数， ? 为 ? 到 ? 的算术平均值， ? 为变量个数。...偏态 峰度系数 统计上是用四阶中心矩来测定峰度的。因为实验研究表明，偶阶中心矩的大小与图形分布的峰度有关。...其中的二阶中心矩就是数据的方差，它在一定程度上可以反映分布的峰度，但有时方差相同的数据却有不同的峰度，因此就利用四阶中心矩来反映分布的尖峭程度。...为了消除变量值水平和计量单位不同的影响，实际工作中是利用四阶中心矩与σ4的比值作为衡量峰度的指标，称为峰度系数。...但是在SPSS中的计算公式是四阶中心矩与σ4的比值减去3后的值，这个值与0相比，如果为0，说明其峰度与正态分布相同。大于0，说明它是比正态分布要陡峭。 ? 其中： ? 为实数， ?
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