如果不会，会输出什么呢？ 会崩溃吗？如果不会，会输出什么呢？ 会崩溃吗？如果不会，会输出什么呢？ 输出日志： ? 为什么浮点数除以0不会崩溃？...infinity单词的意思是：无穷大 NaN是 N ot a N umber的简称，也就是非数。 于是，我们发现， 正无穷大 的定义居然是 1.0f/0.0f 。...翻译成中文： 1.0/0.0 等于正无穷大,1.0/-0.0 等于负无穷大 于是我们明白，浮点数除以0并不会崩溃，他是 合法的 ，是 符合IEEE 754规范 。...我们即使知道了，浮点数除以0不会崩溃，知道了IEEE标准，有什么用呢？ 很多人都会觉得，费这么大劲，理解了，浮点数除以0不会崩溃，能有什么用呢？平时我们写代码都不会除以0。...但是当我们刚好遇到除以0导致的bug的时候，这个时候就非常有用。
不过不对，因为在计算机中一旦 E 对应的二进制全是 1 该浮点数就会被表示成无穷大。因此，我们需要让阶码退一步，让它对应的二进制表示的最低位为 0，这个时候我们才得到了最大绝对值表示。...但是，我们需要注意的是如果我们真的按照累加再除以总数的方法来计算平均值就比较容易让结果变成无穷大，在数据很大并且很多的情况下就容易出现这个问题，比如下面这个例子： >>> import torch >>...，可是一旦通过这种先累加再除以总数的方法来计算平均值结果就是无穷大，这很明显不对。...要想解决这个问题很简单，我们可以尝试对分子分母同时除以一个很大的数来让结果不发生上溢。到目前为止，我们还差一个问题，这个很大的数到底是多少呢？...这个时候只有当 x 中的某一个元素非常小，max(x) 非常大，才有可能出现上溢问题让结果变成负无穷。
那么这个二进制转化为十进制是多少呢？还记得二进制转十进制的公式吗？...这里不打算对这个标准做全盘讲解，只尝试通过通俗的语言和简单的示例，让大家理解和明白浮点数时如何存储的，浮点数是如何计算的。 先来讨论一下浮点数是如何存储的。...接下来，我们再聊一聊IEEE754种对于2种特殊值的规定：非数值NaN和无穷大infinity。 前面我们介绍过，正负浮点数除以0得到正负无穷大，浮点数0除以0，会得到一个NaN。...那么无穷大和NaN是怎么表示的呢？...0，并且偏移指数的是单精度是-12610（并非-127），双精度是-1022（并非-1023） 我们可以看到，当偏移指数全为0或全为1的时候，都是特殊情况。
你好，我是YourBatman：当我老了，也写代码；不为别的，只为爱好。...那么关键点来了：什么情况下一个double类型的值会和POSITIVE_INFINITY/NEGATIVE_INFINITY常量相等呢？...还真存在自己不等于自己的情况呢。.../ -0.0)); // Infinity } 总结一下：正/负无穷大和任何数值（包括除以0）做运算结果都是本身，和Infinite or NaN运算结果为NaN；NaN进行任何运算的结果都是NaN。...特例：正/负无穷大若除以-0的话，结果互调 比较： @Test public void fun6() { System.out.println("正无穷大 > 任何数吗？
实例 var x = 1000 / "Apple"; isNaN(x); // 返回 true var y = 100 / "1000"; isNaN(y); // 返回 false 除以0是无穷大，无穷大是一个数字...: 实例 var x = 1000 / 0; isNaN(x); // 返回 false 数字可以是数字或者对象 数字可以私有数据进行初始化，就像 x = 123; JavaScript 数字对象初始化数据...Number.isFinite() 判断传递的参数是否为有限数字。 Number.isInteger() 判断传递的参数是否为整数。...数字类型原型上的一些方法 方法 描述 toExponential() 返回一个数字的指数形式的字符串，如：1.23e+2 toFixed() 返回指定小数位数的表示形式。...如下例子中，a=123 中，3会由于精度限制消失:var a=123; b=a.toPrecision(2); // b="1.2e+2"
但是这个单词我认识啊： 在我有限的认知里面， 0 是不可以作为除数的，如果作为除数会抛出异常才对。 但是这个简单的案例打破了我的认知，它不仅没有抛出异常，还给我了一个“无穷大的数”。...: / by zero 在 Double 和 Float 里面都定义了“正无穷”和“负无穷”这两个常量： 现在我知道在浮点运算的时候，0 是可以作为除数的。...针对“除以 0”异常，IEEE 754 规定：对有限操作数的运算会得到一个精确的无限结果，例如，1/0 或 log(0)。默认情况下，返回 ±infinity。 规定就是标准，标准就是规定。...我个人浅显的认为它要表达的意思是：这玩意使用范围很广，为了程序的稳定性，我不想抛出异常来终止程序，而使用者应该知道我这个“除 0 之后是一个无穷大的数”这样的设定。...当我在专注的感受风声的时候，就是跑步中最快乐的时候。 终有疾风起，人生不言弃。 推荐给你。 ·············· END ·············· 你好呀，我是歪歪。
在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。 那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...举个简单的例子，假设我们有一个包含网络输入的向量x。训练神经网络的标准做法，是让输入值落入类似一个均值为0，标准差为1的正态分布中，以确保其被归一化。...为了看看当网络权重初始值太小时会发生什么 - 我们将缩小例子的权重值，使它们仍然落入平均值为0的正态分布内，而标准差为0.01。 在上述假设的正向传播过程中，激活层输出出现了完全消失的现象。...怎样才能找到最佳值？ 如上所述，神经网络正向传播在数学上只需做连续的矩阵乘法。...是的，你也可以成为一名研究员 更重要的是，当我第一次看到Xavier和Kaiming公式时，我并不羞于承认我感到畏惧。
那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...举个简单的例子，假设我们有一个包含网络输入的向量x。训练神经网络的标准做法，是让输入值落入类似一个均值为0，标准差为1的正态分布中，以确保其被归一化。...为了看看当网络权重初始值太小时会发生什么 - 我们将缩小例子的权重值，使它们仍然落入平均值为0的正态分布内，而标准差为0.01。 在上述假设的正向传播过程中，激活层输出出现了完全消失的现象。...怎样才能找到最佳值？ 如上所述，神经网络正向传播在数学上只需做连续的矩阵乘法。...是的，你也可以成为一名研究员 更重要的是，当我第一次看到Xavier和Kaiming公式时，我并不羞于承认我感到畏惧。
那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...举个简单的例子，假设我们有一个包含网络输入的向量x。训练神经网络的标准做法，是让输入值落入类似一个均值为0，标准差为1的正态分布中，以确保其被归一化。 ?...为了看看当网络权重初始值太小时会发生什么 - 我们将缩小例子的权重值，使它们仍然落入平均值为0的正态分布内，而标准差为0.01。 ? 在上述假设的正向传播过程中，激活层输出出现了完全消失的现象。...怎样才能找到最佳值？ 如上所述，神经网络正向传播在数学上只需做连续的矩阵乘法。如果输出y是输入向量x和权重矩阵a之间的矩阵乘法之积，则y中的第i个元素被定义为： ?...是的，你也可以成为一名研究员 更重要的是，当我第一次看到Xavier和Kaiming公式时，我并不羞于承认我感到畏惧。
今天做了一下一道多源最短路径的问题，用弗洛伊德算法的，五分钟敲完，交一下发现wa了， 调了半天才发现初始化邻接矩阵的inf设置成2147483647（2^31-1）大数相加的时候会溢出，变成很小的负数...（0x7fffffff）依然不能满足我们 到网上找了下，发现很多大牛都是用0x3f3f3f3f这个常量，究竟这样做有什么优点呢？...0x3f3f3f3f的十进制是1061109567，也就是10^9级别的（和0x7fffffff一个数量级），而一般场合下的数据都是小于10^9的，所以它可以作为无穷大使用而不致出现数据大于无穷大的情形...另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134...最后，0x3f3f3f3f还能给我们带来一个意想不到的额外好处：如果我们想要将某个数组清零，我们通常会使用memset(a,0,sizeof(a))这样的代码来实现（方便而高效），但是当我们想将某个数组全部赋值为无穷大时
3、突出对待 在一个句子中，当我们需要强调某一个部分的时候，word2vec无法为我们做到这些。...我们的目的是让机器能够判定出某个词语与整个句子之间的关系。 那么，如何计算self-attenion呢？ 首先将词编码成向量，总不大可能直接将词输进去。...其实，可以联系一下Softmax图像，当值变得很大的时候，梯度变化量几乎很难观察到，又被称为梯度消失问题，这是为什么做scale的第一个原因。...softmax之后就会大的愈大，小的愈小，这里除以一个矩阵K的维度其实类似于一个归一化，让它的方差趋向于1，分布均匀一点，这是第二个原因，所以在原paper里面又叫做Scaled Dot-Product...那为什么除以一个矩阵K的维度开根号能使方差变为1呢？首先对于随机分布的q，k，方差均为1，期望均为0。我们把特定的一个q_i,k_i看成X，Y。 那么q与k做点积之后的结果均值为0，方差为d_k。
例如，使用一个正数除以0将得到正无穷大，使用一个负数除以0将得到负无穷大，0.0除以0.0或对一个负数开方将得到一个非数。...注意： 只有浮点数除以0才可以得到正无穷大或负无穷大，因为Java语言会自动把和浮点数运算的0（整数）当成0.0（浮点数）处理。...如果一个整数值除以0，则会抛出一个异常：ArithmeticException：/by zero（除以0异常）。 布尔型只有一个boolean类型，用于表示逻辑上的“真”或“假”。...在Java语言中，boolean类型的数值只能是true或false，不能用0或者非0来代表。其他基本数据类型的值也不能转换成boolean类型。...虽然boolean类型的变量或值只要1位即可保存，但由于大部分计算机在分配内存时允许分配的最小内存单元是字节（8位），因此bit大部分时候实际上占用8位。
为了看看当我们初始化网络权重太小时会发生什么 - 我们将扩展我们的权重值，使得它们仍然落入平均值为0的正态分布内，它们的标准偏差为0.01。 ? 在上述假设的前向传递过程中，激活输出完全消失。...当权重初始化太小时也会发生同样的情况。 我们怎样才能找到最佳点？ 请记住，如上所述，完成正向传递通过神经网络所需的数学只需要连续的矩阵乘法。...在我们使用标准正态分布初始化x和a的示例中，这512个产品中的每一个的平均值为0，标准差为1。 ? 然后，这512个产品的总和的平均值为0，方差为512，因此标准差为√512。...如果我们首先通过将所有随机选择的值除以√512来缩放权重矩阵a，那么填充输出y的一个元素的元素乘法现在平均将具有仅1 /512的方差。 ?...这正是我们的本土方法和Xavier所能实现的。 但是，如果我们使用ReLU激活功能呢？想以同样的方式扩展随机初始权重值是否仍然有意义？ ? ReLU激活功能。
我们之前介绍极限的文章当中讲过一道例题： 在这题当中，由于x趋向于0的时候，和x都趋向于0，我们要计算0除以0的结果，当时为了解决这个问题，我们用上了夹逼法，对它进行了缩放之后才得到了极限。...类似的极限还有很多，本质上来说问题在于当分子和分母都趋向于0或者无穷大时，我们很难计算得到结果。 比如，这个问题很简单，只要进行约分，那么就是的极限，x趋向于0时，显然趋向于无穷大。但如果不约分呢？...它就是一个极限0除以极限0的问题，和上面的结果不同，它的比值结果是无穷大。 洛必达法则就是为了解决上述这些极限问题而出现的。...通分之后，可以得到： 到这里，不难看出来，当x趋向于a的时候，上面的差值趋向于0，所以： 由于x趋向于a的时候，也趋向于a，那么我们就得到了： 尝试 我们学会了洛必达法则之后就可以活学活用来解决一些比较棘手的极限问题了...也就是说如果分子分母的极限不同时为0或者无穷大，则不能使用洛必达法则。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 答案是 -2 为什么呢 这里涉及到有符号整型数的补码，正数的补码与原码相同。...结果就得-2 在网上看别人代码的时候，经常会看到他们把INF设为0x7fffffff，奇怪为什么设一个这么奇怪的十六进制数，一查才知道，因为这是32-bit int的最大值。...另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134...最后，0x3f3f3f3f还能给我们带来一个意想不到的额外好处： 如果我们想要将某个数组清零，我们通常会使用memset(a,0,sizeof(a))，方便又高效，但是当我们想将某个数组全部赋值为无穷大时...，就不能使用memset函数而得自己写循环了，因为memset是按字节操作的，它能够对数组清零是因为0的每个字节都是0（一般我们只有赋值为-1和0的时候才使用它）。
大数据文摘作品 编译：张南星、卫青、钱天培 究竟什么样的AI人才能被微软这样的巨头聘用呢？ 是不是要码力超群，上来就能徒手写个AlphaGo呢？...公式二 对于较大的误差误差，L2比L1给出的惩罚更大。此外，加入L2正则后，模型系数会向0聚拢，但不会出现完全为0的情况，而L1损失函数则能使部分系数完全为0。 如何寻找百分位数？...比如说我们有一个数组，在一系列小数字中有一个很大的数据（[1,2,3,4,7777,5,6,9,2,3]），当我们可视化这个数组的时候，会产生如下的图： 右图→原始图片；中间图→规范化值；左图→标准化值...怎样才能更好地可视化这组数据呢？...如果是一个2x2的矩阵就很简单了。 逆矩阵是： ad-bc≠0 只需要交换a和b，取b和c的负值，然后除以方阵ad-bc。 定义方差 方差是每个数据点与整个数据集平均值之间差值的平方和。
视频的内容是探讨 1 除以 0 到底等于多少？ 这还用问吗？ 肯定是等于 ArithmeticException 啊。...但是毕导却给了我一个叫做“黎曼球”的东西： 他告诉我，在黎曼球规则里，1 除以 0 等于无穷，这个无穷非正、非负、非实数、非虚数，它长度无限，方向任意。 哦，原来是这样。...: / by zero 在 Double 和 Float 里面都定义了“正无穷”和“负无穷”这两个常量： 现在我知道在浮点运算的时候，0 是可以作为除数的。...针对“除以 0”异常，IEEE 754 规定：对有限操作数的运算会得到一个精确的无限结果，例如，1/0 或 log(0)。默认情况下，返回 ±infinity。...我个人浅显的认为它要表达的意思是：这玩意使用范围很广，为了程序的稳定性，我不想抛出异常来终止程序，而使用者应该知道我这个“除 0 之后是一个无穷大的数”这样的设定。 所以到底为什么呢？
开始我的数据分析冒险之旅，我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数。...这两个值都显示了行中心的数字。但方式不同。 平均值是一个平均值（这好像是废话），我们可以通过汇总一行中的所有值，然后将结果除以它们的数量来计算它。让我们看看人口。...为了计算平均值，我们应该将所有国家的人口值相加，然后除以数据集中的国家数。幸运的是，pandas可以为我们做这件事。 ? 这个数字表明，在一个正常的国家，平均生活着大约3300万人。...，这时候中位数的效率要比均值低不少 就稳健性而言，显然是中位数更好的，常见的衡量稳健性的指标是崩溃点，即能使统计量“失真”的最大比例，对于均值，只需要有一个点离得无穷大，均值就会无穷大，但改变中位数至无穷大...，你最多可以移动一半的数据，所以中位数要比均值稳健的多 最后是计算的复杂性，均值只需要求和除，但中位数，我的理解的话，至少要排个序吧，排序的复杂度应该比直接加要复杂一些，而且很多数据的样本量都特别大，这时候计算均值要方便不少
； 两个数值相加表示数学中的加法运算； 除号（/）：整数在使用除号操作时，得到的结果仍为整数，小数部分会被直接忽略，而不是四舍五入，但是当整数除以0的时候，会引发算术异常(ArithmeticException...Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: / by zero 正无穷大(Infinity)：当一个正浮点类型数除以0时，或者正整数除以...0.0时； 负无穷大(-Infinity)：当一个负浮点类型数除以0时，或者负整数除以0.0时； NaN(Not a Number)：当0.0除以0.0时出现； 需要注意的是：正负无穷大和NaN都属于double...浮点类型，并且所有的正无穷大都是相等的，所有的负无穷大也是相等的，但是NaN永远不相等，也不等于自己。...，右移之后的空位使用“0”来补充。
输入的训练数据，可能并没有预测输出值所需的有效信息。 举个栗子，仅仅基于股票的历史价格，来预测未来走势，就很难。 4. 拟合验证集 这一步，是最难的，也最花时间。 怎样才能解决训练集上的过拟合问题？...输入归一化 (Normalize Inputs) 减少过拟合的第三小步，就是把输入特征的均值和方差，各自除以训练集，归一化。 特征x1除以训练样本总数m，要等于0，方差要等于1。...标准差归一化的公式，看上去就比较熟悉了—— 注意，要归一化的是，除以训练样本总数m，之后的均值和方差，不是除以每个样本的特征数n。 再注意，是用训练集的均值和方差，不是验证集。...梯度消失，梯度爆炸 梯度消失 (Vanishing Gradients) ，是指梯度变得很小很小，以至于梯度下降的学习效果不怎么好。...把权重矩阵W[l]，变成一个均值为零的高斯分布。标准差长这样： 效果意想不到的好，梯度消失和爆炸，都少有发生了。 如果是训练自然语言处理RNN，LSTM是首选，也是一种减少梯度消失或爆炸的方式。
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