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Reflector、reflexil、De4Dot、IL指令速查表

如果第一个大于第二个,则将整数值 1 (int32) 推送到计算堆栈上;反之,将 0 (int32) 推送到计算堆栈上。 Cgt.Un 比较两个无符号的不可排序的。...如果第一个小于第二个,则将整数值 1 (int32) 推送到计算堆栈上;反之,将 0 (int32) 推送到计算堆栈上。 Clt.Un 比较无符号的不可排序的 value1 和 value2。...Conv.Ovf.I4 将位于计算堆栈顶部的有符号转换为有符号 int32,并在溢出时引发 OverflowException。...Conv.Ovf.I4.Un 将位于计算堆栈顶部的无符号转换为有符号 int32,并在溢出时引发 OverflowException。...Conv.Ovf.U4 将位于计算堆栈顶部的有符号转换为 unsigned int32,并在溢出时引发 OverflowException

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【小白学C#】浅谈.NET中的IL代码

如果第一个大于第二个,则将整数值 1 (int32) 推送到计算堆栈上;反之,将 0 (int32) 推送到计算堆栈上。 Cgt.Un 比较两个无符号的不可排序的。...如果第一个小于第二个,则将整数值 1 (int32) 推送到计算堆栈上;反之,将 0 (int32) 推送到计算堆栈上。 Clt.Un 比较无符号的不可排序的 value1 和 value2。...Conv.Ovf.I4 将位于计算堆栈顶部的有符号转换为有符号 int32,并在溢出时引发 OverflowException。...Conv.Ovf.I4.Un 将位于计算堆栈顶部的无符号转换为有符号 int32,并在溢出时引发 OverflowException。...Conv.Ovf.U4 将位于计算堆栈顶部的有符号转换为 unsigned int32,并在溢出时引发 OverflowException

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3-基元类型、引用类型和类型、装箱拆箱

基元类型与FCL中的类型有直接的映射关系[int=Int32],这样我们可以简化的方式书写代码,并且编译后的IL和直接使用FCL中的数据类型是完全相同的。...但是b的结果是44,反生了溢出,并不是期望的300[当然b也存不下300],然而却并没提示什么异常错误。这是因为C#编译器默认是不检查溢出的。可以使用/checked+命令行开关。...b=checked((Byte)(b+200));这样再运行此行的话就会抛出 System.OverflowException[算术运算导致溢出]异常;相反unchecked则是不检查溢出,不会抛出异常...所以效率会比其他基元类型差些[CLR为其他基元类型直接提供了运算的IL指令,省去了操作符的重载],因为也没IL指令,所以checked和unchecked对它没有任何影响,如果对它的操作没有安全执行,则抛出System.OverflowException...另外类型不受GC的控制。

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【黄啊码】关于C#的数据类型,初入门的开发者必须学会

0F 对于double,默认是0。0D 对于decimal,默认是0。...0M 对于bool,默认是false 对于一个枚举类型,默认是0 对于一个结构类型,默认的设置就是把所有类型的域都设置为它们各自的默认,把所有的引用类型的域赋为空 **1.1 简单类型 **...Int32是在System名字空间中预定义类型。一个简单类型和它化名的结构类型是完全一样的,也就是说写int和写System。Int32是一样的。...如果一个小数类型的算术运算产生了一个对于小数类型的格式来说太小,操作的结果将会变成0。如果一个小数类型的算术运算产生了一个对于小数类型的格式来说太大,就会触发溢出错误。...因此,两种类型不存在隐式显式转换。布尔型:为truefalse。没有标准能实现布尔类型和其他类型的转换。 1.2 枚举类型 枚举类型的元素使用的类型只能是long,int,short,byte。

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《CLR via C#》笔记:第4部分 核心机制(1)

C#(第4版)》清华大学出版社,2021年11月第11次印刷(如果是旧版书籍或者pdf可能会出现书页对不上的情况) 你可以理解为本博客为该书的精简子集,给正在学习中的人提供一个“glance”,以及对于部分专业术语知识点给出解释...用可靠性换取开发效率 设计规范和最佳实践 未处理的异常 对异常进行调试 异常处理的性能问题 约束执行区域(CER) 代码协定 第二十章 异常和状态管理 定义“异常” 书中举了几个异常的例子,例如传参null等...,DividleByZeroException,NullReferenceExceptionRuntimeWrappedException , TargetInvocationException , OverflowException...fromInclusive,Int32 toExclusive,Predicate predicate) ; public static Boolean ForAll(IEnumerable...,Predicate predicate) ; //辅助(Helper)方法[Conditional ("CONTRACTS_FULL")][Conditional ("DEBUG"

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一文读懂神经网络初始化!吴恩达Deeplearning.ai最新干货

初始化太大\太小会导致梯度爆炸梯度消失 初始化这一步对于模型的最终性能至关重要,需要采用正确的方法。比如对于下面的三层神经网络。可以尝试使用不同的方法初始化此网络,并观察对学习的影响。...为了方便分析,如果假设W[1]=W[2]=…=W[L-1]=W,那么输出预测为 如果初始化太大太小会造成什么结果?...也就是说,与参数相关的成本梯度太小。这会导致成本在达到最小之前收敛。 初始化太小导致模型过早收敛 总而言之,使用大小不合适的对权重进行将导致神经网络的发散训练速度下降。...在这两个假设下,反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小太大。梯度应该可以移动到输入层,而不会爆炸消失。...更具体地说,对于层l,其前向传播是: 我们想让下式成立: 确保均值为零,并保持每层输入方差值不变,可以保证信号不会爆炸消失。

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神经网络到底该如何初始化?吴恩达Deeplearning.ai最新干货

初始化太大\太小会导致梯度爆炸梯度消失 初始化这一步对于模型的最终性能至关重要,需要采用正确的方法。比如对于下面的三层神经网络。可以尝试使用不同的方法初始化此网络,并观察对学习的影响。...为了方便分析,如果假设W[1]=W[2]=…=W[L-1]=W,那么输出预测为 如果初始化太大太小会造成什么结果?...也就是说,与参数相关的成本梯度太小。这会导致成本在达到最小之前收敛。 初始化太小导致模型过早收敛 总而言之,使用大小不合适的对权重进行将导致神经网络的发散训练速度下降。...在这两个假设下,反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小太大。梯度应该可以移动到输入层,而不会爆炸消失。...更具体地说,对于层l,其前向传播是: 我们想让下式成立: 确保均值为零,并保持每层输入方差值不变,可以保证信号不会爆炸消失。

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一文看懂神经网络初始化!吴恩达Deeplearning.ai最新干货

初始化太大\太小会导致梯度爆炸梯度消失 初始化这一步对于模型的最终性能至关重要,需要采用正确的方法。比如对于下面的三层神经网络。可以尝试使用不同的方法初始化此网络,并观察对学习的影响。 ?...如果初始化太大太小会造成什么结果? 情况1:初始化过大会导致梯度爆炸 如果每个权重的初始化都比单位矩阵稍大,即: ? 可简化表示为 ? 且a[l]的随l呈指数级增长。...也就是说,与参数相关的成本梯度太小。这会导致成本在达到最小之前收敛。 ? 初始化太小导致模型过早收敛 总而言之,使用大小不合适的对权重进行将导致神经网络的发散训练速度下降。...在这两个假设下,反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小太大。梯度应该可以移动到输入层,而不会爆炸消失。 更具体地说,对于层l,其前向传播是: ? 我们想让下式成立: ?...这里建议使用Xavier初始化(其派生初始化方法),对于每个层l,有: ?

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一文看懂神经网络初始化!吴恩达Deeplearning.ai最新干货

初始化太大\太小会导致梯度爆炸梯度消失 初始化这一步对于模型的最终性能至关重要,需要采用正确的方法。比如对于下面的三层神经网络。可以尝试使用不同的方法初始化此网络,并观察对学习的影响。 ?...如果初始化太大太小会造成什么结果? 情况1:初始化过大会导致梯度爆炸 如果每个权重的初始化都比单位矩阵稍大,即: ? 可简化表示为 ? 且a[l]的随l呈指数级增长。...也就是说,与参数相关的成本梯度太小。这会导致成本在达到最小之前收敛。 ? 初始化太小导致模型过早收敛 总而言之,使用大小不合适的对权重进行将导致神经网络的发散训练速度下降。...在这两个假设下,反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小太大。梯度应该可以移动到输入层,而不会爆炸消失。 更具体地说,对于层l,其前向传播是: ? 我们想让下式成立: ?...这里建议使用Xavier初始化(其派生初始化方法),对于每个层l,有: ?

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一文看懂神经网络初始化!吴恩达Deeplearning.ai最新干货

初始化太大\太小会导致梯度爆炸梯度消失 初始化这一步对于模型的最终性能至关重要,需要采用正确的方法。比如对于下面的三层神经网络。可以尝试使用不同的方法初始化此网络,并观察对学习的影响。 ?...如果初始化太大太小会造成什么结果? 情况1:初始化过大会导致梯度爆炸 如果每个权重的初始化都比单位矩阵稍大,即: ? 可简化表示为 ? 且a[l]的随l呈指数级增长。...也就是说,与参数相关的成本梯度太小。这会导致成本在达到最小之前收敛。 ? 初始化太小导致模型过早收敛 总而言之,使用大小不合适的对权重进行将导致神经网络的发散训练速度下降。...在这两个假设下,反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小太大。梯度应该可以移动到输入层,而不会爆炸消失。 更具体地说,对于层l,其前向传播是: ? 我们想让下式成立: ?...这里建议使用Xavier初始化(其派生初始化方法),对于每个层l,有: ?

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《CLR via C#》Part2之Chapter5 基元类型、引用类型和类型(一)

本章内容 编程语言的基元类型 引用类型和类型 类型的装箱和拆箱 对象哈希码 dynamic基元类型 本章目的 通过学习了解基元类型、引用类型和类型的区别,希望让coder...对于非CLS的类型不要求。 下图标明了C#中的对应FCL的基元类型: ?...在这里我们建议大家通常在使用类型的时候,使用FCL的类型名称,比如Int32 a = 0; String isaac = String.Empty等。...但在极少情况下,比如计算一个哈希或者校验和,这种溢出是可接受的,甚至是希望的。 ? 不同的语言对于溢出的处理不同,比如C/C++不认为溢出是个错误,而VB总是将溢出视为错误,检查到后会抛出异常。...UInt32 isvalid = unchecked((UInt32)(-1));//OK //checked Byte b = 100; b = checked((Byte)(b+200));//抛出OverflowException

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吴恩达团队:神经网络如何正确初始化?

在初始化权重时,如果太小太大,关于成本图,您注意到了什么? 尽管打破了对称性,但是用(i)太小(ii)太大来初始化权重分别导致(i)学习缓慢(ii)发散。...初始化太小太大不合适的结果是什么? 情形1:过大的初始化会导致梯度爆炸 考虑这样一种情况:初始化的每个权重都略大于单位矩阵。 ?...相对于参数的成本梯度太小,导致在成本达到最小之前收敛。 总而言之,使用不适当的初始化权重将导致神经网络训练的发散减慢。...虽然我们用简单的对称权重矩阵说明了梯度爆炸/消失问题,但观察结果可以推广到任何太小太大的初始化。...在这两个假设下,反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小太大。 它应该移动到输入层而不会爆炸消失。 更具体地考虑层l, 它的前向传播是: ? 我们希望以下内容: ?

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Go 进阶训练营 – 评论系统架构设计三:存储设计

member_id:也是冗余字段 count:这个字段很常用,前端用于分页查询展示用,可避免使用count(*)。 哪些情况下,适合额外记录这个count?...state:使用int8,节约存储空间 但是pb只支持int32、int64,如果数据库使用int8,会导致项目里很多地方需要做类型转换。...有必要的 mysql io以页为单位,一页16k,把大字段拆开后,索引表读取性能高很多 索引表会涉及排序操作 大字段表后期太大了后,可以放到KV数据库里 这种套路以前和阿里大佬交流时也提到过。...comment_index 表找到评论列表,WHERE root = 0 ORDER BY floor(where order字段要加索引,order不加索引会导致查询结果需要在内存排序,如果排序缓存太小...对于二级的子楼层,WHERE parent/root IN (id...),这里一级评论的id不会太多,前面查一级评论并不是全查,只查几页(预读)。

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实体类的变形【2】—— 行列转换

上次说了一下在网页里面显示列表数据的情况,这个应用范围太小了,添加、修改怎么办呢?网站的后台管理、OA、CRM等怎么办?还是这样处理显然是不行的。...TopicURL;  //话题的连接地址   public string GroupID;  //话题所属小组的ID   public string View;   //回应/浏览,这个可以不填(利用数据库的默认)...public string SendDate;  //话题发表日期,这个一般也是取默认   public string AuthorID;  //作者姓名ID   public string Content...  dic_BaseCols = new Dictionary(); ColumnsInfoForm info;             foreach (DataRow...第一个优点是相对于现在三层里面的实体类来说的,三层里的实体类都是以表为最小单位的,属性只能是类里面的一部分,不能独立存在,这样就很不灵活,这就是第一个问题的由来。

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