对于临时变量法,每次赋值只要读取一个变量的值到寄存器,然后再从寄存器写回到另一个变量中即可,前后涉及两次内存写入操作;但是对于异或运算操作,每次都需要读取两个数据到寄存器中,再进行运算操作,之后把结果写回到变量中,前后共需要三次内存写入操作。另外一点,异或操作的代码可读性差。
最近做求职笔试题,遇到比较有意思的题目,题目或多或少涉及到《剑指Offer》的思路和知识点,如果不是刷书两遍,估计不会做出来,分享一下互相学习! ************************************************************ 1、不使用额外空间交换2个数据, 请写出任意3种方法,并阐明其优缺点。 样例: int a = 2; int b = 3 ; 不再声明任何变量,使得 a = 3, b =2; 解题思路: 部分参考自 http://www.cnb
我们仅仅需要一行代码即可让孩子测试自己写的程序是否正确,而且过程中我们可以教会孩子键盘上【0-9】的数字区,【Backspace】退档键,【方向】键,等按键盘按钮的位置。运行操作需要通过鼠标进行点击或者是快捷点使用,快捷键不太现实,故而我们可以教孩子使用鼠标来点击运行按钮,这样对面板操作也就能稍微熟悉一些。
这里接着上一篇,还是想在这次继续深入聊聊 GENERATE_SERIES 这个函数以及其他用法,由于最近一直忙于工作,也没有时间来深入学习、使用、总结这个函数,每次都潦草学习,终不得要领,所以得闲的时候就来写一写,学习一下。
题外话:前两天和专业老师探讨最近的一个项目,涉及到对一个浮动的盒子局中的问题,老师的解决方法打开了我的新思路。让我有了总结一下平时的居中问题的想法。不然可能忘掉了以后又要到处寻找解决办法了。另外也给我一个启示:启示解决方法有很多,就看你能不能对知识灵活运用。也是通过这件事我体会到了“灵活运用”的真正含义。做事情是这样,做技术尤其要这样。 这个总结要一直在整理完善中,以后有了什么新的想法、新的解决办法都要再修改。可惜不在github中,不然可以集思广益了。 ——————————----------
(期末了,天天都会想创作,但是有点怕费时间,耽误复习,之前想发一个关于C语言程序漏洞的博客,但是写一半操作发现那个漏洞被vs改了,因此没发布,今天就写一下我前几周写过的算法题,高精度加减法吧(用C++写法更方便,若需要C语言写法,可以先理解此文章自行进行更改))
以上就是python time.ctime()做时间加减法的方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
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● 公式可以运行时编辑,并且符合正常算术书写方式,例如a+b-c ● 高扩展性,未来增加指数、开方、极限、求导等运算符号时较少改动 ● 效率可以不用考虑,晚间批量运算
我记得很多大学数据结构的教材上,在讲栈这种数据结构的时候,应该都会用计算器举例,但是有一说一,讲的真的垃圾,我只感受到被数据结构支配的恐惧,丝毫没有支配数据结构的快感。
我们发文章的频率不高,一周一篇原创的节奏。一是因为本人才疏学浅,不那么能随意口吐莲花,另外我也相信,厚积才能薄发,因为数学魔术这个小众领域找到一些资料,思考出一些令我满意的创新点不是那么容易,有时候短短的一篇文章需要阅读大量资料和自我思考才能完成,各位客官,久等了!
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/sum-of-two-integers 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
基于IP的语音和视频通话业务为了实时性,一般都是采用UDP进行传输,基站无线一般配置UM模式的RLC承载,因此丢包是不可避免的,在小区信号的边沿则丢包率会更高;为了通话的实时性,一般不会采用接收端发现丢包了然后通知发送端重传的机制,因为这个在应用层的丢包检测和通知发送端重传是非常耗时的。引入前向纠错(FEC)机制是解决实时通话业务丢包的一个很好的机制,FEC的原理就是在发送端发送数据包时插入冗余包,这样即使接收端收到的数据有所丢包(丢包数不大于冗余包时)也是能还原出所有的数据包的。本文介绍FEC算法的原理,只涉及三阶冗余,因为只有前三阶的矩阵运算比较简单,而且实际中也足以够用了,而且阶数越高则传输冗余包占用带宽太大,那就没有意义了,本人曾负责的一个音视频实时通话软件就是只用到三阶冗余,效果已经很好了。
在前面的篇幅中,我们简单的介绍过矩阵的定义,按照原计划本来,今天准备写特征分解以及奇异值分解,但是发现这其中涉及到比较多的矩阵相关的知识,所以在讨论这些问题之前,我们先来学习一下矩阵以及线性空间、线性变换等矩阵的知识。 在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,详细的定义可以参考人工智能AI(2):线性代数之标量、向量、矩阵、张量。 1 矩阵运算 矩阵运算在科学计算中非常重要 ,而矩阵的基本运算包括矩阵的加法,减法,数乘,转置,共轭和共轭转置。 加法 矩阵的加法满足下列运算
作为一名计算机专业的学生,计算机组成原理、计算机网络、操作系统这三门课程可以说是专业核心基础课,是至关重要的,其内容是一名合格的coder所必备的知识集;非科班出身的程序员要是想要有所提升,也需要认真学习这三门课程,可以快速形成计算机知识的结构体系,理解计算机底层原理,在工作实践中可以借鉴优秀的设计;而且很多互联网公司在笔试和面试中都会涉及到这三门课程的知识点,因此我通过视频学习对这三门课程就行复习巩固,同时分三篇博客记录总结。
我们在unity中使用Vector2来表示平面(二维)坐标系,使用Vector3来表示世界(左手)坐标系,相机坐标系等
来自腾讯课堂笔记:https://ke.qq.com/webcourse/index.html#course_id=152997&term_id=100174752&taid=801037170660773&vid=y1412sc0r8c 知识点: 1: var re = /[我|车|一]+/g; 也可以写成:var re=/我|车|一/g; 即去掉了[]和+,这个案例中,+表示连续多个,可以不用,但是遇到判断类型那种,就必须要了,其实这个也应该加上额,万一“我”字后面还有一个“我”连着呢? 对与中括号
# 使用多种方法快速交换两个变量的值 1、利用元组的快速交换变量值 2、引入新的变量来交换 3、使用加减法交换变量值 4、利用元组从一个函数中返回两个不同的值 # 代码 # 1. 利用元组的快速交换变量值 a = 5 b = 8 a, b = b, a print(a, b) # 2. 引入新的变量来交换 c = b b = a a = c print(a, b) # 3. 使用加减法交换变量值 a = a + b b = a - b a = a - b print(a, b) # 4. 利用元组
上一篇文章《腾讯词向量实战:通过Annoy进行索引和快速查询》结束后,觉得可以通过Annoy做一点有趣的事,把“词类比(Word Analogy)”操作放到线上,作为AINLP公众号聊天机器人的新技能,毕竟这是word2vec,或者词向量中很有意思的一个特性,刚好,Annoy也提供了一个基于vector进行近似最近邻查询的接口: get_nns_by_vector(v, n, search_k=-1, include_distances=False) same but query by vector v.
题出自https://leetcode.com/problems/rotate-image/ 内容为:
Move 语言被誉为最适合编写区块链智能合约的语言之一,并且多次被拿来与目前主流的 Solidity 进行比较并力压其一头,主要原因是 Move 对于区块链最核心的 Token 资产进行了更为贴合的处理,弥补了 Solidity 在直观性和安全性的缺陷,这里我们单独将其最具有特色的 Resource 类型进行重点讲解。
第三章主要讲述的是一些redis命令,也就是对于我们上篇文章中介绍的五大数据类型的操作命令。第三章书中也是采用上节中的介绍方式来描述命令,为啥要描述这些命令的原因是其在软件开发中大概会被使用的概率为95%。本次文章也主要介绍redis中对string的其他常用命令。
C语言中交换两个变量值的操作经常会用到,也有不少人提问诸如不用临时变量怎么交换两个变量值的问题,今天在这里做一个总结,也算是对这个问题的统一回复,一共总结了5种方法(名字都是我自己取的,不当之处还请批评指正),希望大家看完有所收获。
解释器模式是一种行为设计模式,可以用来在程序里创建针对一个特点领域语言的解释器,用于处理解释领域语言中的语句。换句话说,该模式定义了领域语言的抽象语法树以及用示来解释语法树的解释器。
于是,我准备把Excel VBA写成一个系列免费教程,撸完这个系列你也是VBA界的黑山老妖了。
前两天,OpenAI对step-by-step数学推理问题发表了最新的研究,指出了「过程监督优于结果监督」的结论,旨在提升GPT-4的数学推理能力。今天给大家分享的这边篇文章就是基于该理论(「好像比OpenAI要早」),旨在提升模型大数计算能力,基于LLaMA预训练了Goat模型,Goar-7B在Zero-shot上的准确效果,堪比、甚至超越PaLM-540B模型的Few-shot结果;在大数计算方面远超GPT-4。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
用redux有一段时间了,感觉还是有必要把其相关的知识点系统的总结一下的,毕竟好记性不如烂笔头。上篇博客更新了关于《ES6中的迭代器、Generator函数以及Generator函数的异步操作》的内容,该内容时saga的基础,稍后会总结saga相关知识点。循序渐进,本篇博客主要总结的是Redux相关的内容,然后下篇博客打算总结一下react-redux, 以及redux-thunk、redux-saga中间件。
(2) 熟悉 Logisim 平台基本功能,能在 logisim 中实现多位可控加减法电路。
依稀记得,n年前按键精灵等级考试时的题目:写一个四则运算的代码。当时其实离六级认证水平还有一定差距,愣是写了半个下午,才把不带括号的加减乘除给做出来(20分的题目得了10分,还是挺庆幸的),要知道当时压根不知道什么是正则表达式,识别加减号都是用字符查找一个个进行的。后来我还专门研究了一下,发现只这个识别拆分括号,就有一大套看着很牛逼的理论,吓得我这个题目就一直没敢继续下去
📚 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=X_S \times 2^{X_E},Y=Y_S \times 2^{Y_E} 步骤 检查是否为零 阶码对齐,尾数移位 对尾数加或减 标准化结果 溢出判断 对阶 求阶差\Delta E=\begin{cases} =0,已经对齐\\\ne0,\begin{cases}大的向小的对齐:减小较r大的阶码,同
家里有小孩已经上大班,明年入学小学一年级,现在开始加减法的数学训练,于是乎我在网上查看了很多幼小衔接的数学题,都是随机生成的 计算公式,比如 《每日30题》 ,《一日一练》 等等。
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数字是几乎在所有计算机语言中都必然存在一种基本的数据类型。在Python中,数字也是相当典型和普遍存在的。
记录一下,C语言中一道比较经典的题目 -- 模拟入栈: 实现一个基本的计算器来计算一个简单的字符串表达式的值。 字符串表达式仅包含非负整数,+, - ,*,/ 四种运算符和空格 。 整数除法仅保留整数部分。 示例 1: 输入: "3+2*2" 输出: 7 示例 2: 输入: " 3/2 " 输出: 1 示例 3: 输入: " 3+5 / 2 " 输出: 5 说明: 你可以假设所给定的表达式都是有效的。 请不要使用内置的库函数 eval。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://l
计算机里面关于数值的处理自有一套体系理论,与现实生活中我们所习惯使用的不太一样。如果对其不了解,在使用计算机的过程中便可能发生一些意想不到的错误。
浮点数和定点数一样,都是计算机中数据的存储形式。定点数我们可以理解成纯小数或者纯整数,但是实际上在计算机中参与运算的数字并非都是定点数。比如,有些数据过大,比如2^100^这样的数据,如果写成二进制的形式,寄存器肯定是无法放下的。于是就有了浮点数这种数据。 本文主要讲述浮点数的概念、浮点数的规格化,以及浮点数的各种运算。
2. 参考addCom函数为复数类增加一个友元函数minusCom,用于实现两个复数的减法
【AI科技大本营导读】增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind已经将增强学习应用于AlphaGo以及Atari游戏等场景当中。作为智能教育领域的引领者,阿凡题研究院首次提出了一种基于DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用BP 神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q 值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平均准确率提升了将近15%。 作者 | 王磊,张东祥,高联丽,宋井宽,郭龙,申恒涛 ▌研究
团队:阿凡题研究院、电子科技大学、北京大学 作者:王磊,张东祥,高联丽,宋井宽,郭龙,申恒涛 【新智元导读】增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind已经将增强学习应用于AlphaGo以及Atari游戏等场景当中。阿凡题研究院、电子科技大学和北京大学的合作研究首次提出了一种基于DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用BP神经网络良好的泛化能力, 存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平
意图很明显,要用swap函数中交换main函数中的a和b的值,但是很明显上述代码是达不到要求的,a和b的值没有发生改变。其实本题就是C中比较有名传址和传值的典型例子,而实现交换main函数中的两个变量的值,需要把两个变量的地址传给swap函数,而不是把两个变量的值传过去,也就是要改成如下代码:
十进制转换二进制的方法相信大家都熟能生巧了,如果你说你还不知道,我觉得你还是太谦虚,可能你只是忘记了,即使你真的忘记了,不怕,贴心的小林在和你一起回忆一下。
过年期间发现小外甥已经上小学了,我姐说老师今天给他们布置了寒假作业:每天坚持做乘法和加减法混合运算。
AI 科技评论按:增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind 已经将增强学习应用于 AlphaGo 以及 Atari 游戏等场景当中。作为智能教育领域的引领者,阿凡题研究院首次提出了一种基于 DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用 BP 神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的 Q 值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平均准确率提升了将近 15%。 研究背景 自动求解数学应用题(MWP)的研究历史可
将原先耦合的if进行拆分成类,然后使用的时候注入类即可。或者使用枚举类型,如果需要增加,需要实现抽象方法。
有限域,顾名思义就是有限的域,我们又称它为Galois域(Galois Field)。
这道题是实现一个基本计算器,即给一个只包括 +、-、*、/、数字和空格的字符串,计算结果。
说实话昨天的文章划水了,阅读量就是最好的证明。这里读者的水平还是很高的,一看就看出了我的偷懒,标题 Python 的整数有边界么?肯定没有啊,于是就不打开看了。不过今天,我想接着昨天的话题,聊一聊 Python 是如何实现整数相加而不溢出的?
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