Java 定义的位运算(bitwise operators )直接对整数类型的位进行操作,这些整数类型包括long,int,short,char,and byte 。表4-2 列出了位运算:
表4.2 位运算符及其结果
运算符 结果
~ 按位非(NOT)(一元运算)
& 按位与(AND)
| 按位或(OR)
^ 按位异或(XOR)
>> 右移
>>> 右移,左边空出的位以0填充
运算符 结果
<< 左移
&= 按位与赋值
|= 按位或赋值
^= 按位异或赋值
>>= 右移赋值
>>>= 右移赋值,左边空出的位以0填充
<<= 左移赋值
续表
既然位运算符在整数范围内对位操作,因此理解这样的操作会对一个值产生什么效果是重要的。具体地说,知道Java 是如何存储整数值并且如何表示负数的是有用的。因此,在继续讨论之前,让我们简短概述一下这两个话题。
所 有的整数类型以二进制数字位的变化及其宽度来表示。例如,byte 型值42的二进制代码是00101010 ,其中每个位置在此代表2的次方,在最右边 的位以20开始。向左下一个位置将是21,或2,依次向左是22,或4,然后是8,16,32等等,依此类推。因此42在其位置1,3,5的值为1(从右 边以0开始数);这样42是21+23+25的和,也即是2+8+32 。
所有的整数类型(除了char 类型之外)都是有符号的整 数。这意味着他们既能表示正数,又能表示负数。Java 使用大家知道的2的补码(two’s complement )这种编码来表示负数,也就是通过 将与其对应的正数的二进制代码取反(即将1变成0,将0变成1),然后对其结果加1。例如,-42就是通过将42的二进制代码的各个位取反,即对 00101010 取反得到11010101 ,然后再加1,得到11010110 ,即-42 。要对一个负数解码,首先对其所有的位取反,然后加1。 例如-42,或11010110 取反后为00101001 ,或41,然后加1,这样就得到了42。
如果考虑到零的交叉 (zero crossing )问题,你就容易理解Java (以及其他绝大多数语言)这样用2的补码的原因。假定byte 类型的值零用 00000000 代表。它的补码是仅仅将它的每一位取反,即生成11111111 ,它代表负零。但问题是负零在整数数学中是无效的。为了解决负零的问 题,在使用2的补码代表负数的值时,对其值加1。即负零11111111 加1后为100000000 。但这样使1位太靠左而不适合返回到byte 类 型的值,因此人们规定,-0和0的表示方法一样,-1的解码为11111111 。尽管我们在这个例子使用了byte 类型的值,但同样的基本的原则也适 用于所有Java 的整数类型。
因为Java 使用2的补码来存储负数,并且因为Java 中的所有整数都是有符号的,这样应用位运算符可以容易地达到意想不到的结果。例如,不管你如何打算,Java 用高位来代表负数。为避免这个讨厌的意外,请记住不管高位的顺序如何,它决定一个整数的符号。
4.2.1 位逻辑运算符
位逻辑运算符有“与”(AND)、“或”(OR)、“异或(XOR )”、“非(NOT)”,分别用“&”、“|”、“^”、“~”表示,4-3 表显示了每个位逻辑运算的结果。在继续讨论之前,请记住位运算符应用于每个运算数内的每个单独的位。
表4-3 位逻辑运算符的结果
A 0 1 0 1 B 0 0 1 1 A | B 0 1 1 1 A & B 0 0 0 1 A ^ B 0 1 1 0 ~A 1 0 1 0
按位非(NOT)
按位非也叫做补,一元运算符NOT“~”是对其运算数的每一位取反。例如,数字42,它的二进制代码为:
00101010
经过按位非运算成为
11010101
按位与(AND)
按位与运算符“&”,如果两个运算数都是1,则结果为1。其他情况下,结果均为零。看下面的例子:
00101010 42 &00001111 15
00001010 10
按位或(OR)
按位或运算符“|”,任何一个运算数为1,则结果为1。如下面的例子所示:
00101010 42 | 00001111 15
00101111 47
按位异或(XOR)
按 位异或运算符“^”,只有在两个比较的位不同时其结果是 1。否则,结果是零。下面的例子显示了“^”运算符的效果。这个例子也表明了XOR 运算符的一 个有用的属性。注意第二个运算数有数字1的位,42对应二进制代码的对应位是如何被转换的。第二个运算数有数字0的位,第一个运算数对应位的数字不变。当 对某些类型进行位运算时,你将会看到这个属性的用处。
00101010 42 ^ 00001111 15
00100101 37
位逻辑运算符的应用
下面的例子说明了位逻辑运算符:
// Demonstrate the bitwise logical operators.
class BitLogic {
public static void main(String args[]) {
String binary[] = {"0000", "0001", "0010", "0011", "0100", "0101", "0110", "0111", "1000", "1001", "1010", "1011", "1100", "1101", "1110", "1111"
};
int a = 3; // 0 + 2 + 1 or 0011 in binary
int b = 6; // 4 + 2 + 0 or 0110 in binary
int c = a | b;
int d = a & b;
int e = a ^ b;
int f = (~a & b) | (a & ~b);
int g = ~a & 0x0f;
System.out.println(" a = " + binary[a]);
System.out.println(" b = " + binary[b]);
System.out.println(" a|b = " + binary[c]);
System.out.println(" a&b = " + binary[d]);
System.out.println(" a^b = " + binary[e]);
System.out.println("~a&b|a&~b = " + binary[f]);
System.out.println(" ~a = " + binary[g]);
}
}
在 本例中,变量a与b对应位的组合代表了二进制数所有的 4 种组合模式:0-0,0-1,1-0 ,和1-1 。“|”运算符和“&”运算符分别 对变量a与b各个对应位的运算得到了变量c和变量d的值。对变量e和f的赋值说明了“^”运算符的功能。字符串数组binary 代表了0到15 对应的 二进制的值。在本例中,数组各元素的排列顺序显示了变量对应值的二进制代码。数组之所以这样构造是因为变量的值n对应的二进制代码可以被正确的存储在数组 对应元素binary[n] 中。例如变量a的值为3,则它的二进制代码对应地存储在数组元素binary[3] 中。~a的值与数字0x0f (对应二 进制为0000 1111 )进行按位与运算的目的是减小~a的值,保证变量g的结果小于16。因此该程序的运行结果可以用数组binary 对应的元素 来表示。该程序的输出如下:
a = 0011 b = 0110 a|b = 0111 a&b = 0010 a^b = 0101 ~a&b|a&~b = 0101 ~a = 1100
4.2.2 左移运算符
左移运算符<<使指定值的所有位都左移规定的次数。它的通用格式如下所示:
value << num
这 里,num 指定要移位值value 移动的位数。也就是,左移运算符<<使指定值的所有位都左移num位。每左移一个位,高阶位都被移出 (并且丢弃),并用0填充右边。这意味着当左移的运算数是int 类型时,每移动1位它的第31位就要被移出并且丢弃;当左移的运算数是long 类型 时,每移动1位它的第63位就要被移出并且丢弃。
在对byte 和short类型的值进行移位运算时,你必须小心。因为你知道 Java 在对表达式求值时,将自动把这些类型扩大为 int 型,而且,表达式的值也是int 型。对byte 和short类型的值进行移位运算的结 果是int 型,而且如果左移不超过31位,原来对应各位的值也不会丢弃。但是,如果你对一个负的byte 或者short类型的值进行移位运算,它被扩 大为int 型后,它的符号也被扩展。这样,整数值结果的高位就会被1填充。因此,为了得到正确的结果,你就要舍弃得到结果的高位。这样做的最简单办法是 将结果转换为byte 型。下面的程序说明了这一点:
// Left shifting a byte value.
class ByteShift {
public static void main(String args[]) {
byte a = 64, b;
int i;
i = a << 2;
b = (byte) (a << 2);
System.out.println("Original value of a: " + a);
System.out.println("i and b: " + i + " " + b);
}
}
该程序产生的输出下所示:
Original value of a: 64
i and b: 256 0
因变量a在赋值表达式中,故被扩大为int 型,64(0100 0000 )被左移两次生成值256 (10000 0000 )被赋给变量i。然而,经过左移后,变量b中惟一的1被移出,低位全部成了0,因此b的值也变成了0。
既然每次左移都可以使原来的操作数翻倍,程序员们经常使用这个办法来进行快速的2 的乘法。但是你要小心,如果你将1移进高阶位(31或63位),那么该值将变为负值。下面的程序说明了这一点:
// Left shifting as a quick way to multiply by 2.
class MultByTwo {
public static void main(String args[]) {
int i;
int num = 0xFFFFFFE;
for(i=0; i<4; i++) {
num = num << 1;
System.out.println(num);
}
}
这 里,num 指定要移位值value 移动的位数。也就是,左移运算符<<使指定值的所有位都左移num位。每左移一个位,高阶位都被移出 (并且丢弃),并用0填充右边。这意味着当左移的运算数是int 类型时,每移动1位它的第31位就要被移出并且丢弃;当左移的运算数是long 类型 时,每移动1位它的第63位就要被移出并且丢弃。
在对byte 和short类型的值进行移位运算时,你必须小心。因为你知道 Java 在对表达式求值时,将自动把这些类型扩大为 int 型,而且,表达式的值也是int 型。对byte 和short类型的值进行移位运算的结 果是int 型,而且如果左移不超过31位,原来对应各位的值也不会丢弃。但是,如果你对一个负的byte 或者short类型的值进行移位运算,它被扩 大为int 型后,它的符号也被扩展。这样,整数值结果的高位就会被1填充。因此,为了得到正确的结果,你就要舍弃得到结果的高位。这样做的最简单办法是 将结果转换为byte 型。下面的程序说明了这一点:
// Left shifting a byte value.
class ByteShift {
public static void main(String args[]) {
byte a = 64, b;
int i;
i = a << 2;
b = (byte) (a << 2);
System.out.println("Original value of a: " + a);
System.out.println("i and b: " + i + " " + b);
}
}
该程序产生的输出下所示:
Original value of a: 64
i and b: 256 0
因变量a在赋值表达式中,故被扩大为int 型,64(0100 0000 )被左移两次生成值256 (10000 0000 )被赋给变量i。然而,经过左移后,变量b中惟一的1被移出,低位全部成了0,因此b的值也变成了0。
既然每次左移都可以使原来的操作数翻倍,程序员们经常使用这个办法来进行快速的2 的乘法。但是你要小心,如果你将1移进高阶位(31或63位),那么该值将变为负值。下面的程序说明了这一点:
// Left shifting as a quick way to multiply by 2.
class MultByTwo {
public static void main(String args[]) {
int i;
int num = 0xFFFFFFE;
for(i=0; i<4; i++) {
num = num << 1;
System.out.println(num);
}
}
}
该程序的输出如下所示:
536870908
1073741816
2147483632
-32
初值经过仔细选择,以便在左移 4 位后,它会产生-32。正如你看到的,当1被移进31 位时,数字被解释为负值。
4.2.3 右移运算符
右移运算符>>使指定值的所有位都右移规定的次数。它的通用格式如下所示:
value >> num
这里,num 指定要移位值value 移动的位数。也就是,右移运算符>>使指定值的所有位都右移num位。下面的程序片段将值32右移2次,将结果8赋给变量a:
int a = 32;
a = a >> 2; // a now contains 8
当值中的某些位被“移出”时,这些位的值将丢弃。例如,下面的程序片段将35右移2 次,它的2个低位被移出丢弃,也将结果8赋给变量a:
int a = 35;
a = a >> 2; // a still contains 8
用二进制表示该过程可以更清楚地看到程序的运行过程:
00100011 35
>> 2
00001000 8
将值每右移一次,就相当于将该值除以2并且舍弃了余数。你可以利用这个特点将一个整数进行快速的2的除法。当然,你一定要确保你不会将该数原有的任何一位移出。
右 移时,被移走的最高位(最左边的位)由原来最高位的数字补充。例如,如果要移走的值为负数,每一次右移都在左边补1,如果要移走的值为正数,每一次右移都 在左边补0,这叫做符号位扩展(保留符号位)(sign extension ),在进行右移操作时用来保持负数的符号。例 如,–8 >> 1 是–4,用二进制表示如下:
11111000 –8 >>1 11111100 –4
一个要注意的有趣问题是,由于符号位扩展(保留符号位)每次都会在高位补1,因此-1右移的结果总是–1。有时你不希望在右移时保留符号。例如,下面的例子将一个byte 型的值转换为用十六
进制表示。注意右移后的值与0x0f进行按位与运算,这样可以舍弃任何的符号位扩展,以便得到的值可以作为定义数组的下标,从而得到对应数组元素代表的十六进制字符。
// Masking sign extension.
class HexByte {
static public void main(String args[]) {
char hex[] = {
’0’, ’1’, ’2’, ’3’, ’4’, ’5’, ’6’, ’7’,
’8’, ’9’, ’a’, ’b’, ’c’, ’d’, ’e’, ’f’’
};
byte b = (byte) 0xf1;
System.out.println("b = 0x" + hex[(b >> 4) & 0x0f] + hex[b & 0x0f]);}}
该程序的输出如下:
b = 0xf1
4.2.4 无符号右移
正 如上面刚刚看到的,每一次右移,>>运算符总是自动地用它的先前最高位的内容补它的最高位。这样做保留了原值的符号。但有时这并不是我们想要 的。例如,如果你进行移位操作的运算数不是数字值,你就不希望进行符号位扩展(保留符号位)。当你处理像素值或图形时,这种情况是相当普遍的。在这种情况 下,不管运算数的初值是什么,你希望移位后总是在高位(最左边)补0。这就是人们所说的无符号移动(unsigned shift )。这时你可以使用 Java 的无符号右移运算符>>> ,它总是在左边补0。
下面的程序段说明了无符号右移运算符>>> 。在本例中,变量a被赋值为-1,用二进制表示就是32位全是1。这个值然后被无符号右移24位,当然它忽略了符号位扩展,在它的左边总是补0。这样得到的值255被赋给变量a。
int a = -1; a = a >>> 24;
下面用二进制形式进一步说明该操作:
11111111 11111111 11111111 11111111 int型-1的二进制代码>>> 24 无符号右移24位00000000 00000000 00000000 11111111 int型255的二进制代码
由 于无符号右移运算符>>> 只是对32位和64位的值有意义,所以它并不像你想象的那样有用。因为你要记住,在表达式中过小的值总是被 自动扩大为int 型。这意味着符号位扩展和移动总是发生在32位而不是8位或16位。这样,对第7位以0开始的byte 型的值进行无符号移动是不可能 的,因为在实际移动运算时,是对扩大后的32位值进行操作。下面的例子说明了这一点:
// Unsigned shifting a byte value.
class ByteUShift {
static public void main(String args[]) {
进制表示。注意右移后的值与0x0f进行按位与运算,这样可以舍弃任何的符号位扩展,以便得到的值可以作为定义数组的下标,从而得到对应数组元素代表的十六进制字符。
// Masking sign extension.
class HexByte {
static public void main(String args[]) {
char hex[] = {
’0’, ’1’, ’2’, ’3’, ’4’, ’5’, ’6’, ’7’,
’8’, ’9’, ’a’, ’b’, ’c’, ’d’, ’e’, ’f’’
};
byte b = (byte) 0xf1;
System.out.println("b = 0x" + hex[(b >> 4) & 0x0f] + hex[b & 0x0f]);}}
该程序的输出如下:
b = 0xf1
4.2.4 无符号右移
正 如上面刚刚看到的,每一次右移,>>运算符总是自动地用它的先前最高位的内容补它的最高位。这样做保留了原值的符号。但有时这并不是我们想要 的。例如,如果你进行移位操作的运算数不是数字值,你就不希望进行符号位扩展(保留符号位)。当你处理像素值或图形时,这种情况是相当普遍的。在这种情况 下,不管运算数的初值是什么,你希望移位后总是在高位(最左边)补0。这就是人们所说的无符号移动(unsigned shift )。这时你可以使用 Java 的无符号右移运算符>>> ,它总是在左边补0。
下面的程序段说明了无符号右移运算符>>> 。在本例中,变量a被赋值为-1,用二进制表示就是32位全是1。这个值然后被无符号右移24位,当然它忽略了符号位扩展,在它的左边总是补0。这样得到的值255被赋给变量a。
int a = -1; a = a >>> 24;
下面用二进制形式进一步说明该操作:
11111111 11111111 11111111 11111111 int型-1的二进制代码>>> 24 无符号右移24位00000000 00000000 00000000 11111111 int型255的二进制代码
由 于无符号右移运算符>>> 只是对32位和64位的值有意义,所以它并不像你想象的那样有用。因为你要记住,在表达式中过小的值总是被 自动扩大为int 型。这意味着符号位扩展和移动总是发生在32位而不是8位或16位。这样,对第7位以0开始的byte 型的值进行无符号移动是不可能 的,因为在实际移动运算时,是对扩大后的32位值进行操作。下面的例子说明了这一点:
// Unsigned shifting a byte value.
class ByteUShift {
static public void main(String args[]) {
int b = 2;
int c = 3;
a |= 4;
b >>= 1;
c <<= 1;
a ^= c;
System.out.println("a = " + a);
System.out.println("b = " + b);
System.out.println("c = " + c);
}
}
该程序的输出如下所示:
a = 3
b = 1
c = 6
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
OV9734 DATASHEET,完整规格书
OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等
Java 位运算符详解
Java 位运算符详解 0️⃣1️⃣
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
Java基础(四):位运算符详解
🔥 揭秘Java位运算:7大运算符详解 + 63%性能提升秘籍,解锁底层高效编程利器!
Java千问:Java语言位运算符详解
很多编程语言都有位运算符,Java语言也不例外。在Java语言中,提供了7种位运算符,分别是按位与(&)、按位或(|)、按位异或(^)、取反(~)、左移(<<)、带符号右移(>>)和无符号右移(>>>)。这些运算符当中,仅有~是单目运算符,其他运算符均为双目运算符。在讲解这些运算符的使用之前,必须了解一个常识,那就是:位运算符是对long、int、...
Java位运算符大全
所有位向右移动,高位补符号位(正数补 0,负数补 1)。处理无符号整数(Java 没有无符号类型,但可以用。:两个位都为 1 时,结果才为 1,否则为 0。:所有位向右移动,高位补 0(不考虑符号位)。:两个位有一个为 1 时,结果就为 1。:两个位不同时,结果为 1,否则为 0。:所有位取反(0→1,1→0)。:所有位向左移动,低位补 0。(任何数与 0 异或不变)。Java 使用补码表示负数,(相同数异或为 0)。
Java基础——很少用的位运算符
前言 今天突然有一个需求用到了位运算符,然后让我好好的回忆了一下java基础,说实话我真的把位运算符的相关方法忘的死死的。所以为了纪念逝去的时光,写下了这篇基础中的基础,也算是给自己提个醒要时不时的去回去看看基础,要不然都没有进步的空间了。 正文 基础的东西基本上都是看一眼就能想起来的。比如下边这一眼。 位运算符的列表: 名称 符号 左移 << 空位补0,被移除的高位丢弃,空缺位补0。 右移 >> 被移位的二进制最高位是0,右移后,空缺位补0;最高位是1,空缺位
Java——位运算符
在上面的byte[]数组转String的例子中:假如我们有一个byte数组[35, 36, 37, 38, 39, 40]。如果把value的类型改成long,long类型最多可以存储64位的数字,那么位运算的大小限制就扩大了一倍,也就是,左移8位这个操作可以执行7次,即,length的大小最多为8。进行遍历^ =运算,结果是4,也就是把前面两两相等的数字都清除掉了,留下没有可以配对两两抵消的数字4。,length一旦超过4,就只能取到byte[]数组最后的4位转换之后的结果。
深入解析java位运算符
java位运算符>>、>详解
java 位运算符_Java位运算符示例
Java定义了几个按位运算符,可以应用于整数类型, 如:long,int,short,char和byte。按位运算符处理位并执行逐位运算。 假设a = 60且b = 13; 采用二进制格式,它们将如下 -a = 0011 1100b = 0000 1101-----------------a&b = 0000 1100a|b = 0011 1101a^b = 0011 0001~a = ...
Java位运算符及应用
Java位运算符可直接应用于整数类型(int),长整型(long),短整型(short),字符型(char),和字节型(byte)等类型上,这些数据类型在进行位运算时会按照其实际的**二进制补码**表示进行计算,得到的结果也是一个补码 然后显示时再转换出的真值。例:
java中的位运算符
java中的位运算符java中的位运算符 概述 分类 说明 左移 原理 被除数是负数的时候 右移 原理 被除数是负数的时候 无符号右移 当数是负数的时候 位与 位或 位异或 位非 衍生运算符概述Java定义了位运算符,应用于整数类型(int),长整型(long),短整型(short),字符型(char),和字节型(byte)等类型分类左移( << )、右移( >> ) 、无符号右移( >>> ) 、
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