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RSS订阅原创 计算机里的正数和负数为什么用补码表示
结论：计算机里正数、负数都用补码表示，方便正数和负数相加的计算；同时，正数的原码、补码相同，因此都用补码表示也不会影响正数和正数相加的情况；原因：若用原码表示的话，16 + (-8) = -24，显然错误00010000 + (10001000) = 1001100若用补码表示的话，16 + (-8) = 8，正确00010000 + (11111000) = 1(舍去)00001000参考：http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/twos_compl
2022-02-22 19:57:10
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原创 Python中的type、object的关系
首先说一下CPython中对type和object的创建流程：class type -> class object -> class type(object)这是什么意思呢？介绍一个概念，python中对象分为两类，类对象和实例对象。所有的class XXX都叫做类对象，而所有的xxx都是实例对象，这里xxx = XXX()。所以上面的class type、class object、class type(object)都是实例对象。我们又知道python是用c语言写的，那这些个clas
2021-07-28 17:46:49
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原创 对比学习
基本原理先从无监督表示学习讲起。表示学习的目标是为输入 x 学习一个表示 z，最好的情况就是知道 z 就能知道 x。这就引出了无监督表示学习的第一种做法：生成式自监督学习。比如还原句子中被mask的字，或者还原图像中被mask的像素。但这种方式的前提需要假设被mask的元素是相互独立的，不符合真实情况。这句话是什么意思呢，下面会用举例1来说明一下。另一方面，研究者们也质疑如此细粒度的还原是否真正必要。这句话的意思应该是是否需要模型有能够看到上下文就能对某个字精确预测的能力，才算模型真正理解了这些词，这
2021-05-10 21:56:53
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原创 函数栈帧
内存空间内存空间主要被划分为五个部分，分别为栈、共享区、堆、数据段、代码段。函数栈帧在调用函数的过程中，在栈空间中开辟一段空间供函数使用，这段空间就是函数栈帧。栈是向下伸展的，从高地址向低地址延伸；每个函数的每次调用过程中，都有一个唯一的栈帧，用于变量的保存，现场的保护（指？）；要维护这个栈帧必须使用两个寄存器，ebp（栈底指针）和esp（栈顶指针）；cpu如何知道当前运行到哪里呢？–寄存器存放着要运行的下一条指令；...
2021-05-10 18:12:12
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原创 tensorflow tf.train.Saver max_to_keep 参数无效
背景在使用 tf.train.Saver 时遇到这样一种情况，明明设置了 max_to_keep=5，但是保存的模型仍然超过了5个，那这是为什么呢？举例：原因1假设跑10个 batch，每个 batch 保存一次模型。with tf.Session() as sess: saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5) for step in range(10): init_checkpoint = 'model.ckpt-%d' % s
2021-05-06 12:20:38
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原创 为什么tf.placeholder()中要用None
我们先看一下tf.placeholder()的用法tf.placeholder( dtype, shape=None name=None)参数：dtype：张量的数据类型shpe：张量的形状name：张量的名称举例：input_x = tf.placeholder(tf.int32, [None, 50, 128])为什么这里第一维要用None呢，用batch_size不行吗？原因是在训练阶段我们可以以128个batch进行训练，而预测阶段我们可以以1个bat
2021-05-03 17:22:53
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原创 Joint embedding of words and labels for text classification 论文解读
Joint embedding of words and labels for text classification 论文解读模型结构X：[batch_size, sequence_length, vocab_size] one-hot表示每个词/字的输入数据y：[batch_size, class_nums] 输入数据的标签V：[batch_size, embedding_size, sequence_length] 词向量表示每个词/字的输入数据C：[embedding_size, cl
2020-10-07 17:35:56
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原创 TensorFlow API 学习
TensorFlow API 学习欢迎使用Markdown编辑器tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')参数：新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导
2020-10-06 23:17:41
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空空如也
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