今天，我们就来深入探讨一下 C++中浮点数精度问题以及相应的处理方法。 一、浮点数精度问题的根源 浮点数在计算机中的表示方式是导致精度问题的根本原因。...比如在计算复杂的金融模型或者物理模拟中的数值计算时，即使是很小的精度误差，经过多次迭代和计算后，也可能使最终结果完全不可用。这可能会影响决策的正确性，在金融领域甚至可能导致巨大的经济损失。...三、处理浮点数精度问题的策略 （一）设置合适的精度范围 在某些应用场景中，可以根据实际需求确定一个可接受的精度范围。...（四）规范化计算过程 在进行一系列浮点数计算时，尽量保持计算顺序和方法的一致性。例如，在加法运算中，可以先将相近大小的数相加，避免大数和小数相加导致的精度损失。...只有这样，我们才能在 C++编程中有效地应对浮点数精度问题，确保程序的准确性和可靠性，让我们的软件在处理浮点数相关的任务时能够稳健地运行，避免因精度问题而产生的错误和损失。
对于下面的表结构，一个用户表，一个角色表，用户表里面的role_id通过JSON格式保存角色id的数组。...role_id) values ('user1', '[1, 2]');insert into user(name, role_id) values ('user2', '[2, 3]');图片在开发中，...希望返回用户信息的时候，将role_id中的id换成{id: 1, name: '部门1'} 这样的形式。
rejection 在使用异步函数时，并不用担心未处理过的 rejection 。...Shared Array Buffers ES2017 引入的共享数组缓冲区（shared array buffers）使得我们可以构建并发的应用了。...这让我们可以在多个 worker 和主线程之间共享 SharedArrayBuffer 对象的字节数据。 被共享的缓冲由一个类型化数组（typed array）包裹，这样就能访问到它们了。...接着，为了与其它 worker 共享缓冲区，我们调用了 postMessage 以发送缓冲数据。 要访问缓冲区中的数据，就得创建一个新的 Int32Array 实例。...之后就能用与先前相同的方式访问它了。 总结 异步函数并不适配既有的数组实例方法。 同时，我们可以使用共享数组缓冲区在主线程和 worker 线程之间共享数据。 --End--
Java问题是：为什么处理一个排序数组要比非排序数组快的多。...分支预测是一种架构，旨在通过在真实的路径发生前猜测某一分支的下一步来提升处理过程。 分支在这里即一个if语句。这样的话，如果是一个排序数组，那么分支预测将会进行，否则不会进行。...其实原始的问题更加具体一些，就是问的在Swing中，password控件有一个getPassword方法(返回char[]而不是getText()返回的String)。...其中一个最流行的问题是：什么是NullPointerException，我该怎么处理它？对此，我们并没有感到惊讶，因为这个问题也是在生产环境的Java应用中排名第一的异常。...给定一个seed参数(在这个例子中是-229985452和-147909649), 那么每次随机，同样的seed则会产生同样的输出。
https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现..., 求梯度的时候也是一起考虑....softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布,...已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ?
深入理解C++中的浮点数：内存模型、精度损失原理与提升方法浮点数（float 和 double）在C++中被广泛用于处理需要小数表示的计算问题。...然而，由于浮点数基于二进制表示，存在许多容易被忽略的陷阱，比如精度损失和比较问题。本文将详细介绍浮点数的内存模型、精度损失的根源、浮点数比较技巧以及提高精度的实用方法。...精度： - float：约7位十进制数字。 - double：约15-16位十进制数字。注意：浮点数的精度是有限的，这直接导致计算中可能发生的误差。...二、浮点数精度损失原理2.1 二进制表示的局限性计算机使用二进制存储数据，而许多十进制小数无法用有限的二进制位精确表示。...MPFR（Multiple Precision Floating-Point Reliable Library）：实现可靠的多精度计算。
在本研究中，作者提出了一种称为WANN的加权自适应最近邻方法，它依赖于从基础模型中获得的自主监督特征表示。 为了指导加权投票方案，作者引入了一个可靠性分数，它度量数据标签正确的可能性。...因此，图像在嵌入空间中的位置可以与标签一样，甚至更有信息量。尽管在处理嘈杂标签的文献中，嵌入空间方法并非新概念，但通常关注噪音检测，可以通过在线或离线方法实现。...有效且实用的方法包括多网络学习，其中在训练过程中会剔除噪声样本。样本选择可能受到导师网络（Jiang等人，2018）或同伴网络（Han等人，2018；Yu等人，2019；Wei等人，2020）的引导。...然而，由于它们的计算复杂性，这些模型通常缺乏在不同数据集或噪声设置下的泛化性。一些旨在处理噪声标签的轻量级技术被归类为鲁棒损失函数。...最近，活性负损失（ANL）（Ye等人，2023）用正规化负损失函数替换了APL中的被动损失（ANL是APL的简称）。
的用户有所减少，所以，相信在选择Spring Cloud的用户群体中，应该有不少用户会选择Consul来做服务注册与发现。...本文就来说一下，当我们使用Spring Cloud最新的Finchley版 + Consul 1.2.x时候最严重的一个坑：多实例注册的问题。...问题解读 问题：该问题可能在开发阶段不一定会发现，但是在线上部署多实例的时候，将会发现Consul中只有一个实例。...主要是由于Consul对实例唯一性的判断标准也有改变，在老版本的Consul中，对于实例名相同，但是服务地址不同，依然会认为是不同的实例。...在Consul 1.2.x中，服务实例名成为了集群中的唯一标识，所以，也就导致了上述问题。 解决方法 既然知道了原因，那么我们要解决它就可以有的放矢了。
https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 摘要 本文求解 softmax + cross-entropy 在反向传播中的梯度...相关 配套代码, 请参考文章 : Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播 有关 softmax 的详细介绍, 请参考 : softmax...函数详解及反向传播中的梯度求导 有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数 系列文章索引 : https://blog.csdn.net.../oBrightLamp/article/details/85067981 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑....题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (
大自然的真实和单纯，常是重要艺术极点的基础。...——恩格斯 代码如下： "token".split(".").slice(0,2).map(i=>JSON.parse(atob(i))) 这里主要是 JSON.parse 导致的，我简单复现一下...JSON.parse('{"id":9052710354240385291}') 得到的是 {id: 9052710354240385000} 可以看到后面的 291 变为 000 了 解决方式这里使用正则匹配...} return `:${p1}`; })) 得到 {id: '9052710354240385291'} 这里注意，我们只对超长数字进行了处理...return `:"${p1}"`; } return `:${p1}`; })) 得到的是
在数据分析和处理过程中，数组的分割操作常常是需要掌握的技巧。Python的Numpy库不仅提供了强大的数组处理功能，还提供了丰富的数组分割方法，包括split和hsplit。...例如，在处理大规模数据集时，常常需要将一个大数组拆分为多个小数组，以便并行处理或分阶段分析。通过Numpy提供的分割函数，可以快速高效地将数组划分为多个部分，并在后续步骤中逐步进行计算。...使用split函数进行数组分割 numpy.split()是Numpy中的基础数组分割函数，可以沿指定轴将一个数组划分为若干等份。通过指定分割的次数或者位置来控制分割的方式。...) 在这个示例中，split()根据指定的切分位置（索引2和4）将数组分割为三个子数组。...掌握这些分割函数，有助于更高效地处理大规模数据和复杂的数组操作，尤其在数据预处理、特征选择等任务中，数组分割技巧显得尤为重要。通过合理利用这些工具，可以极大提升数据处理效率与灵活性。
场景引入： 在一个尚未成熟的行业中，一般行业标准是先于国家标准。这就导致了开发人员需要做很多兼容工作，再就是会用到很多其他厂商提供的库与头文件，面对不同版本的标准，一般会更新库与头文件。...那么此时如果要兼容新库和旧库要做怎样的操作呢？ ①当两个C语言共享库之间有同名函数，链接时会报错么？ ②如果不报错，调用的顺序是如何确定的呢？ ③如果我想兼容两个库，该如何操作呢？...(别人的库无法更改函数名、C++可以使用命名空间) 方法是肯定有的，这次先测试①和②效果。 一、创建两个具有同名函数的共享库 1. 文件目录结构 ?...创建共享库与静态库Makefile文件的编写 ################################################################# #...生成共享库效果 ? 两个共享库中有同名函数myPrintf()，输出内容不同。 二、测试共享库 1. 目录结构 ?
后面实习要解决实例分割中的目标多尺度问题(当然不只是这个问题，还有其他的)，为此对CNN中这几年的多尺度处理方法进行简要总结~_~，时间紧任务重，只记录了一点点东西，核心的还是要去看论文读代码。...过两天要去实习了，没心情学习，终于要离开这个rang自己又爱又恨又安逸的地方，心情略显复杂，对，我很开心~~~ 视觉任务中处理目标多尺度主要分为两大类： 图像金字塔：经典的基于简单矩形特征(Haar)+...而在CNN网络中应用更为广泛，现在也是CNN中处理多尺度的标配。目前特征提取部分基本是FCN，FCN本质上等效为密集滑窗，因此不需要显示地移动滑动窗口以处理不同位置的目标。...SSD中的多尺度处理 ? SSD以不同stride的feature map作为检测层分别检测不同尺度的目标，用户可以根据自己的任务的目标尺度制定方案。...该方法虽然比SSD的单层输出多尺度信息相比更好，但其也存在问题： 由于decoder使用的通道数与encoder相同，导致了大量的计算量； 还有其他缺点吗：） FPN中的多尺度处理 ?
NLP在多模态处理中的崭新前景：融合文本、图像和声音的智能随着信息技术的飞速发展，我们身边产生的数据呈现出多模态的趋势，包括文本、图像和声音等多种形式。...多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态，更着眼于如何整合这些模态，以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用，探讨融合文本、图像和声音的智能，以及这一领域的崭新前景。1....1.2 多模态处理的挑战多模态处理面临着融合不同类型数据、处理大规模数据以及实现跨模态关联的挑战。如何将NLP技术与图像处理、语音处理等领域有机结合，成为了当前研究的热点问题。2....NLP与图像处理的融合2.1 文本与图像关联分析NLP技术可以帮助理解图像中的文本信息，从而实现更深层次的图像理解。通过将文本与图像关联起来，我们可以实现更准确的图像描述、图像检索等任务。...计算资源需求： 处理多模态数据通常需要更多的计算资源，如何在资源受限的环境中实现高效处理是一个问题。模态不平衡： 不同模态的数据可能存在数量上的不平衡，如何处理这种不平衡对于模型的训练和性能至关重要。
问题 有一个数组为{"Liu Yi", "Chen Er", "Zhang San", "Chen Er", "Chen Er", "Li Si", "Li Si", "Wang Wu"}， 要求： （...1）把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来 （2）把数组中有重复的字符串，按出现次数从少到多的顺序打印出来，每个字符串只打印一次 思路 把字符串作为key、出现次数作为value，存到map中；...再把第一个map中的出现次数作为key、对应的字符串作为value，存到map<int, list 算法的时间复杂度为N。...{ cnt = m[s[i]]; } m[s[i]] = ++cnt; //把重复次数和list存到另一个map中...n变为n+1（这里n大于或等于1） // 要把元素从n所对应的list中移出，放到n+1所对应的list中 list oldList =
1）把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来 （2）把数组中有重复的字符串，按出现次数从少到多的顺序打印出来，每个字符串只打印一次 思路 C++中，vector按先后顺序存储数据，因此可把没重复的字符串按顺序存到...vector中。...map默认是按key从小到大的顺序存放数据，所以可把有重复的数据存到map中，并且以出现次数为key，以字符串为value 代码 #include #include #include using namespace std; #define len 8 // 计算某个字符串在数组中出现的次数 int countInArray(string s[],...m[count] = s[i]; } } // 把map中的字符串，按出现次数从少到多的顺序，加到vector中 map<int, string
【导读】本篇博文我们一起来讨论总结一下目标检测任务中用来处理目标多尺度的一些算法。...视觉任务中处理目标多尺度主要分为两大类： 图像金字塔：经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN...目标检测中存在不同目标实例之间的尺度跨度非常大,在多尺度的物体中，大尺度的物体由于面积大、特征丰富，通常来讲较为容易检测。难度较大的主要是小尺度的物体，而这部分小物体在实际工程中却占据了较大的比例。...接下来，我们主要将主要介绍U-shape/V-shape型多尺度处理、SNIP、TridentNet、FPN这四大多尺度解决方法。 U-shape/V-shape型多尺度处理 ?...，FPN为其增强了语义信息，提升了对小物体的检测效果； 提升检测精度，包括加强对小物体的检测效果和对大物体的检测效果。
pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...在本段代码中，numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作，pandas 用于创建和操作 DataFrame。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
背景 今天在处理消息队列逻辑时，因为连接不上服务器，返回的错误信息中存在中文乱码 以前的处理方式，就是对返回的信息，使用 json_encode() 编码处理，记录到 错误日志中，方便后期问题排查...NULL或乱码】 源码 /************************************************************** * * 处理因为数组元素中含有中文乱码时的问题...* @param string &$array 要处理的字符串 * @param string $function 要执行的函数 *...new_key] = $array[$key]; unset($array[$key]); } } } } /** * 处理因为数组元素中含有中文乱码问题时...arrayRecursive($array); $json = json_encode($array); return urldecode($json); } 以我在 ThinkPHP5 框架下的处理方式
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