确保最大绝对值但保留符号的最佳方法是什么？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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确保云安全的最佳方法是什么?

随着云计算成为企业开展业务的一种基础技术，云安全已变得至关重要。然而，充分了解云安全的最佳策略是一个真正的挑战。 ? 企业需要解决以下问题： •为什么专注于特定于云计算的网络安全是一个错误?...但总的来说，我看到他们所有人都坚定地承诺保护他们的基础设施。” 2.为什么专注于特定于云计算的网络安全是一个错误？ Hallenbeck说，“现实是大多数组织仍然采用混合部署的基础设施。...我认为我们已经看到提供商开始引入更多的安全性功能，但随后就像在其管理用户界面中的某个运行状况检查选项一样执行此操作，如果启用这些功能可能会更安全。...然后，现在人们意识到，不确定这些功能是否存在，或者为什么需要启用它们，所以必须有一种识别它的方法。现在更多的是，确实需要生产它们并逐步实现这些功能。...版权声明：本文为企业网D1Net编译，转载需注明出处为：企业网D1Net，如果不注明出处，企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。

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计算机原理-原码、补码、反码

简述二进制数字表示法三兄弟: 原码补码反码原码就是原来的编码，就是字面意思，而补码和反码比较奇怪，为什么需要这两种编码，意义是什么？原码原码表示法，正数没有区别，负数首位为1。...是什么样的二进制，才能得到正确的结果，才是关键！！反码其实已经有了结果了，那可以从结果中求和?的结果。要得到补码，就需要反码参与通过反码算出补码。...： 1.计算二进制的绝对值，即，该数除符号位之外的二进制有效数据位，符号位是要保留的。...2.按位取反 3.+1 1.计算二进制的绝对值 -2的绝对值，就是正2： 1000 0010 # 最高位保留符号 1 2.取反这个就是反码 1111 1101 # 注意，上面说了，符号位是要保留的...3.最后进行 +1 1111 1110 这个最终结果就是:补码总结有点繁索，但过程就是这么个过程，实际使用中无感知，但是必须了解这个原理，这也就是为什么 127+1=-128的由来。

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浅谈计算机中数值表示：原码、反码、补码与移码

效率低下：在进行大规模的数值计算时，由于对符号位的额外处理，运算时间和资源的消耗相对较高。 4、原码的运算虽然原码简单明了，但进行加法和减法运算时会显得复杂。...符号判断：由于原码都是负的，所以结果为10001000(-8)。在这个过程中，需要清除对符号的关注，来确保结果正确。 2)减法运算减法在原码中同样复杂，通常需要将一个数的原码转换成对应的加法。...4、反码的运算反码的加减法运算较为特殊，一般情况下需要注意如下几个点： 1)加法运算进行反码的加法运算时，公式的关键是判断符号位：同符号相加：如果两个操作数的符号相同，直接将对应的数值位相加，同时保留符号位...2)缺点范围限制：移码的表示范围常常比某些其他表示形式小，例如在n位移码中，最大的正整数和最小的负整数的距离并不对称，这可能造成溢出问题。...较少使用：和原码、补码等方法相比，移码的使用场景较少，易于理解和实现，但在现代编程中通常不作为主要数值表示方法。四、移码的运算移码的加减法运算比较直接。

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Double为什么会丢失精度

其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。...2.走进失真之科学计数法我们先说说科学计数法，科学计数法是一种简化计数的方法，用来近似表示一个极大或极小且位数较多的数，对于位数较小的数值，科学计数法没有什么优势，但对于位数较多的数值其计数方法的优势就非常明显了...有8位有效数字，但绝对能保证的为7位，也即float的精度为7~8位有效数字；double：2^52 = 4503599627370496，一共16位，同理，double的精度为16~17位。...在这一点上，有没有好奇的疑问。BigDecimal原理是什么？为什么它就没事？原理很简单。BigDecimal是不可变的，可以用来表示任意精度的带符号十进制数。...double的问题是从小数点转换到二进制丢失精度，二进制丢失精度。BigDecimal在处理的时候把十进制小数扩大N倍让它在整数上进行计算，并保留相应的精度信息。

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解决方法？答出给1万月薪

其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。...2.走进失真之科学计数法我们先说说科学计数法，科学计数法是一种简化计数的方法，用来近似表示一个极大或极小且位数较多的数，对于位数较小的数值，科学计数法没有什么优势，但对于位数较多的数值其计数方法的优势就非常明显了...有8位有效数字，但绝对能保证的为7位，也即float的精度为7~8位有效数字；double：2^52 = 4503599627370496，一共16位，同理，double的精度为16~17位。...在这一点上，有没有好奇的疑问。BigDecimal原理是什么？为什么它就没事？原理很简单。BigDecimal是不可变的，可以用来表示任意精度的带符号十进制数。...double的问题是从小数点转换到二进制丢失精度，二进制丢失精度。BigDecimal在处理的时候把十进制小数扩大N倍让它在整数上进行计算，并保留相应的精度信息。

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浮点数与IEEE 754标准浅谈

例如：单精度指数的偏移量为 127。因此，实际指数加上 127，得到偏移后的值进行存储。双精度指数的偏移量为 1023。这种方法使得可以用无符号整型存储负数的指数。...向上舍入：总是向上舍入，保留绝对值更大的数。向下舍入：总是向小数部分更小的数舍去。 1)向最近偶数舍入(Round to Nearest, Even) 这一模式是IEEE 754的默认舍入方式。...对于 -3.2，在向正无穷舍入的过程中，会得到 -3.0。向正无穷舍入的特点是无论数值的符号如何，结果总是朝着绝对值较大的方向。...这种舍入方式有助于处理一些需要保持保守估计的场合，尤其在金融领域比较常见。这些不同的舍入模式确保在浮点运算中选择合适的方法处理结果，有助于减少误差。...三、浮点数的局限性尽管IEEE 754标准规范了浮点数的表示与运算，但仍存在显著的局限性： 1.精度限制由于尾数位数有限，某些数值无法被精确表示。

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逆向知识第六讲,取摸优化的几种方式

上面汇编代码表示, 我用有符号变量 % 一个80000007h,得出的结果如果不是负数(jns)那么余数就是正数,直接跳走了首先我说下为什么是 800...7h 上面也说过了,要保留符号位那么8则是符号位...,这个则是保留指数位. 800...7h换算成二进制表达形式为: 10000000000000000000000000000111 高位为符号位,低3位为指数位(当然不是固定的,它的指数位是 2^n-1...我们看到一个16进制的数字 0FFFFFFF8h,那么是什么意思那?...我们上面说过了,保留了符号位,符号位置为1,还有保留指数位 (2^n - 1) 那么这个时候, 这个值就是把中间的值变为1,保留(2^n-1的位数) 11111111111111111111111111111000...这个则是无分支求绝对值的代码.

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Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例

要使用基于保留数据集的交叉验证评估我们的模型，我们首先需要在保留集的训练部分上构建和训练模型，然后使用该模型对测试集进行预测，以评估其性能。...我们了解了过度拟合是什么，以及如何使用基于保留数据集的交叉验证技术来检测模型是否过度拟合。让我们获取一些数据，并在数据上实施这些技术，以检测我们的模型是否过度拟合。...另一种简化模型的方法是通过正则化向模型中添加偏差。正则化是什么，为什么我们需要它？正则化技术在机器学习模型的开发中起着至关重要的作用。尤其是复杂模型，如神经网络，容易过拟合训练数据。...优化问题为了获得我们模型的"最佳"实现，我们可以使用优化算法来确定最大化或最小化目标函数的一组输入。通常，在机器学习中，我们希望最小化目标函数以降低模型的误差。...总结在本文中，我们探讨了过拟合是什么，如何检测过拟合，损失函数是什么，正则化是什么，为什么需要正则化，L1和L2正则化的工作原理以及它们之间的区别。

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浮点数 floating point

浮点数浮点数由阶码，尾数和符号位（数符位）组成单精度与双精度指数是以类似移码的形式出现双精度与单精度都保留00000000 与 11111111。...单精度的指数范围： -126 到 127 （1 - 127 到 254 - 127）双精度的指数范围：1 - 1023 到 2046 - 1023 尾数尾数没有需要保留的数。...最大都是全1，最小都是全0 特殊情况指数全为1 尾数全为0 视为无穷大。若符号位为1则是负无穷大，为0 则是正无穷大。运用无穷大，在计算中无需检查溢出。...“恒置1”法:只要数位被移掉，就在尾数的末位恒置“1”。从概率上来说,丢掉的0和1各为1/2。溢出处理阶码溢出上溢超过了阶码可能表示的最大值的正指数值,一般将其认为是+∞和-∞。...* 10^1 0.005 * 10^2 50 * 10 ^-2 尾数为R进制的规格化：绝对值大于或等于1/R。

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您有一个SBOM — 接下来的步骤是什么？

但一个关键问题仍然存在：一旦您拥有 SBOM，接下来的步骤是什么？验证您的 SBOM SBOM 不仅仅是组件列表。它是帮助维护软件透明性和完整性的一份重要文档。...扫描已知漏洞：使用软件成分分析 (SCA)工具将 SBOM 组件与漏洞数据库进行比较，确保它们没有高风险问题。记录验证结果：保留您的验证过程和任何补救措施的记录，以简化未来的审计并增强安全响应。...添加软件成分分析保护您的软件最有效的方法之一是结合 SBOM 管理和 SCA。虽然 SBOM 提供组件列表，但 SCA 工具会分析这些组件的许可问题、合规风险和漏洞。...将 SBOM 集成到开发生命周期中为了最大化 SBOM 的好处，将它们集成到您的 SDLC 中，并在可能的情况下自动化该过程。这确保了实时更新，并在您的软件不断发展时保持准确性。...在质量保证 (QA) 期间，SBOM 对于确保发布前的合规性和安全性至关重要。它们确保每个版本都符合行业标准和最佳实践。

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希沃白板如何在公式里面输入绝对值符号

本文来告诉大家如何在希沃白板的公式工具中，插入带绝对值符号的公式在希沃白板的公式工具里面，默认会显示很多基础符号，但是在基础符号里面，没有绝对值符号 | 符号，因为这个符号可以通过键盘输入 ?...在默认的标准键盘里面，可以在键盘找到 |\ 这个按键符号，如下图。默认按下是 \ 符号，在键盘中按住 Shift 键之后，按下 |\ 这个按键，即可输入绝对值符号 | 符号 ?...，同时有更好的阅读体验。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名林德熙（包含链接： https://blog.lindexi.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。...无盈利，不卖课，做纯粹的技术博客

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计算机组成原理数据的表示与运算

(移码) (只有整数)方法1: 在补码的基础上将符号位取反方法2: 在真值的基础上加上$2^n$移码的特征+0补=0,0000000 +0移=1,0000000-0补=0,0000000 -0移...，则做减法，绝对值大的数减去绝对值小的数，结果的符号与绝对值大的数相同(3)减法规则:两个原码表示的数相减，首先将减数符号取反，然后将被减数与符号取反后的减数按原码加法进行运算(4)运算时注意机器字长，...当左边出现溢出时，将溢出位丢掉原码的加法运算正+正一绝对值做加法，结果为正负+负一绝对值做加法，结果为负正+负一绝对值大的减绝对值小的，符号同绝对值大的数负+正一绝对值大的减绝对值小的，符号同绝对值大的数原码的减法运算原码的减法运算...注意:正-负->正+正负-正->负+负常用的判别溢出方法有以下3种。...最小绝对值:尾数全为0，阶码真值最小-126，对应移码机器数0000 0001 此时整体的真值为(1.0) 2-126最大绝对值:尾数全为1，阶码真值最大 127，对应移码机器数1111110此时整体的真值为

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深入理解计算机系统（第三版） CSAPP 杂谈，第2章：信息的表示和处理

范围是-128~127，但其实C语言规范只要求最小的可取值范围为-127~127。...，是因为-2147483648对于编译器而言是个表达式，而2147483648对于32-bit整数是无法表示的扩展数字：有符号转无符号，按bit解析；扩展字节，正数补0，负数补1 截断数字...：无符号转有符号，按bit解析；压缩字节，保留符号位，其他直接截取 —- 2018.10.23 —- 补码乘法：将补码看作无符号正整数，相乘后截断结果，结果即为乘法结果。...1位用于表示正负，k位用于表示尾数，代表精度为1/2^k，n位表示阶码，代表绝对值取值范围为1 * 2^-(n-1) – 1, 2^(n-1)),分别是阶码取1和2^n-1时的值。...单精度浮点数符号位 1，尾数位23，阶数位8；双精度位1，52，11。所以单精度的精度为1/2^23,绝对值取值范围为[2^-126,2^127]。

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C语言中负数做运算你会了吗

但是在做除法运算时，输出的结果有时是对的，有时是不对的。让我帮他查一下是什么原因导致。首先，查看了他定义的变量类型为int类型，没有问题。但现象是结果有时对，有时不对。...先来看一下上面示例代码的输出的结果，有没有和你想的一样？ C语言中的负数取余取整规则我们先来考虑一下，为什么上面示例代码的在取余和取整时符号不同呢，这就涉及到C语言中负数参与除法时符号的问题。...C 语言中负数做除法的时候，商是令其与分母相乘的积的绝对值不超过分子的绝对值且最接近的那个数。...取余时，余数与被除数（即分子的符号）相同取整时，先将各个带符号的数全部取正值再做除法，再根据负号的个数确定商的符号总结这个问题在C语言中看似简单，但是往往不注意也可能会引起大问题。...好文推荐 Linux shell编程常用方法总结 C++基础知识精髓 Linux下AutoMake创建工程流程 Qt5.7.1添加支持openssl zynq平台移植python3.10.5

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RAG 切块Chunk技术总结与自定义分块实现思路

博客：超多字符，适合较大的Chunk粒度。专业性较强、专有名词较多的文章：需要较小的Chunk粒度以保留专业信息。综述类信息总结文章：适合较大的Chunk粒度以保留整体信息。...总之，没有最好的分块策略，只有适合的分块策略。为了确保查询结果更加准确，有时候需要选择性地使用几种不同的策略。...句子切块初始化作用: 初始化 SentenceChunker 类，设置 tokenizer 和分块的最大 token 数量。逻辑: 调用父类的 __init__ 方法。...将文本按照这些标点符号进行分割，得到一个包含句子和标点符号的列表。将标点符号与前面的句子合并，形成完整的句子。处理最后一个句子（如果它没有标点符号）。去除句子前后的空白字符，并过滤掉空句子。...段落切块作用: 将输入的段落列表分块，确保每个分块的 token 数量不超过 chunk_size。逻辑: 将段落列表合并为一个完整的文本。

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1.1k Star！天工Skywork-13B：性能全面超越LLaMA2、0门槛商用、消费级显卡进行部署和推理！

类别大小拉丁基础词和子词 32,000 汉字和Unicode符号 8,000 汉语词语 25,519 保留符号 17 总计 65,536 总结一下 • 高质量数据：用了大量高质量的英文、中文和代码数据来训练模型...• 瘦长设计：这个模型结构更加“瘦长”，层数更多，但每层的某些参数比Llama-2-13B模型小。 • 分词器：分词器能处理多种字符和词语，确保模型能理解不同语言的内容。...这里有几种不同的微调方法，我们来逐个看看它们的区别和用法。 1. 全量微调（Full Fine-Tuning）是什么：这是最常见的一种微调方法，它会调整模型中的所有参数。...LoRA微调（Low-Rank Adaptation, LoRA）是什么：LoRA是一种轻量级的微调方法，通过增加少量的适配层，来调整模型的部分参数。...步骤： • 预处理数据：和全量微调类似，但适用于LoRA方法。

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&0xFF是怎么个意思

sb.append(base64EncodeChars[b3 & 0x3f]); } return sb.toString(); } 我就很想知道data[i++]后面的&0xFF到底是什么意思...补码是负数的绝对值反码加1。...比如-12，-12 的绝对值原码是：0000 1100 取反： 1111 0011 加1： 1111 0100 byte –> int 就是由8位变 32 位高24位全部补1： 1111 1111...这是因为Java中只有有符号数，当byte扩展到short, int时，即正数都一样，因为为符号位是0，所以无论如何都是补零扩展；但负数补零扩展和按符号位扩展结果完全不同。...补零时，相当于把有符号数看成无符号数，比如-127 = 0x81，看成无符号数就是129， 256 + （- 127）对于有符号数，从小扩展大时，需要用&0xff这样方式来确保是按补零扩展。

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学弟不懂原码反码补码，气的我给女朋友讲了一夜

所以以前的我也一直没能搞懂二进制，并且很排斥二进制：既然把方法数字都封装好为啥还要这么麻烦的搞二进制。但事实上二进制这个知识是无论如何也避免不了的知识点。...想着要拯救更多苦于二进制或者说原码反码补码的小学弟小学妹们，我得站出来做点什么。就先拿女朋友做小白鼠试验一下。网友直呼内行！以下均为小白鼠内容为了确保实验结果呃严谨性对话情景就不给大家带入了。...原码上面既然初步知道了二进制数字的一些规律，那么就让它来的更猛烈一些吧。原码是什么意思呢？...而负数加负数的绝对值相反，所以在原码上负数的加法就成了一个难题，走不通。反码负数的原码无法实现加法，因为原码如果进行加法实现的是与符号无关数值绝对值的加法。...如果前面符号位为1就是表示负数，负数的最小到最大(-128 ~ -1)共128个，如果是0就是正数的最小和最大(0 ~ 127)共128个。这样理解是不是容易很多呢！

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从组学数据中进行机器学习

缺点是，它的计算量相当大，因此很可能不适合大数据集。虽然所有的分数都远远低于0.67的最大可能分数（目标向量与自身的MI），但显然有许多无信息的特征和极少数有信息的特征。...此外，我将SVM的最大迭代次数增加到50,000次，以确保收敛性。我将SVM的所有其他参数保持在默认值。值得注意的是，这意味着惩罚将使用L2准则。...5 模型验证为了估计模型在生产环境中的真实性能，我们在完整的训练集上使用最佳的超参数训练模型。接下来，我们在一开始就保留的1200个验证样本上评估其性能。...为论证起见，我们假设我们对模型的指标感到满意。接下来的步骤是训练最终的模型，了解是什么驱动了模型的分类。幸运的是，第一步是相当容易的。...做到这一点的一个方法是，从线性SVM中提取每个特征的系数。由于该管道包括一个标准化步骤，所有的特征都在同一个数量级内，因此系数是可以比较的。理论上，我们甚至可以通过系数的符号来确定特征驱动分类的类别。

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double浮点数运算为啥会丢失精度？

float 符号位(1bit) 指数(8 bit) 尾数(23 bit) double 符号位(1bit) 指数(11 bit) 尾数(52 bit) float在内存中指数是...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。...有8位有效数字，但绝对能保证的为7位，也即float的精度为7~8位有效数字；double：2^52 = 4503599627370496，一共16位，同理，double的精度为16~17位。 ?...因为double不能精确地表示为0.3（任何有限长度的二进制），构造方法传递的值也是不完全等于0.3。大家在使用BigDecimal的时候一定要用String参数的构造方法来创建。...BigDecimal在处理的时候把十进制小数扩大N倍让它在整数上进行计算，并保留相应的精度信息。至于BigDecimal是怎么保存的可以翻阅一下源代码。

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