说到rand函数，大家是不是会和EXCEL中的rand函数混淆，当小编第一次接触的时候也以为是EXCEL的函数，本文是爱站技术频道小编为大家带来的详解C语言生成随机数rand函数的用法，一起来看看吧！
当我们拿到一个比较大的项目源码时，往往需要总览代码的结构，理清脉络，发现核心点。如果没有前人给出的经验，我们该如何找到关键的函数和模块呢？这个时候我们就可以借助一些工具来生成“调用图”（Call Graph）。图中函数和模块的连线比较多，说明其被使用的很多，需要重点关注；图中函数和模块位于很多调用栈中，说明该函数是有关“脉络”的信息，也要重点关注。
这里注意看标红的两个字符，为什么\228打印出来的结果是\022+8，这里是因为\ddd这个表示1～3个八进制的数，八进制的数值是有取值范围的，d的取值范围是（0～7），这里d的取值范围应该是很多朋友容易忽视的地方。下面我们通过打印字符来验证一下：
原因是LUA的random只是封装了C的rand函数，使得random函数有一定的缺陷，
在《静态分析C语言生成函数调用关系的利器——cflow》和《静态分析C语言生成函数调用关系的利器——cflow（二）》中，我们介绍了使用cflow直接分析c语言源码导出调用栈的方法。在做实验的过程中，我一直在思考一个问题：cflow能解释C语言？看了下源码后，发现它的确有解析的模块。大家可以看下它的部分代码。
| 机器的Image Captioning（自动图像描述）能力 电影《HER》中的“萨曼莎”是一款基于AI的OS系统，基于对西奥多的手机信息和图像内容的理解，“她”可以为他处理日常事物、可以陪他谈心、甚至进行Virtural Sex，还可以读懂所有的书、跟哲学家交流，“她”所做的一切俨然就是一个有血有肉的人类才能实现的。但萨曼莎还胜于人类，她能够同时和8316个使用者聊天，和641个使用者in love，并且对每个人都是真情实感。 电影的“她”是人类想象中的强AI，“她”有思维，具备比人还强的智力以及运算
为什么什么C语言不支持函数重载呢？这个需要和编译原理上来进行分析在我们对源文件进行编译的时候是需要进行
Python向来都是开发速度最快，运行速度最慢的编程语言，提升速度的办法我之前讲过几种，比如和C语言交互，使用多进程。仅仅靠这两个方法来提高Python性能可是远远不够的！如果和C语言交互，速度确实得到了提升，但是没办法快过C语言。这就好比一个人跑得快，一个人跑得慢，跑得慢的那个人希望自己跑快点，让那位跑得快的拉着他，这样就会出现这种情况，跑得快的人会比他自己一个人跑慢，跑得慢的那个人会比自己一个人跑快。所以和C语言交互这种方式对运行性能的提升十分有限。下面来简单分析一下多进程是不是完美无缺了呢？其实并不是，创建多个进程系统开销远大于一个进程，而且进程太多可能会出现资源不足的情况，严重可能出现系统崩溃！
在过去的几个月里，我在个人博客上写了100多篇文章。这是相当可观的内容量。我突然想到一个主意：
C++在语法上是兼容C的，但是这不代表使用C语言不做任何处理直接写成的动态链接库就可以被C++给调用。由于C++引入了函数重载的机制，而这个机制的实现是在编译器层面的。编译器在“生成”函数符号信息时，不能仅仅通过函数名，因为重载函数的函数名都是一样的，所以它还要根据函数参数，命名空间等信息来确定唯一的函数签名；而C语言没有函数重载机制，C语言编译器在处理的时候通过函数名就可以唯一确定一个函数。这就导致C语言和C++语言生成的函数签名是不同的，故不能不做任何处理直接调用。下面我们来看一下C和C++编译同样一段代码为动态链接库以后的，它们的函数符号信息有什么不一样。
该页面向您介绍gRPC和protocol buffers。 gRPC可以将protocol buffers用作其接口定义语言（IDL）和其基础消息交换格式。 如果您不熟悉gRPC和/或protocol buffers，请阅读此内容！ 如果您只是想深入了解gRPC的实际效果，请选择一种语言并尝试使用其快速入门。
AI 科技评论按：自 2018 年以来，预训练无疑是自然语言处理（NLP）领域中最热门的研究课题之一。通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型，该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。然而，对于序列到序列的自然语言生成任务，这些主流的预训练方法并没有带来显著的改进，对此，微软亚洲研究院提出了一个全新的通用预训练方法——MASS，在该任务中可以得到比 BERT 和 GPT 更好的效果。
AI 开发者按，本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里，他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意：训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里，他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意：训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
（第一次写博客，好激动的说.......） 我们知道，一个程序由源代码到可执行文件往往由这几步构成: 预处理（Prepressing）-> 编译（Compilation）-> 汇编（Assembly）-> 链接（Linking）。 编译过程就是把预处理完的文件进行一系列词法分析、语法分析、语义分析及优化后生产相应的汇编代码文件，这个过程往往是我们所说的整个程序构建的核心部分。那么，这个核心部分究竟做了什么呢。 各位看官容我挽起袖子，且听我娓娓道来。 编译器做了什么？ 从最直观的角度来说，编译器就是将高
Read More: https://github.com/godcrying/scel2rime
从 2018 年开始，预训练（pre-train） 毫无疑问成为 NLP 领域最热的研究方向。
【导读】自科幻电影诞生以来，社会一直对人工智能着迷。 每当我们听到“AI”一词时，我们的第一个想法通常是电影中的未来机器人，如终结者和黑客帝国。尽管我们距离可以自己思考的机器人还有几年的时间，但在过去几年中，机器学习和自然语言理解领域已经取得了重大进展。 个人助理（Siri / Alexa），聊天机器人和问答机器人等应用程序真正彻底改变了我们与机器和开展日常生活的方式。自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）是人工智能发展最快的应用之一，因为人们越来越需要理解和从语言中获得意义，其中含有大量含糊不清的结构。 根据Gartner的说法，“到2019年，自然语言生成将成为90％的现代BI和分析平台的标准功能”。 在这篇文章中，我们将讨论NLG成立初期的简短历史，以及它在未来几年的发展方向。
International Conference on Learning Representations（ICLR）（国际学习表征会议）是深度学习的顶级会议。ICLR 2020将于2020年 4 月 26 日在埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴举行，本届会议共收到2594篇论文，有687篇被接收，其中48篇orals，108篇spotlights和531篇poster。在这687篇被录用的文章中有34篇是满分论文。上海交通大学计算机系智能交互与认知工程、上海高校重点实验室赵海教授及其合作者的论文被评为ICLR2020满分论文之一。
在过去几个月的课程中，我在我的个人博客上写了 100 多篇文章。数量还是很可观的。然后我有了一个想法：
编者按：AAAI 2020中微软亚洲研究院有29篇论文入选，本文为大家介绍的6篇精选论文涵盖多维数据普适分析、文本风格迁移、句子改写、集成学习、实体链接任务等多个前沿主题，如果你不能去到大会现场，先来看看这些精选论文吧。
编者按：AAAI 2020 明天将在纽约开幕，然而这次的情况有些许不同，许多国内的小伙伴因疫情影响无法到现场参加会议。各位小伙伴在家中做好日常防护的同时，是时候开启“云参会”模式啦。本届 AAAI 中微软亚洲研究院有29篇论文入选，本文为大家介绍的6篇精选论文涵盖多维数据普适分析、文本风格迁移、句子改写、集成学习、实体链接任务等多个前沿主题，如果你不能去到大会现场，先来看看这些精选论文吧。
AAAI 2020 已经在纽约开幕，然而这次的情况有些许不同，许多国内的小伙伴因疫情影响无法到现场参加会议。各位小伙伴在家中做好日常防护的同时，是时候开启“云参会”模式啦。本届 AAAI 中微软亚洲研究院有29篇论文入选，本文为大家介绍的6篇精选论文涵盖多维数据普适分析、文本风格迁移、句子改写、集成学习、实体链接任务等多个前沿主题，如果你不能去到大会现场，先来看看这些精选论文吧。
编者按：从2018年开始，预训练（pre-train） 毫无疑问成为NLP领域最热的研究方向。借助于BERT和GPT等预训练模型，人类在多个自然语言理解任务中取得了重大突破。然而，在序列到序列的自然语言生成任务中，目前主流预训练模型并没有取得显著效果。为此，微软亚洲研究院的研究员在ICML 2019上提出了一个全新的通用预训练方法MASS，在序列到序列的自然语言生成任务中全面超越BERT和GPT。在微软参加的WMT19机器翻译比赛中，MASS帮助中-英、英-立陶宛两个语言对取得了第一名的成绩。
好久没有给大家分享关于NLG的文章了，那么今天就给大家分享两篇关于文本生成的文章，首先第一篇是基于预训练Transformer的条件语言生成模型；然后第二篇是基于单一多模态模型的图文生成；最后，后面可以下载这两篇Paper及其参考Paper。
5月20日，百度ERNIE重磅发布全新的语言生成预训练模型ERNIE-GEN，解决自然语言处理领域“生成”方向的难题，让机器不但能“理解”人类的意思，还能完成更高阶的“表达”。这项工作在4类语言生成任务，5项国际权威英文数据集上均取得SOTA，被国际顶级AI学术会议IJCAI 2020收录。
在《静态分析C语言生成函数调用关系的利器——cally和egypt》中我们介绍了如何使用GCC生成RTL文件，然后再借助cally和egypt来分析出调用关系的方法。GCC自身有命令可以生成代码内部的调用关系，即-fcallgraph-info参数。
深度学习的迅猛发展使得各种神经网络架构得以涌现，其中之一就是循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。RNN具有处理序列数据的强大能力，被广泛应用于自然语言处理、时间序列分析等领域。本文将深入探讨RNN的基本原理、应用场景，并结合实例演示其在自然语言生成任务中的应用。
降低Transformer的计算成本，提高Transformer的长序列扩展能力，一直是学术研究的重点。例如：伯克利提出的Ring Attention、Paged Attention、普渡提出的SRformer等，更有研究人员提出了替代Transformer方案，例如：斯坦福提出的Backpack、Monarch Mixer架构、清华提出的RetNet架构。
“工欲善其事必先利其器”，这是我写这个系列的主要原因。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
BERT通常只训练一个编码器用于自然语言理解，而GPT的语言模型通常是训练一个解码器。如果要将BERT或者GPT用于序列到序列的自然语言生成任务，通常只有分开预训练编码器和解码器，因此编码器-注意力-解码器结构没有被联合训练，记忆力机制也不会被预训练，而解码器对编码器的注意力机制在这类任务中非常重要，因此BERT和GPT在这类任务中只能达到次优效果。
3 生成C++语言代码的代码详解 这个功能是由t_cpp_generator类实现（在文件t_cpp_generator.cc定义和实现），直接继承至t_oop_generator类（这个类是所有面向对象语言生成器类的直接基类，封装了面向对象语言生成器共有的特征与行为），而t_oop_generator又从t_generator继承（上面已经介绍），下面详细分析这个类是怎样生成C++语言的代码文件的。这个还有从上面介绍的generate_program函数开始说起，因为这个函数才是控制整个代码生成
继续这个系列文章的第一部分（https://medium.com/orb-engineering/naacl-19-notes-practical-insights-for-natural-language-processing-applications-part-i-5f981c92af80），我们调查了NLP任务中最近的一些重要成果，比如文本相似性、文本分类、序列标注、语言生成。
gprof是一个C语言程序性能分析工具。在编译期间，我们给编译指令增加-pg选项，就可以将检测代码插入到源码中。然后使用gprof启动编译程序，它会收集程序运行的流程以及其他相关数据。最后我们使用gprof2dot将这些数据转换成dot文件，使用graphviz进行图形化展示。
这好像没有什么问题，你应该还会想：“嗯⋯是啊，我们的代码都是这样写的，从来没有因此碰到过什么麻烦啊～”。
过去一年，百度提出的 ERNIE 通过持续学习海量数据中的知识在中英文十六个自然语言理解任务上取得领先效果，并在去年 12 月登顶权威评测榜单 GLUE 榜首。ERNIE 在工业界也得到了大规模应用，如搜索引擎、新闻推荐、广告系统、语音交互、智能客服等。今日，研究团队又在自然语言生成任务上实现新的突破。
选自ruder.io 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 对于如何使用深度学习进行自然语言处理，本文作者 Sebastian Ruder 给出了一份详细的最佳实践清单，不仅包括与大多数 NLP 任务相关的最佳实践，还有最常见任务的最佳实践，尤其是分类、序列标注、自然语言生成和神经机器翻译。作者对最佳实践的选择很严格，只有被证明在至少两个独立的群体中有益的实践才会入选，并且每个最佳实践作者至少给出两个参引。作者承认这份清单并不全面，比如其不熟悉的解析、信息提取等就没有涉及。机器之心对该文进行了编译，原文链接请
在 10 月 20 号的世界互联网大会中，微软之前提出来的「统一预训练语言模型与机器阅读理解技术」荣获「世界互联网领先科技成果」奖，沈向洋博士在会上介绍了这一模型。
Protobuf（Protocol Buffers）是由 Google 开发的一种轻量级、高效的结构化数据序列化方式，用于在不同应用之间进行数据交换和存储。它可以用于多种编程语言，并支持自动生成代码，使得数据结构定义和序列化/反序列化过程更加简洁和高效。
本论文介绍了一种名为BATGPT的大规模语言模型，由武汉大学和上海交通大学联合开发和训练。
最近，由于在大规模语料集上训练的大型Transformer-based语言模型的兴起（如著名的OpenAI-GPT2模型），社区对开放式语言生成的兴趣日益增加。GPT2、XLNet、CTRL这些开放式语言生成的结果令人印象深刻，除了得益于优化的transformer架构和大量无监督的训练数据外，「更好的解码方法」也发挥了重要作用。
今天看到字符串和指针，想到还有字符串没有介绍，字符串在C语言中属于细节之类，非常值得大家认真学习，细节决定成败嘛。并且在学习字符串后，还会有字符串函数需要介绍。
编者按：微软亚洲研究院提出新的预训练模型 ProphetNet，提出了一种新的自监督学习目标——同时预测多个未来字符，在序列到序列的多个自然语言生成任务都取得了优异性能。
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-705 根据前、中序遍历求后序遍历
最初学习的时候，都是边看视频，边用记事本来做笔记，需要使用很多缩进来体现出知识的层次关系，但复习的时候看着挺不方便的。为什么我不用 Word？因为我觉得记个笔记，还要那么注意排版，会分心的。直到在一个网上的视频教程中听说 Markdown 这种轻量级的文本语言，就再也离不开它了。现在自己写东西，都是用 Markdown 做的。Markdown 是一门语言，但不是一门编程语言，学起来超快，用起来也比 Word方便。所有的样式都是通过简单的 Markdown 标记来实现的，也就是说不用像 Word 那样，用鼠标点来点去。Markdown 确实没有Word 那样丰富的排版样式，但是自己在平时写东西根本用不到那么复杂的排版，简洁清晰才是自己想要的。
1、计算机上的非数值处理的对象基本上是字符串数据。在较早的程序设计语言中，字符串是作为输入和输出的常量出现的。
《Java程序设计基础》 第4章手记 本章主要内容 - 语句和复合语句 - 分支结构 - 循环结构 - 跳转语句 这四部分内容跟C语言都是一样的，只在if语句上有一些区别。所以我们不再介绍相关知识概念。 if语句 if() {} else {} C语言表示逻辑值的规则是，0为假，非零为真。也就是说，无论括号里是逻辑判断为真，还是从表达式中计算出了一个非零的数字，都将为真，执行if语句语句序列；而逻辑判断为假，或者表达式的值为0时，才执行else语句序列。这在C语言中可
编译程序: 如何把源程序转换成机器能够接受的目标程序,软件工作者编制了一系列的软件.通过这些软件,把用户按规定语法写出的语句一一翻译成二进制的机器指令. 这种具有翻译功能的软件称为“编译程序”
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