身为程序员多年，作者今天突然对这件事感到十分好奇了。我问计算机芸芸部件，1+1究竟是如何计算的，他们都茫然的看着我。
主要指前端游戏界面的实现和交互逻辑的编写吗？显然不止这些，还应该包括支持前端数据存取的后端接口的实现。如果把概念扩展一下，还应该包括游戏关卡设计器的编写、角色人物设定器的编写、城池地图编辑器的编写、游戏管理后台的编写等等，这些工作都是为了「交付一个完全可运营的游戏」，为这个目标服务的，都属于小游戏的开发范畴。
我们学 JS 的时候都会了解下位运算，在 React、Typescript 等源码中也频繁见到位运算的踪影，但在业务代码中从来不会这么写，它好像离我们很遥远。
当C端0V，A端10V，二极管可以视为导线，结果就是A端的电流源源不断的流向C端，导致最后的结果就是A端=C端=10V
本文讲解的是怎么实现一个工具库并打包发布到npm给大家使用。本文实现的工具是一个分数计算器，大家考虑如下情况：
unsigned char a = -1, char b = 44, int c =a+b
上二年级的小明正坐在教室里。现在是数学课，下午第一节，窗外的蝉鸣、缓缓旋转的吊扇让同学们昏昏欲睡。此时，刘老师在黑板上写下一个问题：
这章在王道书里好像没有专门讲，估计不是考纲 但觉得对后面的理解还是有帮助的 故记录学习
上期我们提到，计算机科学家们从摩尔斯电码获得启发，将现实中的物理量转换为二进制的数字信号，让数字电路进行处理，奠定了当代计算机的基础。那么，在计算机中是如何让数字信号进行运算的呢？
比如之前讨论过的 AND，OR 和 NOT 操作，它也能做简单的数值测试，比如一个数字是不是负数，例如，这是检查 ALU 输出是否为 0 的电路，它用一堆 OR 门检查其中一位是否为 1，哪怕只有一个 Bit (位) 是1，我们就知道那个数字肯定不是 0，然后用一个 NOT 门取反，所以只有输入的数字是 0，输出才为 1。
本文从原码讲起。通过简述原码，反码和补码存在的作用，加深对补码的认识。力争让你对补码的概念不再局限于：负数的补码等于反码加一。
NPU 作为一种主要采用 ASIC 技术的专用嵌入式神经网络芯片，使用 DSA (Domain Specific Architecture) 克服了 CPU、GPU 等通用处理器在深度学习等领域数据吞吐量、算力的限制，大幅提高端侧、嵌入式设备的处理性能。现今主要的 NPU 集中在推理芯片领域，使用 NPU 等技术的异构计算处理器使得图像数据的端侧处理、加强，主体追踪成为可能，也使得传统手机应用、嵌入式机器人领域、自动驾驶等走向大众化。NPU 的出现代表芯片从通用化逐渐开始走向领域专用芯片的异构混合计算。
比如，自动驾驶需要识别道路行人红绿灯等状况，但是如果是当前的CPU去算，那么估计车翻到河里了还没发现前方是河，这是速度慢，时间就是生命。如果用GPU，的确速度要快得多，但是，功耗大，汽车的电池估计无法长时间支撑正常使用，而且，老黄家的GPU巨贵，经常单块上万，普通消费者也用不起，还经常缺货。另外，GPU因为不是专门针对AI算法开发的ASIC，所以，说到底，速度还没到极限，还有提升空间。而类似智能驾驶这样的领域，必须快！在手机终端，可以自行人脸识别、语音识别等AI应用，这个必须功耗低，所以GPU OUT！
概述 用了这么久计算机, 都知道计算机有一个核心部件叫 CPU, 而 CPU中有一个小部件叫做全加器. 它是用来做什么的呢? 看名字就知道了, 做加法运算用的. 那么如何实现一个全加器呢? 你以为这又
对于普通类型的求a^n，我们的求法是a*a*a*a....，这样乘以n次，时间复杂度为O(n)，对于普通n比较小的我们可以接受，然而当n比较大的时候，计算就慢了，所以我们就去寻找更快捷的计算方法，学过快速幂的同学应该不难想到矩阵的快速幂
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/sum-of-two-integers 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
上节，我们谈了如何用二进制表示数字，比如二进制 00101010 是十进制的 42，表示和存储数字是计算机的重要功能，但真正的目标是计算，有意义的处理数字。比如把两个数字相加，这些操作由计算机的 "算术逻辑单元 "处理。但大家会简称：ALU。
所谓虫食算，就是原先的算式中有一部分被虫子啃掉了，需要我们根据剩下的数字来判定被啃掉的字母。来看一个简单的例子：
面试官：请您说说怎么计算四则运算？比如1 + 2 * ( 3 + 4 ) - 5。
根据冯~诺依曼提出的经典计算机体系结构框架。一台计算机由运算器，控制器，存储器，输入和输出设备组成。其中运算器，只有加法运算器，没有减法运算器（据说一开始是有的，后来由于减法器硬件开销太大，被废了 ）
想知道凡泰极客首页中酷炫的粒子与动画效果是如何实现的吗，说不定本文会给你带来些新思路。
在读到这个标题的时候，小伙伴是不是会觉得很疑惑，为什么图论能有加法？难道两个图可以加在一起？两个点可以加在一起？ 在原来的数学范围是做不到的，但是如果是定义了一套规则对图论进行基础的数学计算，大家猜猜计算出来的是什么？我原本是在标题前面加上了超实数三个字，但是在开始写的时候重新看了袁萌老师的超实数的多篇文章之后发现我没有勇气在本文的标题前面加上了超实数，本文的引入其实是为了在做人工智能的时候的计算方便，而不是一个严谨的数学，这里的数学计算只是工具，里面的逻辑主要靠定义。 本文不会使用高深的数学知识，会用到的就一点集合和加法，大概有初中的知识就可以了解了。之所以不敢说小学是因为里面用了一点集合的东西，一点方程相关。
---- 本周为您解读 ③ 个值得细品的 AI & Robotics 业内要事 ----
之前已经详细的讨论了十进制整数以及小数和二进制之间的互转，详细的可以参考 理解进制转换的原理。
“Linear Algebra review(optional)——Addition and scalar multiplication”
将数据分为纯整数和纯小数两类，用n+1位表示一个定点数，x_n为符号位，放在最左边，0表示正号，1表示负号。故一个数 x 可以表示为 x = x_nx_{n-1}…x_1x_0
都知道, 计算机中存储整数是存在着位数限制的, 所以如果需要计算100位的数字相乘, 因为编程本身是不支持存储这么大数字的, 所以就需要自己实现, 当然了, 各个编程语言都有大数的工具包, 何必重复造轮子, 但我还是忍不住好奇他们是如何实现的, 虽然最终没有翻到他们的底层源码去, 但查询的路上还是让我大吃一惊, 来吧, 跟我一起颠覆你的小学数学.
其实就是用二进制来模拟加法操作。首先将两个数最低位相加，如果都是 ，那么就得到 ，并且进位 ，然后接着算下一位。
因为要移植CSK得写快速傅里叶变换的算法，还是二维的，以前在pc平台上只需调用库就可以了，只是有点印象原信号和变换之后代表的是什么，但是对于离散傅里叶变换的来龙去脉忘得已经差不多了，最近要用到，于是重新来学习一遍，翻出了自己大三当时录的吴镇扬老师讲的数字信号处理的视频，DFT-FFT这里老师讲了有10讲之多，但每讲都不是很长，20分钟左右，这里记录一下学习的过程，前面的推导有点多，简书又打不了公式，mathtype的直接复制也不过来，截图又太麻烦，也为了自己再推导一遍，手写了前面一部分的内容。图片形式传上来。 简单说几句：DTFT有了之后为什么还要搞出来一个DFT呢，其根本原因就是因为DTFT的频域是连续的，无法用计算机进行处理。根据我们之前得到的的傅里叶变换的规律：
学习数学离不开计算，学生的计算能力是最基本的数学能力。那么你知道学好数学速算的方法有哪些吗？下面学习啦小编给你分享数学十大速算技巧，欢迎阅读。
什么是bootstrap？一套用js和CSS编写的框架模板，自己组装一下就可以编写比较美观的网页。官当介绍是组件库：
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 鱼会算数？？？ 你没听错。 最近，一项来自德国波恩大学的研究证实了这一点： 斑马拟丽鱼和黄貂鱼能完成1到5以内加减1位的计算。 而且准确率竟然高达94%。 该研究已经发表在了Nature旗下的《科学报告》杂志： 鱼是怎么算数的？ 研究人员此次实验的对象，是8条斑马拟丽鱼和8条黄貂鱼，它们是从德国法兰克福动物园那里获得。 其中，6条斑马拟丽鱼参与过此前的“认知实验”。 实验环境是这样的： 它们被放置在61cm × 31cm × 31cm的实验容
明敏 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 科大讯飞版ChatGPT产品，提前交卷了！ 就在昨夜，讯飞骤然向开发者提供了内测通道，取名为讯飞星火认知大模型对外开启内测。 还有个神奇的英文名字Spark Desk，据说有“火花桌面智能助手”的意思。 讯飞这波操作，多少有点“反向跳票”的意思，因为早在今年2月初，科大讯飞就被曝加紧开发中国版ChatGPT。随后国内大模型关注度陡增后，科大讯飞率先给出了deadline：5月6日上线产品。 万万没想到，距离正式发布还有10天，他们毫无征兆地开启
原理：图像数据格式为unit8 8位二进制表示范围是0到255。 二进制相加 1.不超过255的，如100+58=158 2.两数相加可能超过255，超过255的取模运算 如255+58=（255+58)%255=58
冯诺依曼提出了计算机结构体系的一个设想，规定了计算机大概要有什么设备，还有计算机要使用二进制等等…，后人为了纪念这个伟大的人物，就将这个计算机体系定义为冯诺依曼体系.
上一篇章介绍了使用v-model双向绑定表单元素的value与Vue中的data数据，那么利用该特性来写一个加减乘除的计算器。
上一篇章介绍了使用v-model双向绑定「表单元素」的value与Vue中的data数据，那么利用该特性来写一个加减乘除的计算器。
高精度：利用计算机进行数值计算，有时会遇到这样的问题：有些计算要求精度高，希望计算的数的位数可达几十位甚至几百位，虽然计算机的计算精度也算较高了，但因受到硬件的限制，往往达不到实际问题所要求的精度。我们可以利用程序设计的方法去实现这样的高精度计算。
求斐波那契数列最正统的方法就是函数递归了，不过对于python而言，有更加简单的方法操作，这得益于python独有的数据类型----列表，列表可以使用append方法在列表的尾部追加数据，这样一来，求斐波那契数列就变成简单的加法游戏了，无须递归求解
相反，我们设计了一个笨阶乘clumsy：在整数的递减序列中，我们以一个固定顺序的操作符序列来依次替换原有的乘法操作符：乘法(*)，除法(/)，加法(+)和减法(-)。
1.引言 其实一开始要讲这部分内容，我是拒绝的，原因是我觉得有一种写高数课总结的感觉。而一般直观上理解反向传播算法就是求导的一个链式法则而已。但是偏偏理解这部分和其中的细节对于神经网络的设计和调整优化
我当时的想法是：“好像只听过2进制、8进制、16进制、32进制，62进制是什么鬼? ”
上一期堡堡给大家讲解了简单的页面交互效果 - 点击块，让块动起来，让我们更清晰的了解JS逻辑和DOM的结合。如果想具体了解点击块，让块动起来，可以回复“交互”到“HTML5学堂”公众号。而今天我们主要讲解JS简单页面交互实战 - 点击按钮实现求和功能。 Tips：由于上一期的文章篇幅过长，微信的文章有字数要求，所以小编把部分的内容（作用域）放到这一期进行讲解。 继上一期的内容 - 作用域 作用域 我们知道函数就是把多条语句封装起来，那封装起来了，在其它地方能否访问的到？具体看下面的实例。 实例： var n
今天和同事聊起计算机中精度的话题。于是想起一个小巧的，快速的JavaScript库：big.js。它可用于任意精度的十进制算术运算。这里分享给大家
深度网络的计算消耗是学术 paper 相对少见的话题。当然，早期网络精度不够的情况下讨论压缩也没有意义。工程师需要实现模型并让网络尽可能地在各类环境下工作，模型的资源消耗情况和运行速度非常关键。
这期本来是想写hashMap的，但是里面哈希和扩容之类的，很多都是位运算，不太熟悉的同学看着会很难受，所以先补充一些计算机组成的知识。
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