这里涉及到有符号整型数的补码，正数的补码与原码相同。负数的补码，将其原码除符号位外的所有位取反后加1
比如对于int类型的数，有的人会采用INT_MAX，即0x7fffffff作为无穷大。但是以INT_MAX为无穷大常常面临一个问题，即加一个其他的数会溢出。
那浮点数呢？有点复杂！而且任意区间内，浮点的数量都是无限的。所以计算机中表示的浮点肯定是跳跃式的。
当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时，我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因：精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言，精度不够的情况一般会选择截断，而超出表示范围的情况则通常会返回无穷大。然而，一旦 PyTorch 中的浮点数变成无穷大，将会出现非常奇怪的报错。因此，我们需要思考一下如何解决 PyTorch 中浮点数超出表示范围的问题。
首先声明这不是bug，原因在与十进制到二进制的转换导致的精度问题！其次这几乎出现在很多的编程语言中：C/C++,Java,Javascript中，准确的说：“使用了IEEE 754浮点数格式”来存储浮点类型(float 32,double 64)的任何编程语言都有这个问题！
var pi=3.14; // 使用小数点 var x=34; // 不使用小数点
编辑公式这个任务一直也没有什么好的办法，目前也是，因为LaTex的环境在Ubuntu里面。懒得打开了，就用MD写了。
一个函数要用几个式子表示，这种在自变量的不同变化范围中，对应法则用不同式子来表示的函数，通常称为分段函数
任何数除以0结果都是无穷大，不同的数据库客户端库对这个结果无穷大的处理都不一样，有一些问题值得我们去注意。
要讨论浮点数运算，牵涉到的知识比较多，下面一点一点的来逐步展开。为了便于同时讨论十进制和二进制数，我们做一个约定，我们把十进制数简写为N10，把二进制数简写为N2。
1.对大阶[1] 2.加有效数（指数已相同，把有效数部分相加） 3.规格化[2]，溢出处理（使其变为科学表示法形式） 4.舍入处理
刚开始接触项目反应理论的时候，可能很多人会对各种模型的来源不清楚，云里雾里，很多书籍里面对这部分也并没有写的很详细。有的甚至直接给出一个模型告诉你这个模型就是长这样，和原来的有什么不同。这在第一步就让很多人退却了，如果了解了某些数学模型是怎么来的，可能就豁然开朗了。
上一篇文章对放大电路做了简单的介绍,相信大家对”放大”这个概念已经有了一定的了解,下面我们来看一下运算放大器
浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。
演示匹配多个字符： 以下x、y、n都是变量名： 分类： 1).模糊匹配： x?：表示0个或者1个 取值范围：[0,1] x+：表示1个或者多个 取值范围：[1,无穷大) x*：表示0个或者多个 取值
（一）if...else 先动手编写一个程序 #include <stdio.h> int main() { int x = -1; if(x > 0) { printf("x is a positive number!\n"); } else { printf("x is not a positive number!\n"); } return 0; } 运行结果： x is not a positive nu
# 四、2 ^ (n+1)=O(2 ^ n)成立吗? 2^(2n)=O(2 ^ n)成立吗? 文心一言： chatgpt： 第一个式子不成立，第二个式子成立。 1. 2 ^ (n+1) = O(2 ^
导读：美国电视剧《西部世界》第二季的第一集一经播出就引起热议。一时间，人和人工智能这个话题又重新被辩论。由于程序功能越来越强大，人们开始担心：“人工智能程序会不会全面取代人类？”
要说清楚Java浮点数的取值范围与其精度，必须先了解浮点数的表示方法，浮点数的结构组成，之所以会有这种所谓的结构，是因为机器只认识01，你想表示小数，你要机器认识小数点这个东西，必须采用某种方法，比如，简单点的，float四个字节，前两个字节表示整数位，后两个字节表示小数位（这就是一种规则标准），这样就组成一个浮点数。而Java中浮点数采用的是IEEE 754标准。
《CSAPP》是指计算机系统基础课程的经典教材《Computer Systems: A Programmer's Perspective》，由Randal E. Bryant和David R. O'Hallaron编写。该书的主要目标是帮助深入理解计算机系统的工作原理，包括硬件和软件的相互关系，其涵盖了计算机体系结构、汇编语言、操作系统、计算机网络等主题，旨在培养学生系统级编程和分析的能力。
要证明「一个算法的运行时间为θ(g(n))当且仅当其最坏情况运行时间为O(g(n))，且其最好情况运行时间为Ω(g(n))」，需要证明两个方向：
ES6标准中包含了一些超好用的方法，这些方法主要用于简化或者标准化对诸如Number、String、Object和数组等数据类型的操作。ES6的目标之一就是让JS代码显得更加清晰和简洁，下面就让我们看看这些方法如何帮助我们达到这个目的。
而接下来这个定理，名字上虽然已经没有了基本（fundamental）二字，但是其名——主定理（main theorem）的响度一点也不压于基本定理的声音。想讲它还有一个原因是，它是难得的一个在离散数学为主导的计算机科学中，用分析的思想来解决的问题的例子。而且还是那么的基础和优雅，说它是整个计算机理论的基石之一也不为过。
📷 【读码JDK】java.lang包目录 请自行调整包路径，中文仅供参考。 java.lang.Double类Api介绍及测试 package lang; import org.junit.Test; /** * @author jujun chen * @date 2020/03/23 */ public class DoubleTest { /** * 返回double参数的字符串表示形式 */ @Test public void toSt
除号（/）：整数在使用除号操作时，得到的结果仍为整数，小数部分会被直接忽略，而不是四舍五入，但是当整数除以0的时候，会引发算术异常(ArithmeticException)。
计算机系统中的整数运算对于溢出的情况会进行处理，具体处理方式取决于所采用的整数表示形式。
Infinity(无穷大)在 JS 中是一个特殊的数字，它的特性是：它比任何有限的数字都大，如果不知道 Infinity， 我们在一些运算操作遇到时，就会觉得很有意思。
Problem Description 搬寝室是很累的,xhd深有体会.时间追述2006年7月9号,那天xhd迫于无奈要从27号楼搬到3号楼,因为10号要封楼了.看着寝室里的n件物品,xhd开始发呆,因为n是一个小于2000的整数,实在是太多了,于是xhd决定随便搬2k件过去就行了.但还是会很累,因为2k也不小是一个不大于n的整数.幸运的是xhd根据多年的搬东西的经验发现每搬一次的疲劳度是和左右手的物品的重量差的平方成正比(这里补充一句,xhd每次搬两件东西,左手一件右手一件).例如xhd左手拿重量为3的物品,右手拿重量为6的物品,则他搬完这次的疲劳度为(6-3)^2 = 9.现在可怜的xhd希望知道搬完这2*k件物品后的最佳状态是怎样的(也就是最低的疲劳度),请告诉他吧.
图的邻接矩阵的存储方式是用两个数组来实现的，一个一维数组存储顶点信息，一个二维数组存储线（无向图）或弧（有向图）的信息。
五月的深圳空气中弥漫起初夏的味道，淡淡的，暖暖的。春日里不太张扬的阳光也掺入这股气息…(烟哥好文采!)
对于Double、Float，API都提供了几个有用的判断方法，要注意运用其写出安全的代码：
在初高中中我们接触到的导数（derivate）的概念就是一种梯度信息。如y=x2这一函数，其导数y'=2x，因此在x趋近于无穷大时，y'也趋近于无穷大，因此该函数为增函数。
在python中进行精确的数值运算时,一般采用decimal模块对小数进行运算,其中用到了,十进制数decimal number, context算数上下文参数, signals信号信息
ans 变量 : answer 缩写 , 如果计算时没有指定接收变量 , matlab 默认将计算结果存储到该 ans 变量中 ;
该文介绍了IEEE 754浮点数算术标准中的一些重要概念和规定。包括浮点数的表示、浮点数的舍入和浮点运算等。同时，还介绍了在JavaScript中如何对浮点数进行运算的一些注意事项。
纳尼，不应该是0.1么，怎么变成0.09999999999999998呢？这就要从ECMAScript标准讲起了。
数值型的数据包括有符号和无符号的整数（int）、单精度（single）和双精度（double）浮点数（float）；
NumPy包括几个常量： np.e、np.pi、 np.inf、 np.nan、np.NINF、np.PZERO & np.NZERO、np.euler_gamma、np.newaxis
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
2、各种类型的追求值、追求、解决方案、追求积分、微分方程、级数展开、矩阵操作等。虽然Matlab的科学计算能力也很强，但Python以其语法简单、易于使用、异常丰富的三方库生态系统，可以更优雅地解决日常生活中遇到的各种计算问题。
今天做了一下一道多源最短路径的问题，用弗洛伊德算法的，五分钟敲完，交一下发现wa了，
在算法竞赛中，我们常常需要用到一个“无穷大”的值，对于我来说，大多数时间我会根据具体问题取一个99999999之类的数（显得很不专业啊！）
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(new BigDecimal()).setScale()方法用于格式化小数点,有多种小数保留模式，如下：
要理解时间复杂度，需要先理解时间频度，而时间频度简单的说，就是算法中语句的执行次数。
Java 语言提供了八种基本类型，用户无需定义也可以直接使用。其数据保存在相应的方法栈中。
• y = arctan x 与 y = arccot x 自变量的取值范围都是 x∈R • y = arctan x 与 y = arccot x 的图像关于直线 y = π/4 对称，相交与点 (1 ，π/4)
其实这是一个古老的话题，我用10分钟和你讲一段古老的故事。本文没有公式也没有前置的知识，只是一个有趣的故事。读这个故事能够消耗你几分钟，听着玩就可以，千万不要思考
在编程中我们总要进行一些数学运算以及数字处理，尤其是浮点数的运算和处理，这篇文章主要介绍C语言下的数学库。而其他语言中的数学库函数的定义以及最终实现也是通过对C数学库的调用来完成的，其内容大同小异，因此就不在这里介绍了。 C语言标准库中的math.h定义了非常多的数学运算和数字处理函数。这些函数大部分都是在C89标准中定义的，而有些C99标准下的函数我会特殊的说明，同时因为不同的编译器下的C标准库中有些函数的定义有差别，我也会分别的说明。
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