符号计算

取Session中的值 <c:out value="${sessionScope.user.userId}"></c:out><br> <c:out value="${user.userLoginName}"></c:out><br> <s:property value="#session.user.userId"/><br> ${session.user.userId}<br> ${sessionScope.user.userId}<br> 基本语法 一、EL简介 1.语法结构 ${expression} 2.[]与.运算符 EL 提供.和[]两种运算符来存取数据。 当要存取的属性名称中包含一些特殊字符，如.或?等并非字母或数字的符号，就一定要使用 []。例如： ${user.My-Name}应当改为${user["My-Name"] } 如果要动态取值时，就可以用[]来做，而.无法做到动态取值。例如： ${sessionScope.user[data]}中data 是一个变量 3.变量 EL存取变量数据的方法很简单，例如：${username}。它的意思是取出某一范围中名称为username的变量。 因为我们并没有指定哪一个范围的username，所以它会依序从Page、Request、Session、Application范围查找。 假如途中找到username，就直接回传

一、为什么要使用模块 由于linux使用的是整体结构，不是模块化的结构，整体结构实现的操作系统可扩展性差。linux为了扩展系统，使用了模块的技术，模块能够从系统中动态装入和卸载，这样使得linux也具有很好的可扩展性。 二、linux中哪些代码作为模块实现，哪些直接编译进内核？ 当然我们是尽量把代码编译成模块，这样就可以根据需要进行链接，内核的代码量也会少很多。几乎所有的高层组件—文件系统、设备驱动程序、可执行格式、网络层等等—都可以作为模块进行编译。 然而有些代码确必须直接编译进内核。这些代码通常是对数据结构或者函数进行修改。如内核中已经定义好了的数据结构，如果要改变这个数据结构，那么只有从新编译内核了。 三、管理模块 内核主要完成管理模块的两个任务。第一个任务是确保内核的其它部分可以访问该模块的全局符号，模块还必须知道全局符号在内核及其它模块中的地址。因此，在链接模块时，一定要解决模块间的引用关系。第二个任务是记录模块的使用情况，以便再其它模块或者内核的其它部分正在使用这个模块时，不能卸载这个模块。 四、模块使用的数据结构 每个模块都用一个module描述符描述，并且链接到一个以modules变量为链表头的双向循环链表中。 module描述符: struct module { enum module_state state; //模块内部状态 struct list_head

NumPy 简介 Python并没有提供数组功能。虽然列表可以完成基本的数组功能，但它不是真正的数组，而且在数据量比较大时，使用列表的速度会很慢。为此，Numpy提供了真正的数组功能，以及对数据进行快速处理的函数。 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。 例如，在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的数组，因为它只有一个轴。那个轴长度为3.又例如，在以下例子中，数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二个维度长度为3. [[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]] NumPy的数组类被称作 ndarray 。通常被称作数组。注意numpy.array和标准Python库类array.array并不相同，后者只处理一维数组和提供少量功能。 数据类型 numpy的数据类型有下面的几个 数据类型 描述 bool_ 以字节存储的布尔值（True 或 False） int_ 默认的整数类型（和 C 的 long 一样，是 int64 或者 int32） intc 和 C 的 int 相同（一般为 int64 或 int32） intp 用于下标的整数（和 C 的

  本节课结合了旧版的前半部分（NLP的基本概念的内容）以及新版的绝大多数内容。 0. 本节课程计划 NLP的基本概念和人类语言的本质。 什么是深度学习。 课程安排。 为什么NLP难？ NLP的应用。 1. NLP的基本概念 1.1 什么是NLP？   NLP是计算机科学、人工智能、语言学的交叉学科。   它的目标是让计算机理解人类语言，从而完成有意义的任务。例如： 下订单或者买东西 知识问答，如Siri、谷歌助手、微软小冰等   完全理解和表达语言的内涵是极其困难的，完美的语言理解等效于实现完备的人工智能系统。 1.2 NLP的层次   语言的输入有两种方式，一种是语音识别，一种是文本(OCR和分词)。接下来是形态学(Morphology)，简单可理解为对英文单词进行形态变换，如act->action。   接下来是语法分析和语义分析。最后是篇章处理，它更加注重于通过上下文进行理解。   本门课主要注重于画圈的三大部分，尤其是后两部分（语法分析和语义分析）。 1.3 自然语言处理应用   推荐和广告依然是AI在互联网行业落地最早也最为成熟的两个方向。所以将NLP技术利用于这两个方向也是顺其自然的事情。具体来说： 搜索(拼写自动纠正) 在线广告匹配   现如今NLP最火热的两个方向分别是知识图谱和智能客服（聊天机器人）。 1.4 人类语言的特殊之处   自然语言与信号处理

1、在verilog中有时会用signed修饰符来修饰定义的数据，运算的时候也会用$signed（）任务来强制转换数据，那么signed的修饰是为什么呢，是为了区分有符号数和无符号数的加法和乘法吗？其实不是的，因为有符号数和无符号数据的加法强结果和乘法器结构是一样的， $signed()的真正作用是决定如何对操作数扩位的问题 。 2、verilog中的加法和乘法操作前，会先对操作数据扩位成结果相同的位宽，然后进行加法或者乘法处理。比如a/b都为4位数据，c为5位数据，c = a + b，这个运算的时候会先把a和b扩位成5位，然后按照无符号加法进行相加。a/b没有被signed修饰的时候会按照无符号数的扩位方式进行扩位，即高位补0，加法的结果当然也是a、b为无符号数相加的结果。 3、如果想把a、b作为有符号数来相加，那么就得在a/b数据定义的时候用signed修改，或者在计算的时候用$signed（）来修饰，这样在c = a + b，这个运算开始的扩位就会按照有符号数的方式进行扩位，在高位补符号位，加法得出的结果就是a、b视为有符号数的结果。当然c要视为有符号数据。 来源： CSDN 作者： 阿宝max 链接： https://blog.csdn.net/zhenggege_11/article/details/104596775

左移和右移都是位运算的概念。我们知道计算机是基于二进制保存数据的，因此左移和右移的概念十分重要。 本文约定是32位的机器。 [左移] 丢弃最高位，0补最低位 左移是把一个数按照二进制每位向左移动若干位，在c语言中用运算符 << 表示。例如： int x = 1; x = x << 2; //把x的值左移2位 1对应的二进制数为000……0001（前面一共31个0），左移2位之后变成000……0100，在十进制下为4。所以看起来左移n位相当于乘以2的n次方。（有符号数不完全适用，因为左移有可能导致符号的变化，下面将给出解释） 需要注意的是，当左移结果超出数据类型所能表示的范围时，会出现溢出（产生数据丢失并造成结果错误）。我们知道，int是有符号的整型数，最高位是符号位，0表示正数，1表示负数。那么移位的时候就会出现溢出，例如： int x = 0x40000000; //16进制的40000000，为2进制的0100……0000 x = x << 1; 这时候，x左移1位之后变成0x80000000，也就是2进制的1000……0000，符号位被置为1，变成了int型变量所能表示的最小值（因为负数是用补码表示的，计算补码：取反后加1），这个值在十进制下为-2147483648，我们成为溢出。如果把这个x再继续左移1位，那么最高位被丢弃，最低位补0，x的值就变成了0

位移动运算符: <<表示左移, 左移一位表示原来的值乘2. 例如：3 <<2(3为int型) 1）把3转换为二进制数字0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011， 2）把该数字高位(左侧)的两个零移出，其他的数字都朝左平移2位， 3）在低位(右侧)的两个空位补零。则得到的最终结果是0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1100， 转换为十进制是12。 同理,>>表示右移. 右移一位表示除2. 位运算: 位运算符包括:　与（&）、非（~）、或（|）、异或（^） 　　&：当两边操作数的位同时为1时，结果为1，否则为0。如1100&1010=1000 　　 | ：当两边操作数的位有一边为1时，结果为1，否则为0。如1100|1010=1110 　　 ~：0变1,1变0 　　 ^：两边的位不同时，结果为1，否则为0.如1100^1010=0110 位运算与位移动运行符的一个场景: HashMap的功能是通过“键(key)”能够快速的找到“值”。下面我们分析下HashMap存数据的基本流程： 1、 当调用put(key,value)时，首先获取key的hashcode，int hash = key.hashCode(); 2、 再把hash通过一下运算得到一个int h. hash ^= (hash >>> 20) ^

符号熵 固定时间间隔下对系统进行采样取值的方法来追踪系统动态,熵是计算系统中包含可用信息大小的方法,可以用来度量系统的不确定性,从而描述符号的复杂性。 符号熵将数据转化为少量的符号模式，虽然失去了大量信息，但保留了动态系统的周期性，对称性等动力学性能，并且区分过程中采取下采样的方法，降低连续样本的独立性，使熵值增加。 符号熵的计算： 1.给定时间序列长度为N的X={x(1),x(2)…x（N）}，将时间序列转换为X={x(1),x(2)…x(n)},且将其量化到0—q-1之间，q是量化等级，当q=2时，将时间量化为0或者1 r为量化阈值， 为样本均值 2.将符号序列进行重构： 为词序列，L为词序列长度 编码后序列的模式共 种，例如量化等级为2时，重构的词序列为时，序列模式共8种.分别为{000,001,010,011,100,101,110,111}. 3.自编码序列为 4.计算出每个模式在重构的符号序列中出现的概率，记为 其中i=1,2…m 代码部分 function [out]=sym_en_func(fn_1,q,m) N=length(fn_1); u=zeros(N-m+1,m); fn=zeros(1,N); fn_2=mapminmax(fn_1,-1,1); for i=1:N if abs(fn_2(i))>0.15 fn(i)=1; else fn(i)=0;

二进制中的原码、反码、补码 1. 原码 原码就是符号位加上真值的绝对值, 即用第一位表示符号, 其余位表示值. 比如如果是8位二进制: [+1] 原 = 0000 0001 [-1] 原 = 1000 0001 第一位是符号位. 因为第一位是符号位, 所以8位二进制数的取值范围就是: [1111 1111 , 0111 1111] 即 [-127 , 127] 原码是人脑最容易理解和计算的表示方式. 2. 反码 反码的表示方法是: 正数的反码是其本身 负数的反码是在其原码的基础上, 符号位不变，其余各个位取反. [+1] = [00000001] 原 = [00000001] 反 [-1] = [10000001] 原 = [11111110] 反 可见如果一个反码表示的是负数, 人脑无法直观的看出来它的数值. 通常要将其转换成原码再计算. 3. 补码 补码的表示方法是: 正数的补码就是其本身 负数的补码是在其原码的基础上, 符号位不变, 其余各位取反, 最后+1. (即在反码的基础上+1) [+1] = [00000001] 原 = [00000001] 反 = [00000001] 补 [-1] = [10000001] 原 = [11111110] 反 = [11111111] 补 对于负数, 补码表示方式也是人脑无法直观看出其数值的. 通常也需要转换成原码在计算其数值.

1.真值和机器数： 　　一个十进制的数叫做 真值 ，它在计算机中存储的二进制形式的数叫做 机器数 。 2.真值数据的表示形式： 　　机器数有固定的位数，位数大小与计算机有关，通常为8位或者16位。以8位为例，最高位表示正负，0代表正，1代表负。例如10000011表示的数字是-3，最高位的1代表负号。 3.原码： 　　除了最高位的符号位外，其他7位是数值位即一个十进制数字的二进制表示方法。　 例如： 符号位 0 1 1 1 1 1 1 1 　　表示的数字是：1*2^6+1*2^5+1*2^4+1*2^3+1*2^2+1*2^1+1*2^0=127 4.反码： 　　正数的反码与原码相同　　 符号位 0（原码） 1 1 1 1 1 1 1 符号位 0（反码） 1 1 1 1 1 1 1 　　　　负数的反码是除了符号位，其他位0变为1，1变为0； 符号位 1 （原码） 0 1 0 0 0 0 1 符号位1（反码） 1 0 1 1 1 1 0 5.补码： 　　正数的补码与原码相同 符号位 0（原码） 1 1 1 1 1 1 1 符号位0（补码） 1 1 1 1 1 1 1 　　负数的补码是在其反码的最低位加1。其他位满足满2进1的计算原则 符号位 1（原码） 0 1 0 0 0 0 0 符号位 1（反码） 1 0 1 1 1 1 1 符号位 1（补码） 1 1 0 0 0 0 0 6