本文发布于游戏程序员刘宇的个人博客, 转载请注明来源https://www.cnblogs.com/xiaohutu/p/10950011.html 某天我在优化游戏的算法,在将一个个关键数据结构优化全部成位操作后,最终来到最后一座大山前,如何快速计算出这个数值的二进制表示中最后一位的1在哪一位? 首先,我们已知: 将二进制只保留最后一位1的算法: v & -v 的原理 已知IEEE对有符号整数中负数的定义是所有数值位取反+,首位填1,首位这样正负数加起来既可以为0. 例如:一个8位的整数 A…

http://www.matrix67.com/blog/archives/3985 神秘常量复出!用0x077CB531计算末尾0的个数 大家或许还记得 Quake III 里面的一段有如天书般的代码,其中用到的神秘常量 0x5F3759DF 究竟是怎么一回事,着实让不少人伤透了脑筋.今天,我见到了一段同样诡异的代码.下面这个位运算小技巧可以迅速给出一个数的二进制表达中末尾有多少个 0 .比如, 123 456 的二进制表达是 1 11100010 01000000 ,因此这个程序给出的结果就…

大家或许还记得 Quake III 里面的一段有如天书般的代码,其中用到的神秘常量 0x5F3759DF 究竟是怎么一回事,着实让不少人伤透了脑筋.今天,我见到了一段同样诡异的代码.     下面这个位运算小技巧可以迅速给出一个数的二进制表达中末尾有多少个 0 .比如, 123 456 的二进制表达是 1 11100010 01000000 ,因此这个程序给出的结果就是 6 . unsigned int v;  // find the number of trailing zeros in 32…

Misha and Dima are promising young scientists. They make incredible discoveries every day together with their colleagues in the Spilkovo innovative center. Now Misha and Dima are studying the properties of an amazing function F which is written as fo…

目录 写在前面 标记left-most 1与right-most 1 确定位置 德布鲁因序列(De Bruijn sequence) 德布鲁因序列的使用 德布鲁因序列的生成与索引表的构建 参考 博客:博客园 | CSDN | blog 写在前面 在数值计算中,为了控制精度以及避免越界,需要严格控制数值的范围,有时需要知道二进制表示中"left-most 1"或"right-most 1"的位置,这篇文章就来介绍一下通过德布鲁因序列(De Bruijn sequenc…

最近文章中经常出现及De Bruijin 这个关键字,网上搜索了一下,记录下来. De Bruijn序列 (德布鲁因序列) 问题:能否构造一个长度为2的n次方的二进制环状串,使得二进制环状串中总共2的n次方个长为n的不同截断作为2的n次方个长为n的二进制串来说互不相同.1946年,荷兰数学家De Bruijn解决了这个问题. 这种序列,就是De Bruijn序列. 例如,当n为2时,这样的环状串可以是:0011,它的4个长度为2的子串分别为00.01.11.10,这四个子串互不相同.详情参考:h…

列表中共有769个单词,这些单词是从JDK.Spring.SpringBoot.Mybatis的源码中解析得到,按照在源码中出现的频次依次排列,页面中的单词是出现频次大于1000的.单词的音标.翻译结果是从有道翻译中得到(部分翻译结果可能不符合计算机语言仅供参考) 序号 单词 翻译 英式发音 词典释义 频次 1 public ["公共"] [ˈpʌblɪk] ["adj. 公众的:政府的:公用的:公立的","n. 公众:社会:公共场所",&quo…

自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html).随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all yo…

原文链接: https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 总结 参考:注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询(query)到一系列(键key-值value)对的映射,如下图. 在计算attention时主要分为三步: 第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重,常用的相似度函数有点积,拼接,感知机等: 第二步…

现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限.本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络.该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token.因此类似注意力机制的属性适用于整个网络.该模型得到了非常出色的结果,比当前最佳的编码器-解码器系统还要出色,而且从概念上讲,该模型也更加简单.参数更少. 引言 深度神经网络对自然语言处理技术造成了深远的影响,尤其是机器翻译(Blunsom, 2013…