符号计算

目前对人工智能研究影响较大的的学派主要有 符号主义、连接主义和行为主义 这三大学派。 　　 (1)符号主义(symbolicism) ，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。 　　主张：该学派认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动。该学派认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。符号主义致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程其，实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程，实现人工智能。 　　 (2)联结主义(connectionism) ，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 　　主张：认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究

在报表的数据统计中，常常会根据精度呈现或者单位换算等要求，需要对数据执行四舍五入的操作，这种操作称为舍位处理。简单直接的舍位处理有可能会带来隐患，原本平衡的数据关系可能会被打破。 为了保证报表中数据关系的正确，就需要调整舍位之后的数据，使得数据重新变得平衡，这样的调整就叫做舍位平衡。在这里我们就讨论一下如何利用集算器来处理舍位平衡问题。 舍位处理往往会采取四舍五入计算，这时就会产生误差，而如果报表中有这些数据的合计数值，那么舍位时产生的误差就会积累，有可能导致舍位过的数据与其合计值无法匹配。例如，保留一位小数的原始的数据是4.5+4.5=9.0，而四舍五入只保留整数部分后，平衡关系就变为5+5=9了，看上去明显是荒谬的。在这样的情况下，需要在保持合计值正确的条件下，调整非合计数据舍位后的结果，使得数据关系重新平衡，例如调整为4+5=9。这个简单的例子就是典型舍位平衡。 单向舍位平衡 如果在数据统计时，每个数据只用于一次合计，那么在处理舍位平衡时，只需要根据合计值的误差，调整使用的各项数据就可以了，这属于比较简单的情况。例如： A1的序列中存储了一些数据,在B1中计算了它们的合计值，结果如下： 现在，将数据取整，重新统计。A2中将序列中每个数据用round函数四舍五入取整，得到新的序列。在B2中则将B1中的结果取整，这是数据取整后应该获得的结果

源码、反码和补码 一、机器数和真值 要想学习原码, 反码和补码,首先需要先了解机器数和真值的概念. 1、机器数 一个数在计算机中的二进制表示形式, 叫做这个数的机器数。机器数是带符号的，在计算机用一个数的最高位存放符号, 正数为0, 负数为1. 比如，十进制中的数 +3 ，计算机字长为8位，转换成二进制就是00000011。如果是 -3 ，就是 10000011 。 那么，这里的 00000011 和 10000011 就是机器数。 2、真值 因为第一位是符号位，所以机器数的形式值就不等于真正的数值。2904628156 例如上面的有符号数 10000011，其最高位1代表负，其真正数值是 -3 而不是形式值131（10000011转换成十进制等于131）。 所以，为区别起见，将带符号位的机器数对应的真正数值称为机器数的真值。 例：0000 0001的真值 = +000 0001 = +1，1000 0001的真值 = –000 0001 = –1 二、源码、反码和补码 1、源码 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：[

快速响应矩阵码（下） 书接上回，继续下半场。 纠错码 QR 码采用纠错算法生成一系列纠错码字，添加在数据码字序列之后，使得符号可以在遇到损坏时可以恢复。这就是为什么二维码即使有残缺也可以扫出来。没有残缺创造残缺也要把它扫出来，相信大家见过很多中间带图标的二维码吧。 纠错码字可以纠正两种类型的错误，拒读错误（错误码字的位置已知）和替代错误（错误码字位置未知）。一个拒读错误是一个没扫描到或无法译码的符号字符，一个替代错误是错误译码的符号字符。如果一个缺陷使深色模块变成浅色模块，或将浅色模块变成深色模块，将符号字符错误地译码为是另一个不同的码字，造成替代错误，这种数据替代错误需要两个纠错码字来纠正。 纠错等级 纠错共有 4 个等级，对应 4 种纠错容量，如下表所示。 纠错等级 L M Q H 纠错容量，%（近似值） 7 15 25 30 用户应确定合适的纠错等级来满足应用需求。从 L 到 H 四个不同等级所提供的检测和纠错的容量逐渐增加，其代价是对表示给定长度数据的符号的尺寸逐渐增加。例如，一个版本为 20-Q 的符号能包含 485 个数据码字，如果可以接受一个较低的纠错等级，则同样的数据也可用版本 15-L 的符号表示（准确数据容量为 523 个码字）。 纠错等级的选择与下列因素相关： 预计的符号质量水平：预计的符号质量等级越低，应用的纠错等级就应越高。 首读率的重要性。

内容来自： https://blog.csdn.net/zhuozuozhi/article/details/80896838 二进制负数的在计算机中采用补码的方式表示。很多人很好奇为什么使用补码，直接使用原码表示多好，看上去更加直观和易于计算。然而事实告诉我们，这种直观只是我们人类的一厢情愿罢了，在计算机看来，补码才是它们最想要的。那么，为什么计算机使用补码更好，又是如何通过补码来计算数值的呢？ 我看过网络上很多解释补码的文章，几乎一致的回答就是符号位不变，其他各位逐位求反再加一。在此我想说，这些都不是根本原理。谁都知道这么求，数电第一章就明确写了怎么求，关键是为什么这么算，其中的原理是什么？ 本文主要的内容就是深入讲解补码的原理，其中内容有相互引用成分及计算机基础要求，不适合初学者阅读。当然，随便看看无所谓啦。 1.什么是补码 这个没有找到官方定义，只进行个人定义。 个人定义：补码是计算机中用来表示负数，使得负数能够使用加法器参与加法运算的一种码。 加减是计算机中最常用的运算，加法一般使用加法器来实现，减法则使用减法器实现。那有什么办法可以将减法变为加法，这样就可以让系统只实现加法即可，答案就是补码。 理解补码最简单的例子就是时钟。 例1： 假如一个时钟现在显示的是10点钟，如何将它调到6点钟？ 解：有两种方法，一是向后拨8个小时，二是向前拨4个小时 在这个例子中，8 和 4

Java / 计算机基础知识整理 在进行知识梳理同时也是个人的第一篇技术博客之前，首先祝贺一下，经历了一年左右的学习，从完完全全的计算机小白，现在终于可以做一些产出了！可以说也是颇为感慨，个人认为，学习本身就应该是有方法论的，前人总结了不少比较好的学习方法(比如说费曼学习法，金字塔原理)，我们在进行好方法借鉴的同时，也不要忘了让整个学习过程形成一个闭环，我认为，向他人教学，或是定期将已有的知识进行一些梳理，总结，就是闭环的一种，这种方式在向他人传授知识的同时，更是对自己已有知识体系的一次查漏补缺。好了，废话不多说了，开始我们的行程了吧，第一次以这种方式进行分享，势必还有很多不够完善之处，我自己也会坚持博客的撰写，希望能够越写越好，技术进步的同时，也锻炼自己的文笔！(仪式感还是需要滴) 实际上，对于大数据技术本人已有一些应用场景了，特此开了自己的博客，将以往的知识点进行梳理： 1. Java发展历史及其语言概述 1946年2月，美国数学家冯 诺伊曼研发出了世界上第一台计算机，ENIAC，而这也标志着人类科技发展史上的一座伟大里程碑。不同于自然语言，计算机并听不懂人类所说的话，因此，计算机语言诞生了，计算机语言的发展史经历了机器码到汇编语言再到高级语言三个阶段，第一代的机器码完全就是01代码，而汇编语言则出现了一些简单的英文单词，第三代的高级语言更接近于人类语言，因此容易理解、记忆

知识点 小 汇总 Catalan数 公式1： \(f(n)=\sum_{i=0}^{n-1}f(i)\times f(n-1-i)\) ,其中 \(f(0)=1\) 如何去理解这个公式？ 我们可以 感性地 把这个化为一个二叉树状态方案问题。 当n=1的时候显然方案数为1,即f(1)=1 当n=2的时候，有以下情况 左边sz 右边sz 总方案 1 0 \(f(1)\times f(0)=1\) 0 1 \(f(0)\times f(1)=1\) 所以f(2)=5 当n=3的时候，有以下情况 左边sz 右边sz 总方案 2 0 \(f(2)\times f(0)=5\) 1 1 \(f(1)\times f(1)=1\) 0 2 \(f(0)\times f(2)=5\) 所以f(3)=11 那么我们这样往下推，就得到了 左边sz 右边sz 总方案 n-1 0 \(f(n-1)\times f(0)\) n-2 1 \(f(n-2)\times f(1)\) n-3 2 \(f(n-3)\times f(2)\) …… …… …… 2 n-3 \(f(2)\times f(n-3)\) 1 n-2 \(f(1)\times f(n-2)\) 0 n-1 \(f(0)\times f(n-1)\) 故得到上述式子。 公式2： \(f(n)=\frac{1}{n+1}C^n_{2n}\)

几年以前,Charles Simonyi(他后来成为微软的著名程序员)设计了一种以前缀为基础的命名方法,这种方法后来称为"匈牙利表示法"以记念他.他的思想是根据每个标识符所代表的含义给它一个前缀.微软后来采用了这个思想,给每个标识符一个前缀以说明它的数据类型.因此,整型变量的前缀是n,长整型变量是nl,字符型数组变量是ca,以及字符串(以空类型结尾的字符数组)以sz为前缀.这些名字可能会非常古怪.比如说:lpszFoo表示"Foo"是一个指向以空字符为结尾的字符串的长整型指针. 这种方法的优点是使人能够通过变量的名字来辨别变量的类型,而不比去查找它的定义.遗憾的是,这种方法不仅使变量名字非常绕口,而且使改变变量类型的工作变得十分艰巨.在Windows3.1中,整型变量为16为宽.如果我们在开始时采用了一个整型变量,但是在通过30---40个函数的计算之后,发现采用整型变量宽度不够,这时我们不仅要改变这个变量的类型,而且要改变这个变量在这30--40个函数中的名字. 因为不切实际,除了一些顽固的Windows程序员外已经没有人再使用"匈牙利表示法"了.毫无疑问,在某种场合它依然存在,但大部分人现在已经抛弃它了.一般而言,输入前缀是一种糟糕的想法,因为它把变量于其类型紧紧地绑在了一起. 对于30行以下的函数，匈牙利方法一般有优势。 尤其是对界面编程，有优势。 但对于有强烈的算法要求

2.1 算数运算符 算数运算符包括： + 加法运算，字符串连接运算 - 减法运算 * 乘法运算 / 除法运算 % 取模运算，两个数字相除取余数 ++ 、 -- 自增自减运算 1）在Java中进行算术运算的时候，运算符两侧的类型一致的时候， 运算的结果必须和运算的数据类型保持一致。 举例：int d = 4321 / 1000* 1000; ​ 4321 是int类型数据 ​ 1000 也是int类型数据 ​ 他们的商 也必须是int类型 ​ 4321 /1000 结果是 4 不是4.321 2）当算术运算两侧的类型不一致的时候，结果向大的类型保持。 举例：double d = 4321 / 1000.0* 1000; 代码案例 package com.itheima_01; public class Demo { public static void main(String[] args) { // 定义两个变量 int a = 3; int b = 4; System.out.println(a + b); System.out.println(a - b); System.out.println(a * b); System.out.println(a / b); System.out.println(4321 / 1000 * 1000);//4000 System.out

##《信息安全系统设计基础》第3周学习总结 ###一、三种重要的数字表示 + 1.无符号数、有符号数、浮点数 正数的原码、反码以及补码是其本身。 负数的原码是其本身，反码是对原码除符号位之外的各位取反，补码则是反码加1。 + 2.为什么用补码表示 能够统一+0和-0的表示 采用原码表示，+0的二进制表示形式为0 000 0000，而-0的二进制表示形式为1 000 0000； 采用反码表示，+0的二进制表示形式为0 000 0000，而-0的二进制表示形式为1 111 1111； 采用补码表示，+0的二进制表示形式为0 000 0000，而-0的二进制表示形式为1 111 1111+1=1 0000 0000，因为计算机会进行截断，只取低8位，所以-0的补码表示形式为0000 0000。 补码的表示范围比原码和反码表示的范围都要大。用补码能够表示的范围为-128~127，0~127分别用00000000~01111111来表示，而-127~-1则用10000001~11111111来表示，多出的10000000则用来表示-128。 对于有符号整数的运算能够把符号位同数值位为一起处理 如果把符号位单独考虑的话，CPU指令还要特意对最高位进行判断，使计算机的最底层实现变得复杂。 + 3.整数溢出漏洞 参考资料：整数溢出与程序安全 一个整数是一个固定的长度,它能存储的最大值是固定的