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2025年9月24日
4.5.7 PIPE 各阶段的实现
摘要: 目录P309 P309 这里最后一段话的意思就是取值阶段取出的指令可能会导致异常,一方面是由于指令的地址越界了,或者指令本身不合法,或者指令是halt指令,另一方面是由于指令所要访问的数据的地址越界了
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posted @ 2025-09-24 10:23 最爱丁珰
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2025年9月22日
第二章习题
摘要: 完备归纳法需要画出真值表,这里省略,直接列出每一个检验的式子 (T2)\(X + 1 = 1\) 当\(X = 0\)时:\(0 + 1 = 1\)(成立) 当\(X = 1\)时:\(1 + 1 = 1\)(成立) 因此,\(X + 1 = 1\)得证。 (T2D)\(X \cdot 0 = 0\
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posted @ 2025-09-22 15:23 最爱丁珰
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MLLM初步调研
摘要: 架构 典型的MLLM通常由三个模块构成:预训练模态编码器(Modality encoder)、预训练语言模型(Pre-trained LLM)以及连接这些模块的模态接口(Modality interface) Modality encoder就像人类的眼睛/耳朵,负责接收并预处理光学/声学信号;而P
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posted @ 2025-09-22 15:07 最爱丁珰
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2025年9月14日
快速利用AI读论文
摘要: 使用Gemini 2.5 Pro,每天可以有五次请求 提示词如下 **Role:** You are a senior researcher in the field of artificial intelligence. You excel at interpreting cutting-edge
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posted @ 2025-09-14 21:53 最爱丁珰
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3 线性模型
摘要: 目录P22 P22 复习一下: 假设同类别之间的数据是比较相似的,所以在空间里,同类别的数据是挨在一起的。那么假设现在有一个超平面去进行二分类,由于一个类别的数量多得多而且两个类别的权重是一样的,于是超平面就可以把很多少数类分为正数类而且损失函数的值要下降(看P12,假设正类是多数类,负类是少数类,
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posted @ 2025-09-14 09:02 最爱丁珰
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2025年9月13日
2 模型评估与选择
摘要: 目录P18P23P25 P18 可以好好想一下ROC曲线是如何形成的:我们设置不同的二分类的阈值,就会有不同的(TPR,FPR)对;如果我们将所有数据按照其置信度从大到小排序,然后让阈值逐渐减小,并在ROC曲线上进行描点,那么我们可以发现,如果遇到一个正例,那么当前点会竖直向上走\(\frac{1}
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posted @ 2025-09-13 23:49 最爱丁珰
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2025年9月10日
第一章习题
摘要: (1) \((25.8125)_{10}=(11001.1101)_2=(31.64)_8=(19.D)_{16}\) (2) \((101101.011)_{2}=(45.375)_{10}=(55.3)_8=(2D.6)_{16}=(0100 0101.0011 0111 0101)_{8421
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posted @ 2025-09-10 23:17 最爱丁珰
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2025年9月1日
2.4.3 数字示例
摘要: 目录P82 P82 在这一页的最后那个过程,我们似乎认为任何一个整数都可以转换成浮点数而不会丢失精度。实际上不是的,因为当整数比较大的时候,需要的阶码和尾数就很大了,会超过float和double可以表示的范围(比如练习题2.49)
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posted @ 2025-09-01 08:51 最爱丁珰
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2.3.5 补码乘法
摘要: 目录P68 P68 在图2-27中,为什么无符号数的二进制相乘等于\(x\cdot y\)的二进制,而补码这三行就不一定?这是因为补码是人为规定的一种表示方法,不一定符合数的运算逻辑;而无符号数的本质实际上就是十进制数的二进制表示,无论是十进制数相乘还是二进制数相乘,最后得到的结果都是一样的;但是补
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posted @ 2025-09-01 08:22 最爱丁珰
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2025年8月31日
2.3.2 补码加法
摘要: 目录P63 P63 推导上面那一段话说的是如果有一对位级表示一模一样的数相加,无论是按照有符号整数相加还是按照无符号整数相加,最后得到的结果的位级表示都是一样的,只不过去解释这个一样的位级表示是按照不同的方式解释的
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posted @ 2025-08-31 22:40 最爱丁珰
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