Lua中关于求模与求余的区别介绍

我觉得很多人搞不清楚这两个概念的区别,刚好在翻译lua手册时遇到%与math.fmod这两个操作,顺便做一下说明吧. 求模与求余的区别. 假设对a与b两个整数做求模或求余操作.那么第一步是先求整数商c,即a / b的值,第二步是计算模或余数:a - c * b.求模与求余的区别在于怎么处理a / b的值. 求模运算时,a / b的结果向无穷小方向舍入,求余运算时a / b的结果向0方向舍入. 因此,求模时结果的符号与b一致,求余时结果的符号与a一致. 在Lua中4%(-3)等于-2,由此可以看出

取模与取余的区别 对于整型数a,b来说,取模运算或者求余运算的方法都是: 1.求 整数商: c = a/b; 2.计算模或者余数: r = a - c * b 求模运算和求余运算在第一步不同: 取余运算在取c的值时,向0 方向舍入(fix()函数):而取模运算在计算c的值时,向负无穷方向舍入(floor()函数). 例如计算:-7 Mod 4 那么:a = -7:b = 4: 第一步:求整数商c,如进行求模运算c = -2(向负无穷方向舍入),求余c = -1(向0方向舍入): 第二步:计算模和

前言 昨天突然有新来的同事问我这个@id 和@+id 的区别 ,为什么 我们的项目都是@id 自己新增的ui 使用的@+id 这里说下我的简单的回复项目是维护的之前的是为了统一管理使用了@id  方便修改 ,因为在ids.xml 里面有引用,@+id 是新增了,没有那样写,感觉有点麻烦,不过为了统一最后自己又修改为了@id,可能这些说的有些模糊 ,下面是自己整理的一些 知识,方便查找 首先我们需要知道我们平时使用的id 是int 类型的 1 @+id : 我们经常使用的当修改完某个布局文件并保存

结论: copy复制会比等号复制慢.但是copy复制为值复制,改变原切片的值不会影响新切片.而等号复制为指针复制,改变原切片或新切片都会对另一个产生影响. 测试复制速度: func TestArr1(t *testing.T) { var a []int for i := 0; i < 100000000; i++ { a = append(a, i) } start := time.Now().UnixNano() var b = make([]int, 1000000) copy(b, a)

PHP数组合并两种方法及区别 如果是关联数组,如下: 复制代码 代码如下: $a = array( 'where' => 'uid=1', 'order' => 'uid', ); $b = array( 'where' => 'uid=2', 'order' => 'uid desc', ); 1. array_merge,如果两个数组存在相同的key,后面的一个会覆盖前面的 复制代码 代码如下: <?php $c = array_merge($a, $b); var_ex

JQuery 提供了两种方式来阻止事件冒泡. 方式一:event.stopPropagation(); 复制代码 代码如下: $("#div1").mousedown(function(event){ event.stopPropagation(); }); 方式二:return false; 复制代码 代码如下: $("#div1").mousedown(function(event){ return false; }); 但是这两种方式是有区别的.return

当我在工作中使用lua进行开发时,发现在lua中有4种方式遍历一个table,当然,从本质上来说其实都一样,只是形式不同,这四种方式分别是: 复制代码 代码如下: for key, value in pairs(tbtest) do      XXX  end   for key, value in ipairs(tbtest) do      XXX  end   for i=1, #(tbtest) do      XXX  end   for i=1, table.maxn(tbtest)

pytorch中自定义backward()函数.在图像处理过程中,我们有时候会使用自己定义的算法处理图像,这些算法多是基于numpy或者scipy等包. 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中,能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢.下面的代码展示了这个功能` import torch import numpy as np from PIL import Image from torch.autograd import gradcheck class Bicu