目录一、数据类型二、整形int2.1 用途2.2 定义方式2.3 常用方法2.3.1 进制之间的转换2.3.2 数据类型转换3 类型总结三、浮点型float3.1 用途3.2 定义方式3.3 常用方法3.4 数字类型转换3.5 类型总结四、字符串类型3.1 用途3.2 定义方式3.3 优先掌握的知识点3.3.1索引取值3.3.2 索引切片3.3.3 成员运算：3.3.4 .strip()3.3.5
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2023-11-30 22:13:34
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# 实现 Python 中的 int8 补码
在计算机中，整数通常以二进制的形式存储。为了表示负数，计算机制定了补码规则，特别是在 8 位整数（int8）中，这种表示方法尤为重要。本文将带你逐步了解如何在 Python 中实现 int8 补码，下面是整个流程的概述。
## 过程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解原码、反码和补码的概念 |
|
# Python中的int8类型：深度剖析与实例
在Python编程中，我们经常遇到各类数据类型。其中，整数类型是最基础的类型之一。虽然Python原生支持多种整数类型，但在进行特定应用时，有时我们需要更为精确和高效的数值表示。例如，`int8`就是一种以8位二进制数表示的整数类型。本文将详细介绍`int8`的概念、应用场景，并附上代码示例和可视化图表，以帮助理解。
## 什么是int8
`
原创
2024-10-27 04:47:20
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咱们接着上篇的语法学习，继续了解学习Python基础语法。数据类型大体上把Python中的数据类型分为如下几类：Number（数字），String（字符串）、List（列表）、Dictionary（字典）、Bool（布尔）。由于Python中认为所有的东西都是对象，所以Python不用像其它一些高级语言那样主动声明一个变量的类型。 #整型
i = 100
print(i)
#浮点型
f = 3.
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2024-09-24 20:12:20
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本文主要是使用Python做一些简单小工具，打印输出即可；本文涉及到的小工具有字符串大小写转换、字符串统计、编解码、MD5加密等等；文章内容通俗易懂，适合刚入门Python练习基础知识；文章中使用到了Python的标准输入输出、字符串基本操作、unittest框架基本使用、方法和类的使用等；写作思路是先大概介绍每个小工具的实现思路，然后写一点部分代码，最后会把所有小工具整合在一起运行。字符串大小写
Low Precision Inference现有的深度学习框架 比如：TensorFlow，pytorch，Caffe， MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用 float 32（Full Precise ，简称FP32）的数据精度来表示，权值、偏置、激活值等。但是如果一个网络很深的话，比如像VGG，ResNet这种，网络参数是极其多的，计算量就更多了（比如VGG 19.6 bi
8 PyTorch训练技巧8.1 模型保存与加载模型保存与加载，就是序列化与反序列化，将模型持久化保存torch.save()功能：模型保存，即序列化参数说明：obj：对象f：输出路径torch.load()功能：模型加载，即反序列化参数说明：f：文件路径map_location：指定存放位置，cpu or gpu模型保存的两种方法：官方推荐方法2：方法2比方法1速度快，但方法2只保存了模型参数，
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2024-01-06 21:25:15
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python基本数据类型及内置方法一、int类型age = 18 # age = int(18)类型转换：
纯数字的字符串转换成整型：
res = int('111000222')
print(res,type(res))10进制转换二进制、八进制及十六进制
# 10进制 -> 二进制
# 11 - > 1011
# 1011-> 8+2+1
# print(bin(11))
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2023-08-26 23:12:34
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# 实现 "redis中 int4 int8" 的步骤
## 1. 确定 Redis 中的数据类型
在 Redis 中，整数可以使用两种数据类型来表示：int4 和 int8。int4 使用 32 位来存储整数，而 int8 使用 64 位来存储整数。因此，我们需要确定要存储的整数范围来选择适合的数据类型。
## 2. 创建 Redis 连接
首先，我们需要创建一个 Redis 连接，以便与
原创
2023-09-10 07:28:05
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# Java中的Int8数据类型详解
Int8是Java中的一种基本数据类型，用于表示8位的整数。在本文中，我们将深入探讨Int8的特性、用法和代码示例。
## Int8的特性
Int8是Java中的一个基本数据类型，它占用8个比特位（或1个字节），可以表示的范围为-128到127。Int8类型的变量通常用于存储小的整数值，因为它只占用很少的内存空间。
Int8具有以下特点：
- 取值范围
原创
2023-09-17 04:52:55
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1 背景1.1 行业背景 尽管模型size在不断地压缩，但是其计算量通常还是有一两百MFLOPS的样子，这个计算量对于目前的移动端CPU算力来说，还是有点吃力的，因此模型端做了最大的努力，我们移动端也要不甘示弱努力加油啊！
# 用PyTorch实现INT8量化的完整指南
## 引言
随着深度学习模型的复杂性增加，模型的大小和计算需求也逐渐上升。为了解决这个问题，量化（Quantization）技术应运而生，尤其是INT8量化，它可以显著减少模型大小并加快推理速度。本文将指导你使用PyTorch实现INT8量化，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概览
首先，我们将展示实现INT8量化的流程，您可以参考下面的步
原理为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit)将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e38].
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2024-04-29 08:52:38
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# Python bool转int8实现教程
## 引言
在Python编程中，经常会遇到需要将布尔值（bool）转换为8位有符号整数（int8）的情况。在本教程中，我将指导你经过一系列步骤来实现这个转换过程。我们将使用Python的内置函数和一些基本的位运算来完成这个任务。
## 整体流程
下面是整个过程的步骤概览，我们将根据这个流程逐步进行代码实现。
**步骤概览：**
1. 导入`n
原创
2023-11-26 11:05:02
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# Python 数组转为 int8 的完整指南
在数据处理和机器学习中，经常需要将数组转换为不同的格式。在 Python 中，如果想将一个数组转换为 `int8` 类型，通常可以使用 NumPy 库来实现。接下来，我们将简要介绍将 Python 数组转换为 `int8` 的整个流程，并逐步详细说明每一步所需的代码。
## 流程概述
以下是将 Python 数组转换为 `int8` 的步骤：
# Python 读 bin int8 数据类型的科普文章
在数据科学、机器学习以及底层编程中，我们经常会遇到二进制（Binary）数据的处理，其中包括各种数据类型。本文将重点探讨在Python中如何读取二进制文件中的 `int8` 数据类型，同时通过实际的代码示例来加深理解。我们还将结合数据可视化，使用饼状图和状态图来展示相关概念。
## 什么是 `int8` 数据类型？
`int8` 是
原创
2024-08-25 04:37:14
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在这篇博文中，我将记录如何在 Python 中实现 `unsigned __int8` 类型，这主要是为了处理无符号的 8 位整数。这种数据类型在多种情况下都非常有用，特别是在处理二进制数据和图像处理时。以下是我的整理过程。
## 背景描述
`unsigned __int8` 是一种无符号的 8 位整数类型，它的取值范围从 0 到 255。在 Python 中，没有直接的 `unsigned
最近刷题的时候遇到一个基础题，就是将16进制数转为8进制数。咋一看极其简单，用二进制做中介即可，简单规划了一下就开始动手了。 问题描述 给定n个十六进制正整数，输出它们对应的八进制数。输入格式 输入的第一行为一个正整数n （1<=n<=10）。 接下来n行，每行一个由0~9、大写字母A~F组成的字符串，表示要转换的十六进制正整数，每
# Python int8 转 int4
## 引言
在Python中，整型(int)是一种常用的数据类型，它可以表示整数。有时候，我们需要将一个int8类型的整数转换为int4类型的整数。本文将教你如何实现这个转换。
## 流程
下面是完成这个任务的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 将int8转换为二进制数 |
| 2 | 截取二进制数的低4位 |
原创
2023-07-21 01:08:49
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# 量化 Python int32 和 int8
## 引言
在编程中，我们经常需要处理不同类型和大小的数据。在 Python 中，整数是一种常用的数据类型，可以表示整数值。Python 中的整数类型有不同的大小，包括 int32 和 int8。在本文中，我们将探讨这两种整数类型，了解它们的区别以及如何在 Python 中进行量化。
## 什么是 int32 和 int8？
int32 是指一
原创
2023-10-15 13:28:46
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