如何使用 g++ 生成确定性二进制输出?
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以独特且确定的方式将两个整数映射为一个
想象两个正整数 A 和 B.我想将这两个组合成一个整数 C. 不能有其他整数 D 和 E 与 C 结合.所以将它们与加法运算符结合起来是行不通的.例如 30 + 10 = 40 = 40 + 0 = 39 + 1串联也不起作用.例如“31"+“2"=312=“3"+“12" 这种组合运算也应该是确定性的(总是在相同的输入下产生相同的结果)并且应该总是在整数的正侧或负侧产生一个整数.
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具有一定确定性的 member/2 代码
如何对最后一个具有确定性的成员/2 进行编码元素.目前我正在使用: 成员(X，[X|_]).成员(X，[_|Y]):-成员(X，Y). 当我查询以下内容时: ?- 成员(X，[1,2]).X = 1;X = 2;不 解释器在返回 2 后继续搜索，因为还有一个选择点.我如何实现 member/2这样就不会再发生了? 但是 member/2 的完整语义应该被保留，即答案如: ?- m
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如何使浮点计算具有确定性?
浮点计算在处理器上既不关联也不分布.所以， (a + b) + c 不等于 a + (b + c) and a * (b + c) 不等于 a * b + a * c 是否有任何方法可以执行不会给出不同结果的确定性浮点计算.当然，这在单处理器上是确定性的，但在多线程程序中，如果线程相加，例如，它就不是确定性的，因为线程可能存在不同的交错. 所以我的问题是，如何在多线程程序中
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PyTorch 中的重现性和性能
文档 指出: 确定性模式可能会对性能产生影响，具体取决于您的模型. 我的问题是，这里的性能是什么意思.处理速度或模型质量(即最小损失)?换句话说，当设置手动种子并使模型以确定性方式执行时，这是否会导致在找到最小损失之前的训练时间更长，或者最小损失是否比模型非确定性时更糟糕? 为了完整起见，我通过设置所有这些属性手动使模型具有确定性: def set_seed(seed):tor
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C#中静态类初始化的顺序是确定性的吗?
我已经做了一些搜索，我认为以下代码可以保证产生输出: B.X = 7B.X = 0A.X = 1A = 1，B = 0 静态类B{公共静态 int X = 7;静态 B() {Console.WriteLine("B.X = " + X);X = A.X;Console.WriteLine("B.X = " + X);}}静态A类{公共静态 int X = B.X + 1;静态 A() {Co
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是否有类似于 DETERMINISTIC 的 PL/SQL pragma，但仅针对单个 SQL SELECT 的范围?
在 SQL SELECT 语句中，我想执行一个对该 SELECT 语句的范围具有确定性的函数(或者事务也可以): 从 t 中选择 t.x, t.y, my_function(t.x) t.x 的许多值是相同的，因此 Oracle 可以省略一次又一次地调用相同的函数，以加快速度.但是，如果我将该函数标记为 DETERMINISTIC，则结果可能会在多次执行此查询之间缓存.之所以不能使用DETER
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以唯一且确定性的方式将两个整数映射为一个
想象两个正整数 A 和 B.我想将这两个组合成一个整数 C. 不能有其他整数 D 和 E 组合成 C.所以将它们与加法运算符结合起来是行不通的.例如 30 + 10 = 40 = 40 + 0 = 39 + 1串联也不起作用.例如 "31" + "2" = 312 = "3" + "12" 这个组合操作也应该是确定性的(总是在相同的输入下产生相同的结果)并且应该总是在整数的正侧或负侧产
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Prolog 中“半身"的概念已经解决了吗?
作为 Prolog 的新手，我遇到了一个非常有趣的讨论 发生在 2012 年末.我注意到当时有两种概念Prolog 社区中的“半身"，即: 最多成功一次的计算. 一种计算，一旦成功，就不会留下任何选择点. 很明显，第二个意味着第一个，但反之则不然. 阅读线程，我明白第一个是Neumerkel 博士的概念，其次是 Drs.Wielemaker、O'Keefe 和其他人. 谷
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Dijkstra 算法是确定性的吗?
我认为 Dijkstra 的算法是确定的，因此如果您选择相同的起始顶点，您将获得相同的结果(到每个其他顶点的距离相同).但我不认为它是确定性的(它为每个操作定义了以下操作)，因为这意味着它首先不必搜索最短距离. 我说得对吗?如果我错了，请您解释一下为什么它是确定性的，并举例说明? 解决方案 我不确定确定性有一个通用的定义，但维基百科 将其定义为... ...一种算法，给定特定输
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从给定的种子在 C++ 中生成相同的随机数序列
我正在使用 mt19937 从给定的种子中生成一个随机字符串，如下所示: std::string StringUtils::randstring(size_t 长度, uint64_t 种子) {静态自动&chrs = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";thread_local 静态 std::mt19937 rg(种子)；thread_local 静态 std::uni
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IEEE 754-2008是确定性的吗?
如果我从相同的值开始，并且对双精度64位IEEE 754-2008值执行相同的原始操作(加法，乘法，比较等)，我将获得与基础无关的相同结果机器? 更具体地说:由于 ECMAScript 2015 指定了一个数字值是 与双精度64位二进制文件对应的原始值格式IEEE 754-2008值 我能得出这样的结论吗:相同的操作会在不依赖于环境的情况下产生相同的结果吗? 解决方案
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确定性浮点和.NET
如何保证.NET应用程序(例如C#)中的浮点计算始终产生相同的位精确结果?特别是在使用不同版本的.NET并在不同平台(x86与x86_64)上运行时.浮点运算的错误并不重要. 在Java中，我将使用strictfp.在C/C ++和其他低级语言中，此问题基本上是通过访问FPU/SSE控制寄存器来解决的，但在.NET中可能是不可能的. 即使通过FPU控制寄存器的控制，.NET的JIT也会
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Prolog中的"semidet"概念是否已解决?
成为Prolog的新手，我遇到了一个非常有趣的 博士Neumerkel说(在此引用谓词 call_semidet ): 实施可能会有所改善，但在进行优化和标记实际含义需要解决. 那么，含义已经解决了吗? "det"怎么样? 习惯上根据谓词的数量对谓词进行分类解决方案.根据 SWI-Prolog的定义(见下文)，"det'可以充分发挥作用非确定性(例如并行)计算，只要它承诺
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用(encryption_type ='DETERMINISTIC'xxx)加密的数据类型nvarchar(max)在等于运算符中不兼容
var countryCode = new SqlParameter("@countryCode", SqlDbType.VarBinary); var byteArray = Encoding.UTF8.GetBytes(dto.Country); countryCode.Value = byteArray; var country = new SqlParameter("@country",
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在使用Python中的random.Random(0)保持模拟确定性方面存在问题
我在python中进行了非常大的模拟，其中包含许多模块.我调用了许多随机函数.为了保持相同的随机结果，我有一个变量keep_seed_random. 如此: import random keep_seed_random = True if keep_seed_random is False: fixed_seed = random.Random(0) else: f
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如何将这种不确定性的XML模式重写为确定性的?
为什么这是不确定性以及如何解决?
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如何在GPU上的TensorFlow中创建具有确定性操作的CNN？
因此，我意识到TensorFlow中存在不确定性的操作后，请参阅以下问题：，我想知道： 我如何使用以下方法构建卷积神经网络： TensorFlow版本1.1.0 CUDA版本8.0，V8.0.61 cuDNN 5.1.10 在GPU上运行 仅使用确定性操作？ 解决方案 直到cuDNN上的每个操作都不完全是确定性的，您才能这样做。 而且，即使在GPU上移动了每个操作
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为什么在SQL Server 2008中[日期] +([时间]-[偏移量])是不确定的?
我正在为IIS日志表执行以下操作: ALTER TABLE [W3CLog] ADD [LogTime] AS [date] + ([time] - '1900-01-01') PERSISTED 但是，SQL Server 2008告诉我: Computed column 'LogTime' in table 'W3CLog' cannot be persisted becaus
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有什么方法可以使此UDF具有确定性吗?
我仅仅因为DB_NAME()不是确定性的，所以我认为这不是确定性的吗?如果DB_NAME()不是确定性的，为什么它不是确定性的? ALTER FUNCTION [TheSchema].[udf_IS_PRODUCTION] () RETURNS bit WITH SCHEMABINDING AS BEGIN RETURN CASE WHEN DB_NAME(
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