ivy__w: 请问下把代码改为您文中写的之后报错 tensorflow 中的 disable_resource_variables 函数（位于 D:\Users\anaconda\envs\randlanet\lib\site-packages\tensorflow\python\compat\v2_compat.py 文件的第 96 行）已被弃用，将来会被移除，并给出了更新的指导说明，即长期来看不支持非资源变量。是为什么呀？要怎么解决才行？

Laughing Man.: 个人见解是：计算机在最开始计算 多词相邻概率 （包括 n=2 ,n = 3 ,n = 4）的过程是相互独立的 ，就是计算机分别及计算以上三者并存储 ，这样考虑根据排列组合的理解就变成了 10万*10万 ， 10万*10万*10万 ，10万* 10万*10万*10万(因为可能存在相同的词语相邻) ，所以最后的大小就是 10**2 + 10**3 +10**4 你的理解是在语料库已经建立完毕的情况下 ，对一条特定的语句需要用到的 相邻概率 的数量（只有在这种情况下，才会考虑词语已经使用过的情况）

做而论道_CS: 求负数 (X < 0) 的 n 位补码，公式是： 　[ X ]补 ＝ 2^n － | X | －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 按照公式来求补码，是非常简单的事。 　根本也不涉及什么：符号位原码反码取反加一。 例：－31 的八位补码是多少？ 解： 2^8 － |－31 | 　= 256 － 31 = 225 = 1110 0001 (二进制) 这不就求出来了嘛！ 但是，有人偏要找麻烦，鼓吹什么 “取反加一” ！ 那就慢慢算吧。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 先看，2^n 的二进制，是多少呢？ 　是：111 ... 1 + 1。 （共有 n 个 1，后面再加上一个 1。） 再看，| X | 的二进制，又是多少呢？ 取绝对值后，就是 n 位的正数。 可写成：| X | = 0xx ... x。 　（共有 n－1 个 x 。） 其中的 x，是一位二进制数，即 0 或 1。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 所以，公式 2^n － | X | 的二进制形式，就是： 　　111 ... 1 ＋ 1 － 0xx ... x 。 此公式，还可以改写为以下两种形式： 　（111 ... 1 － 0xx ... x）＋ 1　　　（1） 　　111 ... 1 －（0xx ... x － 1）　　（2） 由小学所学的知识，可知： 　方程(1) 和方程(2)，是等效的。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 另外：1 － 0 ＝ 1、1 － 1 ＝ 0。 因此：1 － x，　就是对 x 取反。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 那么，方程 (1)，就是：先取反、后加一； 　而，方程 (2)，就是：先减一、后取反。 至此，就证明了： 　取反加一、减一取反，功能是相同的。 证明这个命题，只需用到小学的知识。 　根本就不用：原码反码这些乱七八糟的事！

做而论道_CS: 先减1后取反、先取反后加1，确实是一样的。 但是，证明方法、过程，却不是你写的这些。

做而论道_CS: 则有［X］原=［［X］补］补 －－－－－－－－－－－－－－－ 补码的补码，就是原码！ 你这么说，就表现出： 　你的基本概念，不清！ 给定一个数值（X = ± N），才能求其补码：[X]补。 给你一个补码，也没有正负号了，你怎么能求补码！ 如果说： 　取反加一，再取反加一，可得到原来的代码。 这还有点靠谱。