@ 与 .mm 是一样的运算吗？

不是的，@ 和 .mm() 是不同的运算。

@ 是 Python 3.5 引入的运算符，用于表示矩阵乘法（matrix multiplication）操作。例如，如果 A 和 B 是两个矩阵，则 A@B 就表示 A 和 B 的矩阵乘法结果。

而 .mm() 是 PyTorch 中 Tensor 类的一个方法，也用于表示矩阵乘法操作。例如，如果 A 和 B 是两个 Tensor，则 A.mm(B) 就表示 A 和 B 的矩阵乘法结果。

虽然它们都表示矩阵乘法，但是它们的使用方式和适用场景是不同的。@ 是 Python 3.5 新增的语法，只能用于 Python 3.5 及以上的版本，而 .mm() 是 PyTorch 中 Tensor 类的方法，只能用于 PyTorch 中的 Tensor 对象。此外，@ 运算符在其他语言中不一定被支持，而 .mm() 方法也不一定被其他深度学习框架支持，因此需要根据具体情况选择使用哪种运算。

相关问题

return (this.mostSigBits < val.mostSigBits ? -1 : (this.mostSigBits > val.mostSigBits ? 1 : (this.leastSigBits < val.leastSigBits ? -1 : (this.leastSigBits > val.leastSigBits ? 1 : 0))));将这个嵌套的三元运算提取到一个独立的语句中。

好的，这个嵌套的三元运算可以拆分成以下独立语句：

int result = 0;
if (this.mostSigBits < val.mostSigBits) {
    result = -1;
} else if (this.mostSigBits > val.mostSigBits) {
    result = 1;
} else {
    result = this.leastSigBits < val.leastSigBits ? -1 : (this.leastSigBits > val.leastSigBits ? 1 : 0);
}
return result;

这样就可以更加清晰地看到代码的执行流程。

指针可以直接进行运算吗？

指针可以进行运算，但是需要注意的是指针运算的结果是以指针所指向的数据类型为单位进行的。具体来说，指针可以进行以下几种运算：

1. 指针加法：可以将一个整数值加到指针上，结果是指针按照指向的数据类型大小进行偏移。例如，如果有一个int类型的指针p，可以通过p + 1来得到下一个int类型的地址。

2. 指针减法：可以将一个整数值从指针上减去，结果同样是按照指向的数据类型大小进行偏移。例如，如果有一个int类型的指针p，可以通过p - 1来得到前一个int类型的地址。

3. 指针与整数的加减法：可以将一个指针与一个整数值相加或相减，结果同样是按照指向的数据类型大小进行偏移。例如，如果有一个int类型的指针p和一个整数n，可以通过p + n来得到指针向后偏移n个int类型大小的地址。

4. 指针间的减法：可以对两个指针进行减法运算，结果表示两个指针之间相隔的元素个数。例如，如果有两个int类型的指针p和q，可以通过q - p得到p和q之间相隔的int类型元素个数。

需要注意的是，在进行指针运算时，应确保指针指向的内存是有效的，避免出现悬空指针或越界访问的情况。此外，还需要注意指针运算的结果是否符合预期，以避免出现错误。