本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉. 首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到: https://github.com/guojun007/sbx_cross #!/usr/bin/env python #encoding:UTF-8 import numpy as np import random """ SBX 模拟二进制交叉 输入: population 种群矩阵 alfa 交叉概率 numRangeList 决策

int和float都是4字节32位表示形式.为什么float的范围大于int? float精度为6-7位.1.66*10^10的数字结果并不是166 0000 0000 指数越大,误差越大. 这些问题,都是浮点数的存储方式造成的. float和double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的,float遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53. 无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分: 符号位(Sign) : 0代表正,1代表为负 指数位(Exponent):

今天一个案子,用户反映数量差异明明是 2.0-1.8,显示的结果却为0.20000005,就自己写了段方法测试了一下:package test1;public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) { Float xx = 2.0f; Float yy = 1.8f; Float tt = xx - yy; System.out.println("tttttt-----" + tt);

1.JavaScript的数据类型 A.原始类型:包含数值.字符串.布尔值.空值(null)和未定义值(undefined). Js原始类型均为不可改变类型.对不可变类型调用任何自带方法都不会改变原始值,除非重新赋值.例如: var s="Hello,World"; s.toUpperCase();//将字串全部大写 console.log("s的值为:"+s); 在Firefox Firebug控制台内执行结果为: B.对象类型:对象为Js类的实例,使用“构造函数

原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_827d041701017ctm.html 问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用.为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果

笔试题: #include <iostream>#include <stdio.h>#include <string.h>#include <conio.h>using namespace std; int main(){ float a = 1.0f; cout << sizeof(int) <<endl;//4 cout << sizeof(float) <<endl;//4 cout << (

问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 现在我们就详细剖析一下浮点型运算为什么会造成精度丢失? 1.小数的二进制表示问题 首先我们要搞清楚下面两个问题: (1)  十进制整数如何转化为二进制数 算法很简单.举个例子,11表示成二进制数: 11/2=5   余   1 5/2=2   余   1 2/2=1   余   0 1/2=0   余   1 0结束         11二进制表示为(从下往上):1011 这里提一点:只要遇到除以后的结果为0了

将一个float型转化为内存存储格式的步骤为: (1)先将这个实数的绝对值化为二进制格式. (2)将这个二进制格式实数的小数点左移或右移n位,直到小数点移动到第一个有效数字的右边. (3)从小数点右边第一位开始数出二十三位数字放入第22到第0位. (4)如果实数是正的,则在第31位放入“0”,否则放入“1”. (5)如果n 是左移得到的,说明指数是正的,第30位放入“1”.如果n是右移得到的或n=0,则第30位放入“0”. (6)如果n是左移得到的,则将n减去1后化为二进制,并在左边加“0”补足

#include <iostream>#include <stdio.h>#include <string.h>#include <conio.h>using namespace std; int main(){float a = 1.0f; cout << sizeof(int) <<endl;//4cout << sizeof(float) <<endl;//4 cout << (int)a &

问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用. 为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果. 导致此行为的原因是下面之一: 十进制数的二进制表示形式可能不精确. 使用的数字之间类型不匹配(例如,混合使用浮

转自: [解惑]剖析float型的内存存储和精度丢失问题 1.小数的二进制表示问题 首先我们要搞清楚下面两个问题: (1)  十进制整数如何转化为二进制数 算法很简单.举个例子,11表示成二进制数: 11/2=5   余   1 5/2=2   余   1 2/2=1   余   0 1/2=0   余   1 0   结束 所以:11二进制表示为(从下往上):1011 这里提一点:只要遇到除以后的结果为0了就结束了,大家想一想,所有的整数除以2是不是一定能够最终得到0.换句话说,所有的整数转变

java用double和float进行小数计算精度不准确 大多数情况下,使用double和float计算的结果是准确的,但是在一些精度要求很高的系统中或者已知的小数计算得到的结果会不准确,这种问题是非常严重的. <Effective Java>中提到一个原则,那就是float和double只能用来作科学计算或者是工程计算,但在商业计算中我们要用java.math.BigDecimal,通过使用BigDecimal类可以解决上述问题,java的设计者给编程人员提供了一个很有用的类BigDecim

package test1; public class Test2 { /*** @param args*/public static void main(String[] args) {   Float xx = 2.0f;   Float yy = 1.8f;   Float tt = xx - yy;   System.out.println("tttttt-----" + tt); } } 果然输出结果是: tttttt-----0.20000005 再测试了几个float类型

在C++里,实数(float)是用四个字节即三十二位二进制位来存储的.其中有1位符号位,8位指数位和23位有效数字位.实际上有效数字位是24位,因为第一位有效数字总是"1",不必存储. 有效数字位是一个二进制纯小数.8位指数位中第一位是符号位,这符号位和一般的符号位不同,它用"1"代表正,用"0"代表负.整个实数的符号位用"1"代表负,"0"代表正. 在这存储实数的四个字节中,将最高地址字节的最高位编号为3

问题:将一个String类型的小数拆分为整数部分和小数部分,如9.9拆分为9和0.9 1.将小数的整数和小数部分拆分开 public float numberSub(String totalMoney){ float moneyFloat=Float.parseFloat(totalMoney); System.out.println("moneyFloat="+moneyFloat); int moneyInteger=(int) moneyFloat; System.out.pri

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

系统学习机器学习之神经网络(三)--GA神经网络与小波神经网络WNN 2017年01月09日 09:45:26 Eason.wxd 阅读数 14135更多 分类专栏: 机器学习   1 遗传算法1.1 遗传算法简介:遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随 机化搜索方法.它是由美国的 J.Holland 教授 1975 年首先提出,其主要特点是直接对结构对 象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定:具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力: 采用概率化的寻优方法

(int)a.&a.(int)&a.(int&)a的区别,很偏僻的题 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <conio.h> using namespace std; int main() { float a = 1.0f; cout << sizeof(int) <<endl;//4 cout <<

写在前面   此系列是本人一个字一个字码出来的,包括示例和实验截图.本人非计算机专业,可能对本教程涉及的事物没有了解的足够深入,如有错误,欢迎批评指正. 如有好的建议,欢迎反馈.码字不易,如果本篇文章有帮助你的,如有闲钱,可以打赏支持我的创作.如想转载,请把我的转载信息附在文章后面,并声明我的个人信息和本人博客地址即可,但必须事先通知我. 你如果是从中间插过来看的,请仔细阅读(一)羽夏看C语言--简述 ,方便学习本教程.本篇是C番外篇,会将零碎的东西重新集合起来介绍,可能会与前面有些重复或重合.

现在我们就详细剖析一下浮点型运算为什么会造成精度丢失? 1.小数的二进制表示问题 首先我们要搞清楚下面两个问题: (1)  十进制整数如何转化为二进制数 算法很简单.举个例子,11表示成二进制数: 11/2=5   余   1 5/2=2   余   1 2/2=1   余   0 1/2=0   余   1 0结束         11二进制表示为(从下往上):1011 这里提一点:只要遇到除以后的结果为0了就结束了,大家想一想,所有的整数除以2是不是一定能够最终得到0.换句话说,所有的整数转