在处理四舍五入时,相信大部分人会使用math.round函数(不同的语言应该都有).有没有考虑过,这个函数是不是自己所需要的? po主碰到的问题是用来计算平均分.有个顶真的学生反映,明明是86.5,怎么显示86.经查,问题为使用round函数,86.5舍入后为86.以下转自百度百科: 银行家舍入 据 说大部分的编程软件都使用的是这种方法,也算是一种国际标准. 所谓银行家舍入法,其实质是一种四舍六入五取偶(又称四舍六入五留双)法.其规则是:当舍去位的数值小于5时,直接舍去该位:当舍去位的数值大于等

#include<stdio.h> #define PNUMBER 5//进程个数 #define SNUMBER 3//资源种类个数 //资源的种类,三种 char stype[SNUMBER]={'A','B','C'}; //各种资源的总数量,a种资源总10,b种资源总5,c种资源总7 ,,}; //每个进程对应的完成进程需要的各种类型的资源需求量,静态值 ,,},{,,},{,,},{,,},{,,}}; //每个进程已经分配的资源情况,动态值 ,,},{,,},{,,},{,,},{

最近在产品开发过程中遇到一个问题,就是在对数值进行截取,例如说保留两位小数时,最终得到的结果跟预期的在某些情况下会产生差异,这个差异的表现就是最后一位与预期的不一致,也就是说在"四舍五入"上出现了问题.所以,专门抽时间看了一下. 首先,我们需要确认一下舍入的规则,按照我们上小学的时候所学应该是"四舍五入",也就是要保留的那一位之后的一位上的数字,如果是4就直接舍掉,如果是5,则在最后一位上加1.虽然简单,但还是举个例子. 例1(保留2位小数): 1.234 ->

在学习python的时候,遇见了一个颠覆了我传统观念的四舍五入. 看下面,round()的结果和我们以前根深蒂固的四舍五入是不同的. >>> round(0.5) 0 >>> round(1.5) 2 >>> round(1.4) 1 >>> round(1.6) 2 >>> round(2.4) 2 >>> round(2.5) 2 >>> round(2.6) 3 >&g

1.算法流程图 (1)    void Init() 此函数是初始化函数,用来给fail数组和goto数组初始化值. (2)    void GotoFunction(string x) 这个函数的作用是生成有限自动机状态转移图. (3) void FailFunction(int target,int k) 这是fail函数,核心内容是求出每个状态的fail值. (4) void UpdateOutput() 这是update输出函数.其作用是更新每个状态的输出值. (5)void Check

这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有

1. 简介 TLD目标跟踪算法是Tracking-Learning-Detection算法的简称.这个视频跟踪算法框架由英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal提出.TLD将传统的视频跟踪算法的跟踪模块(Tracker)与检测模块(Detector)结合起来,同时加入了学习(Learning)的过程,使得跟踪的效果更佳稳定.可靠.目前算法作者Zdenek Kalal已经拿着这个算法开了公司,最新的版本已经更新到TLD 2.1.在github上作者给出了TLD源码的1.0版本.作者的

作者:吴香伟 发表于 2014/09/05 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分,数据分布算法至少要考虑以下三个因素: 1) 故障域隔离.同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险: 2) 负载均衡.数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲部分节点超载,从而影响系统性能: 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量.当节点离开时,最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移到其它

DFP算法是本科数学系中最优化方法的知识,也是无约束最优化方法中非常重要的两个拟Newton算法之一,上一周写了一周的数学软件课程论文,姑且将DFP算法的实现细节贴出来分享给学弟学妹参考吧,由于博客不支持数学公式,所以就不累述算法原理及推导公式了. DFP算法流程图 先给出DFP算法迭代流程图,总体上是拟Newton方法的通用迭代步骤,唯独在校正公式的地方有所区别. MATLAB实现DFP 基于此图便可以设计DFP算法的MATLAB程序: 对分法及加步探索法的实现 首先由于DFP算法中需要利用一

粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法.它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优.粒子群算法与其他现代优化方法相比的一个明显特色就是所需要调整的参数很少.简单易行,收敛速度快,已成为现代优化方法领域研究的热点. 粒子群算法的基本思想 设想这样一个场景:

1. 与K-均值算法的比较 –K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISODATA算法则更加灵活: –从算法角度看, ISODATA算法与K-均值算法相似,聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的: –ISODATA算法加入了一些试探步骤,并且可以结合成人机交互的结构,使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类.   2. ISODATA算法基本步骤和思路 (1)  选择某些初始值.可选不同的参数指标,也可在迭代过程中人为修改,以将N个模式样本按指标分配到各个聚类中心中去. (2) 

基于视觉信息的网页分块算法(VIPS) - yysdsyl的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 于视觉信息的网页分块算法(VIPS) 2012-07-29 15:22 1233人阅读 评论(1) 收藏 举报 算法webhtml VIPS: a Vision-based Page Segmentation Algorithm.pdf下载            这篇论文的主要思想:            从人类的角度来看,当一个用户观察web页面的时候,它总是会自然而然的把一个语义块作为一个单

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

转自于:http://www.cnblogs.com/shanno/p/3958298.html?utm_source=tuicool 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分,数据分布算法至少要考虑以下三个因素: 1) 故障域隔离.同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险: 2) 负载均衡.数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲部分节点超载,从而影响系统性能: 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量.当节点离开时,最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean

  1.理论概述 1.1.TSP问题 旅行商问题,即TSP问题(旅行推销员问题.货郎担问题),是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值.TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NP计算复杂性,迄今为止,这类问题中没有一个找到有效解决算法,因此我们经常用一些近似求解算法,遗传算法.蚁群算法.粒子群算法等等. 1.2.蚁群算法 蚁

摘要:本文讲解二维码纠错码字生成使用到的数学数论基础知识,伽罗瓦域(Galois Field)GF(2^8),这是手绘二维码填格子理论基础,不想深究可以直接跳过.同时数论基础也是 Hash 算法,RSA 算法等密码学的入门基础. 二维码生成算法最为核心的就是编码规则和纠错码字的生成.本篇专门讲解纠错涉及到的伽罗瓦域(Galois Field).本文内容大部分是阅读<密码编码学与网络安全>后参考相关 PPT 编写,如有遗漏或不严谨地方请参考专业书籍. 数论基础 整除,因数,素数 设 a , b(

图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题.   好了,废话不多说,来看看效果比较好的去噪算法吧. 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集.传输.压缩等各个方面.噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法. 对于输入的带有噪声的图像

伴随着模糊集理论的形成.发展和深化,RusPini率先提出模糊划分的概念.以此为起点和基础,模糊聚类理论和方法迅速蓬勃发展起来.针对不同的应用,人们提出了很多模糊聚类算法,比较典型的有基于相似性关系和模糊关系的方法.基于模糊等价关系的传递闭包方法.基于模糊图论的最大支撑树方法,以及基于数据集的凸分解.动态规划和难以辨别关系等方法.然而,上述方法均不能适用于大数据量的情况,难以满足实时性要求较高的场合,因此实际应用并不广泛. 模糊聚类分析按照聚类过程的不同大致可以分为三大类: (1)基于模糊关系的

原博主: http://blog.sina.com.cn/buyanshibai [转载] (一)算法 1.定义 相关题解: 1算法:就是解决问题的方法和步骤.算法是程序设计的“灵魂”,算法+数据结构＝程序. 单选题 1.运用计算机程序解决实际问题时,合理的步骤是(B). A.设计算法→分析问题→编写程序→调试程序 B.分析问题→设计算法→编写程序→调试程序 C.分析问题→编写程序→设计算法→调试程序 D.设计算法→编写程序→分析问题→调试程序 2．算法的描述方法: 1算法的描述:可分多种表达方