Thread.Sleep的精度默认在15ms左右,如果需要类似 Thread.Sleep(1)的精细控制,需要调用特定的平台API实现 [DllImport("winmm.dll", EntryPoint = "timeBeginPeriod")] public static extern uint MM_BeginPeriod(uint uMilliseconds); [DllImport("winmm.dll", EntryPoint = &

CUDA编程(十) 使用Kahan's Summation Formula提高精度 上一次我们准备去并行一个矩阵乘法.然后我们在GPU上完毕了这个程序,当然是非常单纯的把任务分配给各个线程.也没有经过优化.终于我们看到,执行效率相当的低下,可是更重要的是出现了一个我们之前做整数立方和没遇到的问题,那就是浮点数精度损失的问题. 关注GPU运算的精度问题: 在程序的最后.我们计算了精度误差,发现最大相对误差偏高,而一般理想上应该要低于 1e-6. 我们之前将评估CUDA程序的时候也提过了.精度是CU

作者:桂. 时间:2018-02-05  19:36:08 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8419182.html 一.概述 本文简要记录FIR的小trick,主要参考: Shen, Zhi. “Improving FIR Filter Coefficient Precision [DSP Tips & Tricks].” IEEE Signal Processing Magazine 27 (2010): 120-124. 全文主要分两种实现结构

network = tflearn.input_data(shape=[None, max_len], name='input') network = tflearn.embedding(network, input_dim=volcab_size, output_dim=32) network = conv_1d(network, 64, 3, activation='relu', regularizer="L2") network = max_pool_1d(network, 2)

LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在高斯金字塔上应用LK算法. 1.提高LK算法的精度 其实这也并不是什么高大尚的东西.通俗地讲,就是反复调用LK算法来提高精度.这种反复调用算法本身来提高算法精度的方法,不仅对LK算法可以使用,对其它光流算法也可以使用.的确也有很多光流算法是这么做的.除了光流算法,其它领域的很算法也都可以这么做.其实

在常用传感器中,模数转换器是其中至关重要的环节,模数转换器的精度以及系统的成本直接影响到系统的实用性.因此.如何提高模数转换器的精度和降低系统的成本是衡量系统是否具有实际应用价值的标准. 图 1    ADC工作流程 一.ADC简单介绍                                                                              ADC可分为SAR型.积分型.Σ-Δ型.折叠型等方式.SAR ADC因其功耗低.精度高.面积小等特点而被用于

例如: 表User中有一个字段 salary  Number(10,3), 如果想把字段salary的类型提高精度到salary  Number(10,6),保留六位小数, 解决办法:1,ALTER TABEL USER MODIFY SALARY NUMBER(13,6); 解释:number类型刚开始是,长度10位,3位小数,如果想增加3位小数,对应的长度也必须增加,否则无法修改.所以NUMBER(13,6);这样就可以提高精度了,

这篇文章主要是参考MJP的“Attack of The Depth Buffer”,测试不同格式下depth buffer的精度. 测试的depth buffer包含两类: 一是非线性的depth buffer,存储着perspective z(也就是最常用的,透视投影后归一化的z/w的buffer),二是线性的depth buffer,存储着view space z(这里的线性指的是在view space 中是否线性).测试的格式包括16位浮点数,32位浮点数,16位定点数,还有最常用的24位

最近的一个Android需要用到扫码功能,用的是Zxing开源库.Zxing的集成就不说了,但是Zxing默认的是横屏扫码,在实际生产中并不适用,需要改为竖屏扫描. 转竖屏步骤: 1>. AndroidManifest.xml中把activity标签CaptureActivity部分的screenOrientation改为portrait. android:screenOrientation="portrait" 2>. CameraManager类中的getFraming

首先引用一个例子在java中可能你会遇到这样的问题: 例:0.99999999f==1f //true 0.9999999f==1f //false 这是超出精度造成的,为了知道为什么会造成这样的问题,首先了解一下float和double的内存结构 1.内存结构 float和double的范围是由指数的位数来决定的.float的指数位有8位,而double的指数位有11位,分布如下: float:1bit(符号位) 8bits(指数位) 23bits(尾数位) double:1bit(符号位)

先贴一个UE4 TAA的slidehttps://de45xmedrsdbp.cloudfront.net/Resources/files/TemporalAA_small-59732822.pdf 里面细节问题很多,先记录一下目前想到和遇到的问题,便于备忘,后面有空的话再记录. TAA用到的Velocity和抖动对精度要求比较高, 特别是大场景下误差容易比较大,UE4做了一系列的处理来保持精度. 投影矩阵的精度 static const FMatrix InvertProjectionMatr

柏拉图认为,尽管世间万物是不完美的,但存在一种永恒不变的形式,这个形式是完美的,而生命的意义就是让这个世界尽可能的接近这个完美的形式. 怎么理解这句话,和我们今天讲的精度有什么关系.我们先举一个例子,方便大家的理解.比如一个圆,对应的数学形式为: 相信大家都不会否认这个公式很优雅,真的可以用完美无瑕来形容了.现在画出来,去其中的一段圆弧,你就意识到,要达到形式上的完美,步步维艰. 可见,在现实生活中不存在绝对的完美,总有更高的标准,让它变得完美.对应到数字上,不完美就是精度的损失.当然,这种损失

题意:输出n/23即可 解法一: 利用高精度的long double直接输出,但由于n的长度不确定,我们要加个限制%12Lf #include <cstdio> int main(){ long double x; scanf ( "%15Lf", &x );//强制提高精度 printf ( "%.8Lf", x / 23 );//输出保留8位小数 return 0; } 解法二: 先用字符串读取整个前18位的输入,然后再将字符串转化为12位的

首先,为啥会要讨论这个问题. 我得为昨天拖了小组后腿深表歉意.其实程序逻辑很快就理通了的,但自己总是会因为各种各样的小问题束缚手脚,看接下来这个图片: 稍微有数据敏感性的同学就能看出,中间这么一大堆又是0000又是999还是这么多位的小数,一看就是异常数据.这块数据的产生,源于代码里对两个字符串做了float转换并相减,导致出现了这种数据异常的错误.那么问题来了,1.这种异常是如何产生的?2.有哪些方法可以解决这种问题呢?3.编程中间还有哪些与这个问题相关的注意事项呢? 第一部分:这种异常是如何

像素精度计算 像素精度——一像素对应多少毫米——距离不同像素精度也不同 将棋盘格与相机CCD平面大致平行摆放,通过[每个点处的近似像素精度=相邻两个角点之间的实际距离(棋盘格尺寸已知)/ 棋盘格上检出的相邻两个角点之间的像素距离],两两角点之间计算像素精度,最后取平均 示例:一张1280*1024像素的图片里,其中的棋盘格是6*9,物理尺寸为12mm*12mm #include"opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main() { M

题目地址:id=3122">POJ 3122 题意:给出n个pie的直径.有F+1个人,假设给每人分的大小同样(形状能够不同),每一个人能够分多少.要求是分出来的每一份必须出自同一个pi(既当pie大小为3.2,1,仅仅能分出两个大小为2的份,剩下两个要扔掉.) 思路:对每个人分的大小进行二分. 注意讲pi放在最后成.能够提高精度. Ps:wa了5发.不知道错在哪,然后把输出的%lf改成%f就A了,并不知道为什么...sad #include <stdio.h> #includ

当使用double进行商业运算时,double计算会丢失精度.可以使用BigDecimal进行计算. import java.math.BigDecimal; import org.junit.Test; public class TestBigDecimal{ @Test public void test(){ double a=0.1; double b=0.2; System.out.println(a+b); BigDecimal a1=new BigDecimal("0.1"

背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization)   2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的

一.项目简介 1.1.项目背景:这是一个在移动终端创新应用的项目,用户在浏览器端(微信/手Q)即可完成与金秀贤的合影,希望通过这样一种趣味体验,引发用户的分享与转发的热潮. 1.2.系统要求:ios6-ios7.android3.0-android4.3.android4.4+(非webview内) 1.3.体验地址: 二.初步技术方案确定 在项目前期首先启动了技术预演,确定初步技术方案(*非最终解决方案): 2.1.获取用户照片数据2.1.1.首先放弃了主动获取用户摄像头的getUserMed

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时