Round-To-Even在于To-Up , To-Down, To-towards-Zero对比中,在一定数据量基础上,更加精准.To-Up的平均值比真实数值偏大,To-Down偏小.   例如有效数字超出规定数位的多余数字是1001,它大于超出规定最低位的一半(即0.5),故最低位进1. 如果多余数字是0111,它小于最低位的一半,则舍掉多余数字(截断尾数.截尾)即可. 对于多余数字是1000.正好是最低位一半的特殊情况,最低位为0则舍掉多余位,最低位为1则进位1.使得最低位仍为0(偶数).

前言 上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准,本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题,以及简单的介绍浮点数的运算. 之前我们已经提到过,有很多小数是二进制浮点数无法准确表示的,因此就难免会遇到舍入的问题.这一点其实在我们平时的计算当中会经常出现,就比如之前我们提到过的0.3,它就是无法用浮点小数准确表示的. 为此LZ专门写了一个小程序,使用Java语言打印出了0.3的二进制表示,是这样的一个数字,0 01111101 00110011001100110011010.我们来简单算一下,这个数值大约是

原文地址:https://blog.fanscore.cn/p/26/ 友情提示:本文排版不太好,但内容简单,请耐心观看,总会搞懂的. 1. 定点数 对于一个无符号二进制小数,例如101.111,如果我们要用2个字节即16位来存储它,我们可以约定用高8位存储小数点前的数字,用低8位存储小数点后的数字,这样的话它在存储空间中就是这样的:00000101.11100000.这种存储方式中小数点的位置是固定的,这称为定点数.这种存储方式有个问题那就是存储的数值是有上限的即11111111.111111

一.二进制小数 十进制小数: 12.3410 == 1 * 101 + 2 * 100 + 3 * 10-1 + 4 * 10-2 = 12(34/100) (可能很多人还不知道怎么计算一个数的负幂,这里给大家一个方法:一个数的负的X次方等于这个数的X次方分之一,比如2-2 = 0.25 = 1/2*2 = 1/4,现在明白不?) 二进制小数:101.11 == 1 * 22 + 0 * 21 + 1 * 20 + 1 * 2-1 + 1 * 2-2 = 4 + 0 + 1 + 1/2 + 1/

第十章 实现动画效果 var repeat = "moveElement('"+elementID+"',"+final_x+","+final_y+","+interval+")"; 第一个参数是个字符串,所以需要单引号!!! move_elem = setTimeout(repeat,interval); //复制给一个变量,当我们想取消一个正在排队等待执行的函数,可以用clearTimeout(mov

今天在刷题过程中发现了一个特别奇怪的现象,printf() 的精度控制不是按照4舍5入,而是按照5舍6入, 例如: printf("%.2f\n",0.145) printf("%.2f\n",0.146) 结果分别为 0.14 0.15 随后的实验中,有一个更加奇怪的现象 printf("%.2f\n",0.155) 的结果为 0.16 这就很是奇怪了,一会四舍五入,一会五舍六入的..... 原来这是因为IEEE 754标准中对浮点数舍入方向的

终于要完成这最后一部分了,距离第二部分已经过去五天了,一直想早点写的,但还是拖到今天了………… 34.position属性的和法制:static是position属性的默认值,意思是有关元素将按照它们在标记里出现的先后顺序出现在浏览器窗口里.relative的含义与static相似,区别是relative的元素还可以(通过float属性)从文档的正常显示顺序里脱离出来. 若为absolute,就可以把它摆放到容纳它的“容器”的任何位置.这个容器要么是文档本神,要么是一个有着fixed或absol

random java中我们有时候也需要使用使用random来产生随机数,下面我来简单的介绍下java中random的使用方法 第一种:Math.random() public static double random() 返回带正号的 double 值,该值大于等于 0.0 且小于 1.0.返回值是一个伪随机选择的数,在该范围内(近似)均匀分布. 第一次调用该方法时,它将创建一个新的伪随机数生成器,与以下表达式完全相同 new java.util.Random 之后,新的伪随机数生成器可用于此

1.add 将参数添加到值. 例如: {{ value|add:"2" }} 如果value是4,那么输出将是6. 此过滤器将首先尝试将两个值强制转换为整数.如果失败,它将尝试将值一起添加到一起.这将适用于某些数据类型(字符串,列表等),而对其他数据类型则失败.如果失败,结果将为空字符串. 例如,如果我们有: {{ first|add:second }} 和first是与是,那么输出将是.[1, 2, 3]second[4, 5, 6][1, 2, 3, 4, 5, 6] 2.adds

朴素贝叶斯分类算法 1.朴素贝叶斯分类算法原理 1.1.概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注:朴素的意思是条件概率独立性 P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立 P(xy|z)=p(xyz)/p(z)=p(xz)/p(z)*p(yz)/p(z) 1.2.算法思想 朴素贝叶斯的思想是这样的: 如果一个事物在一些属性条件发生

Django内置过滤器总览 可以查询下表来总览Django的内置过滤器: 过滤器 说明 add 加法 addslashes 添加斜杠 capfirst 首字母大写 center 文本居中 cut 切除字符 date 日期格式化 default 设置默认值 default_if_none 为None设置默认值 dictsort 字典排序 dictsortreversed 字典反向排序 divisibleby 整除判断 escape 转义 escapejs 转义js代码 filesizeformat

协处理器指令系统 协处理器共有68条不同的指令,汇编程序在遇到协处理器指令助记符时,都会将其转换成机器语言的ESC指令,ESC指令代表了协处理器的操作码. 协处理器指令在执行过程中,需要访问内存单元时,CPU会为其形成内存地址.协处理器在指令执行期间内利用数据总线来传递数据.80287协处理器利用I/O地址00FAH-00FFH来实现其与CPU之间的数据交换,而80387~Pentium系列芯片,则是利用I/O地址800000FAH-800000FFH来实现这两者之间的数据交换. 一．指令操作符

import numpy as np import re #词表到向量的转换函数 def loadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love'

主要涉及计算机中数的表示法: (1)整数: two's complement,即补码表示法 假设用N位bit表示整数w: 其中最左边一位为符号位,符号位为0,表示正数,为1表示负数. (2)浮点数: 浮点数采用类似科学计数法的方式 以float为例:编码分为三部分:首位为符号位S,然后是8位指数位exp,最后是23位有效数位frac. 即: x = S*M*2^E 例如: -1.10110 × 2^10 其中: 通常 E = exp - bais, 对于float, bais = 2^(8-1)

1.add 此过滤器将首先尝试将两个值强制为整数.如果失败,它会尝试将值一起添加.这将工作在一些数据类型(字符串,列表等)和失败在其他人.如果失败,结果将是一个空字符串. {{ value | add:" }} # 如果value等于1,展示效果为2 {{ val1 | add:val2 }} # 如果val1为[1,2],val2为[3,4],展示效果为[1,2,3,4] 2.center 将值置于给定宽度的字段中. {{ value | center:" }} # 如果value为

Django模板语言,过滤器整理 1. add {{ value|add:"2" }} 把add后的参数加给value: 处理时,过滤器首先会强制把两个值转换成Int类型. 如果强制转换失败, 它会试图使用各种方式吧两个值相加. 实例: {{ arg|add:val }} 1)arg是5,val是3,将会输出8 2)arg是5,val是'3',将会输出8 3)arg是'jason',val是'2',将会输出jason2 4)arg是'jason',val是2,将会输出空 5)arg是[

第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理.最后,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类. 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集,它由两类数据组成,数据分布如下图所示: 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1(图中用圆点表示的类别)的概率,用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y)

Django模板语言,过滤器整理 1. add {{ value|add:"2" }} 把add后的参数加给value: 处理时,过滤器首先会强制把两个值转换成Int类型. 如果强制转换失败, 它会试图使用各种方式吧两个值相加. 实例: {{ arg|add:val }} 1)arg是5,val是3,将会输出8 2)arg是5,val是'3',将会输出8 3)arg是'jason',val是'2',将会输出jason2 4)arg是'jason',val是2,将会输出空 5)arg是[

一.模板渲染的原理 (一)使用 模板渲染首先有一个模板对象Template,然后有一个上下文对象Context,通过render方法进行渲染,最后返回字符串,render方法的本质还是调用了HttpResponse方法. >>> python manange.py shell (进入该django项目的环境) >>> from django.template import Context, Template >>> t = Template('My n

[白话解析] 深入浅出极大似然估计 & 极大后验概率估计 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计,并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点. 0x01 背景知识 1. 概率 vs 统计 概率(probability)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 1.1 概率 概率研究的是,已经知道了模型和参数后,给出一个事件发生的概率. 概率是一种

四种舍入方向: 向最接近的可表示的值:当有两个最接近的可表示的值时首选"偶数"值:向负无穷大(向下):向正无穷大(向上)以及向0(截断). 说明:默认模式是最近舍入(Round to Nearest),它与四舍五入只有一点不同,对.5的舍入上,采用取偶数的方式.举例比较如下: 例2: 最近舍入模式:Round(0.5) = 0; Round(1.5) = 2; Round(2.5) = 2; 四舍五入模式:Round(0.5) = 1; Round(1.5) = 2; Round(2.