在正常使用条件下,仪表测量结果准确程度叫仪表准确。准确等级是衡量仪表质量优劣重要指标之一。我国工业仪表精度等级有:0.005、0.02、0.05、0.1、0.2、0.35、0.4、0.5、1.0、1.5、2.5、4.0等。级数越小,精度(准确)就越高。精度等级是以它允许误差占表盘刻度值百分数来划分,其精度等级数越大允许误差占表盘刻度极限值越大。量程越大,同样精度等级,它测得压
在处理Python编程中精确度问题时,尤其是在涉及金融、科学计算等领域,它可能会导致一些令人困惑结果。而我会为大家详细描述如何一步步识别并解决“Python精确度”类型问题。 ## 问题背景 在某个金融系统中,我们需要对交易金额进行精确计算和处理。系统对用户每一个交易都要求有极高精度,而开发过程中我们发现,在某些情况下,计算结果并不如预期。这不仅影响了用户体验,还可能导致资金错乱,
原创 6月前
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为什么说浮点数缺乏精确性?在开始本文之前,让我们先来谈谈浮点数为什么缺乏精确问题,其实这不是Python问题,而是实数无限精度跟计算机有限内存之间矛盾。举个例子,假如说我只能使用整数(即只精确到个位,计算机内浮点数也只有有限精度,以C语言中双精度浮点数double为例,精度为52个二进制位),要表示任意实数(无限精度)时候我就只能通过舍入(rounding)来近似表示。比如1.2
Where优化主要是在SELECT中,因为他们最主要是在那里使用,但是同样优化也可被用于DELETE和UPDATE语句。MySQL一些优化列在下面:删除不必要括号:((a AND b) AND c OR (((a AND b) AND (c AND d)))) -> (a AND b AND c) OR (a AND b AND c AND d)常数调入:(a -> b>5
Python是一种非常流行编程语言,其简洁和易读语法使其成为很多程序员首选。然而,正因为其简洁性,Python在处理一些特定数值计算时可能会遇到精确度丢失问题。 精确度丢失是指在进行浮点数计算时,由于浮点数内部表示方式和计算机硬件限制,结果可能会产生一些不准确值。这种问题在任何使用浮点数计算编程语言中都可能出现,而Python也不例外。 一个常见例子是对于非常大或者非常小
原创 2024-02-03 08:08:39
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目的本文档对测量系统领域中精确度、准确、分辨率和灵敏之间区别作出解释。适用人群本文档适用于需要处理并解释DAQ测量系统结果用户。概述仪器制造商通常都会提供设备规格,其中标注了精确度、准确、分辨率与灵敏。不幸是,并不是所有规格都互相统一或拥有相同术语表达方式。此外,即使这些参数已经被标注,您知道如何将其应用于您系统或者正在测量变量吗?有些规格仅给出了最坏情况下参数,而有些则考虑了
召回率(Recall Rate,也叫查全率)是检索出相关文档数和文档库中所有的相关文档数比率,衡量是检索系统查全率;精度是检索出相关文档数与检索出文档总数比率,衡量是检索系统查准率。 召回率(Recall)和精度(Precise)是广泛用于信息检索和统计学分类领域两个度量值,用来评价结果质量。 基本概念编辑对于数据测试结果有下面4种情况:TP: 预测为正,
iPhone SDK提供了三个类来管理位置信息:CLLocation CLLocationManager 和 CLLHeading(不常用)。除了使用GPS来获取当前位置信息外,iPhone也可以基于WiFi基站和无线发射塔来获得位置信息。GPS精度最高,可以精确到米级别,但是也最耗电。 ------------CLLocation CLLocation类代表一个位置信息,其中还包括了
模型开发周期需要经历从数据收集到模型构建各个阶段。 在这之前重要是花时间思考给定问题并获得专业领域知识。 在这个阶段,你应该对这个问题采取结构化思维,即考虑一个特定问题所有可能方面的思考过程。 一、获取更多数据 增加数据往往是一个很好思路,这样可以数据可以“告诉”我们更多信息,而不是仅仅依靠假设和弱相关性来构建模型,更多数据无疑能带来更好更精确模型。 科学竞赛中获取到
实验知识点print()数据类型变量input()运算符进入 Python 开发环境python 程序执行方式一般分为两种:交互式命令行执行:在这个环境下,你输入 Python 代码都可以立即执行,并得到输出结果,在开发中经常用于调试代码。程序文件方式执行:最常用方式,你日常接触 99% 程序,都是以打包成一套代码文件方式执行。没看懂?不用在意,我们往下做就行了。这节实验中,我们先在
笔者在这几天看了一些关于图像特征化内容,发现图像相似性搜索领域,一般先图像特征量化,然后进行相应匹配。1、方向一:描述符。先抽取图像局部特征符,根据一些匹配算法进行匹对,较多适合在图像比对,人脸比对等领域;2、方向二:描述符特征。先抽取图像局部特征符,描述符堆砌然后降维下来,成为拥有全局信息图像特征向量,适合形成图指纹;3、方向三:颜色特征。使用直方图,后计算两两之间误差,较多使其向量化
我个人对这个搜索理解就是以BFS思想写DFS。具体来说就是,首先深度优先搜索k层,若没有找到可行解,再深度优先搜索k+1层,直到找到可行解为止。由于深度是从小到大逐渐增大,所以当搜索到结果时可以保证搜索深度是最小。这也是迭代加深搜索在一部分情况下可以代替广度优先搜索原(还比广搜省空间)。 前提:题目一定要有解,否则会无限循环下去。 好处:1.时间复杂只比BFS稍差一
搜索通过一定顺序,枚举每一个数据(经常会通过一些判断条件去掉无意义数据,即剪枝),找到想要数据过程。深度优先搜索(dfs)深度优先搜索属于图算法一种,是一个针对图和树算法,应为缩写为dfs(Depth First Search)。深度优先搜索是图论中经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图相应拓扑排序表,利用拓扑排序表可以方便解决很多相关图论问题,如最短路径问题等等。一般运用
高精度数储存形式1.使用字符串  字符串是由一个一个字符连接而成,每个字符可以用于保存一个数位单元。可以把一个数字作为字符存放在字符串中,也可以把数字转换成ASCII码来保存。由于美意字符最大ASCII码值是255,因此可以使用256进制来保存数据。例如,把十进制456789变成一个字符串:(456789)10 = (6,248,85)256 = chr(6)&chr(248)&
文章目录深度优先搜索(DFS)广度优先搜索(BFS)区别DFS例题:八皇后问题AC代码思路整理BFS例题:奇怪电梯AC代码思路整理 深度优先搜索(DFS)深搜在无减枝情况下,一般称之为 暴力搜索 ,其时间复杂极高, 形象地说,一条路走到黑,一直走到走不通了再回到上一个结点然后继续向下走,直到走完整张图! 深搜需要遍历整张图,多用来解决求问题有多少个解、多少条路径、最大路径…等相关问题 深搜
python pyephem库 卫星轨道计算及两行轨道参数TLE作者微信公众号:小卫星 操作系统: Ubuntu18.04 LTSIDE: PyCharm Community 2018.1  Python 2.71、安装$ pip install pyephemhttp://rhodesmill.org/pyephem/ 2、测试先找颗卫星,事实上可以用python
转载 2023-11-09 06:39:58
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在使用MySQL`AVG()`函数进行数据统计时,开发者常常会遇到精度问题。特别是在金融、科学计算等领域,`AVG()`函数返回结果可能由于数据类型限制而导致结果不够精确,进而影响后续数据处理和决策。 ```mermaid flowchart TD A[数据插入] --> B{数据类型} B -->|整型| C[计算时精度丧失] B -->|浮点型| D[较高精
原创 6月前
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# Java Date 精确度 在Java中,Date类是用来表示日期和时间类。然而,它在精确度上有一些限制,这可能会导致一些问题。在本文中,我们将讨论Java Date类精确度,并提供一些代码示例来帮助理解。 ## Java Date类精确度 Java Date类精确度是以毫秒为单位。这意味着它可以表示日期和时间,但只能精确毫秒级别。这可能会导致在做一些需要更高精确度操作时出
原创 2024-03-25 04:07:21
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# MySQL Timestamp 精确度实现流程 ## 1. 理解MySQL Timestamp 在开始实现MySQL Timestamp精确度之前,我们首先需要了解什么是MySQL Timestamp。MySQL Timestamp是一种用于表示日期和时间数据类型,它可以精确到秒级别。 ## 2. 实现MySQL Timestamp 精确度步骤 下面是实现MySQL Timest
原创 2024-01-06 09:37:45
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在 Java 编程中,处理浮点数和超大整数时常常会遇到精度丢失和数值溢出困扰。为了确保计算结果精确性,尤其是在金融计算等对精度要求极高场景中,我们需要使用 BigDecimal 和 BigInteger 类。本文将详细介绍浮点数精度丢失原因、如何解决该问题,以及如何处理超出 long 范围整数。一、浮点数运算精度丢失原因1.
转载 2024-10-22 22:04:47
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