由于在我们国家大多使用的是西安80、北京54甚至是各地的地方坐标系。国家政策的原因，在制定这些坐标系的时候就加入了保密参数（3参数或者7参数）对地理坐标加偏（有偏移），俗称“火星坐标系”。因此，我们从测绘院或者国土部门拿到的图纸或者CAD文件，如果是西安80、北京54坐标系，那么大多都是有偏移的,需要我们进行校准。今天，我们将另外一个方法：通过参考点计算出3参数或者7参数；计算出的参数可以保存，针
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2023-12-21 06:53:10
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1. 概述在测绘行业里，坐标转换始终是饶不开的问题，经常会遇到，而坐标转换有相同椭球之间的转换，也有不同椭球之间的转换。如果是不同的椭球体之间的转换，就需要用到七参数，七参数可以通过控制点计算得到，所以这里我们介绍一下如何使用万能地图下载器进行七参数的计算。2. 什么是七参数七个参数是指三个线性平移量 (dx、dy、dz)、绕各轴的三个角度旋转值 (rx、ry、rz) 和一个比
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2024-08-20 21:36:49
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一、坐标系统参数常用参数：七参数，四参数，高程拟合参数（对高程进行校正的），校正参数（直接对北东高进行加减校正，所以包括了高程）二、求转换参数设置界面一般包含以下：坐标转换方法：一步法、二步法、七参数。高程拟合方法：加权平均（直线拟合）、平面拟合、曲面拟合、自动判断。1、前面三种方式又称：零次项拟合、一次项拟合、二次项拟合；2、加权平均：是小于4个点时候使用。平面拟合：是大于或等于4个点并且小于7
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2024-01-12 11:33:24
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# Python计算OC召回率和精度
当我们评估一个分类模型的性能时，常常会关注召回率（Recall）和精度（Precision）这两个指标。召回率衡量了模型正确地识别出正例的能力，而精度则衡量了模型判断为正例的样本中有多少是真正的正例。在本文中，我们将介绍如何使用Python计算OC召回率和精度，并为读者提供相应的代码示例。
## 什么是OC召回率和精度？
在理解OC召回率和精度之前，我们
原创
2023-07-25 20:20:00
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# 使用Python计算混淆矩阵的精度参数
在机器学习的分类问题中，混淆矩阵是评估模型性能的一种有效工具。通过混淆矩阵，我们可以计算多个关键的性能指标，比如精度、召回率和F1分数。本文将详细介绍如何使用Python根据混淆矩阵计算精度参数，适合刚入行的小白学习。
## 流程概述
首先，我们需要了解整个计算过程。可以按照以下步骤来实现：
| 步骤 | 详
深入学习高精度运算(chasem)高精度运算是算法学习中一个比较重要的内容 实际就是模拟我们平时运算的过程 有一定的实用性，虽然python不用模拟直接就能实现下面我们逐个学习高精度的加减乘除1.高精度加法高精度运算，数字可以达到几百位上千位，只能用字符串来接受。接收完数字后，高位在前，低位在后。我们先看下我们平时的加法计算过程需要个位，十位，这样对应位置对齐，而且加完以后数字还可能边长，这样的话
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2023-10-07 13:23:50
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GUI是图形用户界面的简称，可以添加各种有趣的东西，接下来说一个比较简单的GUI界面，可以调用其他的脚本运行然后显示出结果。1.需要的库import subprocess
import sys
import numpy as np
from PIL import Image
import os
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon, QCo
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2024-10-01 11:42:57
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Jni中C++和Java的参数传递Java Native Interface（JNI）是Java语言的本地编程接口，是J2SDK的一部分。在java程序中，我们可以通过JNI实现一些用java语言不便实现的功能。通常有以下几种情况我们需要使用JNI来实现。1.标准的java类库没有提供你的应用程序所需要的功能，通常这些功能是平台相关的。2.你希望使用一些已经有的类库或者应用程序，而他们并非用jav
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2024-10-25 12:19:24
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今天模拟，很巧的是我前两天刚看过这个qwq高精度加法 高精度减法 高精度乘 高精度阶乘 别看了，写的没有我好某人为数不多的写了blog的题解 我麻了，这个人怎么会是我师父高精度运算需要使用python因为在十进制，int最多十位，long long最多十九位，要算比这个还大的数，就要把它拆成一位一位，模拟列竖式计算，也就是高精度 输入和输
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2023-07-17 23:21:27
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精度浮点数到单精度的python 实现1.python源码2.示例3.参考文献 实现原理可参考 3.参考文献部分。 1.python源码代码输入参数s是字符串形式的16位二进数，如"0011010101010101"。def halfpre2spre(s):
#s代表16位二进数，
sign=int(s[0])
res0=pow(-1,sign) #符号位
ex
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2023-06-17 14:25:40
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简介Python是一门胶水语言，同时也是一门全能语言。其中一个原因是因为它轻而易举地支持高精度计算，这是其他编程语言需要引入额外库才能完成的。什么是高精度计算Python中的高精度计算是指计算比计算机能够处理的位数还要大的数字。例如，计算机通常只能处理64位的数字，而计算要求更高的数字时，我们需要使用高精度计算。为什么需要高精度计算高精度计算的好处在于可以提供更高的精度，保证了计算的准确性。对于一
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2023-07-28 14:13:55
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# 如何用Python计算圆的各种参数
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python编程语言计算圆的各种参数，例如圆的周长、面积和直径。即使你是一名刚入行的小白，这篇文章也将为你提供清晰的步骤和代码示例，让你能轻松实现这个小项目。
## 整个实现流程概述
我们将整个实现过程分为几个步骤，以下是一个简单的流程表格，帮助你了解实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----
目录数据类型整型浮点型布尔类型复数 数据类型简单将，一类事物的集合整型特点：绝对精确，理论上无限大，上限取决于机器配置形式一1
2
3
4
5形式二1_123_45形式三二进制
0b10101 OR 0B10101
八进制
0o777 OR 0O777
十六进制
0xfff OR 0Xfff二进制八进制十六进制方法(3).bit_length()，表示最少要几
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2023-09-21 14:45:56
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python 浮点数四舍五入需要注意的地方,整数,小数,偶数,数据,四舍五入python 浮点数四舍五入需要注意的地方易采站长站，站长之家为您整理了python 浮点数四舍五入需要注意的地方的相关内容。本文主要分享基于python的数据分析三方库pandas，numpy的一次爬坑经历，发现并分析了python语言对于浮点数精度处理不准确的问题，并在最后给出合理的解决方案。如果你也在用python处
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2024-08-19 10:05:14
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# Python高精度计算
## 引言
在计算机科学中，有时候需要进行大数运算，而传统的计算机无法精确表示和处理大数。Python提供了一种高精度计算的方法，使得我们可以进行任意精度的数值计算。本文将介绍Python中的高精度计算，包括高精度整数和高精度浮点数的使用方法和应用场景。
## 高精度整数
Python中的高精度整数可以表示任意大的整数，并支持整数之间的常见运算。在Python中，我
原创
2023-10-01 07:41:27
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# Python 超精度计算
在科学计算和数据分析中，通常需要对非常大的数值或小数进行精确计算。这种需求常常超出了浮点数的表示范围。这时，我们可以使用 Python 中的 `decimal` 和 `mpmath` 模块进行超精度计算。
## 为什么需要超精度计算？
浮点数在计算机中有一定的表示限制，可能会导致精度丢失。例如，当涉及到财务计算或科学实验中的精确数据时，这种误差可能会带来严重后果
上一个专栏提到，我们应该用高精度算法来存储大数，那么什么是高精度算法呢？精度算法(High Accuracy Algorithm)就是处理大数字的数学计算方法。在一般的科学计算中，会经常算到小数点后几百位或者更多，当然也可能是几千亿几百亿的大数字。一般这类数字我们统称为高精度数，高精度算法是用计算机对于超大数据的一种模拟加，减，乘，除，乘方，阶乘，开方等运算。具体的实现过程就是定义一个数组，数组中
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2023-12-23 07:45:03
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# Python浮点数精度计算
在Python中，浮点数是一种用来表示实数的数据类型。然而，由于浮点数是以二进制形式存储的，很多实数在二进制形式下是无限循环的，这就可能导致浮点数计算时出现精度问题。在本文中，我们将探讨Python中浮点数精度计算的问题，并提供一些解决方案。
## 浮点数精度问题示例
首先，让我们看一个简单的示例，演示浮点数计算时可能出现的精度问题。
```python
a
原创
2024-03-11 05:06:17
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float与double的范围和精度1 范围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）11bits（指数位）52bits（尾数位）在数学中，特别是在计算机相关的数字（浮点数）问题的表述中，有一个基本表达法[1]：&n
第二章(1)编写Python程序计算下面各表达式的值1-1"""
考点：math库中的数学常数以及函数、python内置的数值运算函数
"""
import math
#方式一：使用math库中的sqrt()函数运算开根号
num1=math.sqrt(math.pi*math.pi+3)
#方式二：使用python内置的pow()函数
num1=pow(pow(math.pi,2)+3,0.5)
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2024-10-31 13:22:51
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