# Python中的inf数值溢出问题解析
对于新入行的开发者来说，理解数值溢出，尤其是在使用Python时可能并不会感觉那么直观。本文将带你一步一步了解什么是“inf”数值溢出，并教会你如何在Python中实现和处理它。
## 流程概述
首先，让我们概述一下整个流程。下面的表格将帮助你理解实现这个目标的各个步骤。
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-30 05:34:06
68阅读
判定CF时，把两者当成无符号数，看是否进位 判定OF时，把两者当成有符号数，看是否进位或借位 OF: OV(overflow) NV(not overflow)
原创
2021-08-24 15:36:35
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当我在Matlab中输入一个大于max double的数字时，例如10^309，它的值大约为1.79769e+308，则返回Inf。 出于教育目的，我想获取像C编译器这样的溢出异常，该异常返回一个溢出错误消息，而不是Inf。 我的问题是：Inf是否是溢出异常？如果是，为什么C编译器不返回Inf？如果没有，我可以在Matlab中获得溢出异常吗？Inf和溢出异常之间有什么区别吗？我也不想在Matlab
% H-inf control example 1 for Robust Control Courseclear;tau1=0.1;delta1=0;tau2=0.1;delta2
原创
2022-10-10 15:31:48
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一、简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量（4）高速性，能够快速的进行特征向量匹配（5）可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合2 SIF
原创
2021-11-08 13:41:17
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一、简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量（4）高速性，能够快速的进行特征向量匹配（5）可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合2 SIF
原创
2021-11-08 13:41:55
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一、简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量（4）高速性，能够快速的进行特征向量匹配（5）可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合2 SIF
原创
2022-04-08 09:30:04
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一、简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量（4）高速性，能够快速的进行特征向量匹配（5）可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合2 SIF
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2021-11-08 10:41:20
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一、简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量（4）高速性，能够快速的进行特征向量匹配（5）可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合2 SIF
原创
2021-11-08 11:18:29
117阅读
一、简介数学形态学操作可以分为二值形态学和灰度形态学
原创
2022-04-07 15:11:47
319阅读
一、简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述
原创
2022-04-07 17:30:30
252阅读
一、简介数学形态学操作可以分为二值形态学和灰度形态学，灰度形态学由二值形态学扩展而来。数学形态学有2个基本的运算，即腐蚀和膨胀，而腐蚀和膨胀通过结合又形成了开运算和闭运算。开运算就是先腐蚀再膨胀，闭运算就是先膨胀再腐蚀。1 二值形态学粗略的说，腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的边界收缩，可以用来消除小且无意义的目标物。式子表达为：该式子表示用结构B腐蚀A，需要注意的是B中需要定义一个原点，【而B的移动的过程与卷积核移动的过程一致，同卷积核与图像有重叠之后再计算一样】当B的原点平移到
原创
2021-11-08 11:37:40
130阅读
一、简介 数学形态学操作可以分为二值形态学和灰度形态学，灰度形态学由二值形态学扩展而来。数学形态学有2个基本的运算，即腐蚀和膨胀，而腐蚀和膨胀通过结合又形成了开运算和闭运算。 开运算就是先腐蚀再膨胀，闭运算就是先膨胀再腐蚀。 1 二值形态学 粗略的说，腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的 ...
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2021-07-23 11:14:00
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一、简介 数学形态学操作可以分为二值形态学和灰度形态学，灰度形态学由二值形态学扩展而来。数学形态学有2个基本的运算，即腐蚀和膨胀，而腐蚀和膨胀通过结合又形成了开运算和闭运算。 开运算就是先腐蚀再膨胀，闭运算就是先膨胀再腐蚀。 1 二值形态学 粗略的说，腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的 ...
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2021-07-21 13:06:00
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一、简介数学形态学操作可以分为二值形态学和灰度形态学，灰度形态学由二值形态学扩展而来。数学形态学有2个基本的运算，即腐蚀和膨胀，而腐蚀和膨胀通过结合又形成了开运算和闭运算。开运算就是先腐蚀再膨胀，闭运算就是先膨胀再腐蚀。1 二值形态学粗略的说，腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的边界收缩，可以用来消除小且无意义的目标物。式子表达为：该式子表示用结构B腐蚀A，需要注意的是B中需要定义一个原点，【而B的移动的过程与卷积核移动的过程一致，同卷积核与图像有重叠之后再计算一样】当B的原点平移到
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2021-11-08 13:47:19
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一、简介1 概述模式识别就是通过计算机，用数学模型求解的方法研究模式的自动
原创
2022-04-07 15:40:04
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一、简介1 概述模式识别就是通过计算机，用数学模型求解的方法研究模式的自动处理和判读。在模式识别的各种方法中，模板匹配是最容易的一种，其数学模型易于建立，通过模板匹配对数字图像模式识别有助于我们了解数学模型在数字图像中的应用。2 模板匹配算法2.1 相似性测度求匹配模板匹配的实际操作思路很简单：拿已知的模板，和原图像中同样大小的一块区域去对。最开始时，模板的左上角点和图像的左上角点是重合的，拿模板和原图像中同样大小的一块区域去对比，然后平移到下一个像素，仍然进行同样的操作， ……所有的位置都对完后
原创
2021-11-08 13:43:25
178阅读
一、简介1 概述模式识别就是通过计算机，用数学模型求解的方法研究模式的自动处理和判读。在模式识别的各种方法中，模板匹配是最容易的一种，其数学模型易于建立，通过模板匹配对数字图像模式识别有助于我们了解数学模型在数字图像中的应用。2 模板匹配算法2.1 相似性测度求匹配模板匹配的实际操作思路很简单：拿已知的模板，和原图像中同样大小的一块区域去对。最开始时，模板的左上角点和图像的左上角点是重合的，拿模板和原图像中同样大小的一块区域去对比，然后平移到下一个像素，仍然进行同样的操作， ……所有的位置都对完后
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2021-11-08 13:44:31
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用 Matlab 进行大规模科学计算或仿真时，内存是一个需要时常注意的问题。在matlab里运行 >>system_dependent memstats 就可以看到内存的使用状况。当你写的 Matlab 程序跳出“Out of Memory” 时，以下几点措施是需要优先考虑的解决方法： 1. 升级内存 2. 升级64位系统 3. 增加虚拟内存 4. 采用3GB开关启动系统 由于32位
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2024-01-19 19:36:30
206阅读
1 案例背景交通标志识别技术是智能交通和自动驾驶领域中的一项关键性技术,
原创
2022-03-22 16:02:30
231阅读
