在正常的使用条件下，仪表测量结果的准确程度叫仪表的准确度。准确度等级是衡量仪表质量优劣的重要指标之一。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(准确度)就越高。精度等级是以它的允许误差占表盘刻度值的百分数来划分的,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,同样精度等级的,它测得压
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2023-12-22 20:08:47
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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的精确度之前，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的数据类型，它可以精确到秒级别。
## 2. 实现MySQL Timestamp 精确度的步骤
下面是实现MySQL Timest
原创
2024-01-06 09:37:45
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Where优化主要是在SELECT中，因为他们最主要是在那里使用，但是同样的优化也可被用于DELETE和UPDATE语句。MySQL的一些优化列在下面：删除不必要的括号：((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
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2024-07-23 19:35:29
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召回率(Recall Rate,也叫查全率)是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；精度是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率。 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的两个度量值，用来评价结果的质量。 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，
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2023-06-19 13:59:02
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在处理Python编程中的精确度问题时，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的结果。而我会为大家详细描述如何一步步识别并解决“Python精确度”类型的问题。
## 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的计算和处理。系统对用户的每一个交易都要求有极高的精度，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，
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来获取当前的位置信息外，iPhone也可以基于WiFi基站和无线发射塔来获得位置信息。GPS的精度最高，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
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2024-01-01 07:46:15
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笔者在这几天看了一些关于图像特征化的内容，发现图像相似性搜索领域，一般先图像特征量化，然后进行相应的匹配。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：描述符的特征。先抽取图像局部特征符，描述符堆砌然后降维下来，成为拥有全局信息的图像特征向量，适合形成图指纹；3、方向三：颜色特征。使用直方图，后计算两两之间的误差，较多使其向量化
我个人对这个搜索的理解就是以BFS的思想写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的，所以当搜索到结果时可以保证搜索深度是最小的。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的原（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.时间复杂度只比BFS稍差一
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2023-12-24 18:50:03
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搜索通过一定的顺序，枚举每一个数据（经常会通过一些判断条件去掉无意义的数据，即剪枝），找到想要的数据的过程。深度优先搜索（dfs）深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的算法，应为缩写为dfs(Depth First Search)。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便解决很多相关的图论问题，如最短路径问题等等。一般运用
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2024-06-21 08:13:52
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高精度数的储存形式1.使用字符串 字符串是由一个一个的字符连接而成的，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。由于美意字符的最大ASCII码的值是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）&
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2024-08-30 09:12:27
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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：奇怪的电梯AC代码思路整理 深度优先搜索（DFS）深搜在无减枝的情况下，一般称之为 暴力搜索 ，其时间复杂度极高， 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
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2024-02-27 21:30:27
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# MySQL ROUND 精确度缺失问题解决指南
在数据处理和计算中，`ROUND` 函数常常被用来进行数值的四舍五入。然而，当在 MySQL 中使用 `ROUND` 函数时，开发者可能会遇到精确度缺失的问题。本文将详细介绍如何解决这个问题，适合刚入行的小白。
## 流程概述
首先，我们确定解决问题的基本流程，步骤包括：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-09-23 06:18:49
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一、下载安装数据库是什么？数据库就是文件夹，数据就是文件夹中一个一个的表，每一个表就有一行一行的数据WINDOWS版本 1 https://www.mysql.com/ View Code 安装解压配置环境变量 省略2、启动MySQL服务 启动mysql服务
mysqld View Code 3、进入cmd成功连接mysql linux版本下载安
在使用MySQL的`AVG()`函数进行数据统计时，开发者常常会遇到精度的问题。特别是在金融、科学计算等领域，`AVG()`函数返回的结果可能由于数据类型的限制而导致结果不够精确，进而影响后续的数据处理和决策。
```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
目的本文档对测量系统领域中精确度、准确度、分辨率和灵敏度之间的区别作出解释。适用人群本文档适用于需要处理并解释DAQ测量系统结果的用户。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、准确度、分辨率与灵敏度。不幸的是，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的系统或者正在测量的变量吗？有些规格仅给出了最坏情况下的参数，而有些则考虑了
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2023-12-04 16:16:34
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模型开发周期需要经历从数据收集到模型构建的各个阶段。 在这之前重要的是花时间思考给定的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的所有可能方面的思考过程。 一、获取更多的数据 增加数据往往是一个很好的思路，这样可以数据可以“告诉”我们更多的信息，而不是仅仅依靠假设和弱相关性来构建模型，更多的数据无疑能带来更好更精确的模型。 科学竞赛中获取到的数
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2024-01-26 10:38:13
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Python是一种非常流行的编程语言，其简洁和易读的语法使其成为很多程序员的首选。然而，正因为其简洁性，Python在处理一些特定的数值计算时可能会遇到精确度丢失的问题。
精确度丢失是指在进行浮点数计算时，由于浮点数的内部表示方式和计算机硬件的限制，结果可能会产生一些不准确的值。这种问题在任何使用浮点数计算的编程语言中都可能出现，而Python也不例外。
一个常见的例子是对于非常大或者非常小的
原创
2024-02-03 08:08:39
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# Java Date 精确度
在Java中，Date类是用来表示日期和时间的类。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类的精确度，并提供一些代码示例来帮助理解。
## Java Date类的精确度
Java Date类的精确度是以毫秒为单位的。这意味着它可以表示日期和时间，但只能精确到毫秒级别。这可能会导致在做一些需要更高精确度的操作时出
原创
2024-03-25 04:07:21
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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的困扰。为了确保计算结果的精确性，尤其是在金融计算等对精度要求极高的场景中，我们需要使用 BigDecimal 和 BigInteger 类。本文将详细介绍浮点数精度丢失的原因、如何解决该问题，以及如何处理超出 long 范围的整数。一、浮点数运算精度丢失的原因1.
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2024-10-22 22:04:47
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decimal在sql server里是精确值类型，精度38；
在C#里是表示 128 位数据类型。double相比，decimal 类型具有更高的精度和更小的范围，它适合于财务和货币计算。
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2023-05-30 07:29:26
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