近似函数

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MySQL近似值函数解析
MySQL提供的round(x)函数负责计算离x最近的整数,round(x,y)函数负责计算离x最近的小数(小数点后保留y位);truncate(x,y)函数负责返回小数点后保留y位的x(舍弃多余小数位,不进行四舍五入)。
利用神经网络近似sin函数
利用神经网络近似sin函数,不使用matlab工具箱,而是自行编写实现。
MySQL数据库: 求近似值函数
求近似值函数 MySQL 提供了几个用于求近似值的函数: round(x): 计算离 x 最近的整数。 round(x, y): 计算离 x 最近的小数,保留小数点后 y 位。 truncate(x, y): 返回小数点后保留 y 位的 x,舍弃多余小数位,不进行四舍五入。
基于傅立叶级数的圣诞树函数近似可视化
此程序使用傅立叶级数的截断近似可视化圣诞树状函数。
文本近似度匹配
使用python实现文本近似度匹配,从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如:a列:白术b列:白术、炒白术、黄芩 输出:相似的值:白术、炒白术近似度:1
近似算法实验3:高级算法设计
学习目标: 掌握近似算法设计思想和方法 了解集合覆盖问题近似算法的设计思路 熟练使用编程语言实现近似算法 实验测试近似算法性能,分析优缺点 实验内容: 集合覆盖问题Python求解
使用SQL学习处理近似数字表格
近似数字tFloat treal可以通过SQL学习处理。
基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法
针对大规模数据集,提出了基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法。
Matlab中AWGN信道下LDPC码的密度演化近似方法
在Matlab和GNU Octave中,使用密度演化方法进行AWGN信道下LDPC码的近似解码阈值优化。主要基于互逆信道逼近(RCA)和高斯演算,结合S.-Y.Chung等人的研究成果,该方法可在保持低密度奇偶校验码设计准确性的同时,显著提高运算效率。
基于扩展粗糙集的近似概念格规则挖掘
粗糙集与概念格作为知识发现和数据挖掘的有效工具,已在诸多领域展现出应用价值。本研究在对二者理论基础进行深入研究的基础上,提出了一种利用扩展粗糙集模型改进概念格近似性的方法。 该方法通过引入 β-多数蕴涵关系,实现了概念格外延的近似合并,并构建了近似概念格 (ACL)。在此基础上,进一步提出了概念格粗糙近似和规则挖掘算法 (LCRA)。UCI 机器学习数据库测试结果验证了该算法的可行性和有效性。