数值精度
当前话题为您枚举了最新的 数值精度。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
C++ 高精度乘法
C++ 高精度乘法算法,实现任意长度整数相乘。
算法与数据结构
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2024-05-25
C++ 高精度除法
实现高精度整数除法,支持高精度除以低精度的操作。
算法与数据结构
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2024-04-28
减法中的符号处理高精度整数运算
减法中的符号这个技巧,挺实用的,适用于高精度整数运算。你知道的,减法操作会涉及符号的变化,尤其是在负数时。这里的方式是通过先检查两个数中的符号,再决定是否将减数的符号反转,之后通过加法来计算。代码简洁又高效,减少了不必要的重复计算,适合在高精度计算中使用。其实,这种方法也常见于大数运算中,不光在减法上,其他地方也有类似的应用哦。
代码示例如下:
if ((a->signbit == MINUS) || (b->signbit == MINUS)) {
b->signbit = -1 * b->signbit;
add_bignum(a, b, c);
b->signbit = -1
算法与数据结构
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2025-06-24
GPS-RTK高程精度统计分析
如果你在做 RTK 高程测量,是在工程项目中,会需要对高程精度做个详细的统计。文章通过一个实际的工程案例,对 1506 个点的 GPS-RTK 高程数据与水准高程进行了比较。统计结果挺有意思的,一般条件下,RTK 高程的精度是 4cm,还是蛮精准的。嗯,这个能帮你了解在不同地面和观测条件下,RTK 高程的表现。
你可以根据这个案例来参考实际操作中的精度要求,避免过于理想化的预期。如果你对高程有兴趣,文中提到的其他相关资源也挺有的,比如 GIS 在洼地最低高程计算方面的应用,也有关于 MATLAB 高程的实现方法,推荐一起看看。
统计分析
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2025-07-01
MATLAB精度检验代码-DNB改写优化
MATLAB精度检验代码-DNB是一种用于评估和比较基于任务的功能磁共振成像去噪方法的框架。其性能指标为交叉验证的准确性,通过评估对任务相关响应的估计来评估预测滞后数据的准确度。DNB包括MATLAB编写的三大组件:fMRI数据(适用于21个数据集)、自动评估去噪方法的代码框架以及多种去噪方法的实现。要使用DNB,请将其添加到MATLAB路径中(addpath('DNB')),然后转到DNB目录并运行示例脚本。详细信息请参阅使用条款。
Matlab
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2024-07-29
MATLAB输入数值代码Math 9数值分析编程简介
课程介绍
授课老师:Peter McHale课程网页:进行设置(以下软件是免费的!)
在下面的内容中,您将需要访问“命令行”。在Mac上,这是通过打开“Terminal”应用程序完成的。在实验室(Windows)机器上,这是通过“Start -> Anaconda Prompt”找到的。您的助教将为您提供帮助。
如果您在自己的计算机上,请通过安装(Python 3.x版本)来安装Python和Jupyter。Anaconda可以方便地安装Python、Jupyter Notebook和其他用于科学计算的常用软件包。请输入以下命令以创建环境:conda create -n math9 pytho
Matlab
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2024-11-04
Matlab 场景分类项目精度检验代码
该项目基于 James Hays 教授在 2013 年秋季“场景识别”课程中的演讲内容,利用多种特征提取技术,对包含 15 个类别、每类 100 张图像(共计 1500 张图像)进行分类。项目运行步骤:1. 从 CS143 页面获取框架项目,并将数据文件夹复制到该项目的工作目录中。2. 项目需要 VLFeat 和 Matlab 图像工具箱,安装 VLFeat 后,需将 proj3.m 文件中的 run('~/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.19/toolbox/vl_setup') 行替换为实际路径。3. 运行 proj3.m 文件,项目将对 data/test 目录中
Matlab
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2024-05-21
数值结果详解.pdf
JAMC数值结果详解_JCJL
算法与数据结构
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2024-07-17
数值常量分析
111 作为一个数值常量,在不同的应用场景下可以具备不同的含义。在计算机科学中,它可以代表十进制数111,也可以是其他进制的数值表示。深入理解数值常量的应用,需要结合具体的语境进行分析。
MongoDB
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2024-06-30
MATLAB数值计算工具
MATLAB 在数值中有用,尤其是在求解线性方程组和做数值积分方面。通过学习如何用 MATLAB 病态问题和求解不同类型的方程,你会发现它能你快速实现各种数值算法。比如,使用mldivide求解线性方程组,或者用quadgk进行数值积分,效率蛮高的。你还可以通过 MATLAB 的图形功能来绘制图表,误差,进一步理解计算结果。如果你想加深对数值的理解,MATLAB 的这些功能绝对值得掌握。
Matlab
0
2025-06-15