精度与小数

这篇文章探讨了数据库查询中处理小数点精度的方法。具体地，介绍了如何利用SQL语句来计算给定数值100.456在小数点后第2位、第1位以及整数位截断后的值。示例SQL查询如下：SELECT TRUNCATE(100.456,2); SELECT TRUNCATE(100.456,1); SELECT TRUNCATE(100.456,0);

十进制小数转二进制的 MATLAB 代码，功能上是比较实用的那种，尤其你在串口通信时要精度问题，用这个就挺顺手的。MATLAB 的fwrite配合串口或者 TCP/IP 连接发 ASCII 码包，响应也快，适配性也不错。比如你发个'go'，它自动加上终止符，像0x0D或者0x0A，设备立马能读懂。哦对了，ASCII 嘛，都是 8 位的，比如回车是00001101，你用 MATLAB 转成二进制发送，就不用再手动转换，直接fprintf或者fwrite搞定。挺省心。不过你要注意终止符设置，比如Terminator = LF或者CR，不对的话设备读不到数据，那可就抓瞎了。还有个小细节，fprint

全国经纬度的省市区数据表（sql 格式），精确到后 2 位，挺实用的。如果你需要国内省市区的详细经纬度数据，直接用这份表就好，数据已经关联完成，且精度到后两位。数据表结构简单，便于直接导入到数据库中，适合做地理位置相关的项目，比如位置筛选、地图展示等。如果你正在做这类开发，完全可以节省不少时间。

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

在高精度整数的存储中，t数组采用右往左存储，每一位数字用一个字节表示，这样不仅方便打印，还能简化后面的乘除运算。t的符号位signbit为1（正）或-1（负），而tlastdigit则代表最高位对应的下标。 void print_bignum(bignum *n) { if (n->signbit == MINUS) printf(\"-\"); for(int i = n->lastdigit; i >= 0; i--) printf(\"%c\", '0' + n->digits[i]); printf(\" \"); }

VINS系统的主要特点包括： 1. 多传感器融合：结合了相机（单目或双目）和IMU的数据，提高了系统的鲁棒性和精度。 2. 实时性能：能够实时处理视觉和惯性数据，适用于动态环境。 3. 高精度定位：即使在视觉信息不足的情况下也能保持较高的定位精度。 4. 自动初始化：系统能够自动进行初始化，无需外部干预。 5. 在线外参标定：能够在线校准相机和IMU之间的空间和时间关系。 6. 闭环检测：具备闭环检测功能，可以检测到循环回路并进行优化。 7. 全局位姿图优化：能够进行全局优化，进一步提高定位的精度和一致性。 VINS系统的工作原理可以概括为以下几个关键步骤： - 图像和IMU预处理：提取图像特

MATLAB实现十进制定点小数到二进制补码小数的转换，用户可自选整数位和小数位长度，输出中最高位为符号位（0正，1负），其余位为补码。

小数定标规范化的操作思路挺清晰，就是把属性值的小数点往左挪，目标是把数值控制在[-1, 1]范围里。挪几位？看绝对值有多大，值越大，挪得越多。嗯，像金融数据那种差距巨大的场景就合适。 小数定标规范化的转化公式其实也不复杂：x = x * 10^k，k 是需要移动的小数位数。你看，这种方式不会改变值之间的相对大小，蛮适合做后续的分类或聚类。 不少经典算法，比如ID3、Apriori这些，其实都吃离散属性，不支持连续值。你可以先规范化，再做连续属性离散化，比如用等宽、等频或聚类的方法。 要说参考资料，下面这几篇文章挺值得一读的：像《规范化理论综述》和《数据库规范化原理简介》，思路还蛮清楚的，看完之

该存储库扩展并更新了Kevin Lin完成的工作，介绍了Caffe-SSDH经过的咖啡因。中国科学院模式识别国家实验室（NLPR）现已更新Caffe版本，支持最新的批处理归一化。我们使用SSDH方法对阿里巴巴大规模图像搜索挑战赛数据集进行了测试，该数据集包含500万张产品图像。尽管性能不及Kevin在CIFAR-10数据集上的实验，理论上应该有更好的表现。未来的工作将集中在对原始SSDH的改进和更新。阿里巴巴大规模图像搜索挑战数据集包括10个高级概念和676个子概念，涵盖上衣裙子、裤子和短裤、箱包、鞋子、配件、零食、化妆、饮料和家具等领域。欢迎随时联系Zexi Han（）提供建议或意见。

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。