精度误差第9页

高精度数的减法

题目名称：高精度数的减法题目描述：输入两个高精度数（长度不超过100位）a,b。求a-2b的值。

早起的郭老师·2024-02-12 20:18

高精度减法（高位减低位不够借位计算）

这是洛谷上的一道原题（题目链接）P2142高精度减法-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)）这道题我用的是c++解法，定义的头文件较多，头文件如下：#include#include#include

chenWangi·2024-02-12 20:48

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

(高方差指的是训练集误差较低，而测试集误差比训练集大较多)过拟合的原因从两个角度去分析：模型的复杂度：模型过于复杂，把噪声数

是Dream呀·2024-02-12 19:05

如何判断欠拟合、适度拟合、过拟合

可以通过查看训练集误差和验证集误差，从而判断算法达到什么效果。通过衡量训练集和验证集的误差就可以得出不同结论。1.欠拟合：假定训练集误差是15%，验证集误差是16%。

心窄·2024-02-12 19:05

2021-07-30

学了一会数论，好难1.乘法逆元：a/b%p,若a/b在进行取模运算时，会出现精度问题，而且模运算对除法不适用，（没有分配律，大概就这意思）而求出乘法逆元后，可以把原式变为a*x%p的形式，且值不变。

RX-0493·2024-02-12 19:28

如果你被困在一个时间循环，你希望这个循环是多久？

我还有好多事情要做根本没有时间去浪费但如果非要选一个时间循环我会选择一个月在这一个月里，我的思维不会循环，但经历却不断重复（一）我可以真正的做一下以前先做却又做不到的事情很多时候都在想:如果时间可以重来如果时间可以循环，我会做一个实验:忽略微小的行为误差

书书你好·2024-02-12 17:08

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学

kidling_G·2024-02-12 14:29

2019-04-25家庭自制橙子酒的方法

很多人都喜欢自酿葡萄酒，而我们常见的果酒不仅仅有葡萄酒，比如说冬季很多人喜欢吃的橙子也是可以酿酒的，橙子酒是一种低酒精度的饮品且营养丰富，口感清醇，下面主要介绍下橙子酒的酿制方法和功效特点。

4a5c054a87d4·2024-02-12 14:54

你听到的和你想的是不是一样的

对于这样的事情在一天内出现二次我想到的是，当对方说要一根250mm的方管的时候，我脑子里想到是150mm的管子就是250mm长这次体验提醒我的就是，你脑子里的图像跟明显的事实就是误差很大这不由得让我想到了

张志鹏_7bba·2024-02-12 13:59

洛谷B2095 白细胞计数（java）

为了降低分析误差，要先从这n份样本中去除一个数值最大的样本和一个数值最小的样本，然后将剩余n−2个有效样本的平均值作为分析指标。

自律霸王龙·2024-02-12 13:53

洛谷B2080 计算多项式的值（java）

题目描述假定多项式的形式为x^n+x^(n−1)+…x^2+x+1，请计算给定单精度浮点数x和正整数n值的情况下这个多项式的值。多项式的值精确到小数点后两位，保证最终结果在double范围内。

自律霸王龙·2024-02-12 13:23

[机器学习]全局最小与局部最小

每次迭代计算误差函数在当前点的梯度，然后根据梯度确定搜索方向：负梯度方向是函数值下降最快的方向，因此梯度下降法就是沿着负梯度方向搜索最优解。

3points·2024-02-12 11:01

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

深度学习的最终目标是让模型在预测时的误差很小。而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。

蔡逸超·2024-02-12 11:30

出现理论

“出现理论”的一句话：不出现=不存在四个元素：大范围、高精度、大密度、低门槛以一种安静不失淡定的姿态出现在公众的视线，在这种淡定姿态的背后，有着与各大土豪的稳固合作。

什么是心安_18e0·2024-02-12 11:03

excel统计分析——配对数据t检验

摘自《生物统计学》在进行两种处理效果的比较试验设计中，配对设计比成组设计在误差控制方面具有大优势。

maizeman126·2024-02-12 09:39

Linux下的json-c

structjson_object{enumjson_typeo_type;//JSON对象的类型uniondata{booleanc_boolean;//布尔类型的值doublec_double;//双精度浮点数类型的值

%xiao Q·2024-02-12 08:08

关于C++的花括号初始化的方式解释及示例

下面是一些代码示例：1.基本数据类型初始化：intx{5};//初始化整数变量x为5doubley{3.14};//初始化双精度浮点数变量y为3.14charc{'A'};//初始化字符变量c为'A'boolflag

ttod_qzstudio·2024-02-12 08:26

深入了解 MySQL 数值型函数

该表包含一个自增主键id，一个双精度浮点数字段value1和一个整数字段value2。--建表语句CREATETABLE

冷风扇666·2024-02-12 06:28

插值（一）——多项式插值（C++）

插值插值的作用是可以将原本比较难计算的函数转换为误差在一定范围内的多项式，比如在单片机中直接计算x、log⁡2x\sqrt{x}、\log_2xx、log2x之类的函数是比较麻烦的，但是使用插值的方法就可以将其转换为误差可控的只有乘法和加减法的多项式

龙行泽雨·2024-02-12 04:44

C语言学习总结（2）浮点型、字符型、数学运算符

使用方式相同，不同在于表示范围和精度。float表示的范围小，精度低(小数点后6位)；而double表示范围大，精度高。

智能化之路·2024-02-12 04:02

SPSS-2

初级统计说一说——描述/图表图&表分析频率|偏度-偏度标准误差|＜1.96&|峰度-峰度标准误差|＜1.96则为正态分布频率分析：适用于偏态+正态分布对于数值变量：统计指标+统计图对于等级与计数：统计表格

沈住氣·2024-02-12 04:56

第一二六章　福祸相依2

他们没有先进的自动弹道计算系统，机械测算要先打一发来修正误差。”我掏出怀里的超声波发生器，这东面能发出人耳听不

羊儿小白·2024-02-12 01:46

day2-Machine Learning Yearning

iOSDevLog/100-days-of-ai/blob/master/r1-ml/day2-yearning/yearning.ipynbErroranalysisbyparts53.由特定组件进行误差分析假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的

iOSDevLog·2024-02-12 01:52

四轴飞行器pid简介

现实情况电机螺旋浆和角度都有差异，所以会用pid来调节平衡PID控制的三个参数比例（P)控制器比例控制器，输出与输入误差信号成比例关系，是一种最简单的控制方式，当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。

yvee·2024-02-11 23:14

C语言常见概念

%lf打印双精度浮点型4.%s打印字符串5.%p打印指针三、关键字关键字具有特殊意义创建标识符的时候不能和关键字重复

BYyyyy。·2024-02-11 23:01

劳力士绿水鬼3135价格多少钱一块，劳力士3135绿水鬼售价

3135机芯是劳力士自主设计和制造的机芯，具有较高的精度和鲁棒性，即使在极端环境下仍然可以表现出色。

美表之家·2024-02-11 22:50

第五篇：MySQL常见数据类型

中的数据类型有很多，主要分为三类:数值类型、字符串类型、日期时间类型三个表格都在此网盘中，需要者可移步自取，如果觉得有帮助希望点个赞~MySQL常见数据类型表数值类型（注：decimal类型举例，如123.45的M精度为

晴友读钟·2024-02-11 22:09

7.30

今日学习六小时拒绝无效社交是一件很爽的事情Oliver的外刊精度今天没更新怀疑是他偷懒了嘿嘿！

特立独行的momo·2024-02-11 21:59

癸卯日

最近朋友圈好多，网易云音乐的年度报告，知乎年度报告，网易云音乐的年度报告梳理了我们一年中听过的歌，看过的视频，甚至告诉某年某月某时你听过的歌，甚至连你哪天分手的都可以推算的误差不超过一周，更甚至给你匹配了

创越时间·2024-02-11 21:01

Java--大数值（BigInteger 和 BigDecimal）

如果基本的整数和浮点数精度不能够满足需求，那么可以使用java.math包中的两个很有用的类：BigInteger和BigDecimal。这两个类可以处理包含任意长度数字序列的数值。

Acton_zhang·2024-02-11 20:52

查理·芒格的人类误判心理学15/25社会认同倾向2020-05-28

心理学教授还能利用社会认同倾向促使人们在测量东西时出现很大、很荒唐的误差。电梯实验例如，如果一名教授安排10名实验员静静地站在电梯

牧羊大叔·2024-02-11 19:53

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度

Snu77·2024-02-11 18:40

9、神经网络三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），

qxdx.org·2024-02-11 18:03

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大

夏洛的网·2024-02-11 18:02

R语言用随机森林模型的酒店收入和产量预测误差分析

通过对比每家酒店的间夜预测值（或收入）与实际值的结果，以及产量排名前四分之一酒店的平均误差值，我们将得出对酒店收入和产

·2024-02-11 18:33

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

目前，一个趋势是降低权重和激活精度的能力，以前的研究表明，在某些情况下，权重和激活可以二值化（即二值化神经网络，BNN），

·2024-02-11 18:53

葡萄酒怎么喝|澳大利亚雅拉谷黑皮诺2017

#葡萄酒怎么喝#今天来喝一下来自澳大利亚雅拉谷的“HoddlesCreekEstate酒庄黑皮诺2017”【颜色】浅宝石红色【闻】香气集中度medium【喝】酒精度挺高的，酒体Medium，单宁Medium

晕狐狐葡萄酒·2024-02-11 17:49

怎么成为最懂客户的产品？

当然这其中的原因多种多样，客户的需求不明确，需求多变，预算有限，沟通出现误差等等，很多原因都是造成客户最终不满意项目成果的‘罪魁祸首’。今天我们大家就来讨论一下，怎

51case·2024-02-11 16:32

【论文精读】EfficientNet

摘要以往的卷积网络模型通过缩放深度，宽度和图像大小的其中之一或之二来扩大网络以实现更好的结果，但这种思想下经常产生次优的精度和效率的算法。

None-D·2024-02-11 15:43

stm32 rtc 误差实验

1.stm32f103re，使用外部晶振32.768k，没有校准rtc时钟，使用串口打印时间，用带时间戳的串口工具记录串口接收的时间。2.测试时间一天。数据如下：开始计时：电脑时间[08:45:03.626]stm32时间00:03:20结束计时：电脑时间[10:17:05.267]stm32时间25:35:50历时：电脑25:32:01:641stm32时间25:32:303.结论单片机快28秒

05jin·2024-02-11 15:06

esp32 rtc 时钟设置不对_【经验】32位MCU CKS32F103x8的实时时钟(RTC)精确校准方法

实时时钟在嵌入式系统中往往是必不可少的功能模块，比如水表、电表、手表、玩具等，而时钟的功能就是计时，其准确度，走时误差是重要的衡量指标。

HH leo·2024-02-11 15:06

电子元器件基础2--电容

第一个特点就是精度远不及电阻。电容甚至有+80%～-20%精度的，这在电阻里面是不可想象的。第二个特点是电容的主要额定

永远都是新手·2024-02-11 14:58

市面上复刻表3235机芯质量怎么样?主要看这几个区别

对正品机芯的好坏评价不能从误差多少，动力多少这

腕表王子·2024-02-11 14:45

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。

链原力·2024-02-11 14:23

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

对于均方误差（MSE）损失，在某些情况下，其使用方式可能不同，原因如

UndefindX·2024-02-11 14:48

GBDT--梯度提升树

pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT的8种损失函数2弱评估器结构2.1梯度提升树种的弱评估器复杂度2.2弗里德曼均方误差

吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

即通过多轮迭代，每轮迭代生成一个弱分类器，并在上一轮分类器残差的基础上进行训练，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，且迭代思路与Adaboost（利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重

wxw_csdn·2024-02-11 14:10

C语言：整形存储

运行结果整形提升：整形算术运算总是以至少以缺省整型类型的精度来进行的，为了获取这种精度，表达式中的字符和短整型操作数在使用之前转换为普通整型，这

snow爱·2024-02-11 12:09

蓝桥杯嵌入式——ADC介绍

1.初始化配置ADC的功能：模拟量到数字量的转换，读引脚电压值STM32G431内部集成2个有最高12位精度ADC（ADC1、ADC2）可配置的转换精度：6位，8位，10位，12位12位精度为：000000000000

学者7·2024-02-11 12:03

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