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搜索关键字:误差    ( 2028个结果
Matlab自带的曲线拟合程序
这个函数的功能是能自动搜索参数的取值,从而使得方程的误差最小。效果如下代码如下%% Optimal Fit of a Non-linear Function% This is a demonstration of the optimal fitting of a non-linear functio...
分类:其他好文   时间:2016-01-23 12:44:38    阅读次数:198
第二章、linux的时间管理
第二章、linux的时间管理linux系统一般存在两个时间,一个属于linux操作系统的系统时间,系统时间受操作系统影响,可能会出现时间不准确,但另一个真实硬件上的时间,也就是用纽扣电子持续供电的硬件时间,误差是非常小的。一、如何查看两种不同的时间查看系统时间:date例子:[r..
分类:系统相关   时间:2016-01-21 15:53:24    阅读次数:266
java的数据的类型
1分类:基本数据类型长度:Java中简单类型,占用字节数, 以及包装类浮点数的默认类型是Double(8个字节)如果想直接想一个变量赋值一个float(4个字节)要在数值后面添加f/F如同向长整数后添加l/L因为浮点数(float)有误差, 避免使用float,可以使用BifDecimal类,可以准...
分类:编程语言   时间:2016-01-16 12:03:35    阅读次数:185
[Basic] 浮点型比较需要注意精度
public class DoubleCompare { // Fields 浮点型的误差 private const double DOUBLE_DELTA = 1E-06; public static bool AreEqual(double va...
分类:其他好文   时间:2016-01-15 14:32:15    阅读次数:127
半闭环伺服系统和全闭环伺服系统
半闭环伺服系统,就是反馈原件是加在电机轴上的,常用的是编码器,只保证电机的精度,不能弥补机械上造成的误差。 这类伺服系统的位置检测点是从驱动电机(常用交/直流伺服电机)或丝杠端引出,通过检测电机和丝杠旋转角度来间接检测工作台的位移量,而不是直接检测工作台的实际位置。由于在半闭环环路内不包括或只...
分类:其他好文   时间:2016-01-14 12:04:09    阅读次数:203
C++开发人脸性别识别教程(11)——图片人脸检测程序BUG处理
在这篇博客需要解决之前遗留的两个BUG,一是用户在不初始化条件下运行程序,二是人脸检测的误差结果。 一、添加初始化警告 目前我们在“初始化”按钮对应的响应函数中封装了人脸分类器加载、开辟内存等操作: 因此,如果用户在未单击“初始化”按钮的情况下进行图片读入,人脸检测,程序就会因为缺少人脸检...
分类:编程语言   时间:2016-01-13 23:36:48    阅读次数:330
使用yum安装http的的时候报错
报错信息意思是拆包httpd-2.2.15-29.el6_4.x86_64误差,要把/etc/httpd/logs重新命名,使用mvlogslog来进行重新命名,重新安装,又说要吧modules重新命名,那就重新命名。再次重新yuminstallhttpd又要重新命名润文件,那就重新命名。全部重新命名之后,这些都变成了软连接文件..
分类:Web程序   时间:2016-01-06 18:19:00    阅读次数:145
js 浮点数加减问题
/** ** 加法函数,用来得到精确的加法结果 ** 说明:javascript的加法结果会有误差,在两个浮点数相加的时候会比较明显。这个函数返回较为精确的加法结果。 ** 调用:accAdd(arg1,arg2) ** 返回值:arg1加上arg2的精确结果 **/function accAdd(...
分类:Web程序   时间:2016-01-05 12:27:24    阅读次数:251
JavaScript数字精度上代码。
/**不能超过 9007199254740992 * floatObj 包含加减乘除四个方法,能确保浮点数运算不丢失精度 * * 我们知道计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题(或称舍入误差),其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示 * 以下是十进制小数对应的二进制表示 * ...
分类:编程语言   时间:2016-01-02 12:07:26    阅读次数:172
浅谈机器学习中的规则化范数
一、监督学习简介 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约....
分类:其他好文   时间:2015-12-29 16:12:30    阅读次数:207
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