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    关系代数中的除法运算

    除法运算的定义: ?   RS÷S的意义就是:“在R和S的联系RS中,找出与S中所有的元组有关系的R元组”。   这个概念的描述的非常抽象,刚开始学习的同学完全不知所云。...这里通过一个实例来说明除法运算的求解过程    设有关系R、S 如图所示,求R÷S 的结果 ?       求解步骤过程:      第一步:找出关系R和关系S中相同的属性,即Y属性。...第二步:被除关系R中与S中不相同的属性列是X ,关系R在属性(X)上做取消重复值的投影为{X1,X2};       第三步:求关系R中X属性对应的像集Y                       ...第四步:判断包含关系                    R÷S其实就是判断关系R中X各个值的像集Y是否包含关系S中属性Y的所有值。...也许你现在有点明白除法运算是如何操作的了,下面我们来引申一下,除法运算可以解决什么问题呢?

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    oracle 中的除法函数,Oracle 函数

    1 mod:求除法余数,如:mod(1600, 300) 100 ceil:求大于等于某数的最小整数,如:ceil(2.35) 3 floor:求小于等于某数的最大整数,如:floor(2.35) 2...如:rpad(‘Hi’,10,’-‘) Hi——– trim:在一个字符串中去除另一个字符串,如:trim(‘S’ FROM ‘SSMITH’) MITH replace:用一个字符串替换另一个字符串中的子字符串...Oracle的日期类型是包含时间在内的。...主要的日期格式字符的含义 AM、PM:上午、下午,如:08 AM D:数字表示的星期(1~7),如:1,2,3,4,5,6,7 DD:数字表示月中的日期(1~31),如:1,2,3,…,31 MM:两位数的月份...: 原样显示的标点符号 ‘TEXT’:引号中的文本原样显示,如:TEXT 7 数值转换符: 9:代表一位数字,如果是正数,前面是空格,如果是负数,前面是?

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    python的常见矩阵除法_Python矩阵除法

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 我有一个关于按元素划分矩阵的问题,我的意思是我想要第一个矩阵的元素[I,j]除以第二个矩阵(Q)的元素[I,j]。...我把每个像素的单色值存储在一个叫做“pixelMatrix”的矩阵中 此命令将大矩阵(128×128)转换为较小的矩阵(8×8)foto_dct = skimage.util.view_as_blocks...(pixelMatrix, block_shape=(8, 8)) 现在,在完成这项工作之后,我需要将foto_dct中的每个矩阵除以一个不同的矩阵(在这段代码中称为“Q”)。...18 16 -14 11 -7 4] [ -7 9 -10 12 -13 11 -9 5] [-11 15 -14 15 -14 11 -9 5] [ -1 2 -4 5 -5 4 -3 2]] 这是我除法后得到的...0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0]] 如您所见,以element[0,0]=613为例,除法后

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    逆向课程第五讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化下

    逆向课程第五讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化下 一丶除法的优化 1.有符号被除数 / 无符号除数的情况下 高级代码为: 汇编中优化的体现形式 相比于昨天,我们发现了的 无符号...依据上面的汇编代码n值等于1 也就是shr edx,1  那么我们知道,算一个除法的时候,必须扩展符号位 也就是 变成了 EDX.EAX 了,现在EDX右移一位,那么相当于 eax移动了32位+1,也就是...又晕了是不是,一个DIV没用到,很难看到这是一个除法对不对....那么根据上面的程式,继而得到了  一步一步简化 第一次简化: 可以把2^32次方拿到上面来  第二次简化 第三次简化: 第四次简化 第五次简化 第六次简化: 第八次简化: 得出了 那么根据以前的除法公式...二丶除数为负数 1.除数为  -2的幂的情况下 高级代码: 汇编代码:  公式还是一样的,向上取整的公式.也就是昨天的 b- 1是3 b是除数, 结果是2 ^2次方.

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    BigDecimal的除法

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...subBigDecimal.divide(new BigDecimal(13),0,BigDecimal.ROUND_HALF_UP); 第一参数表示除数, 第二个参数表示小数点后保留位数, 第三个参数表示舍入模式,只有在作除法运算或四舍五入时才用到舍入模式...,除非两边(的距离)是相等,如果是这样,向下舍入, 例如1.55 保留一位小数结果为1.5 ROUND_HALF_EVEN //向(距离)最近的一边舍入,除非两边(的距离)是相等,如果是这样,如果保留位数是奇数...,使用ROUND_HALF_UP,如果是偶数,使用ROUND_HALF_DOWN ROUND_HALF_UP //向(距离)最近的一边舍入,除非两边(的距离)是相等,如果是这样,向上舍入, 1.55...保留一位小数结果为1.6 ROUND_UNNECESSARY //计算结果是精确的,不需要舍入模式 ROUND_UP //向远离0的方向舍入 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https

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    Mysql 乘法除法精度不一致,除法后四位小数

    所以初步得知Mysql中,乘法和除法对小数点后的精度不一致 在国内的论坛中没有找到合适的资料,于是到国外论坛寻找,提问,交流。...除法的精度默认是小数点后4位 乘法的精度使用操作数的精度和的方式来判断,如例子中的1*0.01 精度分别是小数点后0位和2位,那么就是0+2 =2 结果也将使用2位精度 测试 select 1.00 *...同时我还提出疑问,是否能在mysql里设置默认除法精度,我们就可以不用每次sql都使用函数计算了。 前辈回复:如果你不想有时候出现出乎意料的情况,那么需要每次都强制使用类型转换。...除法的精度规则 由上面引用的文献可知:当使用两个数值进行计算时,结果的精度由第一个操作数的精度 + 系统变量div_precision_increment的值决定,如我们例子中的1 精度是0,系统变量精度是...,来改变除法的默认精度。

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    关于深度学习中的Precision和Recall的一些理解

    precision和recall。这是论文中经常提及的两个概念。我们举这样的一个例子: 我们现在有一个检测狗的任务,但是这个任务数据中包含了猫。...那么,这个时候问题又出现了,我们怎么描述我们检测的结果怎么样呢?这个时候就出现了precision和recall。...我们知道我们这里的目标是找狗,那么那些我们没有标注的猫,是不是从反向说明我们的查找准确率(precision)呢?接着,我们定义被错误识别为狗的猫为False positives。...接着我们就定义: 我们就很容易的计算出这里的 precision=3/4​,recall=3/4​ 。...最后说一点,如果我们把IOU标准设置为IOU > 0的话,这个时候的recall会越来越接近于1,而相应的precision也会降低,这很容易理解。

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    基于迭代单元的除法器基于迭代单元的除法器

    基于迭代单元的除法器 迭代单元 数字信号处理中,有大量的算法是基于迭代算法,即下一次的运算需要上一次运算的结果,将运算部分固化为迭代单元可以将数据处理和流程控制区分,更容易做出时序和面积优化更好的硬件描述...,这次将基于迭代单元构造恢复余数和不恢复余数除法器 恢复余数除法器 迭代单元 算法 将除数移位i位 判断位移后的除数与余数大小 若位移除数大于余数,则余数输出当前余数,结果输出0;否则输出余数减位移除数...恢复余数除法器cell(来自《基于FPGA的数字信号处理》) RTL代码 module restore_cell #( parameter WIDTH = 4, parameter STEP...不恢复余数除法器cell(来自《基于FPGA的数字信号处理》 RTL代码 module norestore_cell #( parameter WIDTH = 4, parameter...,不恢复余数除法器最后需要调整余数为正

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    逆向课程第四讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化上

    逆向课程第四讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化上 除法原理,涉及到了数学公式,而且在汇编中的体现形式也有10几种 这里首先讲解前4中, 抱着问题学习 一丶为什么要熟悉除法的优化...,以及除法原理 是这样的,在计算机中,除法运算对应的汇编指令分为 DIV(无符号除法指令) 以及 IDIV(有符号除法指令)....二丶丶熟悉数学证明 在讲解除法之前,我们要熟悉一下数学公式,以及数学证明,因为在除法的优化中,和这些数学公式息息相关....第47页 首先我们要明白计算机中的除法 1.有符号树和无符号数混除,那么结果是无符号的 2.两个无符号整数相除,结果还是无符号的. 3.计算机中面临如何处理小数,比如 9 / 4 = 2.25 理解数学中的向下取整.../ 商 4.c = (a - r)/b    : 求商: 被除数 - 余数 / 除数 5. r = a - (c * b)          : 求余数 被除数 - (商 * 除数)   3.计算机中的除法

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    BigDecimal除法的精度问题

    BigDecimal除法的精度问题 在使用BigDecimal的除法时,遇到一个鬼畜的问题,本以为的精度计算,结果使用返回0,当然最终发现还是自己的使用姿势不对导致的,因此记录一下,避免后面重蹈覆辙 I...,是不是上面的几种case中,由于scale值没有指定时,默认值不一样,从而导致最终结果的精度不同呢?...INFLATED_BIGINT : null; this.scale = 0; } 复制代码 so,很明确的知道默认的scale为0,也就是说当origin为正数时,以它进行的除法,不现实指定scale...小结 对于BigDecimal进行除法运算时,最好指定其scale参数,不然可能会有坑 对于BigDecimla的scale初始化的原理,有待深入看下BigDecimal是怎么实现的 II....一灰灰Blog: https://liuyueyi.github.io/hexblog 一灰灰的个人博客,记录所有学习和工作中的博文,欢迎大家前去逛逛 2.

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    分类模型的评价指标:Precision,Recall和Accuracy

    的样本数 FN:实际为Positive,但被预测为Negative的样本数 精准率:Precision=TP / (TP+FP),即在所有被预测为阳性的测试数据中,真正是阳性的比率。...召回率:Recall=TP / (TP+FN),即在所有实际为阳性的测试数据中,真正是阳性的比率。 为了综合这两个指标并得出量化结果,又发明了F1Score。...准确率指分类模型预测正确的结果在整体中的占比例。...假设样本x1的真实分类是Class1,它的预测结果有N种可能({Class1, Class2, ..., ClassN}中的任何一个)。...)的样本数 根据上表,我们就可以计算: Class1的精准率:Class1_Precision = Class1_TP/(Class1_TP+Class1_FP),即在所有被预测为Class1的测试数据中

    3.7K40

    Precision,Recall,F1score,Accuracy的理解

    那么Precision和Recall表示什么意思?一般Precision和Recall都是针对某个类而言的,比如正类别的Recall,负类别的Recall等。...如果你是10分类,那么可以有1这个类别的Precision,2这个类别的Precision,3这个类别的Recall等。而没有类似全部数据集的Recall或Precision这种说法。...正样本的Precision表示你预测为正的样本中有多少预测对了,如下公式。 正样本的Recall表示真实标签为正的样本有多少被你预测对了,如下公式。二者的差别仅在于分母的不同。...F1score的计算是这样的:1/F1score = 1/2(1/recall + 1/precision)*,简单换算后就成了:F1score=2recallprecision/(recall+precision...还有F1score的变形,主要是添加一个权重系数可以根据需要对recall和precision赋予不同的权重。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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