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java integer最大_java int型最大最小,最大+1,最小-1

int变量中,第一位是符号位(0表示正数,1表示负数)。 我们下面来实际分析int型中正数和负数是怎么表示的。...把符号位和数值合起来,得到int型的5再内存中的32位二进制码是 0000 0000 0000 0101 -5 数字为负数,第一位符号为是1,负数5的绝对的二进制码是 000 0000 0000 0101...因此,int型能表示的最大的正数的二进制码是0111 1111 1111 1111,也就是2^31-1。...最大+1 最大的二进制码是0111 1111 1111 1111,加一以后二进制码是1000 0000 0000 0000,是int所能表示的最小的负数。...最小-1 最小的二进制码是1000 0000 0000 0000,减一后称为0111 1111 1111 1111,是最大的正数。 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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f1 score是什么_F1

F1 score是一个平均数;对精确率与召回率进行平均的一个结果; 平均算法有四个,如图所示: 调和平均数:Hn=n/(1/a1+1/a2+…+1/an) 几何平均数:Gn=(a1a2…an)^...(1/n) 算术平均数:An=(a1+a2+…+an)/n 平方平均数:Qn=√ [(a1^2+a2^2+…+an^2)/n] 这四种平均数满足 Hn ≤ Gn ≤ An ≤ Qn F1 score...选择了第一种调和平均数算法进行计算;该算法的特点就是会更多聚焦在较低的;所以会对每个指标非常重视; 看harmony公式变形:Hn=2*a*b/(a+b);a+b恒等于1,a*b=a*(1-a)=-a...^2+a; 令导数为-2a+1=0,a=0.5时最大;Hn的最大为0.5,从这里可以看出如果a+b有约束的情况下,a与b越接近越大; 在F1 sore这里,a与b不存在共同约束,只有0<=a<=1,0...<=b<=1; 所以最大不只只是0.5,比如说Hn=2*1*1/(1+1)=1;这也是最完美的,精确率与召回率都是100%; 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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RL实践1——动态规划迭代

RL实践1——迭代求解随机策略 参考自叶强《强化学习》第三讲,方格世界—— 使用 动态规划 求解随机策略 动态规划的使用条件时MDP已知,在简单游戏中,这个条件时显然成立的 使用Value iteration...从方格状态走到终止状态(灰色标记) Python代码及注释 值得注意的是,知乎原版的注释是错误的,采用的是同步更新 有三个trick可以加快运算速度(对于大规模问题) in-place DP:新直接替换旧...,只存储一个v(s), 异步更新,提高效率 缺点:更新顺序影响收敛性 Prioritised sweeping:state的影响力排序 比较贝尔曼误差绝对,大的更新,小的忽略 Real-time...= [0 for _ in range(16)] # 动作集: actions = ["n", "e", "s", "w"] # 动作字典: ds_actions = {"n": -4, "e": 1,..."s": 4, "w": -1} # 衰减率 gamma = 1.00 # 定义MDP def nextState(s, a): next_state = s if (s%4 ==

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N1 | 什么是BLUP

什么是BLUP ❝最近有朋友问我,说是对BLUP这个概念不太理解,希望我能讲一下。新年新气象,我也梳理一下这个概念。...❞ 看一下wiki的概念 ❝最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction,简称BLUP),又音译为“布拉普”[1],是统计学上用于线性混合模型对随机效应进行预测的一种方法...(估计与观察呈线性关系) 无偏——估计的数学期望等于真值 预测——预测一个个体将来作为亲本的种用价值(随机遗传效应) 育种中如何理解BLUP 「BLUP」是一种统计方法,畜禽育种中适合应用这一方法预测个体育种...BLUE和BLUP 「BLUE」,相当于是对混合线性模型中固定因子的估算 「BLUP」,相当于是对混合线性模型中随机因子的预测 BLUE一般是矫正的表型,尺度和表型一致,如果是多个重复或者多年多点的数据...BLUP一般用于品种排名,品种选种时的依据。 下节介绍一下,植物中计算一年多点或者多年多点BLUP的方法,欢迎关注。 下下节介绍一下,动物中考虑系谱的BLUP的计算,欢迎关注。

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matlab自带的插函数interp1的几种插方法

假设我们已知坐标(x0,y0)与(x1,y1),要得到[x0,x1]区间内某一位置x在直线上的。...中的插函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,’method’) 其中x,y为插点,yi为在被插点xi处的插结果;x,y为向量...copy x=0:2*pi; y=sin(x); xx=0:0.5:2*pi; %interp1对sin函数进行分段线性插,调用interp1的时候,默认的是分段线性插 y1...=interp1(x,y,xx); figure plot(x,y,’o’,xx,y1,’r’) title(‘分段线性插’) %临近插 y2=interp1(x,y,xx,...csape和interp1都是插函数。 csape可以选择样条的边界条件,interp1无法使用边界条件; csape只是Cubic spline插,interp1可以选择几种不同的插方法。

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