Round(0.005)给出了错误的结果吗？

Round(0.005)的结果是0，这是一个四舍五入函数，它将小数点后第三位进行四舍五入。在这种情况下，0.005小于0.0055，所以结果是0。

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结果真的可靠吗？如何避免高置信度的错误预测 | 附源码

该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。...这个现象引发了一个问题：神经网络的预测什么时候是可靠的，具体来讲，当这个样本在已知分布以外时，神经网络能不能以较低的置信度表示没有学习过这种样本，避免高置信度的错误预测？ ?...为了进一步阐述该文章的效果，作者在项目主页上（https://github.com/max-andr/relu_networks_overconfident），给出了Two Moon Dataset上的二分类可视化结果...图4.基于ACET的二分类模型的置信度七、总结与讨论本文提出了一个重要问题：带有ReLU的神经网络模型在已知分布以外的样本上置信度过高。...这是一个很重要却少有学者思考的问题，该论文初步缓解了这个问题，也给未来更多的问题带来启发，例如少样本或零样本学习问题、类别分布不均匀（拖尾）问题等。参考文献 [1] R.

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java提高篇之java的四舍五入

这是四舍五入的经典案例，也是我们参加校招时候经常会遇到的(貌似我参加笔试的时候遇到过好多次)。从这儿结果中我们发现这两个绝对值相同的数字，为何近似值会不同呢？...五入：0.005、0.006、0.007、0.008、0.009。这些入的都是银行亏的钱，分别为：0.005、0.004、.003、0.002、0.001。...所以对于银行来说它的盈利应该是0.000 + 0.001 + 0.002 + 0.003 + 0.004 – 0.005 – 0.004 – 0.003 – 0.002 – 0.001 = -0.005...从结果中可以看出每10笔的利息银行可能就会损失0.005元，千万别小看这个数字，这对于银行来说就是一笔非常大的损失。面对这个问题就产生了如下的银行家涉入法了。...该算法是由美国银行家提出了，主要用于修正采用上面四舍五入规则而产生的误差。如下：舍去位的数值小于5时，直接舍去。舍去位的数值大于5时，进位后舍去。

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BigDecimal加减乘除计算

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Java基础知识点笔记（一）：java中的取整与四舍五入

(8).ROUND_UNNECESSARY:计算结果是精确的，不需要舍入模式。...五入：0.005、0.006、0.007、0.008、0.009。这些入的都是银行亏的钱，分别为：0.005、0.004、.003、0.002、0.001。...所以对于银行来说它的盈利应该是0.000 + 0.001 + 0.002 + 0.003 + 0.004 – 0.005 – 0.004 – 0.003 – 0.002 – 0.001 = -0.005...从结果中可以看出每10笔的利息银行可能就会损失0.005元，千万别小看这个数字，这对于银行来说就是一笔非常大的损失。面对这个问题就产生了如下的银行家涉入法了。...该算法是由美国银行家提出了，主要用于修正采用上面四舍五入规则而产生的误差。如下： (1).舍去位的数值小于5时，直接舍去。 (2).舍去位的数值大于5时，进位后舍去。

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Java四舍五入保留小数点后几位

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Java支持七种舍入方式： ROUND_UP：远离零方向舍入。向远离0的方向舍入，也就是说，向绝对值最大的方向舍入，只要舍弃位非0即进位。...ROUND_DOWN：趋向零方向舍入。向0方向靠拢，也就是说，向绝对值最小的方向输入，注意：所有的位都舍弃，不存在进位情况。 ROUND_CEILING：向正无穷方向舍入。...向正最大方向靠拢，如果是正数，舍入行为类似于ROUND_UP；如果为负数，则舍入行为类似于ROUND_DOWN。注意：Math.round方法使用的即为此模式。...银行家算法：四舍：舍弃的数值：0.000、0.001、0.002、0.003、0.004，因为是舍弃的，对银行家来说，就不用付款给储户了，那每舍弃一个数字就会赚取相应的金额：0.000、0.001、...五入：进位的数值：0.005、0.006、0.007、0.008、0.009，因为是进位，对银行家来说，每进一位就会多付款给储户，也就是亏损了，那亏损部分就是其对应的10进制补数：0.005、0.004

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《编写高质量代码》学习笔记（1）

五入：进位的数值是：0.005、0.006、0.007、0.008、0.009，因为是进位，对银行家来说，每进一位就会多付款给储户，也就是亏损了，那亏损部分就是其对应的10进制补数：0.005、.0004...这个算法误差是由美国银行家发现的(那可是私人银行，钱是自己的，白白损失了可不行)，并且对此提出了一个修正算法，叫做银行家舍入(Banker's Round)的近似算法，其规则如下：舍去位的数值小于5时...它调用了接口常量，在没有实现任何显示实现类的情况下，它竟然打印出了结果，那B接口中的s常量(接口是S)是在什么地方被实现的呢？答案在B接口中。...不过真的是这样吗？我们运行之后，结果是：实例对象数量：3；实例对象的数量还是3，程序没有问题，奇怪吗？...也就是说比较的如下等式： "张三 ".equalsIgnoreCase("张三"); 注意前面的那个张三，是有空格的，那结果肯定是false了，错误也就此产生了，这是一个想做好事却办成了 "坏事" 的典型案例

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“银行家算法”大揭秘！在前端表格中利用自定义公式实现“四舍六入五成双”

五入，进位的内容包括：0.005、0.006、0.007、0.008、0.009，对银行而言进位内容会造成亏损，对应亏损的金额则是： 0.005、0.004、0.003、0.002、0.001。...- 0.004 - 0.003 - 0.002 - 0.001 = -0.005 总体来讲每10笔的利息，通过四舍五入计算就会导致0.005元的损失，即每笔利息计算损失0.0005元。...); } } 计算结果是：“银行每年损失的金额：100000.0”。...这个情况是由美国的私人银行家发现，为了解决这一情况提出了一个修正算法： “舍去位的数值小于5时，直接舍去；舍去位的数值大于等于6时，进位后舍去；当舍去位的数值等于5时，分两种情况：5后面还有其他数字...i : i + 1) : Math.round(n); var result = d ?

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istio-in-action - 12 VirtualService 混沌测试错误注入

在 Istio 中还实现了一个很重要的功能: 错误注入。可以设置一定几率出现延迟(delay) 和中止(abort) 错误。...percentage: 错误触发几率。0-100 之间。可以为 double 类型的小数。...(2) srv-prod 根据请求参数 srv-review 获取对应的 review 信息 (3) srv-review 返回应答给 srv-prod (4) srv-prod 组合应答信息，统一返回...user 除了上述提到的 srv-review 的错误注入。...还在 prod 的 VirtualService 上使用了 timeout 参数，当总请求超过 3秒的时候，将会出现 request timeout 错误；如果不加此参数，会在延迟5秒后得到正确相应结果

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python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化

我们将涉及以下几点使用LDA进行主题建模使用pyLDAvis可视化主题模型使用t-SNE可视化LDA结果 In [1]: from scipy import sparse as sp Populating...但是，我使用了LDA可视化工具pyLDAvis，尝试了几个主题并比较了结果。四个似乎是最能分离主题的最佳主题数量。...lda_model.show_topic(topic_number, topn=topn):terms += [term]if output:print(u'{:20} {:.3f}'.format(term, round...0.005vertex 0.005item 0.005reward_function 0.005submodular...0.004Topic 2 |--------------------- convolutional 0.005generative_model 0.005variational_inference

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笨办法学 Python · 续练习 18：性能测量

0.005 sorting.py:37(merge_sort) 1599/1 0.001 0.000 0.005 0.005 sorting.py:47(merge_node...完成后，代码的工作方式应该完全一样，仅仅是更快执行。有时修复性能也会发现错误，但是当你尝试加速时，最好不要尝试完全重新设计。一次只做一件事。...审查这些缓慢的代码，和任何他们接触的代码，寻找代码缓慢的可能原因。循环内有循环吗？调用函数太频繁吗？在调查诸如缓存之类的复杂技术之前，寻找可以改变的简单事物。...一旦你列出了所有最慢和最小的函数，以及简单的更改，使它们更快并寻找规律。你能在其它你看不到的地方做这件事吗？最后，如果没有简单更改你可以更改的小函数，可以寻求可能的较大改进。...抵制现在修改任何东西的诱惑，因为我们将在练习 19 中提高性能。研究性学习到目前为止，对所有代码运行这些分析工具，并分析性能。将结果与算法和数据结构的理论结果进行比较。

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二手车价格预测 | 构建AI模型并部署Web应用 ⛵

我们可以看到其中有些字段和结果之间有非常强的相关性。...车名列包括品牌和型号，我们对其拆分并仅保留品牌： df['CarName'] = df['CarName'].apply(lambda x: x.split()[0]) 输出：图片我们发现有一些车品牌的别称或者拼写错误...：图片在未调超参数的情况下，我们看到差异不大的R方结果，但 Lasso 的误差最小。...我们再看看网格搜索的结果，以找到每个模型的最佳参数：图片现在让我们将这些参数应用于每个模型，并查看结果：图片调参后的结果相比默认超参数，都有提升，但 Lasso回归依旧有最佳的效果（与本例的数据集样本量和特征相关性有关...处理数据（特征编码&变换）数据处理以匹配模型输入格式预测并呈现给用户的价格 ① 基本开发首先，我们导入原始数据集和做过数据处理（独热向量编码）的数据集，并保留它们各自的列。

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多重假设检验的三种常见方法计算

一般来说，当p.value < 0.05时，我们认为犯错误的概率很低，可以否定原假设。...但是假如我们做了很多次实验，比如10000次，那么犯错误的次数可能能达到500次，我们要规避这么多的假阳性结果，就需要考虑多重假设检验。 1....Bonferroni法 Bonferroni是最粗暴简单的方法，当 P value ≤ α/N时，拒绝H0。理念是将阈值降低，尽量杜绝假阳性的存在，弊端就是可能会由于阈值太严格而导致阳性结果太少。...图中的k就是排名，当原始p值 < alpha / (m - k + 1) 的值时，我们认为Holm校正之后仍然显著。即原始p为0.003，0.005，0.012时显著。...0.080 R中的结果是由于要直观的与0.05 (alpha) 比较，所以输出的值其实就是 p * (m - k + 1)；当出现第一个不显著的p值时（0.080），则后边的结果都是这个值了。

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python性能分析之cProfile模块

__': for item in foo(): print(item)运行下面命令python3 -m cProfile -s cumulative loopdemo.py得到如下结果...-o profile.stats我们可与你通过这个函数将结果输出到一个文件中，当然文件的后缀名是任意的，这里为了方便后面配合python中使用所以将后缀定为stats。...cumulative")p.print_stats()p.print_callers() # 可以显示函数被哪些函数调用p.print_callees() # 可以显示哪个函数调用了哪些函数可以看到输出了和之前控制台一样的结果...cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.005 0.005 {built-in method...builtins.exec} 1 0.000 0.000 0.005 0.005 loopdemo.py:7() 1001 0.004

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CVPR 2020｜开源实时“人手-物体”姿态估计算法HOPE-Net

向大家安利一篇CVPR 2020的论文 HOPE-Net: A Graph-based Model for Hand-Object Pose Estimation，基于自适应图卷积技术，作者提出了一种称之为...HOPE-Net的“人手-物体”姿势估计模型，在这个问题上不仅计算结果精度更高、速度也更快，GPU上达到实时！...实验结果作者在First-Person Hand Action 和 HO-3D 数据集上进行了实验，并与之前的方法进行了比较。下图分别代表与其他方法在2D 关键点和3D关键点上的结果比较： ?...可见，该文方法在精度上取得了一致的提高。 ? 部分检测结果可视化： ? ? ? 该方法计算速度很快，在Nvidia titan Xp GPU上运行，整个推断过程仅需要0.005s。...论文地址： https://arxiv.org/abs/2004.00060 代码地址： https://github.com/bardiadoosti/HOPE/ 喜欢这样的论文分享吗？

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clickhouse查看数据库和表的容量大小

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细说python中的round()方法

参考链接： Python round() 本篇文章，想聊一下Python中的round()方法。这时候，有人就会说，round()方法嘛！简单！round() 方法就是返回浮点数x的四舍五入值。...你看下面这些例子： round(100.123,1) round(-100.1) round(1.75,1) 上面的运行结果： 100.1 -100 1.8 一切正常，返回浮点数的四舍五入呀。 ...那么你再看下面的例子： round(1.25,1) round(1.65,1) 运行结果： 1.2 1.6 大家可以试试看！！嗯？？为啥不是1.3和1.7嘞？不是四舍五入的吗？...再看下面的例子： round(2.675,2) 运行结果： 2.67 到这儿，小伙伴们就纳闷了，为啥？...无论在Python2中还是Python3中，得到的结果都应该是 “2.68”，可这里的结果为什么是 “2.67”？莫慌~~ 在机器中浮点数不一定能精确表达，机器做出了截断处理。

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乱炖数据之2700余篇“简书交友”专题文章数据的花式玩法

文章长度与配图数接着看下配图数量与文章长度会对阅读量、点赞数、评论数有什么影响吗？...时光感情文学对方文化样子无法公司美丽素材文艺社会记录哥哥灵魂妈妈单身美食日子家庭回家情书平台心情关系结果...先用词袋模型提取语料库中高频的单词，再用gensim进行LDA建模后，然后打印10个主题，每个主题前6个单词。看到结果时有些懵逼，不知道什么情况，每个主题基本都重复了。...Tf-Idf模型，即不仅给单个文档中出现频率高的词语高权重，并且给在诸多文档中都常出现的词语以低权重。...标题提及“乱炖”数据，也是一开始就打算用到许多知道的技术，无论文本挖掘，还是图像处理，乱炖完的结果不知道大家看完后如何评价？在本项目中也学到了些代码小trick，还是挺好玩的。

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BUUCTF Hack World 1(SQL注入之布尔盲注）

注入攻击技术，攻击者通过构造恶意输入，使应用程序的SQL查询返回不同的结果，从而达到绕过应用程序的安全机制，获取未授权的信息或执行恶意操作的目的。...由于页面没有显示位，没有输出SQL语句执行错误信息，只能通过页面返回正常不正常来判断是否存在注入。因此，这种攻击方式比较消耗时间，速度较慢。...r = requests.post(url,data = {'id':payload}) #requests模块的运用，将payload赋值给题目中这个名为id的参数 time.sleep...(0.005) #每循环一次休眠0.005秒 if 'Hello' in str(r.content): #如果Hello这个字符串在生成的结果中...#将s的值赋值给min if((max-min)<=1): #如果max-min的值 flag+=chr(max)

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