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为什么我从来不用“将精度设为所显示精度”这个设置

以前,看到很多文章写到,可以通过简单的“将精度设为所显示精度设置选项,实现类似金额等的所谓“正确”计算,避免出现因多位小数求和后再四舍五入出现总和的偏差问题…… 在网上搜一下...也有一大堆结果,有作为技巧来讲的,有经验风险的,有在视频里专门讲的…… 但是,这个选项,我从来不用,如果有朋友跟我说这个,我也劝他,最好别用——我宁愿为要特殊对待的数据(如金额)先加个函数...(Round)处理一下,然后再做求和,而不去设置这个选项。...设置数据格式未果,又比较明显跟小数舍入相关,那只能跟“显示精度”这个选项相关了,所以我在他的工作簿上查看了一下选项,结果真如所料,然后 去掉该选项的勾选,重新刷新数据透视表,搞定!...看到这里,你还觉的”将精度设为所显示的精度“这个”技巧“好用吗?

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学习PHP中的任意精度扩展函数

如果想要精确地计算,就可以使用 bc 扩展相关的函数,也就是我们最后演示的那个 bcmul() 函数。它的作用就是第一个参数乘以第二个参数,获得的结果也是高精度的,也就是精度准确的结果。...bcpow() 是乘方的计算,对应的是普通函数中的 pow() 函数,同样在这里我们在普通函数的计算中 1.1 的 2 次方出现了精度问题,使用 bcpow() 我们显示 30 位的小数也没有找到精度异常...比较函数 上面说完了各种精度计算的函数,接下来我们看一下数字比较的问题。...设置小数点及 bcpowmod 函数 最后我们再看两个函数。...设置这个函数后,上面介绍过的所有函数如果不写第三个小数点位数函数的话,都会以 bcscale() 设置的为准。

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plotyy函数_plotyy函数参数设置

[ax,h1,h2]=plotyy(x,a,x,sig0); set(ax,’Xlim’,[7.4,8.4],’XMinorGrid’,’on’)%设置x轴范围,并显示更细密的网格 set(h1,’color...’,’k’,’linewidth’,1);%设置y1的颜色为黑色,线宽为1 set(h2,’color’,’r’,’linewidth’,1);%设置y2的颜色为红色,线宽为1 set(get(ax(1...),’Ylabel’),’string’,’SSHA/m’)%设置y轴的名称 set(get(ax(2),’Ylabel’),’string’,’Sigma0/dB’) set(ax(1),’ytick...’,[-0.6:0.1:0.6])%设置y轴的取值范围 set(ax(2),’ytick’,[10:1:20]) set(ax(1),’ycolor’,’k’,’fontsize’,14)%设置y轴颜色和字体大小...Latitude/°N’) % set(gca,’xscale’,’log’) title([‘Cycle:’,Cycle,’ Pass:’,Pass]) set(gca,’fontsize’,14) %设置图片大小

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PHP的microtime()函数 & 浮点数显示精度

咳咳,我一直对这个函数的命名挺纠结的,明明返回的是秒,非要在名字带个micro,总让我以为返沪的是微秒(microseconds)。...其实这个函数的功能是返回带微秒的时间,PHP中声明如下: mixed microtime ([ bool $get_as_float = FALSE ] ) 关于返回值,文档中是这样描述的 By default...其实这只是由于浮点数显示精度设定导致的,并不影响运算(比如求时间差值)精度。 如果想让其更高精度的显示,可以试试如下代码: <?...C3TZR1g81UNaPs7vzNXHueW5ZM76DSHWEY7onmfLxcK2iPJtsRXm4j3pugmKFsaTvJTiaXsgUnfCcHyA4DwDmQYgZ3djgQFNHe14g5iQeociD2HpwE4Mpdt.png 可见之前默认的浮点数显示精度为...12位,我们设置为16位后,就显示到小数点后6位啦。

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激活函数Relu对精度和损失的影响研究

1 问题 在学习深度学习的过程中,欲探究激活函数Relu对精度和损失的影响。 2 方法 测试设置激活函数时和没有设置激活函数时网络的性能。...具体实现梯度下降算法的传播 #SGD随机梯度下降学习度 #y=ax+b optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.15) #损失函数...train_acc_list,train_loss_list,val_acc_list,val_loss_list=[],[],[],[] #找出周期内最好的模型 #评价标准:验证集的精度...'-', c='b') plt.title('loss') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('number') plt.show() 最后无激活函数时结果如图所示...: 有激活函数时结果如图所示: 3 结语 通过实验发现,在未使用激活函数时,通过不断地训练模型,模型的准确率和损失率都时比较稳定地上升和下降,但是在上升和下降地过程中会出现抖动地情况,但是使用激活函数之后

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Lua设置函数环境—setfenv

setfenv(f, table):设置一个函数的环境 (1)当第一个参数为一个函数时,表示设置函数的环境 (2)当第一个参数为一个数字时,为1代表当前函数,2代表调用自己的函数,3代表调用自己的函数函数...,以此类推 *性质:函数的环境,其实一个环境就是一个表,该函数被限定为只能访问该表中的域,或在函数体内自己定义的变量。...a.lua") setfenv(func,FuncEnv)()--等价于setenv(func,FuncEnv);func(); FuncEnv.Test()--FuncEnv就是新的模块啦,可以用其中的函数啦...对于当前函数和_G都存在的变量,可以通过是否用_G显示调用来区分,比如如果有两个a,那么_G.a表示继承来的,a就是当前函数环境的。...另外,可以通过getfenv(f)函数查看函数所处的环境,默认会返回全局环境_G。

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ioctl函数_通过ioctl函数设置IP不允许修改

一、什么是ioctl   ioctl是设备驱动程序中对设备的I/O通道进行管理的函数。所谓对I/O通道进行管理,就是对设备的一些特性进行控制,例如串口的传输波特率、马达的转速等等。   ...ioctl函数是文件结构中的一个属性分量,就是说如果你的驱动程序提供了对ioctl的支持,用户就可以在用户程序中使用ioctl函数来控制设备的I/O通道。   ...二、 ioctl如何实现   在驱动程序中实现的ioctl函数体内,实际上是有一个switch{case}结构,每一个case对应一个命令码,做出一些相应的操作。...三、ioctl参数 1、用户空间,ioctl的调用具有如下原型: int ioctl(int fd, unsigned long cmd, …); 其中fd是用户程序打开设备时使用open函数返回的文件标示符

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华为诺亚加法网络再升级:精度提升,可以逼近任意函数

首先,该研究团队证明了具有单个隐藏层 AdderNet 和宽度有界的 AdderNet 可以近似一个紧集中任意勒贝格可积函数。其结果可与传统神经网络的通用近似结果相媲美。...众所周知,乘法的速度慢于加法,但是深度神经网络前向推理过程中的计算包含了大量权重和激活函数之间的乘法。因此,许多论文尝试研究了如何减少神经网络中的乘法计算,从而加快深度学习速度。...尽管深度神经网络的二值化可以显著降低计算成本,但往往难以保证原有的识别精度。此外,二值网络的训练过程并不稳定,而且通常需要使用较小的学习率,因此会有更慢的收敛速度。...为执行的加法次数,XNOR 为执行的「异或非」运算次数 在 ImageNet 数据集上的分类结果 可以看到,在图像分类任务上,AdderNet 的表现与 CNN 相近,且几乎不需要任何乘法计算,在精度上优于二值化神经网络...在常用的 ResNet-18 和 ResNet-50 架构上,AdderNet 新版本的精度已经和原始卷积网络十分相似,差距在一个点以内。

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Flask 视图函数的URL路由设置说明

示例如下: app.url_map 查看所有路由 使用methods设置视图GET、POST请求的方式 同一路由装饰多个视图函数 同一视图多个路由装饰器 使用 url_for 进行url反向解析 app.url_map...同一路由装饰多个视图函数 在同一个url路由的请求下,可以会有GET\POST\DELETE\PUT等多个不同的业务处理。 那么就需要使用不同的视图函数来区分处理。 ?...从结果来看,同一个url下,根据配置不同的method,则可以设置到不同的视图函数进行业务处理。 同一视图多个路由装饰器 一个视图如何定义多个url进行访问?...在Flask中则可以使用url_for来进行反向解析,而Flask的视图函数不需要设置name,而是直接使用视图函数函数名即可。...可以看到页面自动跳转至 hello_get 的视图函数中。

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