在物料主数据中，是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量（MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件...物料主数据中的最小批量、舍入值，在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料主数据中设了最小批量和舍入值，在MRP运行时，取其中的大值 。...如果物料主数据中存在舍入值（Rounding QTY)，则建立PO时，系统首次会将你输入的数量转为最小订购量(如果你输入的数量低于舍入值），更复杂的情况下，是可以更改你输入的采购单位的。...如果在信息记录中存在最小数量和舍入参数文件（Rounding profile），则从PR转PO时（包括使用ME59自动转换时），会自动使用舍入参数文件中的舍入值替代原有的PR数量。...网上资料显示，除非将舍入值信息放到框架合同中，MRP运算时方可参考与供应商特定的舍入值信息。
参考链接： Python中的numpy.isreal numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='n', header=''
否则向负无穷方向对齐 ROUND_HALF_EVEN：“四舍六入五成双”，如果舍弃部分的最高位大于等于六，或等于五并且前一位是奇数，向正无穷方向对齐，否则向负无穷方向对齐 ROUND_UNNECESSARY：如果需要舍入
本文首先从理论上分析预训练神经网络的舍入问题。通过用泰勒级数展开来逼近任务损失，舍入任务被视为二次无约束二值优化问简化为逐层局部损失，并建议通过软松弛来优化此损失。...并且，还看到意外地将所有值向上或向下取整会产生灾难性的影响。这意味着在进行训练后量化时，通过仔细舍入权重，可以获得很多收益。本文的其余部分旨在设计一种有充分根据和计算效率的舍入机制。 ?...在这项工作中，假设在优化舍入过程之前先将固定好。最后，每当优化损失函数超过时， 只能采用公式(1)中指定的两个值。...这将导致： 注意，在公式（8）中表示的 的近似值不是对角线。将公式（8）插入方程中以找到优化损失（5）的舍入向量，得到: 其中（8）中的优化问题,现在分解为（9）中的独立子问题。...目标检测二值量化——BiDet 2020-08-26 ? 神经网络低比特量化——TQT 2020-08-14 ? ----
freemarker中的round、floor和ceiling数字的舍入处理 1、简易说明 （1）round:四舍五入 （2）floor:向下取整 （3）ceiling:向上取整 2、举例说明... <#--
BigDecimal.ROUND_UNNECESSARY 翻译：舍入模式可以断言所请求的操作具有准确的结果，因此不需要舍入。...如果在产生不精确结果的操作上指定了这种舍入模式，则会引发ArithmeticException。 解释：计算结果必须是精确的，不需要舍入的，否则抛出 ArithmeticException。...System.out.println(bigDecimal1.setScale(6, BigDecimal.ROUND_UNNECESSARY)); // 错误，需要舍入
本人在C#中进行小数舍入的时候常常会怀念Excel中的Round、RoundUp、RoundDown这几个函数，原因就是后者“接地气”，比较符合俺小老百姓的舍入要求，啥“银行家舍入法”就让银行家用去吧。...今儿有空，就把它实现了一下，先温习一下这几个Excel函数的功能： Round(value, digits) 将value按四舍五入法进行舍入，保留digits位小数；当digits为负时，在小数点左侧进行舍入...3100 实现原理： - 对于RoundUp和RoundDown，由于decimal或Math类的Ceiling和Floor方法（下称C/F）只能取整，所以先根据要保留的位数，乘除得到可供C/F方法发挥的新值，...然后就可以利用C/F得到舍入后的值，再乘/除回去，得到最终结果。...C(111.4)得到112，然后112 / 100，最终得到1.12 问题：由于要先对原值进行乘除，所以对于接近Max/Min、或精度过高的原值，这一步就会造成溢出，所以Up和Down不能应对特别大的值，
这里需要提一下的是，除了向偶数舍入以外，其它三种方式都会有明确的边界。这里的含义是指这三种方式舍入后的值x'与舍入之前的值x会有一个明确的大小关系，比如对于向上舍入来说，则一定有x <= x'。...通常情况下我们采取的舍入规则是在原来的值是舍入值的中间值时，采取向偶数舍入，在二进制中，偶数我们认为是末尾为0的数。...而倘若不是这种情况的话，则一般会有选择性的使用向上和向下舍入，但总是会向最接近的值舍入。其实这正是IEEE采取的默认的舍入方式，因为这种舍入方式总是企图向最近的值的舍入。 ...比如对于10.10011这个值来讲，当舍入到个位数时，会采取向上舍入，因此此时的值为11。当舍入到小数点后1位时，会采取向下舍入，因此此时的值为10.1。...当舍入到小数点后4位时，由于此时为10.10011舍入值的中间值，因此采用向偶数舍入，此时舍入后的值为10.1010。
实例 import numpy as np a = np.array([0, 30, 45, 60, 90]) print('不同角度的正弦值：') # 通过乘 pi/180 转化为弧度 print(...('数组中角度的正切值：') print(np.tan(a * np.pi / 180)) 输出结果为： 不同角度的正弦值： [0. 0.5 0.70710678 0.8660254...舍入函数 numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。 numpy.around(a,decimals) 参数说明： a: 数组decimals:舍入的小数位数。...print('原数组：') print(a) print('\n') print('舍入后：') print(np.around(a)) print(np.around(a,decimals = 1))...print(np.around(a,decimals=-1)) 输出结果为： 原数组： [ 1. 5.55 123. 0.567 25.532] 舍入后： [ 1.
题目 给定一系列价格 [p1,p2…,pn] 和一个目标 target，将每个价格 pi 舍入为 Roundi(pi) 以使得舍入数组 [Round1(p1),Round2(p2)......每次舍入操作 Roundi(pi) 可以是向下舍 Floor(pi) 也可以是向上入 Ceil(pi)。 如果舍入数组之和无论如何都无法达到目标值 target，就返回 -1。...否则，以保留到小数点后三位的字符串格式返回最小的舍入误差，其定义为 Σ |Roundi(pi) - (pi)|（ i 从 1 到 n ）。
向偶数舍入，是将数字向上或向下舍入，使得结果的最低有效数字是偶数；而向零舍入则是向靠近零的值舍入；向上舍入则是向比它大的方向靠近；向下舍入则是向比它小的方向靠近。 ...除了向偶数舍入以外，其它三种方式都会有明确的边界。这里的含义是指这三种方式舍入后的值x'与舍入之前的值x会有一个明确的大小关系，比如对于向上舍入来说，则一定有x <= x'。...1、比如舍入一组数值，计算这些值的平均数中引入统计偏差，如果向上舍入，那么得到的平均值会比这些数本身的平均值略高；向下舍入，则会偏低。...通常情况下我们采取的舍入规则是在原来的值是舍入值的中间值时，采取向偶数舍入，在二进制中，偶数我们认为是末尾为0的数。...而倘若不是这种情况的话，则一般会有选择性的使用向上和向下舍入，但总是会向最接近的值舍入。其实这正是IEEE采取的默认的舍入方式，因为这种舍入方式总是企图向最近的值的舍入。
我们在编程中经常需要对两个浮点型比较大小，下面我就来分享一段这样的代码，同时也展示了Go语言函数式编程的独特魅力：
c++11中引入了右值引用和移动语义，可以避免无谓的复制，提高程序性能，用的不多，每次看过了就忘了，整理下； 1、左值和右值： 左值是指表达式结束后依然存在的持久化对象； 右值是指表达式结束时就不再存在的临时对象...； 比方： int i=0;// i是左值， 0是右值 2、左值引用： c++98中的引用很常见了，就是给变量取了个别名，在c++11中，因为增加了右值引用(rvalue reference)的概念，所以...; //getTemp()的返回值是右值（临时变量） 总结一下，其中T是一个具体类型： 左值引用， 使用 T&, 只能绑定左值； 右值引用， 使用 T&&， 只能绑定右值； 常量左值， 使用 const...T&, 既可以绑定左值又可以绑定右值； 已命名的右值引用，编译器会认为是个左值； 编译器有返回值优化，但不要过于依赖； Q:下面涉及到一个问题：x的类型是右值引用，指向一个右值，但x本身是左值还是右值呢...参考：[c++11]我理解的右值引用、移动语义和完美转发 https://www.jianshu.com/p/d19fc8447eaa C++ 11 左值，右值，左值引用，右值引用，std::move
四舍六入五成双是一种比较精确比较科学的计数保留法，是一种数字修约规则，又名银行家舍入法。它比通常用的四舍五入法更加精确。...助记口诀： 四舍六入五考虑，五后非零就进一，五后为零看奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇要进一 Golang中浮点型默认使用银行家舍入法，如下使用代码验证示例 import ( "fmt" )...strconv.ParseFloat(s, 64) fmt.Println(s, f) } 输出结果 17.826716 17.826716 须知：Golang中浮点数精确到超过14位小数后，该舍入规则将不准确
output_errors) # 计算第一隐藏层的误差向量 hidden_errors = numpy.dot(self.wh12_.T,hidden_errors_2) ''' 优化链接权重值...第一隐藏层结点的输入信号：权重矩阵与输入信号向量的乘积 self.hidden_inputs = numpy.dot(self.wih_,inputs) # 第一隐藏层结点的输出信号：经过S函数的加权求和值...\n") # 将训练好的神经网络链接权重输出到csv文件中 numpy.savetxt('wih_file.csv',Net.wih_,fmt='%f') numpy.savetxt('wh12..._file.csv',Net.wh12_,fmt='%f') #numpy.savetxt('wh23_file.csv',Net.wh23_,fmt='%f') numpy.savetxt('who_file.csv
1、重复值处理 把数据结构中，行相同的数据只保留一行。...函数语法： drop_duplicates() 删除重复值newdf=df.drop_duplicates() from pandas import read_csv df = read_csv('D...把重复数据提取出来 df[dIndex] #直接删除重复值 #默认根据所有的列，进行删除 newDF = df.drop_duplicates() #当然也可以指定某一列，进行重复值处理 newDF...= df.drop_duplicates('id') 2、缺失值处理 dropna函数作用：去除数据结构中值为空的数据。...'value']].any(axis=1)] df.fillna('未知') #直接删除空值 newDF = df.dropna() 3、空格值处理 strip函数作用：清除字符型数据左右的空格。
作者：汪娇娇 日期：2016.10.12 一、原始值 1、定义：本身很简单，不能由其他值组成的值，例如5、“foo”、true、null和undefined等，因为它们是不可细化的。...myString的值复制给myStringCopy后，因为复制是真实值复制，而不是地址的复制，所以即使再对myString进行改变，myStringCopy的值也不变。 3、比较：值比较。...下面的例子顺带比较下复杂值和原始值的区别： <!...console.log(num3===num4);//输出true，因为复杂对象采用引用比较（即：地址比较），而不是值比较 二、复杂值 1、定义：可以包含一个或多个原始值或复杂值的类型
左值与右值 问题阐述 赋值表达式中可以分为左值(lvaule)和右值(rvaule)，那么什么是左值和右值?数组名做为左右值时又具有怎样的意义? lvalue估计来源于left value。...就是可以修改的值。 rvalue估计来源于right value。处于赋值语句右边，是只读的不可修改的值。 左值是指可以被赋值的表达式，也就是赋值符号左侧的表达式。...由此可以知道，右值就是指出现在赋值符右侧的表达式。每一个赋值语句都有一个左值和一个右值。 (1)左值必须是变量。左值必须是内存中一个可存储的变量，而不能是一个常量或 者表达式。...一条赋值语句必须有一个左值和一个右值，否则将无法通过编译。 数组名作为左右值的意义： 当数组名作为左值时，是错误的。...数组名代表数组的首地址，所以数组名作为右值时将数组的首地址赋给赋值符左侧的变量。 综上，数组名不可以作为左值，而数组中的元素是可以作为左值的。
注意，此舍入模式始终不会减少计算值的绝对值。...注意，此舍入模式始终不会增加计算值的绝对值。...解释：如果结果为正，则舍入行为类似于 RoundingMode.UP；如果结果为负，则舍入行为类似于RoundingMode.DOWN。注意，此舍入模式始终不会减少计算值。...解释：如果结果为正，则舍入行为类似于 RoundingMode.DOWN；如果结果为负，则舍入行为类似于RoundingMode.UP。注意，此舍入模式始终不会增加计算值。...0.618只是它的近似值，其真值可以通过对5开方减去1再除以2来获得， 我们取它的一个较精确的近似值：0.618034 有趣的是，一些简单的数列中也会包含这个无理数，这很令数学家震惊！
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