numpy.testing.assert_allclose中的相对差异
是指在进行数值比较时，允许的相对误差范围。该函数用于比较两个数组是否在给定的相对误差范围内相等。
具体来说，相对差异是通过计算两个数组元素之间的差异，并将其除以参考数组的绝对值来计算得出的。然后，将相对差异与给定的相对误差范围进行比较，如果所有元素的相对差异都在误差范围内，则认为两个数组相等。
相对差异的计算公式如下：
相对差异 = |(x - y) / y|
其中，x和y分别表示两个数组中的元素。
numpy.testing.assert_allclose函数是NumPy库中的一个用于测试的函数，它用于比较两个数组是否在给定的相对误差范围内相等。如果两个数组的相对差异超出了给定的误差范围，则会引发一个异常。
该函数在以下情况下特别有用：
- 在进行数值计算时，需要比较两个数组是否非常接近。
- 在编写测试用例时，需要验证函数的输出是否符合预期。
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如何检查两个浮点数是否相等(给定误差值)？
c、floating-point、floating-point-precision
我知道如何检查两个浮点数是否almost相等，简单的代码：
bool compare(double a, double b)
{
if(fabs(a - b) < (1.0 / 10000000))
return true;
else
return false;
}
但是当我有一些随机数据，比如说9.0和9.5，或者9.4，我想把它们当做相等的数字，怎么做呢？我的意思是，它们不相等，但我可以允许一些小误差+/- 0.5。有什么想法吗？
有了这个错误，我可以处理数字：
9.1 and 9.0
3.1 and 3.6
-4.2 and -4.
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我们应该比较浮点数的相等性与*相对*错误吗？
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到目前为止，我已经看到许多关于浮点数相等的帖子。一个问题的标准答案是：“我们应该如何决定x和y是否相等？”是
abs(x - y) < epsilon
其中epsilon是一个固定的小常数。这是因为“操作数”x和y通常是一些计算的结果，其中涉及舍入误差，因此标准相等运算符==不是我们的意思，我们真正应该问的是，x和y是否接近，而不是相等。
现在，我觉得如果x与y“几乎相等”，那么x*10^20也应该是“几乎相等”y*10^20，也就是说相对误差应该是相同的(但是相对于什么？)。但有了这些庞大的数据，上述测试就会失败，即解决方案不会“规模”。
你会如何处理这个问题？我们是要撤销这个数字，还
浏览 9提问于2008-11-30得票数 18
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如何检查两个矩阵是否相同？
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思想是把两个矩阵相乘。然后用特征进行相同的乘法，然后检查结果是否相同。
在下面的生成中，N = 2返回same thing，而N = 1000返回NOT same thing。为什么？
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;
const int N = 1000;
void mult_matrix(double x[N][N], double y[N][N], double z[N]
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整数数组中范围相等的有效查询
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给定一个大小为n的正整数数组，预计会发现给定的两个范围是否相等。如果范围1中存在的所有元素都存在于范围2中，并且在相同的计数中，则认为两个范围相等。
示例：
1 2 5 3 5 1 2
查询：
[1,3] and [5,7]
[2,4] and [3,5]
答案：
Yes
No
一个天真的解决方案可以通过以下方式提出：
对于每个查询，创建两个存储每个范围的数组副本，并对每个范围进行排序。O(n).Then 。O(n*logn)Then逐个比较元素并返回true或false。O(n)
因此，解决方案的复杂性是O(q*n*logn)，其中q是查询的数量。有没有可能有效地解决这个问题？
PS:所有
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machine-learning、deep-learning、neural-network
假设我们需要神经网络架构，A和B，我们训练x每一次。在x再训练的基础上，计算每个模型的x预测误差，并绘制相应的分布图。这意味着，对于模型A，我们有一个误差密度\mathcal{D}_A，对于B一个密度\mathcal{D}_B。
显然，如果A \mu_A < \mu_B的误差平均值和A \sigma_A < \sigma_B 误差的标准差，我会选择A作为我的最佳模型。但是如果\mu_A < \mu_B但是\sigma_A > \sigma_B，我们如何选择这个模型呢？
我的问题通常是:给定两个错误密度\mathcal{D}_A和\mathcal{D}_B，如何比较这两种
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Matlab中两个矩阵的比较
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我有两个矩阵x和y，它们都是来自不同算法/例程的结果，它们应该计算相同的结果。虽然我知道isequal()将检查x和y是否为相同的矩阵，但这些矩阵中的条目不会完全相同(即，在最坏的情况下，某些条目可能会有5%的折扣)。在这种情况下，比较它们的最佳方法是什么，以查看它们是否足够接近，从而被视为相同的结果？提前感谢您的建议。
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远程“内部”有界上下文集成
domain-driven-design
在我的公司中，我们有两个“应用程序”--一个是产品部门管理产品、促销、客户等的大CMS；第二个是或多或少的电子商务解决方案，它是CMS有限上下文的直接消费者。问题是，我们共享基础设施--主要是数据库。这是电子商务中Product的起源，BC -它是从CMS维护的表中加载的.在中，作者提到了几种集成这种远程BCs (REST/RPC/Messaging)的方法，但我在任何地方都没有遇到过这种情况。从性能的角度来看，最好在电子商务BC中使用那些CMS表(如果我错了，请纠正我的错误)。
现在：
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我是否应该将持
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对不可修改的集合进行排序，根据集合的元素去重
java、string、sorting
所以我有这个获取一些产品实例的代码，它会给出一个产品id和其他一些东西。现在，由于某些原因，数据库返回了一些重复的信息，我需要删除重复的信息，并根据产品id按字母顺序对集合进行排序。产品id值是像alex，robert，stephanie等的名字。我到处搜索，但仍然不知道如何解决，可能是因为我是Java新手，所以我想问你是否可以帮助我获得这个问题的直接答案。
public static Collection<Product> getProductInstances() {
return Collections.unmodifiableCollection(INSTANCES
浏览 0提问于2015-09-11得票数 0
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浮点比较函数说明
c#、.net、floating-point
有人愿意详细解释一下(一个代码接一个代码)这是做什么的吗？我读过Bruce Dawson关于比较浮点数的论文，发现了，但不太理解它。maxDeltaBits是什么?它的用途是什么？在道森的论文中，它指出这也可以应用于double，所以如果是这样的话，您是否需要将double值转换为Int64而不是int32
public static int FloatToInt32Bits( float f )
{
return BitConverter.ToInt32( BitConverter.GetBytes( b ), 0 );
}
public static bool AlmostEqu
浏览 1提问于2011-08-26得票数 3
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AS3 -Y速度6.123031769111886E-17
actionscript-3、math
当给定0,0到0，5时，y速度就变成了这个数字，并破坏了我的代码。我知道我一定做错了什么，因为我只是复制和粘贴代码(因为我的数学很糟糕)。
这是我计算数字的方法：
var radian = Math.atan2(listOfNodes[j].y - listOfNodes[i].y,listOfNodes[j].x - listOfNodes[i].x);
var vy = Math.cos(radian);
var vx = Math.sin(radian);
谢谢
浏览 0提问于2011-09-15得票数 1
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2回答
下面的代码当我检查K或Y是否大于时，使用什么方法来比较两个不同的字符串？位数？
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main() {
string y = "can't";
string k = "solve";
if(k > y){
cout << "k is bigger";
}else {
cout << "y i
浏览 0提问于2019-10-15得票数 2
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如何利用腾讯云冷迁移工具将主机迁移至云主机CVM中？
云服务器、数据迁移
想要使用腾讯云的CVM服务器并把原主机数据迁移至CVM。请问使用冷迁移是如何操作，相比起其他迁移方式呢？
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Y截距在线性回归梯度下降中不变
machine-learning、linear-regression、gradient-descent
我目前正在学习梯度下降，所以我写了一段使用线性回归的梯度下降的代码。然而，我得到的这行不是最好的行。我计算了梯度下降的线性回归和最小二乘误差回归的误差。无论我使用什么数据，最小二乘误差总是给我一个低得多的误差。我决定看一下斜率和y截距，这两个都是。在使用梯度下降的情况下，y截距总是非常接近于零，就好像它没有适当地改变一样。我发现这很奇怪，我不知道发生了什么。我是不是以某种方式实现了不正确的梯度下降？
import matplotlib.pyplot as plt
datax=[]
datay=[]
def gradient(b_current,m_current,learningRate):
浏览 0提问于2017-09-13得票数 0
3回答
将两个双数字与可接受的错误进行比较--总是显示“不相等”。
c、floating-point、double、floating-accuracy、double-precision
Q:如何检查两个浮点数是否相等？
A:，你可以这样做：
#define EPSILON 0.00000001
int compare(double num1, double num2, double error)
{
if(fabs(num1 - num2) < EPSILON)
return 1;
else
return 0;
}
Q:如何检查两个浮点数是否等于一些可接受的错误？意思是，我有两个数字，a = 9.2和b = 9.7。当我设置我的error = 0.7时，我可以考虑a和b相等。(当a = 9.2和b = 9.9为0.7时，a
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1回答
考虑到矩阵乘法过程中精确值的偏差，python
python、matrix
我需要解决这个问题：
检查AT * n * A = n，其中A是测试矩阵，AT是转置测试矩阵，n= [[1,0,0,0],[0,-1,0,0],[0,0,-1,0],[0,0,0,-1]]。
由于浮点乘法中的数值误差，我不知道如何检查是否相等。我该怎么做呢？
当前代码：
def trans(A):
n = numpy.matrix([[1,0,0,0],[0,-1,0,0],[0,0,-1,0],[0,0,0,-1]])
c = numpy.matrix.transpose(A) * n * numpy.matrix(A)
然后试着
>if c == n:
return T
浏览 4提问于2015-02-08得票数 0
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