高精度

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C++ 高精度乘法
C++ 高精度乘法算法,实现任意长度整数相乘。
C++ 高精度除法
实现高精度整数除法,支持高精度除以低精度的操作。
高精度整数存储与打印方法
在高精度整数的存储中,t数组采用右往左存储,每一位数字用一个字节表示,这样不仅方便打印,还能简化后面的乘除运算。t的符号位signbit为1(正)或-1(负),而tlastdigit则代表最高位对应的下标。 void print_bignum(bignum *n) { if (n->signbit == MINUS) printf(\"-\"); for(int i = n->lastdigit; i >= 0; i--) printf(\"%c\", '0' + n->digits[i]); printf(\" \"); }
比较运算中的高精度整数处理技巧
在比较运算中,从符号位开始逐位比较高精度整数。如果一个数为负,另一个数为正,则返回正数;反之返回负数。若较大数的位数大于较小数,则返回正数乘以较小数的符号位;反之返回负数乘以较小数的符号位。逐位比较每个数字,若较大数当前位大于较小数当前位,则返回负数乘以较小数的符号位;反之返回正数乘以较小数的符号位。若所有位数相同,则返回零。
【TensorFlow】高精度ResNet神经网络项目资源下载
【tensorflow-resnet-master.zip】 【实例简介】 tensorflow-resnet-master.zip 提供了高准确率的深度学习模型,是一个极具实用性的神经网络项目。该资源包含完整的文件结构和详细的配置文件,以便快速上手与部署。 【实例截图】 项目内容包括一系列配置和数据处理文件,如图所示: 【核心代码结构】 tensorflow-resnet-master config.py:用于设置模型的各项参数 convert.py:实现模型文件格式的转换 data:包含示例图片与预训练模型文件 cat.jpg ResNet-101-deploy.prototxt ResNet-152-deploy.prototxt ResNet-50-deploy.prototxt ResNet_mean.binaryproto tensorflow-resnet-pretrained-20160509.tar.gz.torrent forward.py:进行模型前向传播计算 image_processing.py:图像预处理脚本 init.py:模块初始化 LICENSE:许可协议 README.md:项目说明文件
gmm_estimate.m:高精度说话人识别Matlab程序
这是一个完整的Matlab程序,利用高斯混合模型(GMM)实现说话人识别功能,识别率高达95%以上。
克服传统算法缺陷:高精度过零检测 Matlab 程序
这段 Matlab 程序基于改进的过零检测算法,可有效克服传统方法的不足,显著提高检测精度。
低漂移高精度运放IC的ρ保持依赖问题
损联接分解吗? 解:(1) πAB(F)={A→B,及按自反律所推导出的一些平凡函数依赖} πAC(F)={A→C,及按自反律所推导出的一些平凡函数依赖} πAD(F)={A→D,及按自反律所推导出的一些平凡函数依赖} (2)ρ相对于F是无损联接分解(解法如下题)。 (3)πAB(F)∪πAC(F)∪πAD(F)={A→B,A→C,A→D},没有满足B→C,D→C函数依赖,因此ρ相对于F的这个分解不保持依赖。 5.15设R=ABCD,R上的F={A→C,D→C,BD→A},试证明ρ={AB,ACD,BCD}相对于F不是无损联接分解。证明:(本题用到教材p114页定理5.4:如果R的分解为ρ={R1,R2},F为R所满足的函数依赖集合,分解ρ具有无损联接性的充分必要条件是:R1∩R2→(R1- R2)或R1∩R2→(R2-R1))本题的证明如下: A B C AB a1 a2 b13 BC b21 a2 a3 A B C AC a1 b12 a3 BC b21 a2 a3课后答案网w ww .k hd aw .c om
MATLAB代码改写ZetaTrap3D的高精度局部校正方法
MATLAB代码ZetaTrap3D:在3D表面上进行Laplace和Helmholtz层电势的局部校正梯形法则。本手稿附带的MATLAB代码由B. Wu和PG Martinsson提供,修正了三维积分边界方程的梯形规则(2020)。它适用于将Laplace或Helmholtz层电势从光滑表面高精度地近似到同一表面上的目标位置。该代码适用于参数化良好的表面,如环形表面,并且支持修改自Alex Barnett软件包的功能。如果使用R2017b之前的MATLAB版本,请注意重命名Vecnorm.m为小写的vecnorm.m。
MATLAB精度检验代码-DNB改写优化
MATLAB精度检验代码-DNB是一种用于评估和比较基于任务的功能磁共振成像去噪方法的框架。其性能指标为交叉验证的准确性,通过评估对任务相关响应的估计来评估预测滞后数据的准确度。DNB包括MATLAB编写的三大组件:fMRI数据(适用于21个数据集)、自动评估去噪方法的代码框架以及多种去噪方法的实现。要使用DNB,请将其添加到MATLAB路径中(addpath('DNB')),然后转到DNB目录并运行示例脚本。详细信息请参阅使用条款。