四舍六入五成双 http://baike.baidu.com/view/1245064.htm?fr=aladdin 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. 对于位数很多的近似数,当有效位数确定后,其后面多余的数字应该舍去,只保留有效数字最末一位,这种修约(舍入)规则是“四舍六入五成双”,也即“4舍6入5凑偶”这里“四”是指≤4 时舍去,"六"是指≥6时进上,"五"指的是根据5后面的数字来定,当5后有数时,舍5入1:当5后无有效数字时…

c# 四舍五入.上取整.下取整 Posted on 2010-07-28 12:54 碧水寒潭 阅读(57826) 评论(4) 编辑 收藏 在处理一些数据时,我们希望能用“四舍五入”法实现,但是C#采用的是“四舍六入五成双”的方法,如下面的例子,就是用“四舍六入五成双”得到的结果: double d1 = Math.Round(1.25, 1);//1.2double d2 = Math.Round(1.24, 1);//1.2double d3 = Math.Round(1.26, 1);//…

以前一直以为toFixed就是四舍五入的方法,后来又有一段时间以为toFixed是五舍六入.今天终于写的时候,终于才知道toFixed是一个叫做四舍六入无成双的诡异的方法... 完全不明白为什么要这么写... 什么是四舍六入五成双:百度是这么说的: 对于位数很多的近似数,当有效位数确定后,其后面多余的数字应该舍去,只保留有效数字最末一位,这种修约(舍入)规则是"四舍六入五成双",也即"4舍6入5凑偶"这里"四"是指≤ 时舍去,"六&qu…

1.Math.Round:四舍六入五取偶 引用内容 Math.Round(0.0) //0Math.Round(0.1) //0Math.Round(0.2) //0Math.Round(0.3) //0Math.Round(0.4) //0Math.Round(0.5) //0Math.Round(0.6) //1Math.Round(0.7) //1Math.Round(0.8) //1Math.Round(0.9) //1 说明:对于1.5,因要返回偶数,所以结果为2. 2.Math.Ce…

x264代码剖析(十五):核心算法之宏块编码中的变换编码 为了进一步节省图像的传输码率.须要对图像进行压缩,通常採用变换编码及量化来消除图像中的相关性以降低图像编码的动态范围.本文主要介绍变换编码的相关内容,并给出x264中变换编码的代码分析. 1.变换编码 变换编码将图像时域信号变换成频域信号,在频域中图像信号能量大部分集中在低频区域.相对时域信号.码率有较大的下降. H.264对图像或预測残差採用4×4整数离散余弦变换技术,避免了以往标准中使用的通用8×8离散余弦变换逆变换常常出现的失配问题…

本系列文章摘自 52nlp(我爱自然语言处理: http://www.52nlp.cn/),原文链接在 HMM 学习最佳范例,这是针对 国外网站上一个 HMM 教程 的翻译,作者功底很深,翻译得很精彩,且在原文的基础上还提供了若干程序实例,是初学者入门 HMM 的好材料.原文中存在若干笔误,这里结合 HMM 学习最佳范例 的作者和读者的建议,一并做了修改,供大家参考. 相关链接 HMM 自学教程(一)引言 HMM 自学教程(二)生成模型 HMM 自学教程(三)隐藏模式 HMM 自学教程(四)隐马…

目录 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 频繁(项集)数据的评判标准 Apriori 算法流程 结尾 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 Apriori(先验)算法关联规则学习的经典算法之一,用来寻找出数据集中频繁出现的数据集合.如果看过以前的博客,是不是想到了这个跟数据挖掘入门系列教程(一)之亲和性分析这篇博客很相似?Yes,的确很相似,只不过在这篇博客中,我们会更加深入的分析如何寻找可靠有效的亲和性.并在下一篇博客中使用Apriori算法去分析电影中的亲和性.…

数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 在上一篇博客中,我们介绍了Apriori算法的算法流程,在这一片博客中,主要介绍使用Python实现Apriori算法.数据集来自grouplens中的电影数据,同样我的GitHub上面也有这个数据集. 推荐下载这个数据集,1MB大小够了,因…

一.概述 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从A点到达B点?如何投入最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可见,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类. 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归.利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类…

一:算法回顾: 冒泡算法,也叫冒泡排序,其特点如下: 1.比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 2.对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.在这一点,最后的元素应该会是最大的数. 3.针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较. 使用python的冒泡排序完成一组无序队列的排序: data = [10,4,33,21,54,3,8,11,5,22,2,2,2,1,17,13,6] p…