原理介绍        1.kappa系数为一种精度评价指标，其计算公式为k=（p0-pe）/（1-pe）p0是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数，也就是总体分类精度 pe是各类真实样本个数与预测出来的样本个数的乘积之和，再除以总样本个数的平方    2.单目标提取为二分类，即将整幅影像分为两类，目标与背景，那么在计算kappa系数时可利用公式简便计算计算公式举例对遥感图像中单一目标物进行提取，目视解译的样本数量为真实值（假设），其他方法解译的样本数量为提取值。遥感影像总样本数量（即像元个数）：N真实值：Z提取值：T真实值与提取值重合的样本个数：ztp0=(2*zt+N-Z-T)/Npe

我正在尝试以比longdouble更高的精度编译ExprTk库。我认为最简单的方法是尝试GCC的__float128但我收到以下编译错误并且不知道如何纠正它。exprtk.hpp:Ininstantiationof‘staticTexprtk::details::and_op::process(exprtk::details::and_op::Type,exprtk::details::and_op::Type)[withT=__float128;exprtk::details::and_op::Type=const__float128&]’:exprtk.hpp:28439:10:r

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我需要为任意数量的数据点(超过1亿个)计算16位运算的均方误差。我决定采用运行平均值，这样我就不必担心添加大量平方误差会导致溢出。在1亿个样本中，我遇到了浮点精度问题(结果不准确)，所以我改为加倍。这是我的代码intiDifference=getIdeal()-getValue();m_iCycles++;//calculatetherunningMSEas//http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average//MSE(i+1)=MSE(i)+(E^2-MSE(i))/(i+1)m_dMSE=m_dMSE+((pow((double)iDiffer

我需要为任意数量的数据点(超过1亿个)计算16位运算的均方误差。我决定采用运行平均值，这样我就不必担心添加大量平方误差会导致溢出。在1亿个样本中，我遇到了浮点精度问题(结果不准确)，所以我改为加倍。这是我的代码intiDifference=getIdeal()-getValue();m_iCycles++;//calculatetherunningMSEas//http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average//MSE(i+1)=MSE(i)+(E^2-MSE(i))/(i+1)m_dMSE=m_dMSE+((pow((double)iDiffer

 大气温室气体浓度不断增加，导致气候变暖加剧，随之会引发一系列气象、生态和环境灾害。如何降低温室气体浓度和应对气候变化已成为全球关注的焦点。海洋是地球上最大的“碳库”,“蓝碳”即海洋活动以及海洋生物（特别是红树林、盐沼和海草）能够吸收大气中的二氧化碳，并将其固定、储存在海洋中的过程、活动和机制。而维持与提升我国海岸带蓝碳潜力是缓解气候变化的低成本、高效益的方案，有利于充分发挥我国海洋和海岸带生态系统在缓解全球气候变化中的重要作用。红树林作为最主要的蓝碳植被，对其的监测与保护成为近年来的研究热点。从全球范围来看，红树林主要分布在热带与亚热带地区海岸带沿线，生境碎片化且分布不均匀，具有高度的空间异

我必须检查一个包含平方根的不等式。为了避免由于float不准确和舍入导致的不正确结果，我使用std::nextafter()来获取上限/下限:#include//DBL_MAX#include//std::nextafter,std::sqrtdoublex=42.0;//justanexamplenumberdoubley=std::nextafter(std::sqrt(x),DBL_MAX);a)y*y>=x是否保证使用GCC编译器？b)这是否适用于其他操作，例如+-*/甚至std::cos()和std::acos()?c)有没有更好的方法来获得上限/下限？更新:我readC++

我必须检查一个包含平方根的不等式。为了避免由于float不准确和舍入导致的不正确结果，我使用std::nextafter()来获取上限/下限:#include//DBL_MAX#include//std::nextafter,std::sqrtdoublex=42.0;//justanexamplenumberdoubley=std::nextafter(std::sqrt(x),DBL_MAX);a)y*y>=x是否保证使用GCC编译器？b)这是否适用于其他操作，例如+-*/甚至std::cos()和std::acos()?c)有没有更好的方法来获得上限/下限？更新:我readC++

我正在尝试将范围缩减作为实现正弦函数的第一步。我正在遵循论文"ARGUMENTREDUCTIONFORHUGEARGUMENTS"byK.C.NG中描述的方法当使用x从0到20000的输入范围时，我得到的错误大到0.002339146。我的错误显然不应该那么大，我不确定如何减少它。我注意到误差幅度与输入余弦/正弦的theta幅度相关。我能够获得论文提到的Nearpi.c代码，但我不确定如何将代码用于单精度浮点。如果有人感兴趣，可以在此链接中找到Nearpi.c文件:nearpi.c这是我的MATLAB代码:x=0:0.1:20000;%Performrangereduction%Sto

我正在尝试将范围缩减作为实现正弦函数的第一步。我正在遵循论文"ARGUMENTREDUCTIONFORHUGEARGUMENTS"byK.C.NG中描述的方法当使用x从0到20000的输入范围时，我得到的错误大到0.002339146。我的错误显然不应该那么大，我不确定如何减少它。我注意到误差幅度与输入余弦/正弦的theta幅度相关。我能够获得论文提到的Nearpi.c代码，但我不确定如何将代码用于单精度浮点。如果有人感兴趣，可以在此链接中找到Nearpi.c文件:nearpi.c这是我的MATLAB代码:x=0:0.1:20000;%Performrangereduction%Sto