假设我有两个整数值存储在double变量中，e。例如:doublex=100.0;doubley=7.0;我可以安全地假设对这两个double变量产生整数结果的任何算术运算都将返回一个精确的整数值(作为double)吗？也就是说，例如所有:x+y=107.0x-y=93.0x*y=700.0返回准确的整数值，还是会有一些精度问题？比如x*y是699.99995左右？一般问题:对两个包含整数值的double变量的任何算术运算都会产生整数结果，是否会返回精确的整数值(作为double)？我是在Java上下文中问这个问题，但我认为它在其他语言中也是类似的。 最佳答
我有一个Googlemap应用程序，可以获取用户的经纬度值，并通过使用GoogleJSON响应存储一系列超市对象及其相对经纬度值。我使用覆盖类根据从显示可用超市的ListView中选择的超市在map上放置一个标记。这一切都很好，我似乎有一个小问题是我的覆盖类的准确性。map标记似乎不是很准确，因为标记指向从我的地理点对象传递给它的指定纬度和经度点的错误位置。(有时距离它应该在的地方最多11英里)。我已经尝试在我的list中声明LOCATION_FINE的使用权限，但这似乎没有任何区别。我使用JSON响应而不是GPS时需要这个吗？模拟器上的map有多准确？我可能在这里捕获了救命稻草，但我
我是机器学习的新手，目前正在尝试训练具有3个卷积层和1个全连接层的卷积神经网络。我使用25%的丢失概率和0.0001的学习率。我有6000张150x200的训练图像和13个输出类。我正在使用tensorflow。我注意到我的损失稳步下降的趋势，但我的准确性仅略有增加，然后又回落。我的训练图像是蓝线，我的验证图像是橙色线。x轴是步数。我想知道是否有什么我不理解的地方或者导致这种现象的可能原因是什么？从我读过的Material来看，我认为低损耗意味着高精度。这是我的损失函数。cost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logit
我使用pytesseract在python中编写了一个脚本，以将文本嵌入到图像中。当我运行我的脚本时，抓取工具的工作很奇怪，这意味着我得到的结果文本与图像中的完全不同。我试过的脚本:importrequests,io,pytesseractfromPILimportImageresponse=requests.get('http://skoleadresser.no/4DCGI/WC_Pedlex_Adresse/864928.jpg')img=Image.open(io.BytesIO(response.content))imagetext=pytesseract.image_to_
我省略了不必要的代码片段以保持问题细节清晰。我正在尝试绘制训练和测试模型曲线。我能够存储训练损失和准确度曲线。但是，在使用test_writer编写时，出现以下错误:test_writer.add_summary(test_summary,step*batch_size)File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/summary/writer/writer.py",line123,inadd_summaryforvalueinsummary.value:AttributeError:'list'object
我正在做一个准确的计时器非常重要的项目。我正在使用python并使用timer.sleep()函数。我注意到timer.sleep()函数会因为调度问题而增加额外的延迟(引用timer.sleepdocs)。由于这个问题，我的程序运行的时间越长，计时器就越不准确。有没有更准确的timer/ticker让程序休眠或者解决这个问题？如有任何帮助，我们将不胜感激。干杯。 最佳答案 我有一个与上述类似的解决方案，但它很快就变得处理器负担过重。这是一个处理器繁重的想法和解决方法。defprocessor_heavy_sleep(ms):#fi
我喜欢通过setuptools来弄清楚Python命名空间包背后的神话，这是我所做的测试。通过virtualenv创建一个虚拟环境。在PyPI上找到一个命名空间包。通过pipinstall安装该包。检查安装的文件层次结构。我玩的包是zope.interface它与我的virtualenv上的以下文件层次结构配合得很好:~virenv/.../site-packages/zope.interface-3.8.0-py2.6-nspkg.pth/zope.interface-3.8.0-py2.6.egg-info//zope//interface//...一切看起来都很好，我喜欢zope
拟合模型(运行了几个小时)后，我想通过以下代码获得准确度:train_loss=hist.history['loss']val_loss=hist.history['val_loss']train_acc=hist.history['acc']val_acc=hist.history['val_acc']xc=range(nb_epoch)训练模型，但出现错误，这是由我使用的已弃用方法引起的。---------------------------------------------------------------------------KeyErrorTraceback(mostr
我想获得更精确的1/7，但它被截断了。如何在转换有理数时获得更好的精度？>>>str(1.0/7)[:50]'0.142857142857' 最佳答案 Python有一个用于任意精度计算的内置库:Decimal。例如:>>>fromdecimalimportDecimal,getcontext>>>getcontext().prec=50>>>x=Decimal(1)/Decimal(7)>>>xDecimal('0.14285714285714285714285714285714285714285714285714')>>>str
我正在尝试使用gre、gpa和ranks等预测变量来预测admit变量。但预测精度非常低(0.66)。下面给出了数据集。https://gist.github.com/abyalias/3de80ab7fb93dcecc565cee21bd9501a请在下面找到代码:In[73]:data.head(20)Out[73]:admitgregparank_2rank_3rank_4003803.610.01.00.0116603.670.01.00.0218004.000.00.00.0316403.190.00.01.0405202.930.00.01.0517603.001.00.0
