我读到Math.Pow实现非常复杂，无法处理小数幂。当您不需要小数幂时，为什么没有采用int作为指数的版本来制作更快的版本？ 最佳答案 因为您只需要将其转换回float以将其乘以底数的对数。nm=em×lnn 关于c#-为什么没有以int作为指数的Math.Pow？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6919059/
我只是想知道该计算的最佳方法是什么。假设我有一个值输入数组和边界数组-我想为边界数组中的每个段计算/分桶化频率分布。为此使用桶搜索是个好主意吗？其实我发现了那个问题Calculatingfrequencydistributionofacollectionwith.Net/C#但我不明白如何为此目的使用桶，因为在我的情况下每个桶的大小可能不同。编辑:在所有讨论之后，我有了内/外循环解决方案，但我仍然想用字典消除内循环以获得O(n)性能，如果我理解正确的话，我需要将输入值散列到桶索引中。所以我们需要某种复杂度为O(1)的哈希函数？有什么想法吗？ 最佳答案
在C#中，是否可以在不使用指数的情况下对float执行ToString并获取值？例如，考虑以下内容:floatdummy;dummy=0.000006F;Console.WriteLine(dummy.ToString());这给出了输出6E-06然而，我是什么0.000006我能找到的最接近的是使用“F”限定符，但是我需要指定小数位数，否则值会四舍五入。是否真的有一种方法可以自动执行此操作，或者我是否需要执行大量时髦的逻辑来修剪零或计算所需的小数位数。谢谢;理查德·莫斯 最佳答案 试试这个Console.WriteLine(dum
有没有一种快速的方法可以将指数表示法的数字(例如:“0.5e10”或“-5e20”)转换为十进制或double？更新:我找到了ParseaNumberfromExponentialNotation但这些示例对我不起作用，除非我指定了一种文化。解决方法:doubletest=double.Parse("1.50E-15",CultureInfo.InvariantCulture); 最佳答案 如果您的文化使用.作为小数分隔符，则只需double.Parse("1.50E-15")即可。如果您的文化使用其他东西(例如、)，或者您想确保您
问题描述在写业务代码时，很多时候需要保证数据存储在不同中间件中的一致性。以笔者为例，就遇到了需要将mysql中已存储的数据转存到etcd中，同时还要考虑到并发场景下如何保证数据最终一致性的问题。问题分析该问题形象地表示的话，可以将时间线展开如下服务A1更新db数据为{"key1":"valA","key2":"val_old"}服务A2读取db数据为{"key1":"valA","key2":"val_old"}，并存入内存服务B1更新db数据为{"key1":"valA","key2":"valB"}服务B2读取db数据为{"key1":"valA","key2":"valB"}，并存入内存
如果有人能根据VisualStudio的代码指标规则向我解释以下两段代码之间的区别，我将不胜感激。如果我不将所有内容封装在using()中，为什么可维护性指数会略微增加？样本1(MI得分为71)publicstaticStringSha1(StringplainText){using(SHA1Managedsha1=newSHA1Managed()){Byte[]text=Encoding.Unicode.GetBytes(plainText);Byte[]hashBytes=sha1.ComputeHash(text);returnConvert.ToBase64String(has
在设计大型应用程序时，我正在努力了解思考过程。假设我有一个客户需要一个新的客户网站，他估计每天有40,000个订单，而用户群已经有25,000个。在设计应用程序时，您如何确定是否需要分布式架构？我应该使用网络农场吗？等我过去主要构建2层(物理)应用程序，我真的想提高我的理解。任何见解都会很棒! 最佳答案 从一开始就对您的新应用进行负载测试。由于预先进行大型设计永远不会给您带来预期的结果(15年以上的经验)，所以最好的办法是针对变化进行设计，让正确的架构从您的需求中浮现出来。根据您的描述，对该项目采用敏捷方法，并使用其实践来指导您的项
我一直在看JeffAtwood最近在AlternateSortingOrders上发表的博文.我试图将帖子中的代码转换为C#，但遇到了问题。在给定标准正态曲线下的面积百分比的情况下，据我所知，.NET中没有函数会返回z值。该算法使用的推荐值为95%和97.5%，您可以在任何统计书籍的z值表中查找这些值。有谁知道如何为所有z值或至少与平均值相差6个标准差的值实现这样的函数。一种方法是将值硬编码到字典中并使用查找，但必须有一种计算准确值的方法。我解决这个问题的尝试是对标准正态曲线函数进行定积分。y=(1/(sqrt(2*PI)))*e^(-(1/2)*x^2)这给了我两个x值之间的曲线下面
我正在寻找一种在Javascript中计算累积分布函数的方法。有没有实现这个的类？你有想法让这个工作吗？它不需要100%准确，但我需要对值有一个很好的了解。http://en.wikipedia.org/wiki/Cumulative_distribution_function 最佳答案 在Isthereaneasilyavailableimplementationoferf()forPython?的帮助下，我能够编写自己的函数以及来自维基百科的知识。计算并非100%正确，因为它只是一个近似值。functionnormalcdf(m
Javascript的Math.random()返回一个具有“均匀”分布的伪随机数。我需要在[0,1]范围内生成一个偏向任何一侧的随机数。(意思是，在0或1旁边获得更多数字的可能性更高)理想情况下，我希望有一个参数来设置这条曲线。我想我可以做Math.random^2来得到这样的结果，但是有什么更复杂的方法可以实现这个？ 最佳答案 我想你想要betadistributionwithalpha=beta=0.5可以使用逆累积分布将均匀随机数转换为beta分布。unif=Math.random()我不熟悉javascript，但这应该很
