0.1+0.2:结果是0.30000000000000004.这是因为在JavaScript(以及许多其他编程语言)中，数字是用浮点数表示的，更具体地说是双精度浮点数，遵循IEEE754标准。这个标准使用二进制来表示数字，而0.1和0.2无法用二进制精确表示，就像1/3无法用十进制有限位数精确表示一样

BMI指数身体质量质数（BMI）。计算公式：BMI=体重/身高的平方（体重单位：千克；身高单位：米）。|人体胖瘦程度|消瘦|正常值|超重||BIM数值|<18.5kg/m²|18.5-24kg/m²|>24kg/m²|Python代码`"""BMI计算"""defbmi(weight,tall):bmi=weight/tall**2

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修改程序清单10.7的rain.c程序，用指针进行计算（仍然要声明并初始化数组）。//程序清单2.10#include<stdio.h>#defineMONTHS12//一年的月份数#defineYEARS5//年数intmain(void){//用2010～2014年的降水量数据初始化数组constfloatrain[YEARS][MONTHS]={{4.

论文阅读-Nature：Detectinghallucinationsinlargelanguagemodelsusingsemanticentropy（使用语义熵来检测大模型中的幻觉）作者：SebastianFarquhar,JannikKossen,LorenzKuhn&YarinGal单位：牛津大学，计算机科学学院，OATML实验室期刊：Nature时间线：2023年7月提交→

习题5.7代码importcvxpyimportcvxpyascpimportnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.optimizeimportminimizeimportsympyasspsp.init_printing(use_unicode=True)importmatplotlib.pyplotaspltx=cp.Variable(3,integer=True)cumulative_output=c

 

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马尔可夫过程（Markovprocess）由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出，是一类重要的随机过程，广泛应用于自然科学、社会科学、工程及机器学习等领域。其核心特性是“无后效性”，即未来的状态仅依赖于当前的状态，而与过去的状态无关。这种“记忆无关性”使得马尔可夫过程在研究复杂系统时

数木莫系且的旭酱买水问题创中的招新又双叒叕开始了，“数木莫系且”要开始出招新题了，“数木莫系且”的36位老东西为了想招新题整天废寝忘食、绞尽脑汁、抓耳挠腮、呕心沥血，甚至连水都忘记喝了。“数木莫系且“的不时用日语小声发癫的旭酱对此非常心疼，她决定给大家买水喝。她要买的

1、定义屈服强度是金属材料发生屈服现象时的屈服极限，也就是抵抗微量塑性变形的应力。对于无明显屈服现象出现的金属材料，规定以产生0.2%残余变形的应力值作为其屈服极限，称为条件屈服极限或屈服强度。大于屈服强度的外力作用，将会使零件永久失效，无法恢复。如低碳钢的屈服极限为

环境搭建：参考glslvscode环境搭建先上代码#ifdefGL_ESprecisionmediumpfloat;#endifuniformvec2u_resolution;voidmain(){vec2st=gl_FragCoord.xy/u_resolution.xy;st-=0.5;st.x*=u_resolution.x/u_resolution.y;floatr=length(st);

1.小数的二进制表示以10.625为例。整数部分进行除2取余的操作，10的二进制为1010。小数部分进行乘2取整操作，直到小数部分为0或达到需要的精度：0.625*2=1.25取整数1，小数部分0.25继续计算0.25*2=0.5取整数0，小数部分0.5继续计算0.5*2=1.0取整数1，小数部分为0，停止计算因此0.625

问题在计算机编程中有时会遇到一些需要做分支判断的情况，例如：if(0.1+0.2==0.3){cout<<"yes"<<endl;}else{cout<<"no"<<endl;}但是最后发现走的分支一直都是else的分支，为什么会出现上述的原因呢？这是因为在计算机中使用的是二进制的浮点数，通常使用IEEE75

<?phpif(isset($_SERVER['HTTP_X_FORWARDED_FOR'])){$_SERVER['REMOTE_ADDR']=$_SERVER['HTTP_X_FORWARDED_FOR'];}if(!isset($_GET['host'])){highlight_file(__FILE__);}else{$host=$_GET['

  核心：线性回归+sigmoid映射。一、概述  逻辑回归模型(LogisticRegression，LR)，由名称上来看，似乎是一个专门用于解决回归问题的模型，事实上，该模型更多地用于解决分类问题，尤其是二分类问题。这并不矛盾，因为逻辑回归直接输出的是一个连续值，我们将其按值的大小进行切分，不足一定范

前言之前的python-pytorch的系列文章还没有写完，只是写到卷积神经网络。因为我报名成功了系统架构师的考试，所以决定先备考，等考完再继续写。虽然架构师证书不能证明技术水平，但在现实生活中的某些情况下是有意义的。考试虽然无聊，但有些考题还是蛮有意思的。思考看了几套架构师的

一、环境自检阶段1、Master角色地址为192.168.189.2，计算机名称为bakmaster，域名为sszz.com2、防火墙均已关闭二、安装MasterServer1、右击“Browser”以管理员身份运行2、单击“NetBackupServerSoftwareInstallation”3、忽略UAC告警，单击“是”4、NEXT5、选

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一、实验内容（1）仔细阅读并验证执行程序示例symstFw=fourier(exp(-2*abs(t)))symstwft=ifourier(1/(1+w^2),t)ft=4*cos(12*pi*t)*(heaviside(t+1/4)-heaviside(t-1/4));Fw=simplify(fourier(ft))subplot(121)ezplot(ft,[-0.50.5]),gridonsubplot(122)ezplot

一、简介进行线性数据回归分析经常需要用到波动上升的随机数据，本文给出了使用python构建的由线性数据+随机数据+正弦数据的波动上升数据并绘制散点图的代码和效果展示。该数据共5段100个可用于进行线性回归数据分析。二、代码#-*-coding:utf-8-*-#导入第三方库import

注：首先要懂几何函数的定义！代码：1.主函数：clc,clear;closeall;g1=[1111;20-20;0-202;020-2;20-20;1221;0000;0000;0000;2222];%大○g2=[1111;010-1;10-10;-2-121;-1010;2211;1122;0000;-1-111;1111];%