我之前在编译时遇到了错误,但在处理它们之后,没有得到任何错误/警告。尽管给出的结果是NaN。
下面是代码:
C:
iclude <stdio.h>
extern float wynik1 (int a, int b, int c);
extern float wynik2 (int a, int b, int c);
int a = 2;
int b = 2;
int c = 2;
int main ()
{
float licz1 = 0;
float licz2 = 0;
licz1 = wynik1(a, b, c);
licz2 = wynik2(a, b, c)
我在C#中实现了AES,在某个点(MixColumns函数),我必须在GF(2^8)有限域上乘以两个字节。
所以,我有三个选择:
使用dotNet拥有的默认函数(它有类似的东西吗?)
编写一个自定义函数来完成这个任务。
使用查找表
对于自定义函数,我找到了一段C代码,我试图为C#重写它,但它不起作用(我得到了错误的结果)。(*)
下面是原始的C代码段():
/* Multiply two numbers in the GF(2^8) finite field defined
* by the polynomial x^8 + x^4 + x^3 + x + 1 */
u
我目前正在尝试推理,并面临一个我不理解的错误
这是我的代码:
let mult = (x:float, y:float):float => x * y;
当我用BuckleScript编译它时,我得到了以下错误:
We've found a bug for you!
D:\1\bbl\orga\src\demo.re 1:40
1 Ôöé let mult = (a:float, b:float):float => a * b;
This has type:
float
But somewhere wanted:
int
You c
我正在创建一个python工具箱来解决基于各种输入的WiFi信号属性,对于最终结果,我希望有一个栅格形式的输出。我需要这个光栅为每个单元提供一个方程式值(FSPL),基于成本栅格(距离栅格)和数值输入( GHz中的频率类型和英尺转换系数)。下面是我尝试过的代码,但读到错误:
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 108, in execute
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'
在浮点数0.01上使用'struct pack and unpack‘输出0.009999999776482582。对于我的项目,我必须配置浮点值,同样的值需要存储在二进制文件中,我需要这些数据稍后进行分析,我需要配置的精确值。
有没有人可以帮助我,如果有任何方法,我可以存储精确的值0.01,并检索它。
基于一些帖子,我已经尝试使用double而不是float,它是有效的,但使用double的问题是我的文件大小增加了。我有很多参数是浮点型的,可以取0到5之间的任何值。因此,任何其他建议都将不胜感激。
以下是示例代码
import struct
a = 0.01
b = struct.p
如何创建一个scale()函数,它将一个浮点数和一个向量相乘。它必须使用这里显示的这个库吗?我想它被称为库,如果这是错误的,很抱歉。
/// Multiplication of a float and a vector
val scale : float -> float * float -> float * float
花了4个小时试图弄清楚。
我的作业(数据科学第三周)是,我有一个包含2D向量库的签名文件,我需要使用这个库来创建函数。
/// A 2D vector library
/// Vectors are represented as pairs of floats
我在Google Colab(使用GPU)中运行以下代码:
import random
random.seed(1)
import numpy as np
from numpy.random import seed
seed(1)
from tensorflow import set_random_seed
set_random_seed(2)
import pandas as pd
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten, Dense, Lambd
好的,我已经为这个问题绞尽脑汁了几天,但我仍然不能理解,我总是遇到这个问题:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Program Files (x86)\Wing IDE 101 4.1\src\debug\tserver\_sandbox.py", line 44, in <module>
File "C:\Program Files (x86)\Wing IDE 101 4.1\src\debug\tserver\_sandbox.py", line 35, in main
File
我正在学习我的C#教科书,它说:"C#假定所有浮点字面值都是双精度类型。“我知道这是什么意思,但我不太确定如何将修复应用于我正在处理的示例程序。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
namespace CoinCounter
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int quarters;
int dimes;
据我所知,float可以精确地表示14个数字。
所以让我们假设我们有
a = 564214623154
b = 54252
我们将这个c=a*b相乘,它应该是30609771735350808,但当编译它时,它显示3.0609771735351E+16,所以据我所知,它应该会失去一些精度,但当我用c除以c/a时,我得到了564214623154的准确结果,而没有任何精度损失
再举一个例子,假设我们有
c = 30609771735350808
d = 30609761111111111
e=c-d应为10624239697,但在编译时显示为10624239696,因此会丢失精度
那么,只有当
在Python中,我收到两个浮点数,例如
a = 0.123456
b = 0.012340
和精确度
p = 0.000001
这告诉我,浮点数的第6个小数点后将没有数字。我希望将浮点数转换为两个整数,以便它们携带的每个信息都用整数表示。
int_a = 137632
int_b = 12340
在这种情况下,解决方案显然是将它们乘以1000000,但我想不出一个聪明的方法来实现这一点。我尝试了解决方法,通过以下方式获取p中的位数:
len(str(p))-1 //-1 because of the dot.
但是:
>>> str(p)
>>> 1e-0
将uint8转换为普通int的最好方法是什么?我想用rgb直方图做一些工作,但我在这里找不到正确的方法来处理最后的部分(更新到rm stbi lib)
proc obc*(image1, image2: string) =
type IntArray = array[24,int]
var
r24: IntArray
let f:float = 24/256
var
data1: seq[uint8]
#data1 = stbi.load(image1,w,h,c,stbi.Default) #uint8
for i in countUp(0, dat
I try to use this script but also I got number between 0 to 1 not 0 to 180
那么这个问题的解决方案是什么呢?
like this `
code
call random_seed()
do i = 4 , 8
call random_number(r)
enddo
N = 180.
do i=0, N
call random_number(alpha1)
enddo
0到1之间的结果
CalculateSampleMomentAroundZero <- function(x) {
# Computes the sample moments (up to fourth order) around zero
#
# Args:
# x: A vector of numbers whose sample moments around zero
# will be calculated
#
# Returns:
# A list that contains the sample moments (up to fourth or
我在玩编码蝙蝠
return str[:len(str) / 2]
工作正常,但是
return str[:len(str) * 0.5]
返回
Error:slice indices must be integers or None or have an __index__ method
虽然我可以推测为什么会这样,但我很想听到一个更有见地的解释。谢谢!
加分:提供一个我可以放在这篇文章上的标签,这样我们就可以很好地对它进行分类!