首先计算带价的单边宽度: 3456.8 *0.01=34.568 再计算上带价： 3456.8+34.568=3491.368 和下带价 3456.8-34.568=3422.232 考虑到价格的最小变动价位...，对于计算出来的价格就需要进行处理了。...舍入、舍出算法： 在关于波动带和涨跌停板价格计算中的舍入算法，简单来说就是，当原始计算价格落在两个tick中间的话，最终价格取离基准价格更近的那个tick。...按照类似的算法来计算下带价，离开3422.232最近的有效价格点位是3422.2和3422.4。基准价格是3456.8，按照舍入算法，此时的价格波动带上带价就是3422.2。...结语 那么，如果采用舍出的算法，这个价格区间又是如何计算的呢？ 本次只介绍了舍入舍出算法在价格计算中的应用。据说BigDecimal有8种舍入舍出算法，赶兴趣的读者可以自行了解一下。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...文章目录 背景 函数代码 调用方法 调用测试函数 背景 本人最近需要写多个仿真，需要大量用到MSE（均方误差）计算，于是干脆将MSE运算封装为函数，后续使用直接进行调用即可。...[MSE]=MSE(Dim,Step,N,xkf,x) 对应 [MSE矩阵]=MSE(状态维度Dim,MSE长度Step,总时长N,估计矩阵xkf,状态矩阵x) 注意： 维度默认为状态维度，可以直接计算出每个状态值估计与真实的...如Dim=1，则只计算第一个状态值的MSE，相应算得的MSE也只有1N维； 输入的估计矩阵xkf和状态矩阵x都是估计算法迭代计算之后的结果矩阵，维度应该是Dim_n*N维； 由于前Step长度不足计算，...因此得到的数值为0。
SLAM轨迹全局误差计算 一、umeyama算法 SLAM结果输出之后，我们需要对其进行测量，判断定位的精确度如何。...我们采用如下的高精度optitrack设备对SLAM设备进行GroundTruth数据的采集，结合SLAM的定位数据，我们便可以通过umeyama算法进行两者轨迹间的对齐，然后进一步评估精度误差。...我们将groundTruth轨迹记作，将slam轨迹记作，我们对这两条符合相似变换的轨迹建立平方根误差： 首先我们计算均值： 然后我们再进行方差的计算： 协方差： 将其进行SVD分解，记作，并且有...，并计算rmse误差，这里我们要注意一下，两条轨迹在进行处理之前，必须保证时间已经对齐。...我们将采集到的groundTruth数据与slam数据进行全局轨迹对齐，得到如下的轨迹误差对比图，相对轨迹或者单独轨迹读者可以自行搜索学习： ?
上期讲到利用离线数据计算横向误差（即位移误差，在笔者的英文论文中常写作displacement error），但是因为我自己以前用的是在线计算的方式（在线计算会拖MATLAB完成仿真的速度），所以上一期的代码不太完善...，在这一期进行了修改，并加入了航向误差的计算方法。...yr2=rr(xrdk+1,2); else xr2=rr(xrdk-1,1); yr2=rr(xrdk-1,2); end %计算位移误差...，一般定义车辆在参考路径前进方向的左侧时误差为正 if xrdk<30000 Tmp=(rr(xrdk,2)-rr(xrdk+1,2))*xr0+(rr(xrdk+1,1)-rr...%计算航向误差 eh(i,1)=h-rh; %计算里程（用于绘图的横坐标，当然也可以绘制时序图，但是绘制时序图时，x1、y1的To Workspace采样间隔必须固定） ll(i
在路径跟踪控制的论文中，我们常会看到判断精确性的指标，即横向误差和航向误差，那么横向误差和航向误差如何获得？...在前几期代码详解中，参考路径和实际轨迹均由To Workspace模块导出，如图所示： 那么怎么利用这些量计算误差？...计算横向误差最简单的方案，当然是sqrt((x1-x0)^2+(y1-y0)^2)，但是这样计算出来的值是行驶轨迹上的点与参考路径上的点之间的距离，并非车辆与参考路径上距离车辆最近的点之间的距离，也就不符合横向误差的定义...而且如果参考路径和行驶轨迹的采样间隔不同，这样的计算方式就更加不可靠。...在此给出计算横向误差的代码： for i=1:1:15507 %该数值为行驶轨迹点的数量，可在workspace查看 xr0=x1(i,1); yr0=y1(i,1); xrdd
本文作者：艾木樨 在拟合、插值、模拟预测等计算中，往往需要采用实际值与计算值之间差异来表征计算方法的可行性，常用的表征指标有残差平方和(SSE)、均方差(MSE)、均方根差(RMSE)、平均绝对误差(MAE...为均方差(MSE)的开根号，即RMSE=MSE^0.5，表征意义与MSE类似。 4、平均绝对误差 (MAE) ?...为计算值与实际值的绝对值的平均，它可有效避免误差相互抵消，故可更加准确反映实际预测误差的大小。 5、决定系数R方 (R-Squared) ? 为回归平方和与总离差平方和之比值。...为计算值与实际值协方差与两者方差乘积开根号的比值，用来两者之间的线性关系。 7、平均绝对百分误差 (MAPE) ?...需要计算程序calcE.m以及其他相关文件的小伙伴请在公众号中回复“误差”、“err”或“R2”即可获取下载链接。如有未添加的其他指标参数，请大家在留言中回复，后续会逐一添加！！！ ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...基本原理 1.生成关于x1~N(5,3)，x2～N（100,10），error～N（0,1） 2.自己定一个实际对线性回归模型，并计算得到真实的y y = 1.5+0.8x1+1.8x2+error...3.对x1，x2 进行线性拟合，当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理，进行参数对估计 4.提取的每一个beta1，beta2 5.计算他的均方误差，计算公式 代码 k = 100000 # 定义实验次数...beta2 = 1.8 x1 = rnorm(100,5,3) # 产生随机数 x2 = rnorm(100,100,10) error = rnorm(100,0,1) # 产生随机误差...MSEx2 = sum(beta_x2)/length(beta_x2) message('x1的MES为：',MSEx1) message('x2的MES为：',MSEx2) 发布者：全栈程序员栈长
项目中，发现同样的代码，在swift里面计算出来的高度是有误差的 但是用oc确没这个问题 #import "PHString.h" @implementation PHString /// 获取字符串.../// @param string 字符串 /// @param lineSpacing 行数 /// @param fontSize 字符串字号 /// @param rectSize 给一个固定的宽或者高...size /// @param string 字符串 /// @param lineSpacing 行数 /// @param font 字符串字号 /// @param rectSize 给一个固定的宽或者高...font rectSize:(CGSize)rectSize; @end NS_ASSUME_NONNULL_END swift中引用 // MARK: 计算文字尺寸...，可以处理计算带行间距的 /// 计算文字高度，可以处理计算带行间距的 /// - Parameters: /// - rectString: 文字 ///
1 均方差损失函数：MSE 均方误差（Mean Square Error），应该是最常用的误差计算方法了，数学公式为： 其中，是真实值，是预测值，通常指的是batch_size，也有时候是指特征属性个数...MSE方法返回的是每一对真实值和预测值之间的误差，若要求所有样本的误差需要进一步求平均值： loss_mse_1 = tf.losses.MSE(y,pred) loss_mse_1 计算公式： 其中，是真实分布的概率，是模型通过数据计算出来的概率估计。 不理解？没关系，我们通过一个例子来说明。...在TensorFlow中，计算交叉熵通过tf.losses模块中的categorical_crossentropy()方法。...，不过可以通过softmax函数转换为概率形式输出，然后计算交叉熵，但有时候可能会出现不稳定的情况，即输出结果是NAN或者inf，这种情况下可以通过直接计算隐藏层输出结果的交叉熵，不过要给categorical_crossentropy
我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别：猫、狗、猪。...0.3 0.4 0.3 0 1 0 (狗) 正确 0.1 0.2 0.7 1 0 0 (猫) 错误 模型1对于样本1和样本2以非常微弱的优势判断正确，对于样本3的判断则彻底错误。...Mean Squared Error (均方误差) 均方误差损失也是一种比较常见的损失函数，其定义为： 模型1： 对所有样本的loss求平均： 模型2： 对所有样本的loss求平均： 我们发现，MSE能够判断出来模型...有了上面的直观分析，我们可以清楚的看到，对于分类问题的损失函数来说，分类错误率和均方误差损失都不是很好的损失函数，下面我们来看一下交叉熵损失函数的表现情况。...交叉熵损失函数 现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值： 模型1： 对所有样本的loss求平均： 模型2： 对所有样本的loss求平均： 可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效果的差异
在实际中，偏移误差会使传递函数或模拟输入电压与对应数值输出代码间存在一个固定的偏移。通常计算偏移误差方法是测量第一个数字代码转换或“零”转换的电压，并将它与理论零点电压相比较。...增益误差是预估传递函数和实际斜率的差别，增益误差通常在模数转换器最末或最后一个传输代码转换点计算。...为了找到零点与最后一个转换代码点以计算偏移和增益误差，可以采用多种测量方式，最常用的两种是代码平均法和电压抖动法。代码平均测量就是不断增大器件的输入电压，然后检测转换输出结果。...每次增大输入电压都会得到一些转换代码，用这些代码的和算出一个平均值，测量产生这些平均转换代码的输入电压，计算出器件偏移和增益。...测量所施加的“抖动”电压平均值，计算偏移和增益。
在拟合、插值、模拟预测等计算中，往往需要采用实际值与计算值之间差异来表征计算方法的可行性。...考虑到误差分析在实际应用中无处不在，咱呢决定把所有与误差相关的指标参数整合到一起，并命名为误差指标计算大全工具箱。...目前该工具箱已经升级至1.0.3，所支持计算的误差指标参数已增至17个，且支持多组不同长度的数据同时分析处理。...4、平均绝对误差 (MAE) 为计算值与实际值的绝对值的平均，它可有效避免误差相互抵消，故可更加准确反映实际预测误差的大小。...; Re = []; end 为了提升程序执行效率，后续将使用C语言来对误差指标计算大全工具箱进行升级优化，发布mex版本，更多可分析计算参数指标也会随着版本的升级而不断添加。
Matlab 计算均方误差MSE的三种方法 数据说明： ytest 测试集y，真实的y值，是一维数组； ytest_fit 基于测试集 x 预测的y值，是一维数组； test_error...是预测误差。...第一种方法 直接使用 matlab 中的mse函数，亲测可用。.../*ytest测试集y，真实的y值，是一维数组 ytest_fit 预测的y值，是一维数组 test_error 是预测误差*/ test_error = ytest - ytest_fit; test_mse...= mse(test_error); 第二种方法 使用MSE公式手动计算。
看起来高端大气上档次的云计算还没有普及到最广大民众，就陷入价格战的惯性轮回，近一个星期时间，包括谷歌、亚马逊、阿里云、微软在内的大小云计算企业相继开始云计算降价血拼。...微软也不甘示弱，表示从3月31日开始，将计算服务的价格下调27%-35%，将存储服务的价格下调44%-65%。...即便普通消费者对上述种种概念并不熟悉，但观察一个个百分比也能对云计算卖出消费品式的“白菜价”感到震惊。这仿佛是在证明IT时代的摩尔定律又轮回到了云计算时代：“每隔18个月，性能翻一倍或者价格降一半。”...阿里云业务总经理陈金培更是预测，云服务每年的价格至少降低30%-40%，每三年的价格是现在的1/4-1/3。 但真的只是价格战决定云计算命运么？ 并非所有企业都在打价格战的注意。...但不管何种价格和哪个企业，购买者依然需要支付一定的费用购买相关云计算服务，甚至最终还是被这几家企业牵着鼻子走，这是公有云计算领域的趋势。 也有企业通过联盟的方式寻找出路。
“广告做得好”，但中小企业最看重的还是价格因素。...而据IDC预测，未来五年，全球用于云计算服务的支出或将增长3倍，增长速度大约是传统IT行业增长率的6倍。这也能看出云计算生态圈建设迅猛发展的势头。 市场规模在暴涨，而云计算服务价格却在迅猛下跌。...仅在中国市场，云计算服务价格下探趋势一直没有停止。阿里云总裁王文彬曾有著名预测，随着规模经济效应的展现，云计算价格每年将至少降低30%以上。据悉，阿里云在半年内已经数次宣布产品降价，涵盖全线云产品。...仅在6月，其数据库产品RDS价格降幅就达到了历史最高的88%、中国香港国际带宽降价87%。 跟进降价大战的还有亚马逊、谷歌等国际巨头，而亚马逊不惜牺牲财报和股价。...而引领这一风潮的先锋部队，还是价格。
Demos： https://github.com/jiangheyan/JavaScriptBase 一、函数传参 1、参数=js数据类型 数字、字符串、对象、函数、布尔、未定义...二、代码重用 1、尽量保证HTML代码一致，不仅仅是可维护性，还有能够通过父级选取子元素 2、把核心的主程序先实现，再用函数包装 3、把每组中不同的值（需要传的参数
iOS墨卡托和GPS坐标计算距离时误差测试，测试结果： 墨卡托和gps坐标来回转换没有误差。...墨卡托坐标计算出的距离比gps坐标计算出的距离大，100/92*100 = 108米，每100米多算出8米。 故随着导航距离缩短，误差会逐渐变小。...UITouch *> *)touches withEvent:(UIEvent *)event{ for (int i = 1; i <= 20; ++i) { //mkt计算距离...警告：墨卡托的x对应经度longtitude，y对应纬度latitude，千万别搞反了！...警告：墨卡托的x对应经度longtitude，y对应纬度latitude，千万别搞反了！
官方文档：http://mikemcl.github.io/big.js/ 使用方法： x = new Big(0.1); y = x.plus(0.2); // '0.3' var a=Big(0.7
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标： 接下来，正文开始： 1，如图1，数据包含三个类型的数据列（X轴/Y轴/误差列）。...A列表示X轴分组，B/D/F/H列表示Y轴数据，C/E/G/I列表示误差数据（此处为标准差）。 注：此处数据设置为关键，需要按照正确，后面才可以绘制带有误差棒的分组柱状图。...但是右侧图例的显示明显不对，此时，依次点击菜单栏——图——图例——重构图例（图8），即可得到对应的以四个因子命名的图例，图9。...此外，关于分组图组间间距调整，**标签及页面属性（打印尺寸）**等参数的设置可以参考：Origin: 类别图-多因子组柱状图-分组柱状图。 希望以上内容可以帮到各位努力的打工人和生活的爱好者！
浮点数在计算机中的存储 IEEE标准 首先科普一下 js 中使用的二进制浮点数算术标准 IEEE_754 他采用的存储格式为： E = (-1)^ × M × ^E (-1)^s表示符号位，当s=0，...由于尾数右移时是将最低位移出，会损失一定的精度，为减少误差，可先保留若干移出的位，供以后舍入处理用。...== 0.3 的原因了，主要由于 0.1 和 0.2 转为二进制的时候为无限循环小数，而计算机的存储位置有限因此会做一定的截取舍入处理，再进行加减就有一定的误差了。...另外，由于js并没有特别区分整型和浮点型，实际上整型在 js 里面也是用浮点数的结构存储的，不过放在了尾数部分，以便于在计算过程总能随意自由切换。...那要怎么在 js 中尽可能准确的计算出结果，以及怎么判断两个小数是否相等呢，敬请期待下回分解～ 参考资料 IEEE_754-1985 how to round binary fractions 浮点数的二进制表示
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