代码搜索：测温精度
找到约 2,905 项符合「测温精度」的源代码
代码结果 2,905
www.eeworm.com/read/358836/10178111
txt iomainip.txt
iomanip.h是I/O流控制头文件,就像C里面的格式化输出一样.以下是一些常的:
dec 置基数为10 相当于"%d"
hex 置基数为16 相当于"%X"
oct 置基数为8 相当于"%o"
setfill(c) 设填充字符为c
setprecision(n) 设显示小数精度为n位
setw(n) 设域宽为n个字符
setioflags(ios::fixed)
www.eeworm.com/read/358538/10185760
m som.m
pp1=0;
pp2=0;
pp3=0;
pp4=0;
pp5=0;
pp6=0;
pp7=0;
pp8=0;
pp9=0;
pp10=0;
pp11=0;
pp12=0;
pp13=0;
pp14=0;
pp15=0;
%定义15个分类
load woman;
l=X;
%装载图像
uu=im2double(l);
%将图像变为双精度型
x=[];
f
www.eeworm.com/read/449771/7496671
m sor.m
function x = sor(A,b,omega,x0,e,N)
% 用途：用分量形式的SOR迭代解线性方程组Ax=b
% 格式：x = sor(A,b,omega,x0,e,N) A为系数矩阵，b为右端向量，x返回解向量，x0为
% 初值向量（默认原点），e为精度（默认1e-4），设置迭代次数上限以防发散（默认
% 500），omega是松弛因子，一般取1~2之间的
www.eeworm.com/read/239922/13247916
txt 说明.txt
BP学习算法应用——函数表达
源代码实现了BPN的设计，使得通过训练后的BPN实现了函数表达，即BPN的输出与输入反映了特定的函数映射关系。代码中的具体应用实例为傅立叶核函数，应用BP学习算法拟合出傅立叶核函数，速度快，精度高。
将源文件F_core_discription.m文件放入matlab的work文件夹中直接运行即可。 ...
www.eeworm.com/read/323511/13337676
c yh_t3_new.c
/********************************
说明：
1.该程序适用于高精度的场合
2.关于如何借鉴保加利亚程序的原则:
首先，如果能完全看懂，则将原汇编程序改写为C程序；
其次，如果大部分能看懂，则仍模仿汇编程序的
结构和流程，改写。那些不懂的细节可以自己编写
或者干脆暂时省略，以后出了问题再补充。
最后，如果大部分看不懂，则自己创造， ...
www.eeworm.com/read/319777/13443325
m main.m
%遗传算法主程序
%Name:main
%定义遗传算法参数
%定义各参数跨度x0=(x,y,tx,ty,z)=(±5，±5，±1,±1,50)
%取编码精度（分辨率）0.01
%编码长度log2(50/0.01)+1=14，为了计算方便，各个参量都取14位，总70位
%(x,y,tx,ty,z)对应在个体中的位置为(a1-a14,a15-a28,a29-a42,a43-a56,a5
www.eeworm.com/read/319774/13443339
asv main.asv
%遗传算法主程序
%Name:main
%定义遗传算法参数
%定义各参数跨度x0=(x,y,tx,ty,z)=(±5，±5，±1,±1,50)
%取编码精度（分辨率）0.01
%编码长度log2(50/0.01)+1=14，为了计算方便，各个参量都取14位，总70位
%(x,y,tx,ty,z)对应在个体中的位置为(a1-a14,a15-a28,a29-a42,a43-a56,a5
www.eeworm.com/read/319774/13443344
m main.m
%遗传算法主程序
%Name:main
%定义遗传算法参数
%定义各参数跨度x0=(x,y,tx,ty,z)=(±5，±5，±1,±1,50)
%取编码精度（分辨率）0.01
%编码长度log2(50/0.01)+1=14，为了计算方便，各个参量都取14位，总70位
%(x,y,tx,ty,z)对应在个体中的位置为(a1-a14,a15-a28,a29-a42,a43-a56,a5
www.eeworm.com/read/371447/6300815
m 1-8.m
function[F,X]=fastd(A,B,x0,n,delta,fxy)
%求解系数矩阵对称正定的线性方程组的最速下降法
%input A:线性方程组的对称正定的系数矩阵
%input B:线性方程组右端向量
%input x0:初始迭代向量
%input n:迭代次数
%input delta:计算精度
%output X:线性方程组的解向量
%output F;计算过程列
www.eeworm.com/read/156380/11807352
txt changweifenfangcheng.txt
尤拉方法是求解常微分方程的入门级的方法，精度并不算高，但它具有较大的理论价值。
一些较好的算法，如龙格.库塔方法等都是在这个方法的基础上实现的。
(相关的理论请参考相关的数值算法的书籍，我这里只给出关键的函数及主程序段，其余相关的细节就不再一一罗列了.)
void yulaMethod(Typ ...