代码搜索：精度可调
找到约 3,652 项符合「精度可调」的源代码
代码结果 3,652
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 ...
www.eeworm.com/read/233676/14143268
asm temp.asm
; 本程序采用DS18B20实现温度的采集。本系统中晶振采用12M，数据线为DQ，本程序没有对负温度进行
; 处理。采用3位数码进行显示，精度为1C度.
; DQ EQU P3.2
;DQ EQU P1.0 (89C51)
DQ EQU P1.7
ST_LED EQU P1.6
STATUS_LED EQU P3.7
FAMILYCODE DATA 30H
www.eeworm.com/read/10154/183125
txt 细分的计算.txt
细分驱动精度高.细分是驱动器将上级装置发出的每个脉冲按驱动器设定的细分系数分成系数个脉冲输出.比喻步进电机每转一圈为200个脉冲,如果步进电机驱动器细分为32,那么步进电机驱动器需要输出6400个脉冲步进电机才转一圈.
通常细分有2,4,8,16,32,62,128,256,512....
www.eeworm.com/read/15957/600888
txt 细分的计算.txt
细分驱动精度高.细分是驱动器将上级装置发出的每个脉冲按驱动器设定的细分系数分成系数个脉冲输出.比喻步进电机每转一圈为200个脉冲,如果步进电机驱动器细分为32,那么步进电机驱动器需要输出6400个脉冲步进电机才转一圈.
通常细分有2,4,8,16,32,62,128,256,512....
www.eeworm.com/read/34234/888693
txt 细分的计算.txt
细分驱动精度高.细分是驱动器将上级装置发出的每个脉冲按驱动器设定的细分系数分成系数个脉冲输出.比喻步进电机每转一圈为200个脉冲,如果步进电机驱动器细分为32,那么步进电机驱动器需要输出6400个脉冲步进电机才转一圈.
通常细分有2,4,8,16,32,62,128,256,512....
www.eeworm.com/read/367675/2833170
txt 17.txt
发信人: lbridge (lbridge), 信区: DataMining
标 题: SVM文本分类结果可以给出置信度吗？
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Dec 19 09:29:43 2002)
我用SVM分类器做文本分类，精度很高，但仍然有少量错误，是否可以利用其结果给出置信
度呢？把可能存在错误的分类结果挑出来呢？
--
※ 来源:．南京大学小百合站 h ...