代码搜索：精度提升
找到约 3,114 项符合「精度提升」的源代码
代码结果 3,114
www.eeworm.com/read/287425/4022985
txt co-jewelry1-0.txt
[@main]
这是聚元炉，你可以通过它来升级各种首\
饰。升级用的属性石品种不同，提升的属\
性也不相同。不过升级并不是肯定能成功，\
升级次数越多失败机会越大，失败的话会\
损失材料。\\
属性石可以在统万城宝物商人那里用声望\
换来。怎么样，想试试看吗？\\
\
[@upgrade]
#if
checkpointra
www.eeworm.com/read/287425/4023248
txt co-jewelry2-0.txt
[@main]
这是聚元炉，你可以通过它来升级各种首\
饰。升级用的属性石品种不同，提升的属\
性也不相同。不过升级并不是肯定能成功，\
升级次数越多失败机会越大，失败的话会\
损失材料。\\
属性石可以在统万城宝物商人那里用声望\
换来。怎么样，想试试看吗？\\
\
[@upgrade]
#if
checkpointra
www.eeworm.com/read/287425/4023306
txt co-jewelry4-0.txt
[@main]
这是聚元炉，你可以通过它来升级各种首\
饰。升级用的属性石品种不同，提升的属\
性也不相同。不过升级并不是肯定能成功，\
升级次数越多失败机会越大，失败的话会\
损失材料。\\
属性石可以在统万城宝物商人那里用声望\
换来。怎么样，想试试看吗？\\
\
[@upgrade]
#if
checkpointra
www.eeworm.com/read/191214/8432996
m example8_10.m
%用原图像与压缩后的图像相减
I = imread('cameraman.tif');
I = double(I)/255;
%计算离散变换矩阵，返回结果为双精度型
T = dctmtx(8);
%实现图像的显示块操作
B = blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T');
mask =[1 1 1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0
www.eeworm.com/read/290926/8451833
txt 20.txt
中国/科技/信息/聚合/纳米/技术/问世/当前/位置/技术/前沿/综合/聚合/纳米/技术/问世/发布/时间/来源/中国/科学/技术/信息/研究/加工/整理/中国/纳米/技术/问世/聚合/神威/纳米/结构/电子/设备/进入/时代/中国/树脂/行业/协会/专家/介绍/最近/哈佛/大学/夏威夷/大学/研究/人员/开发/简易/方法/校准/纳米/纳米/而且/精度/可以/现在/各种/方法/这项/技术/进步/可 ...
www.eeworm.com/read/432700/8582081
m min_f.m
function y = min_F(x,s_k)
a=0;
b=50;
l=0.000001;%终止精度
s_temp=s_k.';
x1=a+0.382*(b-a);
x2=a+b-x1;
while(abs(b-a)>l)
x_temp1=x+x1.*s_temp;%R
x_temp2=x+x2.*s_temp;%G
if(F(
www.eeworm.com/read/287233/8700289
txt readme.txt
GUI程序设计 —— 计算器
功能概要：
1.双精度浮点的四则运算
2.清空还原
3.一步记忆功能
示例:
计算：[5*(2+3)]*(1+2)+10
请依次输入：
5 -->* -->M -->2 -->+ -->3 -->M -->* -->M -->1 -->+ -->2 -->M -->+ -->10 -->=
计算结果应该等于85.0
运行说明：
如果装
www.eeworm.com/read/383735/8922554
m zhidingdiedai.m
function [x,k]=zhidingdiedai(f,x0,ep)
% 求解非线性方程的指定迭代法，其中
% f(x) --- 需要求根的函数
% x0 --- 初始点
% ep --- 精度，当|(x(k)-x(k-1)|
www.eeworm.com/read/382009/9057937
m boxd.m
%盒维结果应该比变换维小
clear;
load z1024h3_4.mat;%待分析数据
y=z(1:1024);
t=length(y);
x=0:1/t:1-1/t;
for i=1:7
s=1/2^i;%盒子宽度
Wbox=2^i;%横向盒子数量
Sbox=t/2^i
N(i)=0%本精度下总盒子数
for m=1:Wbox
www.eeworm.com/read/282447/9092951
m waveletnnnpid.m
%Single Neural Net PID Controller based on RBF Wavelet Neural Network Identification
%完善网络结构将RBF网络的径向基换成小波函数，调整权值以及公式的变更
%可望在仿真结构中添加非奇异项以验证小波网络的辨识精度和能力
%输入层加权值进行调整，
clear all;close all;
Jp=0.00