format long %设置为小数点后知9位format short %设置为小数点后4位vpa(pi,200) %设置pi为小数点后200位 ...

Java POI读取excel中数值精度损失 描述： excel 单元格中，纯数字的单元格，读取后 后面会加上 .0 。 例如： 1 --> 1.0 而使用下面的方法，可能会对小数存在精度损失 例如： 2.2 --> 2.1999999997 目前的解决办法 ...

描述：excel 单元格中，纯数字的单元格，读取后 后面会加上 .0 。例如： 1 --> 1.0 而使用下面的方法，可能会对小数存在精度损失 例如： 2.2 --> 2.1999999997 目前的解决办法：一. 将excel单元格改为文本类型。注意，直接修改单元格属性 ...

问题 Fortran中的浮点数，默认是单精度数，也就是6-7位的精度。双精度数有15位 注意，只要你写的是2.0,1.0之类的数字，就默认是单精度，并且不会强制类型转换 什么意思呢？ 看这样一个例子 gfortran编译，输出结果是 这里就看出端倪了，e的结果是 ...

先来看个小程序: 运行结果为: 显然a是可以取到千位pi,毕竟pi只是在3.14与3.15之间,这个数值当然在双精度浮点型的所能表示的范围内.所以不会出现错误. 但如果把"3."去掉,会显示1415926535897932384....超过double ...

tensorflow识别Mnist时，训练集与验证集精度acc高，但是测试集精度低的比较隐蔽的原因除了网上说的主要原因https://blog.csdn.net/wangdong2017/article/details/90176323 之外，还有一种是比较隐蔽的原因（可能对于大多数人不会犯这种 ...

AI训练与推理芯片 训练芯片 1.1.云燧T20 基于邃思2.0芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能训练加速卡，具有模型覆盖面广、性能强、软件生态开放等特点，可支持多种人工智能训练场景。同时具备灵活的可扩展性，提供业界领先的人工智能算力集群方案。 高密的计算芯片 ...

论文：https://arxiv.org/pdf/1710.03740.pdf 译文：混合精度训练 摘要 增加神经网络的size，可以提高准确率。但同时，也加大了训练模型所需的内存和计算量。我们介绍一种使用半精度浮点数来训练深度神经网络的方法，不会损失准确率，也不需要修改超参数。这种 ...