《算法技术手册》一3.7 参考文献

简介: 本节书摘来华章计算机《算法技术手册》一书中的第3章 ,第3.7节, George T.Heineman Gary Pollice Stanley Selkow 著 杨晨 曹如进 译 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.7 参考文献

Goldberg, D., “What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic,” ACM Computing Surveys, March 1991, http://docs.sun.com/source/ 806-3568/ncg_goldberg.html。
Venners, B., “Floating-point arithmetic: A look at the floating-point support of the Java virtual machine,” JavaWorld, 1996, http://www.javaworld.com/article/2077257/ learn-java/ oating-point-arithmetic.html。

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
眼疾识别系统,使用Python作为主要编程语言进行开发,基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对眼疾图片4种数据集进行训练('白内障', '糖尿病性视网膜病变', '青光眼', '正常'),最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
72 9
【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
|
2月前
|
存储 人工智能 算法
AI算法的道德与社会影响:探索技术双刃剑的边界
【8月更文挑战第22天】AI算法作为一把双刃剑,在推动社会进步的同时,也带来了诸多道德与社会挑战。面对这些挑战,我们需要以开放的心态、严谨的态度和创新的思维,不断探索技术发展与伦理规范之间的平衡之道,共同构建一个更加美好、更加公正的AI未来。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 负载均衡
揭秘混合专家(MoE)模型的神秘面纱:算法、系统和应用三大视角全面解析,带你领略深度学习领域的前沿技术!
【8月更文挑战第19天】在深度学习领域,混合专家(Mixture of Experts, MoE)模型通过整合多个小型专家网络的输出以实现高性能。从算法视角,MoE利用门控网络分配输入至专家网络,并通过组合机制集成输出。系统视角下,MoE需考虑并行化、通信开销及负载均衡等优化策略。在应用层面,MoE已成功应用于Google的BERT模型、Facebook的推荐系统及Microsoft的语音识别系统等多个场景。这是一种强有力的工具,能够解决复杂问题并提升效率。
57 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
目标检测算法技术
8月更文挑战第11天
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
算法设计(动态规划应用实验报告)实现基于贪婪技术思想的Prim算法、Dijkstra算法
这篇文章介绍了基于贪婪技术思想的Prim算法和Dijkstra算法,包括它们的伪代码描述、Java源代码实现、时间效率分析,并展示了算法的测试用例结果,使读者对贪婪技术及其应用有了更深入的理解。
算法设计(动态规划应用实验报告)实现基于贪婪技术思想的Prim算法、Dijkstra算法
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
理解并应用机器学习算法:从技术基础到实践应用
【8月更文挑战第10天】机器学习算法的应用已经深入到我们生活的方方面面,理解和掌握机器学习算法对于数据科学家、工程师乃至普通从业者来说都至关重要。通过本文的介绍,希望大家能够对机器学习有一个基本的认识,并学会如何将其应用于实际问题中。当然,机器学习是一个不断发展和演变的领域,只有不断学习和实践,才能跟上时代的步伐。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
Python数据分析高手修炼手册:线性回归算法,让你的数据说话更有力
【8月更文挑战第1天】在数据驱动时代,掌握数据分析技能至关重要。线性回归是最基础且强大的工具之一,能从复杂数据中提炼简单有效的模型。本文探索Python中线性回归的应用并通过实战示例加深理解。线性回归建立变量间线性关系模型:Y = β0 + β1*X + ε。使用scikit-learn库进行实战:首先安装必要库,然后加载数据、训练模型并评估性能。示例展示了如何使用`LinearRegression`模型进行房价预测,包括数据可视化。掌握线性回归,让数据“说话”更有力。
33 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI技术实践:利用机器学习算法预测房价
人工智能(Artificial Intelligence, AI)已经深刻地影响了我们的生活,从智能助手到自动驾驶,AI的应用无处不在。然而,AI不仅仅是一个理论概念,它的实际应用和技术实现同样重要。本文将通过详细的技术实践,带领读者从理论走向实践,详细介绍AI项目的实现过程,包括数据准备、模型选择、训练和优化等环节。
239 3
|
3天前
|
传感器 算法 C语言
基于无线传感器网络的节点分簇算法matlab仿真
该程序对传感器网络进行分簇,考虑节点能量状态、拓扑位置及孤立节点等因素。相较于LEACH算法,本程序评估网络持续时间、节点死亡趋势及能量消耗。使用MATLAB 2022a版本运行,展示了节点能量管理优化及网络生命周期延长的效果。通过簇头管理和数据融合,实现了能量高效和网络可扩展性。
|
1月前
|
算法 BI Serverless
基于鱼群算法的散热片形状优化matlab仿真
本研究利用浴盆曲线模拟空隙外形,并通过鱼群算法(FSA)优化浴盆曲线参数,以获得最佳孔隙度值及对应的R值。FSA通过模拟鱼群的聚群、避障和觅食行为,实现高效全局搜索。具体步骤包括初始化鱼群、计算适应度值、更新位置及判断终止条件。最终确定散热片的最佳形状参数。仿真结果显示该方法能显著提高优化效率。相关代码使用MATLAB 2022a实现。
下一篇
无影云桌面