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Java에서 배열없이 문자열의 문자에 수치를 숫자로 할당하려면 어떻게해야합니까?

아직 클래스에서는 배열을 배웠지 않지만 문자에 숫자 값을 할당해야하는 과제가 있습니다. 적어도, 우리는 우리가 이것을 필요로한다는 말을하지는 못했지만 그것이 그것을 할 수있는 유일한 방법입니다. (문자를 특정 방식으로 이동시켜 문자열을 암호화). 나는 같은 글자에 같은 값을 할당한다는 의미는 아니지만 "abba"문자열처럼 "0123"으로 바뀝니다. 감사합니

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데이터 세트 가져 오기시 범주 변수 식별 R

큰 데이터 집합을 R로 가져오고 신속하게 열을 통과하고 열에 범주 값, 숫자, 날짜 등이 있는지 여부를 확인하는 방법이 있는지 궁금합니다. str(df) 또는 class(df) 인 경우 열이 대부분 잘못 표시됩니다. 예를 들어, 일부 열은 숫자로 표시되지만 열에는 10 개의 고유 한 값 (1에서 10까지) 만 표시되므로 실제로 요소 여야합니다. 등급을 나타

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MUESLI 수치 라이브러리의 적분 함수 오류

MUESLI 라이브러리 인 mfOdeSolve의 수치 적분 함수를 사용하려고하는데 컴파일 오류가 발생합니다. 그냥 사용 설명서의 예 (# 4-52)처럼 , 나는 메인 프로그램에 코드를 분리하고 외부 모듈 : 홈페이지 : program ode use odemod use fml real (kind = MF_DOUBLE) :: t_0

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수치 I 수치 매트랩 fzero 이용한 방정식을 해결하기 위해 노력하고, 감마 파라미터 추정

해결. 그것은 더 큰 운동의 일부입니다. 여기에 많이 게시하지 않았으므로이 연습에 필요한 배경 정보의 양을 너무 짧게 유지하려고합니다. : N = 209 xBar은 0.6078 dataProd = 3.1554e-77 내가 matlab에에서 다음과 같은 오류 메시지가 입니다 : fun = @(a)log(a/xBar) + (1/n) * log(dataProd)

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포워드 - 오일러 방법

실험적인 프로그램을하고 있습니다. 일련의 실험 데이터에서 고도를 찾아야합니다. 시간과 가속도 데이터 만 기록하고 Forward Euler Method를 사용하여 이중 적분을 해결했습니다. 내가 작성한 코드는 이것입니다. public void forward_method(double[] acceleration, double[] time){ double

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tensorflow 하나의 숫자 출력

나는 tensorflow에 익숙하지 않으며 튜토리얼을 살펴보고 성공적으로 실행했습니다. 이제 출력물을 MNIST 레이블 (1-10)과 같이 범주화해서는 안되는 문제를 해결해야합니다. 나는 이미지에서 개체 수를 계산할 수 있습니다. 따라서 결과는 0-300 사이의 범위에있을 수 있으므로 하나의 숫자 출력 값만 필요하므로 one-hot-vector로 인코딩 된

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재귀 함수의 수치 정밀도

다음 함수를 계산할 때 F (0.8, 172, 1)까지 숫자가 생성되지만 172에서 173으로 증가하면 결과가 무한이됩니다. 수치 정밀도 문제가 의심 스럽습니까? double F(double d, int c, int t) { // base cases if ((c==1 && t==1) || (c==0 && t==0)) return

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동일한 숫자 코드가 C++이든 C++이든간에 다른 출력을 반환합니다.

세 가지 다른 방법으로 파생 상품을 계산하는 예제 C++ 수치 코드가 제공되었습니다. C로 변환해야합니다. 어쨌든 cmath를 사용하여 원본으로 인해 어떤 문제도주지 않을 것이라고 생각했지만 너무 잘못되었습니다. 다음은 원래 코드입니다. 그리고 여기에 C 버전이 있습니다. 방금 파일 처리를 변경했습니다. 참고 : 문제 해결 중에 long double으로 변

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C/C++에서 numpy.nan_to_num과 같습니다.

C/C++에서 numpy의 numpy.nan_to_num 함수와 동등한 동작을 얻으려면 어떻게해야합니까? 비 파이썬 프로그래머를위한 Specificiation : 가 유한 번호 제로 INF와 유모를 교체합니다. 0이 아닌 숫자가 아닌 숫자 (NaN)를 매우 큰 숫자와 음수 인 무한대(양수) 무한대로 대체하는 배열 또는 스칼라를 매우 작거나 음수 인 으로 반

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숫자 정밀도를 높이면 알고리즘이 실패하는 이유는 무엇입니까? 어떻게 우리는 알고리즘의 민감도를 숫자 정밀도로 줄일 수 있습니까?

저는 Newton Raphson + 연속 치환 알고리즘을 사용하여 플래시 계산 (화학 공정 시뮬레이션)을 수행하고 있습니다. 알고리즘은 입력이 0.1과 같이 정밀도가 낮을 때 수렴 정밀도가 0.11111 또는 0.99999로 증가 할 때 잘 수렴 할 수 있습니다. 알고리즘이 수렴하지 않습니다. BFGS 업데이트로 준 뉴턴 방식을 사용할 때 같은 문제가