1.向零取整(截尾取整)
fix-向零取整(round towards zero);
fix(3.6)
ans = 3
2.向負無窮取整(不超過x 的最大整數-高斯取整)
floor-向負無窮取整(round towards minus infinity);
floor(-3.6)
ans = -4
3.向正無窮取整(大於x 的最小整數)
ceil-向正無窮取整(round towards plus infinity);
ceil(-3.6)
ans = -3
4.向最近整數取整,四捨五入(四捨五入取整)
round-向最近整數取整,四捨五入(round towards nearest integer);
round(3.5)
ans = 4
1.數值型 roundn—任意位位置四捨五入
a=123.4567890;
a=roundn(a,-4)
a = 123.4568
其中roundn函式功能如下:
y = roundn(x) rounds the input data x to the nearest hundredth. %不指定n,精確到百分位 y = roundn(x,n) rounds the input data x at the specified power %精確到小數點後指定位數n
2.符號型
digits(4)
vpa(…)
必須說明:vpa命令不能識別整數與小數,只算總位數,因此對它來說小數整數無論哪個都佔一位,例如對9.3154保留兩位小數時就得寫成:
a=9.3154;
digits(3)
b=vpa(a)
b= 9.32
其中b為符號型變數;
3.字元型
a=12.34567;
b = sprintf(
'%8.2f',a)
b = 12.35 其中b為字元型變數。 強化學習 五
inverse reinforcement learning 方法與gan在影象生成中有什麼異曲同工之處?答 在gan 中,我們有一些比較好的資料集,也有乙個generator,一開始他根本不知道要產生什麼樣的圖,只能隨機生成。另外我們有乙個discriminator,其用來給生成的圖打分,expe...
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強化學習(五)用時序差分法(TD)求解
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