CString::Format("%lf"..精度太高了

caddor2011 2011-10-24 10:23:55



有一函数,根据用户传入的值,来求解它的长度


比如:320.10 ,长度为6

257.21 长度为6 我是用CString 来求解


int Length( double val)
{


CString str;

str.Format("%lf",val); // 导致 长度错误

return str.GetLength();


}


根源在于 double 给我添加了很多小数点



当然有其他办法求解,我觉得CString 比较方便,没想到 精度 捣乱

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赵4老师 2011-10-24
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str.Format("%6.2lf",val);

赵4老师 2011-10-24
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用10进制小数不能精确表示某些三进制小数0.1(3)=0.33333333333……(10)
同理,用二进制小数也不能精确表示某些10进制小数。

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\VC98\Include\FLOAT.H
...
#define DBL_DIG 15 /* # of decimal digits of precision */
#define DBL_EPSILON 2.2204460492503131e-016 /* smallest such that 1.0+DBL_EPSILON != 1.0 */
#define DBL_MANT_DIG 53 /* # of bits in mantissa */
#define DBL_MAX 1.7976931348623158e+308 /* max value */
#define DBL_MAX_10_EXP 308 /* max decimal exponent */
#define DBL_MAX_EXP 1024 /* max binary exponent */
#define DBL_MIN 2.2250738585072014e-308 /* min positive value */
#define DBL_MIN_10_EXP (-307) /* min decimal exponent */
#define DBL_MIN_EXP (-1021) /* min binary exponent */
#define _DBL_RADIX 2 /* exponent radix */
#define _DBL_ROUNDS 1 /* addition rounding: near */
...
luciferisnotsatan 2011-10-24
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str.Format("%lf",(long double)val);
这样试试
caddor2011 2011-10-24
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up up
caddor2011 2011-10-24
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lg 是什么??



谁有法子,原汁原味的 ,获得 val 的长度??

val 是 358.30 6位长度,,,,

但是函数参数 类型为double 立即 给我转了精度

我不能改函数 ,改了函数,其他地方有要改,受不了





[Quote=引用 2 楼 zhao4zhong1 的回复:]
str.Format("%lg",val);
[/Quote]
赵4老师 2011-10-24
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str.Format("%lg",val);
诶呦 2011-10-24
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你的小数部分为2位,但是str.Format("%lf",val); 的val是按double的类型有效数字()转化的,也就是说他的小数部分有六位,那么你在str.GetLength();肯定就有问题了
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[矿石0(0), 矿石1(1), 矿石10(10), 矿石11(11), 矿石2(2), 矿石3(3), 矿石4(4), 矿石7(7), 矿石8(8), 矿石9(9), 模组矿石(modore), 普通矿石(ore)] · 训练集:1383 张 · 验证集:130 张 · 测试集:66 张 · 总计:1579 张 该数据集聚焦于典型游戏内资源采集场景,以俯视角呈现冰雪覆盖的虚拟地形环境,包含多种类型矿石与特殊资源点。数据集中各类矿石分布密集且形态多样,标注清晰,能够有效支持对复杂背景下的小目标识别与分类任务,具备较高的训练价值和实际应用潜力。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9185** mAP50-95 | 0.5810 Precision | 0.9468 Recall | 0.8648 train/box_loss | 1.2381 train/cls_loss | 0.4081 val/box_loss | 1.5489 val/cls_loss | 0.5361 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9185,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.5810,和 mAP50 差距 0.34,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9468、Recall 0.8648...
内容概要:本文提出一种融合细菌觅食优化算法(BFOA)、蚁群算法(ACO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合智能算法A-ACO-LSTM,用于解决无人机在复杂三维环境中的路径规划问题。通过三维栅格地图建模,结合LSTM对航段风险的预测能力、BFOA在连续空间中的全局优化能力和ACO在离散栅格路径上的搜索优势,构建了“先学习—再优化—后修正”的协同框架。系统综合考虑路径长度、障碍碰撞、飞行风险、转弯平滑度和垂直爬升等因素,设计多目标归一化代价函数与动态权重机制,在保证飞行安全的前提下提升路径质量。代码基于MATLAB实现,包含环境生成、LSTM训练、BFOA连续优化、ACO离散搜索、路径融合与三维可视化等模块,支持参数配置、结果复现与工程扩展。; 适合人群:具备一定算法基础和MATLAB编程经验,从事无人机路径规划、智能优化算法或人工智能应用研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①应对城市楼宇、山地地形等复杂三维障碍环境下的无人机自主导航;②实现低能耗、高安全性、强鲁棒性的飞行路径规划;③为多源算法融合与深度学习辅助优化提供技术参考与实现范例; 阅读建议:建议结合完整代码与GUI界面深入理解各模块交互逻辑,重点关注LSTM风险预测与两种群智能算法的耦合机制,可通过更换训练数据、调整环境参数进行二次开发与性能测试。

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