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Big.js：轻量级且高效的JavaScript库，支持任意精度的十进制运算

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简介：
Big.js是一款专为JavaScript设计的轻量级库，它能够处理高精度的十进制数学计算，确保了数值运算的准确性和效率。 Big.js 是一个小型且快速的 JavaScript 库，用于执行任意精度的十进制算术运算。 产品特点： - 简单易用的 API - 比 Java 的 BigDecimal 更快、更小，并且使用起来更加方便。 - 压缩后的文件大小仅为 6 KB - 复现了 JavaScript Numbers 中的 toExponential, toFixed 和 toPrecision 方法 - 存储值时采用易于访问的十进制浮点格式 - 具有全面和经过测试的功能集 - 不依赖于其他库，仅使用 ECMAScript 3，因此可以在所有浏览器中运行 安装方法： 该库提供一个单独的 JavaScript 文件 big.js 或 ES 模块 big.mjs。 在浏览器中使用时，请按照以下方式添加 Big 库： 对于全局范围内的脚本引用: ```html ``` 对于 ES 模块: ```javascript import Big from path/to/big.mjs; ```

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  • Big.js：轻量级且高效的JavaScript库，支持任意精度的十进制运算
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    Big.js是一款专为JavaScript设计的轻量级库，它能够处理高精度的十进制数学计算，确保了数值运算的准确性和效率。 Big.js 是一个小型且快速的 JavaScript 库，用于执行任意精度的十进制算术运算。 产品特点： - 简单易用的 API - 比 Java 的 BigDecimal 更快、更小，并且使用起来更加方便。 - 压缩后的文件大小仅为 6 KB - 复现了 JavaScript Numbers 中的 toExponential, toFixed 和 toPrecision 方法 - 存储值时采用易于访问的十进制浮点格式 - 具有全面和经过测试的功能集 - 不依赖于其他库，仅使用 ECMAScript 3，因此可以在所有浏览器中运行 安装方法： 该库提供一个单独的 JavaScript 文件 big.js 或 ES 模块 big.mjs。 在浏览器中使用时，请按照以下方式添加 Big 库： 对于全局范围内的脚本引用: ```html ``` 对于 ES 模块: ```javascript import Big from path/to/big.mjs; ```
     
  • JavaScript的任意精度Decimal类型：Decimal.js
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    Decimal.js是一款用于JavaScript的高精度计算库，它提供了一个Decimal数据类型，可以执行比JavaScript内置Number类型更精确的小数运算。 Decimal.js 是一个用于 JavaScript 的任意精度 Decimal 类型库。
     
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    本篇文章介绍了一种高效的快速傅里叶变换（FFT）算法，能够处理任何长度的数据序列，极大地提升了数据处理的速度和灵活性。 快速傅立叶算法采用时域抽取法FFT（Decimation-In-Time FFT, 简称 DIT-FFT），完全使用标准C++语言编写，采用了蝶形运算原理，并利用STL模板库存储动态数组以及complex类处理复数运算。代码简洁易懂，仅需输入和输出的vector数组。该算法总共约90行代码。 与一般的 FFT 算法不同的是，本算法未对输入序列做任何条件限制，可以是任意长度的数据点。在调试过程中测试发现，在5秒内可处理一个2^19（即大约52万）数据点的数组，并输出所有频率值的模值而非单独计算实部与虚部。（当然也可以分别求出实部和虚部以进一步计算相位）。
     
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    adaptive_clustering是一种高效的点云处理技术，旨在提供轻量化和高精度的数据分类解决方案。该算法能够自动调整参数以适应不同场景需求，实现精确的点云数据分组与分析，在减少计算资源消耗的同时保证了聚类效果的准确性与可靠性。 自适应聚类是一种轻量级且精确的点云聚类方法。 如何安装 ``` $ cd ~catkin_wssrc $ git clone https://github.com/yzrobotadaptive_clustering.git $ cd ~catkin_ws $ catkin_make ``` 引用 如果您正在考虑使用此代码，请参考以下内容： @article{yz19auro, author = {Zhi Yan and Tom Duckett and Nicola Bellotto}, title = {Online learning for 3D LiDAR-based human detection: Experimental analysis of point cloud clustering and classification methods} }
     
  • JavaScript中的任意精度Decimal类型 - Decimal.js
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    这是一款功能强大的JavaScript时间控件插件，支持毫秒级精度的时间选择和显示，适用于需要高精度计时的应用场景。 这是一个功能非常强大的JavaScript时间控件，能够精确到毫秒，并且提供多种风格选择。
     
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    本程序采用QT C++编写，能够高效准确地计算圆周率π值，支持高达10000位的精确度，并允许用户根据需求设定更高的精度。 使用QT C++计算PI值，在10000位以内任意选择或者调整到更大的数值。算法参考了ZhangYacha的博客内容。原代码是用C编写的，我对其进行了一些界面改进，并转换了一部分数据格式，使其能在QT 5.9.1上运行。
     
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    简介：本研究提出了一种轻量级且高精度的人脸关键点检测算法，旨在实现在资源受限设备上的高效运行。通过优化网络结构和引入创新的数据增强技术，该方法在多个基准数据集上达到了领先的性能指标，为智能监控、人脸识别等领域提供了强大的技术支持。 为了应对当前人脸关键点检测算法中存在的网络模型复杂度高、难以在计算资源受限的环境下部署的问题，本段落基于知识蒸馏的思想提出了一种既精确又轻量级的人脸关键点检测方法。通过改进ResNet50中的Bottleneck模块并引入分组反卷积技术，我们构建了一个更加精简的学生网络模型。此外，还设计了逐像素损失函数和逐像素对损失函数来优化学生网络的训练过程，确保其能够更好地继承教师网络的知识与性能。 实验结果显示，采用该方法生成的学生网络参数量仅为2.81M，模型大小为10.20MB，在配备GTX1080显卡的情况下每秒可以处理大约162帧图像。在300W和WFLW两个数据集上的平均误差分别为3.60%和5.50%，展示了该算法的有效性和优越性。
     
  • Python实现十进制转十六进制以内任意进制
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    本教程介绍如何使用Python编写程序，实现从十进制转换为二至十六进制之间的任意进制数，涵盖基本原理与代码实践。 十进制转换成二进制的方法是“除以2求余数”。具体步骤如下：“除以2”的过程得到的余数是从低到高的次序，而需要输出的是从高位到低位（例如35对应的二进制是100011），因此使用栈来反转次序。以下是实现这一转换的一个Python函数： ```python from pythonds.basic.stack import Stack def divideBy2(decNumber): remstack = Stack() while decNumber > 0: rem = decNumber % 2 remstack.push(rem) # 更新decNumber为商值，以便进行下一次迭代。 decNumber = decNumber // 2 binString = while not remstack.isEmpty(): binString += str(remstack.pop()) return binString ``` 该函数通过栈来存储每次除以2的余数，并在最后将这些余数组合起来形成最终的二进制字符串。