IEEE 754浮点数标准中，指数E=0和E=255被设计为特殊值，用于处理边界情况。正常情况下E取值1-254，对应真实指数-126至+127。当E=0时：若M=0表示±0；若M≠0表示非规格化数（0.M×2⁻¹²⁶），填补极小数的表示空白。当E=255时：M=0表示±∞，M≠0表示NaN（无效运算结果）。这种设计实现了浮点数表示的完整性，既能处理常规数值，又能表示0、无穷大和错误状态，同时保持

文章摘要 本文详细解析了单精度浮点数（float）的4字节表示范围计算过程，从二进制存储原理出发，逐步介绍了浮点数的概念、IEEE 754标准的作用、指数的存储方式以及偏移量的设计。重点说明了浮点数如何通过科学计数法（二进制）表示极大或极小的数值，并解释了指数和尾数的分工。最终推导出float的范围±3.4×10³⁸的由来，帮助读者彻底理解浮点数的存储机制和计算逻辑。 （150字）

文章目录需求一、数据预处理二、分析数据需求获取源数据–密码：hxqy读取文件usa_election.txt查看文件样式及基本信息指定数据截取，将如下字段的数据进行提取，其他数据舍去：cand_nm :候选人姓名contbr_nm :捐赠人姓名contbr_st :捐赠人所在州contbr_employer :捐赠人所在公司contbr_occupation :捐赠人职业contb_receipt

本文介绍了pytest测试框架的基本使用方法。首先通过conda创建独立环境并安装pytest8.3版本，详细说明了三种启动方式（命令行、代码、鼠标启动）。阐述了pytest的用例发现规则和内容规则，要求测试函数必须是test_开头且无参数无返回值。通过add函数的测试示例展示了测试用例编写方法。还介绍了配置框架的两种方式（命令行参数和ini配置文件），重点讲解了mark标记功能，包括用户自定义标

中，你可以从0->1使用python跟着作者走一遍如何使用该方法来处理不平衡的数据集。样本个数：568630;正样本占50.00%;负样本占50.00%样本个数：284807;正样本占0.17%;负样本占99.83%通过SMOTE方法平衡正负样本后。

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文章目录前言一、KNN分类算法1.1 引入数据**加粗样式**1.2 可视化二、KNN算法实现前言邻近算法，或者说K最近邻（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法一、KNN分类算法1.1 引入数据加粗样式iri

中，你可以从0->1使用python跟着作者走一遍如何使用该方法来处理不平衡的数据集。样本个数：568630;正样本占50.00%;负样本占50.00%样本个数：284807;正样本占0.17%;负样本占99.83%通过SMOTE方法平衡正负样本后。

文章目录前言一、实战演示1.1 调用摄像头实时显示画面1.2 实时边缘检测1.3 实时人脸+眼睛+微笑识别总结前言在github可以看到Opencv的所有源代码openCV官网：https://opencv.org/openCV github：https://github.com/opencv/opencvOpencv-python 是接口（API）Opencv-python一、实战演示1.1 调