<code><br>/** * @description 小数点变成正整数 * * @param $str * * @return mixed */ function toIntegerNum($str) { $str = preg_replace('/(\.\d+)([0]*)/' , '\\1' , $str); $str = str_replace('.' , '' , $str); return $str; } $s = 00301.0050600; var_dump(toIntegerNum($s)); //输出string '30100506' (length=8) </code>
新修改
重新改写了一下,还有更好的方法吗
<code>/** * @description 小数点变成正整数 * * @param $str * * @return mixed */ function toIntegerNum($str) { $arr = explode('.' , $str); if (!empty($arr[0])) { $arr[0] = ltrim($arr[0] , '0'); } if (!empty($arr[1])) { $arr[1] = rtrim($arr[1] , '0'); } return ltrim(implode('' , $arr),'0'); } $s = '00301.0050600'; //$s = 00301.0050600; //$s = 300; $s = 0.00560000; var_dump(toIntegerNum($s)); </code>
回复内容:
<code><br>/** * @description 小数点变成正整数 * * @param $str * * @return mixed */ function toIntegerNum($str) { $str = preg_replace('/(\.\d+)([0]*)/' , '\\1' , $str); $str = str_replace('.' , '' , $str); return $str; } $s = 00301.0050600; var_dump(toIntegerNum($s)); //输出string '30100506' (length=8) </code>
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重新改写了一下,还有更好的方法吗
<code>/** * @description 小数点变成正整数 * * @param $str * * @return mixed */ function toIntegerNum($str) { $arr = explode('.' , $str); if (!empty($arr[0])) { $arr[0] = ltrim($arr[0] , '0'); } if (!empty($arr[1])) { $arr[1] = rtrim($arr[1] , '0'); } return ltrim(implode('' , $arr),'0'); } $s = '00301.0050600'; //$s = 00301.0050600; //$s = 300; $s = 0.00560000; var_dump(toIntegerNum($s)); </code>
按状态来解析:
- 记录整数部分头部零:
从前往后逐位解析一遍,记录头部零的位数,直到遇到非零值或结尾; - 记录小数部分尾部零:
如果有小数点,则从后往前逐位解析一遍,记录尾部零的位数,直到遇到非零值或小数点; - 把头部零和尾部0全部刨除,最后去掉小数点。
LZ已经给出答案了啊=w=
<code><?php $a = 00301.0050600; echo str_replace('.', '', floatval($a)); </code></code>
<code>return trim(str_replace('.','',$str),'0') </code>
借 @tczzjin 的答案
<code>$str = 00301.0050600; echo intval(str_replace('.','',$str)); </code>

特斯拉是一个典型的AI公司,过去一年训练了75000个神经网络,意味着每8分钟就要出一个新的模型,共有281个模型用到了特斯拉的车上。接下来我们分几个方面来解读特斯拉FSD的算法和模型进展。01 感知 Occupancy Network特斯拉今年在感知方面的一个重点技术是Occupancy Network (占据网络)。研究机器人技术的同学肯定对occupancy grid不会陌生,occupancy表示空间中每个3D体素(voxel)是否被占据,可以是0/1二元表示,也可以是[0, 1]之间的

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导读:因果推断是数据科学的一个重要分支,在互联网和工业界的产品迭代、算法和激励策略的评估中都扮演者重要的角色,结合数据、实验或者统计计量模型来计算新的改变带来的收益,是决策制定的基础。然而,因果推断并不是一件简单的事情。首先,在日常生活中,人们常常把相关和因果混为一谈。相关往往代表着两个变量具有同时增长或者降低的趋势,但是因果意味着我们想要知道对一个变量施加改变的时候会发生什么样的结果,或者说我们期望得到反事实的结果,如果过去做了不一样的动作,未来是否会发生改变?然而难点在于,反事实的数据往往是

SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。SimCLR 已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。 并且它学习到的表示可以很容易地转移到下游任务,例如对象检测、语义分割和小样本学习,只需在较小的标记

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10 月 5 日,AlphaTensor 横空出世,DeepMind 宣布其解决了数学领域 50 年来一个悬而未决的数学算法问题,即矩阵乘法。AlphaTensor 成为首个用于为矩阵乘法等数学问题发现新颖、高效且可证明正确的算法的 AI 系统。论文《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》也登上了 Nature 封面。然而,AlphaTensor 的记录仅保持了一周,便被人类

1.线性回归线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x 值)和数值结果(y 值)。然后就可以用这条线来预测未来的值!这种算法最常用的技术是最小二乘法(Least of squares)。这个方法计算出最佳拟合线,以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离(绿线)的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。例如


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