MV_FRACTIONAL_BITS_INTERNAL

根据提供的引用内容，MV_FRACTIONAL_BITS_INTERNAL是一个宏定义，用于定义运动矢量中小数部分的位数。在HEVC和VVC中，MV_FRACTIONAL_BITS_INTERNAL的默认值为8，表示运动矢量中小数部分有8位。这个宏定义的值可以通过修改源代码来进行更改，但需要注意的是，修改后可能会影响到编码和解码的性能和准确性。

相关问题

bigdecimal.Round_UP

The `BigDecimal` class in Java provides a method `setScale(int newScale, RoundingMode roundingMode)` that can be used to round a `BigDecimal` value to a specified number of decimal places with a specified rounding mode.

To round up a `BigDecimal` value, you can use the `RoundingMode.UP` constant as the `roundingMode` parameter. This rounding mode rounds towards positive infinity, so any value with a non-zero fractional part will be rounded up to the next highest value.

Here's an example:

import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;

public class Example {
    public static void main(String[] args) {
        BigDecimal value = new BigDecimal("3.14159");
        BigDecimal roundedValue = value.setScale(2, RoundingMode.UP);
        System.out.println(roundedValue); // output: 3.15
    }
}

In this example, the `value` `BigDecimal` is rounded up to 2 decimal places using the `RoundingMode.UP` constant as the rounding mode. The resulting `roundedValue` `BigDecimal` is then printed to the console.

np.format_float_positional函数

`np.format_float_positional` 是 NumPy 库中的一个函数，用于将浮点数格式化为字符串，使用固定的小数位数。

函数的语法如下：

np.format_float_positional(x, precision=None, unique=False, fractional=True, trim='k')

参数说明：
- `x`：要格式化的浮点数或数组。
- `precision`：可选参数，指定要保留的小数位数，默认为 None，表示保留所有小数位。
- `unique`：可选参数，指定是否在格式化结果中只显示唯一的值，默认为 False。
- `fractional`：可选参数，指定是否显示小数部分，默认为 True。
- `trim`：可选参数，指定如何修剪结果，默认为 'k'。可选值为 'k'、'0'、'1'、'2' 和 '3'，分别表示保留所有位、保留至少一个非零位、保留两个非零位、保留三个非零位和不修剪。

示例：

import numpy as np

x = 3.14159
formatted = np.format_float_positional(x, precision=2)
print(formatted)  # 输出: '3.14'

以上示例将浮点数 3.14159 格式化为字符串 '3.14'，保留两位小数。