php 用bc函数实现价格上涨百分之十
时间: 2023-04-04 09:02:49 浏览: 79
可以使用以下代码实现:
$price = 100; // 原价为100元
$increase = 0.1; // 上涨10%
$new_price = bcadd($price, bcmul($price, $increase, 2), 2); // 新价格为原价加上原价乘以上涨百分比
echo $new_price; // 输出新价格
相关问题
js实现php的utf8版本urlencode函数
可以使用以下JavaScript代码实现PHP的utf8版本urlencode函数:
```javascript
function utf8Urlencode(str) {
str = encodeURIComponent(str);
str = str.replace(/%20/g, '+');
var matches = str.match(/(%[89ABab][0-9A-Fa-f])|(%[0-7][0-9A-Fa-f])/g);
if (matches) {
for (var i = 0; i < matches.length; i++) {
var byte = matches[i].substr(1, 2);
byte = parseInt(byte, 16);
if (byte >= 128) {
str = str.replace(matches[i], '%25' + byte.toString(16).toUpperCase());
}
}
}
return str;
}
```
使用方法:
```javascript
var encodedStr = utf8Urlencode('你好,世界!');
console.log(encodedStr); // 输出:%E4%BD%A0%E5%A5%BD%EF%BC%8C%E4%B8%96%E7%95%8C%EF%BC%81
```
注意:和PHP的utf8版本urlencode函数一样,这个JavaScript函数只对非ASCII字符进行了编码。
python损失函数实现,使用python层Caffe实现Bhattacharyya损失函数
在使用Python层Caffe实现Bhattacharyya损失函数前,需要先了解Bhattacharyya距离和Bhattacharyya系数,它们是计算Bhattacharyya损失函数的基础。
Bhattacharyya距离是一种用于度量两个概率分布相似性的方法,其定义为:
![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/1076827098/CDN/blog/nlp-chatbot/bhattacharyya_distance.png)
其中,P(x)和Q(x)分别为两个概率分布函数,x为概率变量。
Bhattacharyya系数是Bhattacharyya距离的指数形式,其定义为:
![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/1076827098/CDN/blog/nlp-chatbot/bhattacharyya_coefficient.png)
在了解了Bhattacharyya距离和Bhattacharyya系数后,我们可以开始实现Bhattacharyya损失函数。下面是一个使用Python层Caffe实现Bhattacharyya损失函数的示例代码:
```python
import caffe
import numpy as np
class BhattacharyyaLossLayer(caffe.Layer):
def setup(self, bottom, top):
if len(bottom) != 2:
raise Exception("Need two inputs to compute Bhattacharyya loss.")
# 检查输入数据维度是否匹配
if bottom[0].count != bottom[1].count:
raise Exception("Inputs must have the same dimension.")
self.diff = np.zeros_like(bottom[0].data, dtype=np.float32)
self.epsilon = 1e-6 # 避免除数为0
def reshape(self, bottom, top):
top[0].reshape(1)
def forward(self, bottom, top):
# 计算Bhattacharyya系数
self.diff[...] = bottom[0].data - bottom[1].data
self.distance = np.sum(np.sqrt(np.abs(self.diff))) + self.epsilon
self.bc = np.exp(-self.distance)
# 计算Bhattacharyya损失
self.loss = -np.log(self.bc + self.epsilon)
top[0].data[...] = self.loss
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
if propagate_down:
bottom[0].diff[...] = -(1 / (self.bc + self.epsilon)) * np.sign(self.diff) * np.exp(-self.distance / 2) / np.sqrt(np.abs(self.diff))
bottom[1].diff[...] = (1 / (self.bc + self.epsilon)) * np.sign(self.diff) * np.exp(-self.distance / 2) / np.sqrt(np.abs(self.diff))
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为BhattacharyyaLossLayer的自定义层,实现了Bhattacharyya损失函数。在setup()函数中,我们首先检查输入的数据维度是否匹配,然后初始化diff和epsilon变量。在reshape()函数中,我们指定输出数据的维度。在forward()函数中,我们计算了Bhattacharyya系数和Bhattacharyya损失,并将损失值保存到top[0]中。在backward()函数中,我们计算了梯度,并将梯度值保存到bottom[0]和bottom[1]中。
需要注意的是,在计算梯度时,我们使用了符号函数和指数函数,这是由于Bhattacharyya距离的定义中包含了绝对值,导致其不可导。因此,我们使用了符号函数来代替导数的符号,使用指数函数来代替导数的大小。