关于String s="1.0" 转为INT

最新推荐文章于 2025-06-06 15:37:40 发布
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分类专栏： java 文章标签： java string
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangrongfei136/article/details/51682954
本文介绍了一种将字符串类型的数值转换为整数的方法。首先将字符串转换为双精度浮点数，然后使用Math.ceil()函数进行向上取整，最后转换为整型变量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

String s="1.0";

当需要存入INT类型时

需要将其转为DOUBLE在调用MATH.CEIL

Double f = Double.valueOf(s);

Int a = (int)Math.ceil(f);

将String类型转换为int类型的方法
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本文介绍了四种常用的将String类型转换为int类型的方法，包括使用Integer类的parseInt()方法和valueOf()方法，以及使用Scanner类的nextInt()方法和正则表达式匹配。这种方法可以方便地将用户输入的字符串转换为整数，但需要注意输入的字符串必须表示一个有效的整数，否则会抛出InputMismatchException异常。这种方法首先使用valueOf()方法将字符串转换为Integer对象，然后使用intValue()方法将Integer对象转换为int类型的值。
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🥬前言 🥬初始Java中的main函数 🥬变量和类型 💧整型变量 💧长整型变量 💧双精度浮点型变量 💧单精度浮点型变量 💧字符型变量 💧字节类型变量 💧短整型变量 💧布尔类型变量 💧字符串类型变量 🥬变量的命名规则 🥬常量 🥬类型转换 🥬数值提升 🥬int和string之间的相互转换 🥬运算符 💧算术运算符 💧增量赋值运算符 💧自增/自减运算符 💧关系运算符 💧逻辑运算符 💧移位运算符 💧条件运算符 🥬小结 🥬前言 在这里我们主要介绍的是基本数据类型。 🥬初识Java的main函数 在讲到数据类型前我.
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e891377的专栏
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必须要知道的将字符串转换为数字
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def generate_text(model, start_string, max_len=1000, temperature=1.0, stream=True): input_eval = torch.Tensor([char2idx[char] for char in start_string]).to(dtype=torch.int64, device=device).reshape(1, -1) #bacth_size=1, seq_len长度是多少都可以 （1,5） hidden = None text_generated = [] #用来保存生成的文本 model.eval() pbar = tqdm(range(max_len)) # 进度条 print(start_string, end="") # no_grad是一个上下文管理器，用于指定在其中的代码块中不需要计算梯度。在这个区域内，不会记录梯度信息，用于在生成文本时不影响模型权重。 with torch.no_grad(): for i in pbar:#控制进度条 logits, hidden = model(input_eval, hidden=hidden) # 温度采样，较高的温度会增加预测结果的多样性，较低的温度则更加保守。 #取-1的目的是只要最后，拼到原有的输入上 logits = logits[0, -1, :] / temperature #logits变为1维的 # using multinomial to sampling probs = F.softmax(logits, dim=-1) #算为概率分布 idx = torch.multinomial(probs, 1).item() #从概率分布中抽取一个样本,取概率较大的那些 input_eval = torch.Tensor([idx]).to(dtype=torch.int64, device=device).reshape(1, -1) #把idx转为tensor text_generated.append(idx) if stream: print(idx2char[idx], end="", flush=True) return "".join([idx2char[i] for i in text_generated]) # load checkpoints model.load_state_dict(torch.load("checkpoints/text_generation/best.ckpt", weights_only=True,map_location="cpu")) start_string = "All: " #这里就是开头，什么都可以 res = generate_text(model, start_string, max_len=1000, temperature=0.5, stream=True)这段代码有什么用
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input_eval = torch.Tensor([char2idx[char] for char in start_string]).to(dtype=torch.int64, device=device).reshape(1, -1) ``` - 将起始字符串`start_string`中的每个字符转换为对应的索引（通过`char2idx`...
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