1 前言 我们在学习 C 语言时，通常认为浮点数和小数是等价的，并没有严格区分它们的概念，这也并没有影响到我们的学习，原因就是浮点数和小数是绑定在一起的，只有小数才使用浮点格式来存储。...2 什么是浮点数？ 浮点型简单讲就是实数的意思。浮点数在计算机中用以近似表示任意某个实数。...3 浮点数在内存中的存储 首先明确一点，无论是整型、浮点型还是字符等等数据类型在计算机底层都是以二进制的方式存储的。 浮点数在内存中的存储和整数不同，因为整数都可以转换为一一对应的二进制数据。...浮点数转换到内存中存储的步骤分为如下三步： 将浮点数转换成二进制 用科学计数法表示二进制浮点数 计算指数偏移后的值 对于第3点：计算指数时需要加上偏移量（后面有介绍为什么使用偏移量），而偏移量的值与浮点数的类型有关...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。
来源：公众号(c语言与cpp编程) 1 前言 我们在学习 C 语言时，通常认为浮点数和小数是等价的，并没有严格区分它们的概念，这也并没有影响到我们的学习，原因就是浮点数和小数是绑定在一起的，只有小数才使用浮点格式来存储...2 什么是浮点数？ 浮点型简单讲就是实数的意思。浮点数在计算机中用以近似表示任意某个实数。...3 浮点数在内存中的存储 首先明确一点，无论是整型、浮点型还是字符等等数据类型在计算机底层都是以二进制的方式存储的。 浮点数在内存中的存储和整数不同，因为整数都可以转换为一一对应的二进制数据。...浮点数转换到内存中存储的步骤分为如下三步： 将浮点数转换成二进制 用科学计数法表示二进制浮点数 计算指数偏移后的值 对于第3点：计算指数时需要加上偏移量（后面有介绍为什么使用偏移量），而偏移量的值与浮点数的类型有关...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。
QByteArray转换到QString不加注意就会转换不全的情况。 先看代码找问题 QString类提供Unicode字符串。 QByteArray类提供存放二进制数据。...QByteArray byteArray; byteArray += '1'; byteArray += '2'; byteArray += '\0'; byteArray += '3'; byteArray...+= '4'; QString str(byteArray); 看似上面代码没问题，但实际上并不能得出我们想要的结果。 ...str的内容是"12"，而"\034"被剪掉了。于是找了下QString的说明文档，看到QString字符串的结尾和C风格的’\0’或0结尾相同。
1.问题来源 要用SQLite数据库去保存一段定长的char型数组，里面可能有\0等字符，所以当作字符串varchar处理铁定丢失数据，所以要用二进制保存BLOB，这样对应的QT数据类型要用QByteArray...进行处理，原来只用到QByteArray转换成 char* 类型，其它的转换还没搞过，一弄发现还是有些门道，为了以后不再继续造轮子，就先写出来，标记一下。...2.QByteArray与char*的转换 2.1 QByteArray 转 char* 方式1 传统方式data()和size()函数 (方便) QByteArray array(10, 'Q');/...与int 以及int[] 的转换 3.1. int 与 QByteArray 互转 [1] int 转 QByteArray // int 转 QByteArray int intVar = 199...与float 以及float[] 的转换 其实完全可以参考第3节，int的用法. 4.1. float[] 与 QByteArray 互转 [1] float[] 转 QByteArray // float
这其实是float累加过程中精度丢失导致的，要理解这点我们首先要理解什么是浮点数。首先我们了解数在计算机中是如何表示的，因为计算机只能理解0和1两个数，所以一切信息都是用二进制表示的。...小数的特点是小数点前后的位数是不固定的，这个小数点是浮动的，这就是浮点数这个名词的由来。...为了表示浮点数，我们可以把一个数拆分成两个部分，数值部分和指数部分，比如11.16可以表示为1116乘以$10^{-2}$ ，0.1表示为1乘以$10^{-1}$。...注意，23位之前有个1被省略掉了，所以他的有效位其实是24位，float所能表示的有效数值只有$2^{24}$，大概8位数，因此它不能标识超过8位的有效数字，否则会丢失精度，这就是浮点数美丽的表象。...这就得先理解浮点数的加法是怎么做的。当两个float数相加时，计算机首先会对齐两个数的指数位，向指数位比较大的一个靠拢，这时候比较小的float数的有效数位就要右移。
在计算机中一个任意二进制数N可以写成： N=2^e.M 其中M称为浮点数的尾数，是一个纯小数。e是比例因子的指数，称为浮点数的指数，是一个整数。比例因子的基数2对二进记数制的机器是一个常数。...在机器中表示一个浮点数时，一是要给出尾数，用定点小数形式表示。尾数部分给出有效数字的位数，因而决定了浮点数的表示精度。...二是要给出指数，用整数形式表示，常称为阶码，阶码指明小数点在数据中的位置，因而决定了浮点数的表示范围。浮点数也要有符号位。...问题： 若浮点数x的754标准存储格式为（41360000）16，求其浮点数的十进制数值。...解：将16进制数展开后，可得二进制数格式为 指数e=阶码-127=10000010-01111111=00000011=（3）10 包括隐藏位1的尾数1.M=1.011 0110 0000
方法1 利用构造函数 (方便) 方式2 memcpy()方式 (灵活) 3.QByteArray与int 以及int[] 的转换 3.1....int[] 与 QByteArray 互转 [1] int[] 转 QByteArray [2]QByteArray 转 int[] 4.QByteArray与float 以及float[] 的转换 4.1...BLOB，这样对应的QT数据类型要用QByteArray进行处理，原来只用到QByteArray转换成 char* 类型，其它的转换还没搞过，一弄发现还是有些门道，为了以后不再继续造轮子，就先写出来，标记一下...2.QByteArray与char*的转换 2.1 QByteArray 转 char* 方式1 传统方式data()和size()函数 (方便) QByteArray array(10, 'Q');/...与float 以及float[] 的转换 其实完全可以参考第3节，int的用法. 4.1.
QString 是 Qt 内部的一种字符串数据类型，QString 支持多字节编码（unicode）的一个字符串类。在程序和网络之间传输数据时，其他的程序和网络另一端的程序是不能识别他这种数据类型的。...所以要想将 QString 类型的数据保存到文件或发送到网络，需要转换成 QByteArray 类型才可以。...= “中国好美”; qDebug() << str << “size =” << str.size(); QByteArray buf = str.toUtf8(); qDebug...() << str.toUtf8() << “QByteArray size =” << buf.size(); // 整数和字符串转换 str = QString::number(1.6); // number...是一个静态成员函数 // 字符串转换为整数或浮点数 str.toFloat(); str.toInt(); // 字符串格式化方式1 QString str2 = QString().sprintf
解惑 其实这设计到了计算机的浮点数存储是以二进制进行存储的。...十进制的0.1，转换成二进制是：0.00011001100110011无限循环的小数，所以二进制的小数运算，就会出现上面的1/3+1/3的情况，无法精确计算，只能够近似表示。...那为什么python这些语言，我们在使用的时候没有察觉到这个问题呢？因为编译器自觉的帮我们做了近似的处理。 和十进制无法精确表示分数的1/3同样，二进制也无法精确表示十进制的小数。...十进制的0.1，转换成二进制为：0.00011001 （再反转回十进制，就会发现精度的丢失了，十进制是：0.09765625） 十进制的0.2，转换成二进制为：0.00110011 （反转回十进制，为：...8位多，python浮点数占用8个字节，64位。
而一句话来概括JavaScript中的Number类型就是，这是由IEEE754格式来表示整数和浮点数值(双精度数值)。...双精度浮点数值能准确的表示高达53位精度的整数，从-253到253这个区间的所有整数都是有效的双精度浮点数，因此，尽管JavaScript中缺少明显的整数类型，但是依然可以进行整数运算。...同样的，如果浮点数值本身表示的就是一个小数（1.0），那么该数值也会被转换为整数。 关于浮点数最后的警示是，我们应该时刻对它们保持警惕，浮点数看似跟其他语言的浮点数并无两样，但是它们是出了名的不精确。...尽管64位的精度已经相当高了，但是双精度浮点数也只能表示一组有限的数字，而不能表示所有的实数集。浮点运算只能产生近似的结果，四舍五入到最接近的可表示的实数。...关于浮点数会产生舍入误差的问题，有一点需要明确：这是使用基于IEEE754数值的浮点计算的通病，ECMAScript并非独此一家，其他使用相同数值格式的语言也存在这个问题。
2、浮点数的概念： 浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。...由于计算机中使用的浮点数是基于有限精度的二进制数，因此，不可能绝对准确。这一现象往往在打印浮点数时才被注意到。 浮点数的二进制表示，一般采用 IEEE 754 标准。...但是，如今的解释器和 print 函数都足够聪明，会在打印浮点数的时候自动舍入，但是又有一些浮点数由于误差过大，又不能舍入。 因此造成了“有些浮点数计算是对的，有些是错的”的现象。...需要看两个浮点数是否在合理的误差范围，如果误差合理，即认为相等。 另外一个陷阱是，浮点数的误差会累积。...5、结论 这就是为什么交易系统的价格，金钱都不会使用float,double,包括数据库的存储。
a,b,c局部变量值 如果变量 a , b 换 0.75 ， 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明浮点数运算是不稳定的。 ?...a=0.5,b=0.75,c == 1.25 为什么会时好时坏，因为不是所有的小数能用浮点数标准 ( IEEE 754 ) 表示出来。...所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 "==" 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。...=1.0 2 为什么浮点数精度会丢失 十进制小数转化为二进制数：乘以2直到没有了小数为止。 举个例子，0.9 表示成二进制数。...将一个 float 型转化为内存存储格式的步骤为： 先将这个实数的绝对值化为二进制格式，注意实数的整数部分和小数部分的二进制方法在上面已经探讨过了。
IEEE浮点数是如何存储小数的呢？...科学计数法的习惯并不是解释IEEE浮点数放弃这种简单编码方式的理由，它背后真实的原因是千百年来人类对小数的使用习惯：精度占比较高的小数总是更常见。...可是我最后还是放弃了用IEEE浮点数来编码我的小数，因为它有一个致命的缺点：不纯粹。...主要揭露了半精度浮点数的特殊情况：强行“腾出”的NaN、±infinity、-0。...无奈，只得重新设计小数编码，需要明确的是，浮点数只是小数的编码之一，而IEEE浮点数又是常规浮点数的一种变体，因为它还兼容整数。
两个元组都只有一个元素（逗号后面没有别的元素，这是单元素的元组的表示方法，即 len(a)==1 ）。float() 是个内置函数，可以将入参构造成一个浮点数。 为什么会这样呢？...、前缀的加减号（+/-）、浮点数，除此之外，还可以解析两类字符串（不区分大小写）："Infinity"或"inf"，表示无穷大数；“nan”，表示不是数（not-a-number），确切地说，指的是除了数以外的所有东西...作为对比，我们来看看两个“无穷大的浮点数”是什么结果： >>> a = (float('inf'),) >>> b = a >>> a # (inf,) >>> b # (inf,) >>>...好了，两个很冷的小知识分享完毕，背后的原因都在于 float() 取浮点数时，Python 允许了 nan（不是数）的存在，它表示不确切的存在，所以导致了这些奇怪的结果。...，两个对象作比较时不相等，但是其哈希结果是固定值，作比较时相等；可用作字典的键值，而且是不冲突的键值 float('inf') 表示无穷大的浮点数，可看作确定的值，两个对象做比较时相等，其哈希结果也相等
浮点数二分的终止条件 以精度位循环终止条件 while(r-l<eps)//其中eps是所需要的精度 { mid = (l+r)/2; ... } 计算根号2的近似值。...while (right - left > eps) //当条件不满足精度条件时退出 { mid = (right + left) / 2; //取left和right的中点...if (f(mid) > 0) ...... } return mid; } 上述问题实际是这个问题的特例:给定一个定义在[L, R]上的单调函数f(x)，求方程f(x)...= 0 的根。...= mid; else left = mid; } return mid; } 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《浮点数的二分
本篇博客将深入探讨 QString 的各种用法，包括字符串的连接、追加与移除、格式化输出、统计字符串长度、去空格操作、字符串的切割与截取，以及类型转换等，以帮助读者更好地利用这一重要的字符串容器。...： toLatin1() 和 toUtf8()： toLatin1() 返回一个 Latin-1 编码的 QByteArray，其中包含了 QString 的内容。...toUtf8() 返回一个 UTF-8 编码的 QByteArray。 QString str = "Hello, LyShark!"...内容的 QByteArray，使用本地字符集编码。...QString::number(.777,'f',1))).toStdString().data() << std::endl; return a.exec(); } 3.1.3 格式化输出转换 浮点数与字符串的转换可以使用
1、字段查找表值“这包括”方法一字符串的所有记录 如果表中有一name场，查询name这包括“乔 – 史密斯”所有记录。...能够写sql： Stirng strsql=”SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE ’%”+”张三”+”%’”; 2、查询某字段值“包括于”某个字符串的全部记录的方法 假设查询表中...name字段包括于字符串“张三是个好学生”的全部记录，能够这样写sql： String strsql=”SELECT * FROM 表名 WHERE INSTR(’张三是个好学生’,name)>0″;...记录中的name字段值中包含：张、三、是、个、好、学、生、张三、……所有记录。 注意：以上sql字符串请仔细阅读半宽全角符号。 版权声明：本文博客原创文章，博客，未经同意，不得转载。
C语言中，有两种类型的浮点数：32位的float和64位的double，而在计算机中存储的是用二进制的科学计数法(即基数为2)表示的值 例如100=1100100B=1.1001B*26，123.456...将C语言中的定义转换为汇编验证一下 ? 再看一个纯小数的存储，例如0.00123456，这次倒着推导一下 ?...其中第一个0表示正值；挨着的8位01110101B=117，表示指数为(117-127)=-10；最后的23位表示尾数的小数部分，前面加上整数部分的1,再左移23位之后就是101000011101000011110110B...所以原值就是10604790/8589934592=0.0012345600407571，可见前10位小数都是正确的，精度还可以 ? 最后试个double的123.456 ?...好吧，double的精度确实高，比float表示的准多了！ 我是泰山，专注VX 15年！ 一起学习，共同进步！
数据的处理包括数据的收集、数据的分析和数据的可视化。收集和存储是数据处理的基础，企业内部收集来的各种原始数据都要经过这些处理才能为企业内部决策服务。...数据收集数据收集是指对各种信息的搜集和统计，包括调查、观察、统计分析和抽样等。在信息时代，数据的收集范围已经大大扩展，除传统的财务、会计、销售、人力资源等领域外，还包括了营销、客户管理等领域。...数据存储是数据的处理重要环节，它使我们能够将企业中的各种数据汇集到一起，方便日后的使用。数据存储主要包括两种类型：数据库存储和文件存储。...在数据可视化的实践中，不仅涉及到对数据的筛选、转换和展示，还需要结合用户的实际需求和使用场景，设计易于理解、信息丰富且视觉美观的可视化界面。...数据的处理数据的处理是指将原始数据经过一定的计算、统计等方法，转化成便于计算机处理的形式。数据处理主要包括数据整理和数据清洗两个阶段。
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