这里的 "{:.2f}" 是一个格式化字符串，其中 :.2f 表示要将浮点数格式化为小数点后两位的形式。
从小我们就知道 0.1 + 0.2=0.3。但是，在光怪陆离的计算世界中，运算方式却大相径庭。
英文 | https://codingbeauty.medium.com/javascript-round-number-to-2-decimal-places-3537ad0736f7
https://blog.csdn.net/Easonmax/article/details/134298830?spm=1001.2014.3001.5501
一个整形1，只占4个字节，为了节省内存空间，我们就用int类型来存储，而没必要用long long类型。
说来惭愧，作为计算机科班出身的人，计算机基础知识掌握并不扎实，这里的基础指的是计算机体系结构中的内容，诸如数据的表示和处理，如float的表示和运算等。看《CSAPP》方知人家老外把这个东西当成重中之重，大量详细的原理介绍，并配套大量例题。当初本科学的时候，很简单的了解了下概念而已，所以应该直接将《CSAPP》当做教材来用，里面习题全做，这样CS出来的基本知识将掌握的很扎实。
Python与其它编程语言一样，常见的数字型无法整型（int）和浮点型两种（Float）两种。 整型就是整数，浮点型就是小数。 如果在Python中输入一个数字，则默认为10进制的，如何变为2进制、8
如果你对这个答案抱有疑问，那么在阅读 Float 源码之前，我们先来看一下 Float 在内存中是如何表示的。
在学习进制转换时，我们了解到：我们经常使用的十进制数是转换为二进制进行存储的，只需要按照顺序将转换后的结果放在对应的位置上就行了。其实小数的存储也是基于二进制的，不过由于小数由整数部分和小数部分组成，为了方便表示和比较，会使用另外的方式来存储。IEEE 754是最广泛使用的浮点数运算标准，在标准中规定了四种表示浮点数值的方式：
最近在备战软考，复习到数据表示方面相关的知识，所以在这里做一下记录，也方便大家参考。
用等于号是肯定不行的。判断两个小数是否相等要用它们的差值和一个很小的小数进行比较，如果小于这个这个小数，则认为两者相等。ES6新增了一个Math.EPSILON极小的常量属性，如比较0.1+0.2是否等于0.3： 0.1+0.2-0.3 < Number.EPSILON Number.EPSILON实际上是 JavaScript 能够表示的最小精度。误差如果小于这个值，就可以认为已经没有意义了，即不存在误差了。 Number.EPSILON可以用来设置“能够接受的误差范围”。比如，误差范围设为 2 的-50 次方（即 Number.EPSILON * Math.pow(2, 2)），即如果两个浮点数的差小于这个值，我们就认为这两个浮点数相等。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。
浮点数分为整数部分和小数部分，整数部分按整数转二进制的方法处理，小数部分按如下方法处理：
上篇已经讲了原码、反码和补码的出现解决了计算机对整数的存储和计算问题，而小数的存储和计算又是另外一套机制，对于人类而言，整数和小数的计算一样简单，然而对于计算机来说小数运算比整数运算要复杂的多。本文从浮点数原理出发，聊聊浮点数的精度问题，对网上的一些结论进行回答。
没错，上述现象简单来说就是计算机计算的0.1+0.2并不等于0.3了，其实这个现象很常见，对别的语言来说也一样，下面通过一步步简要分析来解释这个现象
位（bit）：计算机中最小的数字单位，是“二进制数字”（binary digit）的缩写，它只能取 0 或 1 两个值，因此bit被称作“二进制位”。
我们可以使用科学计数法（一个可选的十进制部分外加一个可选的十进制指数部分）书写数值常量，例如：
八进制转换成十进制: 这里我就直接上示例了: 十进制48转换位八进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/8 6 0 结果为60，这里需要特别注意的是，千万不要受二进制的影响，非要得到结果为1，这里不可能为1，因为进制基数变成了8，所以，48/8得出的结果是6，已经比进制基数8更小了，就没有再计算下去的必要(因为再计算下去就是6/8，结果是0了)，于是从结果6开始，倒序排列各步骤的余数，得到的结果就是60(10进制转换成8进制的时候，一旦得到的结果比8更小，则说明是最后一步了)。 十进制360转换为八进制表示: 计算过程 结果 余数 360/8 45 0 45/8 5 5 结果5比进制基数8小，所以结果就是550。 十六进制转换为十进制: 十进制48转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/16 3 0 十六进制与8进制一样，只要得到的结果比进制基数更小，则停止运算，所以结果是30。 十进制100转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 101/16 6 5 结果为:65。
浮点型是一种表示有理数的数据类型，它可以表示小数和大数，Go语言中的浮点型有float32和float64两种类型。本篇文章将详细介绍Go语言中的浮点型，包括浮点型类型的定义、默认值、转换和运算等方面。
Simulink中的仿真模型为连续时间系统，数据格式多种多样；而FPGA中为离散时间系统，数据必须用一定的位数进行量化。两者之间必须要进行从连续到离散的转换、数据格式的转换，否则无法进行正确的FPGA设计。Xilinx Blockset中提供了相应的解决方案。
int类型通常为数字，创建int类型的方式有两种，在创建的时候两边不需要加单引号或上引号。
简单回顾一下，简单来说，用定点数表示数字时，会约定小数点的位置固定不变，整数部分和小数部分分别转换为二进制，就是定点数的结果。
前段时间在开发的过程中遇到一个奇怪的 Bug。 在服务端数据正常，前端页面渲染代码正常的情况下，浏览器页面渲染出的内容却不一样。 经过一番定位，最终在 Chrome 浏览器的控制台找到了线索。 在控制台里面查看到的情形是 response 和 preview 的值不一样。
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
浮点数是我们在程序里常用的数据类型，它在内存中到底是怎么样的形式存在，是我了解之前是觉得好神奇，以此记录，作为学习笔记并分享。
0.30000000000000004问题是计算机科学领域的经典BUG, 由比尔盖茨那一代人标准化的浮点数表示法造福了一代人也祸害了一代人, 由此引出了不少的坑, 比如大多数编程语言中0.1+0.2==0.30000000000000004.遇到这个问题不要担心, 你的编译环境没有坏, 只是计算机在做进制转换的时候需要绕一些丸子, 本文来具体分析一下这个bug背后的秘密, 也可以访问它的官解: http://0.30000000000000004.com/
这两种方式在Python2和Python3中都适用，百分号方式是Python一直内置存在的，format方式为近期才出来的。
浮点数精度丢失，一直是前端面试八股文里很常见的一个问题，今天我们就来深入的了解一下问题背后的原理，以及给一些日常处理的小技巧。
如果我们写的值是以“0x”开头的，浏览器认为其是16进制，默认帮我们转换为10进制进行处理；如果写的值是以“0”开始的，浏览器认为其是8进制，也帮助我们默认转换为10进制，剩余写的值，都是按照10进制算的，但是不论咋样，计算机最后都是按照2进制进行存储。
格式符为真实值预留位置，并控制显示的格式。格式符可以包含有一个类型码，用以控制显示的类型，如下:
前两个数采用了科学记数法（scientific notation），第三个数保留了5位小数。浮点数用默认记数法defaultfloat编写：这种表示方法尽可能用多的位数，这个位数包括小数点前及小数点后的位数。 默认记数法特点
如果你在Google或者百度上搜索，你会发现大量的来自CSDN或者简书上面的文章讲到这一点，但是他们的说法无外乎下面几种：
如果你在Google或者百度上搜索，你会发现大量的来自CSDN、百家号、头条号或者简书上面的文章讲到这一点，但是他们的说法无外乎下面几种：
使用正确的数据类型对应于相应的变量是重要的；这样可以避免错误、节省时间和内存，还会使您的代码更易于维护和阅读。最常见的数据类型有：
今天和同事聊起计算机中精度的话题。于是想起一个小巧的，快速的JavaScript库：big.js。它可用于任意精度的十进制算术运算。这里分享给大家
“0.1 + 0.2 = ?” 这个问题，你要是问小学生，他也许会立马告诉你 0.3。但是在计算机的世界里就没有这么简单了，做为一名程序开发者在你面试时如果有人这样问你，小心陷阱喽！ 你可能在哪里见过
花下猫语：如何精确地计算浮点数？这是计算机科学的大难题。那 Python 是如何处理浮点数的四舍五入问题的呢？今天分享的文章，对此展开了深入的剖析。
C++中整数的基本数据类型有三种, int long short. 在 VC6.0中,int long所占内存都是4字节. short两个字节. 以16进制为例 int long 分别就是4个字节. short两个字节. 一个字节是8位.
浮点数是Python基本数据类型之一，表示实数，包括小数、负数、零和无限大等。在Python中，浮点数类型的变量可以使用float类型表示。
指针类型仅在不安全代码中使用。 值类型包括简单类型(如字符型，浮点型和整数型等)，集合类型和结构型。引用类型包括类类型，接口类型，代表类型和数组类型。
print() 函数使用以%开头的转换说明符对各种类型的数据进行格式化输出，具体请看下表。
JavaScript 中的所有数字都是浮点数，使用 64 位二进制来表示，也叫做双精度浮点型，这种方式出自于 IEEE-754 标准。
强制类型转换算是C语言中常见常考的一项内容，如对于类型处理不好，将会产生错误结果。对于某些类型的转换编译器可隐式地自动进行，不需人工干预，称这种转换为自动类型转换；而有些类型转换需要编程者显式指定，通常，把这种类型转换称为强制类型转换
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