Aqua Data Studio是一款完整IDE的数据库开发工具，它提供3种主要功能：数据查询与管理工具。比对数据工具与源控制和文件系统的整合工具。帮助你创建，编辑和执行 SQL 的管理工具脚本编写，以及浏览和修改数据库组织。对所有主要关系的数据库提供一个一致的界面。这准许数据库主管或者开发者从一个应用程序同时地处理多个的任务。本篇文章主要介绍如何安装 Aqua Data Studio及访问安全环境下的Hive和Impala。
本文教你如何在BigQueryML中使用K均值聚类对数据进行分组，进而更好地理解和描述。
上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准，本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题，以及简单的介绍浮点数的运算。
《深入理解计算机系统》前两章主要介绍了无符号整数和补码表示的整数的特点和运算，以及浮点数表示和运算。这些知识有助于了解计算机系统中数与计算机指令的关系，为编程提供基础。
如果舍弃部分 >= 0.5，则舍入行为与 ROUND_UP 相同;否则舍入行为与 ROUND_DOWN 相同。
RoundingMode是一个枚举类，有以下几个值：UP，DOWN，CEILING，FLOOR，HALF_UP，HALF_DOWN，HALF_EVEN，UNNECESSARY
前阵子做题遇到了大数的精确计算，再次认识了bigdecimal 关于Bigdecimal意外的有许多小知识点和坑，这里特此整理一下为方便以后学习，希望能帮助到其他的萌新
在设定方面，最小订购量(MOQ)可以位于物料主数据中，也可以在采购信息记录中。在物料主数据中，是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量（MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件(rounding value、rounding profile,后者优先级高）及信息记录中的舍入参数文件（Rounding Profile)。 物料主数据中的最小批量、舍入值，在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料
在设定方面，最小订购量(MOQ)可以位于物料主数据中，也可以在采购信息记录中。在物料主数据中，是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量（MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件(rounding value、rounding profile,后者优先级高）及信息记录中的舍入参数文件（Rounding Profile)。 物料主数据中的最小批量、舍入值，在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料主数据中
完整工具类 /** * 加、减、乘、除 高精度计算工具类 * @author lyl 20190191 * */ object UtilsBigDecimal { // 需要精确至小数点后几位 const val DECIMAL_POINT_NUMBER:Int = 2 // 加法运算 @JvmStatic fun add(d1:Double,d2:Double):Double = BigDecimal(d1).add(BigDecimal(d2)).s
因为不论是float 还是double都是浮点数，而计算机是二进制的，浮点数会失去一定的精确度。
ROUND 将 numeric-expr 舍入或截断以缩放位置，从小数点开始计数。舍入时，数字 5 始终向上舍入。在 ROUND 循环或截断操作后删除尾随零。不返回前导零。
Python中所有正则表达式的函数都在re模块中，向re.compile()传入一个字符串值，表示正则表达式，它将返回一个regex模式对象。
一直从事金融相关项目，所以对BigDecimal再熟悉不过了，也曾看到很多同学因为不知道、不了解或使用不当导致资损事件发生。
对于超过16位的大型数字，需要用到Java在java.math包中提供的API类BigDecimal，而且也不是传统的+-*/，而是调用对应的方法。
Double 转 BigDecima l并保留两位小数出现异常: java.lang.ArithmeticException: Rounding necessary 。
四舍五入是我们小学的数学问题，这个问题对于我们程序猿来说就类似于1到10的加减乘除那么简单了。在讲解之间我们先看如下一个经典的案例：
银行家算法： 四舍：舍弃的数值：0.000、0.001、0.002、0.003、0.004，因为是舍弃的，对银行家来说，就不用付款给储户了，那每舍弃一个数字就会赚取相应的金额：0.000、0.001、0.002、0.003、0.004。 五入：进位的数值：0.005、0.006、0.007、0.008、0.009，因为是进位，对银行家来说，每进一位就会多付款给储户，也就是亏损了，那亏损部分就是其对应的10进制补数：0.005、0.004、0.003、0.002、0.001。 因为舍弃和进位的数字是在0到9之间均匀分布的，所以对于银行家来说，每10笔存款的利息因采用四舍五入而获得的盈利是：
上一章学习了二进制数与其他进制数之间的转换还有数字在计算机里的存储方式，接下来了解数据的编码格式等知识点。
数学函数系列，顾名思义，是一些我们在学生时代经常使用的数学算法在PowerBI中的应用。
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首先，学习一个东西，我们都必须要带着问题去学，这边我分为 【为什么？】【是什么？】【怎么用？】
本人在C#中进行小数舍入的时候常常会怀念Excel中的Round、RoundUp、RoundDown这几个函数，原因就是后者“接地气”，比较符合俺小老百姓的舍入要求，啥“银行家舍入法”就让银行家用去吧。今儿有空，就把它实现了一下，先温习一下这几个Excel函数的功能：
本应该之前整理好的，又拖到现在，不管怎么样继续坚持看下去，从二章开始就越来越不好理解了
IEEE754标准是用于规范浮点数运算的IEEE标准，用于解决浮点数标准混乱的问题。其被认证后不久，几乎所有的处理器生产商都采用这一标准，极大的推动了软件的发展。浮点数存储的格式如下：
显然计算机中不可能保存这个无限循环的小数，那么这个 0.3333333......
在对神经网络进行量化时，主要方法是将每个浮点权重分配给其最接近的定点值。本文发现，这不是最佳的量化策略。本文提出了 AdaRound，一种用于训练后量化的更好的权重舍入机制，它可以适应数据和任务损失。AdaRound 速度很快，不需要对网络进行微调，仅需要少量未标记的数据。本文首先从理论上分析预训练神经网络的舍入问题。通过用泰勒级数展开来逼近任务损失，舍入任务被视为二次无约束二值优化问简化为逐层局部损失，并建议通过软松弛来优化此损失。AdaRound 不仅比舍入取整有显著的提升，而且还为几种网络和任务上的训练后量化建立了新的最新技术。无需进行微调，本文就可以将 Resnet18 和 Resnet50 的权重量化为 4 位，同时保持 1％ 的精度损失。
BigDecimal表示的数为: unscaledValue × 10的-scale 次幂
(new BigDecimal()).setScale()方法用于格式化小数点,有多种小数保留模式，如下：
JDK8提供了非常多的便捷用法和语法糖，其编码效率几乎接近于C#开发，maven则是java目前为止最赞的jar包管理和build工具，这两部分内容都不算多，就合并到一起了。 愿编写java代码的过
因为浮点数加法首先需要将指数较小的数的指数调整到指数较大的数，然后再将尾数相加。因此这里当把 的指数调整到 的指数大小时，由于尾数精度只有 位，因此尾数精度不够导致 最后丢失。
今天碰到一个问题，金额计算用double类型会丢失经度，就改用了BigDecimal类型，这个类型之前用的比较少，没怎么接触。就到网上看了一下相关教程，写个总结记一下。
大多数计算机使用 8位 (1byte) 作为最小的可寻址的内存地址 机器级程序将内存视为一个非常大的字节数组，称为 虚拟内存 内存的每个字节有唯一标识，称为 地址，所有可能地址的集合称位 虚拟地址空间
浮点数是计算机编程中用于表示实数的一种数据类型，用于处理具有小数部分的数值。Go语言（Golang）提供了两种主要的浮点数类型：float32和float64，分别用于单精度和双精度浮点数的表示。本篇博客将深入探讨Go语言中的浮点类型，介绍浮点数的特点、精度、舍入规则以及在实际开发中的应用。
1.对大阶[1] 2.加有效数（指数已相同，把有效数部分相加） 3.规格化[2]，溢出处理（使其变为科学表示法形式） 4.舍入处理
packagecom.longge.mytest;importjava.math.BigDecimal;importjava.math.RoundingMode;importjava.text.DecimalFormat;importorg.junit.Test;public classTestDecimal {
虽然学习IT编程技术已经是越来越热了，但是如果作为一个新手程序员想要入门还是很困难的，这里有一些前端程序员总结的程序员入门的好技巧。相对java，C，Python等，web前端开发编程相对容易入门一些，这也让web前端编程成为很多新手入门编程的第一选择。 📷 今天就来说一下web前端开发中的JavaScript数值运算，虽然看起来简单好入门，但如果你是新手程序员却不一定懂。如下： 1.取最大值和最小值 功能： min() 方法可返回指定的数字中带有最小值的数字。 语法： Math.min(n1,n2,n3,
取余运算在取c的值时，向0的方向舍入；取模运算在计算c的值时，向负无穷方向舍入
以(1)为例，分子可能会为0。但是我们不能使h太大，因为这样截断错误将变得过大。为了解决这个矛盾，我们可以采取以下措施：
￥12,036,219.22转换为￥20,000,000.00；￥437,379.70转换为￥500,000.00，等等。
Powershell调用静态方法 https://www.cnblogs.com/micro-chen/p/5941659.html
注释：Math 对象并不像 Date 和 String 那样是对象的类，因此没有构造函数 Math()，像 Math.sin() 这样的函数只是函数，不是某个对象的方法。您无需创建它，通过把 Math 作为对象使用就可以调用其所有属性和方法。
今天编码时，需要对数据进行保留两位小数处理，结果卡壳了，百度了一下解决掉后，结果返回到前端的值不是预想值，特此整理，以备后续遗忘。
Brief 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因，但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生，于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础——浮点数的表示方式和加减乘除运算。 在深入前有两点我们要明确的： 1. 在同等位数的情况下，浮点数可表示的数值范围比整数的大； 2. 浮点数无法精确表示其数值范围内的所有数值，只能精确表示可用科学计数法m*2e表示的数值而已；
返回X 反余弦, 即, 余弦是X的值。若X 不在-1到 1的范围之内，则返回 NULL 。
纳尼，不应该是0.1么，怎么变成0.09999999999999998呢？这就要从ECMAScript标准讲起了。
在于在JS中采用的IEEE 754的双精度标准，计算机内部存储数据的编码的时候，0.1在计算机内部根本就不是精确的0.1，而是一个有舍入误差的0.1。
原因在于我们的计算机是二进制的。浮点数没有办法是用二进制进行精确表示。我们的CPU表示浮点数由两个部分组成：指数和尾数，这样的表示方法一般都会失去一定的精确度，有些浮点数运算也会产生一定的误差。如：2.4的二进制表示并非就是精确的2.4。反而最为接近的二进制表示是 2.3999999999999999。浮点数的值实际上是由一个特定的数学公式计算得到的。
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754） 是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number），一些特殊数值（（无穷（Inf）与非数值（NaN）），以及这些数值的“浮点数运算符”；它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况（包括例外发生的时机与处理方式）。
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