一个数值的字符串表现形式，不使用指数记数法，而是在小数点后有 digits 位数字。该数值在必要时进行四舍五入，另外在必要时会用 0 来填充小数部分，以便小数部分有指定的位数。 如果数值大于 1e+21，该方法会简单调用 Number.prototype.toString()并返回一个指数记数法格式的字符串。
IEEE-754浮点数表示法是一种二进制表示法，可以精确地表示分数。如：1/2、1/8和1/1024等。
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。
JavaScript的Number对象是经过封装从而能够处理数字值的对象，Number对象由Number()构造器以及字面量声明的值在转化为包装对象时创建，JavaScript的Number类型为双精度IEEE 754 64位浮点类型。
之前自己答的不是满意（对 陈嘉栋的回答 还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结
例如在 chrome js console 中： alert(0.7+0.1); //输出0.7999999999999999 之前自己答的不是满意（对 陈嘉栋的回答 还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结
阅读完本文可以了解到 0.1 + 0.2 为什么等于 0.30000000000000004 以及 JavaScript 中最大安全数是如何来的。
JavaScript 中经常会碰到数值计算问题，偶尔会在不经意间报一个不是bug的bug。今天来说说一个特殊的例子。我以0.0011BTC 价格买入 0.0002CZR 计算出了的金额是 0.00000022BTC，而 JavaScript 计算出来的金额是 2.2e-7 。值是对的，只是用了科学计数法，也是数值类型。但是问题来了，一般用户用户看不懂 2.2e-7，那么就把它转换成 0.00000022 吧。然而问题了，我用尽办法，怎么样都无法将 2.2e-7 转换成直观的 0.00000022。或许你会嘲笑我，告诉我直接用 .toFixed() 方法。但是新问题又来了， .toFixed() 会保留足够的小数位，比如：2e-7.toFixed(8) 得到的值是 0.00000020，2e2.toFixed(8)得到的值是 200.00000000。最后的 0 让我感到多余…
上周，有一个简单的跑批任务，跑批之前对文件进行了解析和比对，发现针对科学记数法表示的统一社会信用代码，POI读取出来后与原值不一致。
计算机系统课程上讲到的 IEEE 754 32位浮点数一些规则细节的个人理解与解释。 老师在课上已经把各个细节都大致讲过了，这篇文章是给课后对这些细节还感兴趣的同学，做补充解释和扩展。
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人们十年如一日（不是说杜X斯的广告）的又迎来了一年一度的苹果发布会，作为史上被提前爆料最多的一届，还是在产品的命名上给了人们一些惊喜或是纳闷儿之处 --- 传说中的7s直接变成了8，而iphone9和windows9的贴吧吧主据说抱头痛哭晕在了厕所；最重量级的新手机被命名为了 iPhone X。
今天在把一些数据导入到SQL Server的时候遇到有个列被导入成float类型，而我实际需要的是varchar类型，所以要进行类型转换，转换时遇到了一点问题，所以写这篇博客记录一下。
由于qDebug底层使用QTextStream打印数据，而QTextStream可以设置输出的格式为科学计数法。qDebug不提供设置浮点型数据输出为定点记数法，只能通过其他方式解决。
对于字符串的格式设置，在Python的早期解决方案中，主要使用类似c语言的经典函数printf。
是否同号, 然后即可知根落在左侧还是右侧, 用这个中点来代替掉原来的端点, 然后得到一个新的区间, 如此反复迭代下去之后, 我们会发现区间收敛到接近一个数
(时间序列模型中的ARMA模型由于原理对我来说理解有些困难，加之最近的北美数学建模大赛即将开始，自己为了顾全大局，多看掌握几个重要模型，所以ARMA模型的Python代码暂时不更新，等比赛过后有时间再更新！！！！)
分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解，就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法，简单问题可用二分法完成。（来自度娘的搬运工）
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/30703042
众所周知，JavaScript 浮点数运算时经常遇到会 0.000000001 和 0.999999999 这样奇怪的结果，如 0.1+0.2=0.30000000000000004、1-0.9=0.09999999999999998，很多人知道这是浮点数误差问题，但具体就说不清楚了。本文帮你理清这背后的原理以及解决方案，还会向你解释JS中的大数危机和四则运算中会遇到的坑。
Math是 JavaScript 的原生对象，提供各种数学功能。该对象不是构造函数，不能生成实例，所有的属性和方法都必须在Math对象上调用。简而言之就如同java的静态类一样，都是通过类名.方法名()调用的。 Math对象的用法大致可以分为“静态属性”和“静态方法”这两大类，几乎所有的前端运算都可以采取这两种方式解决。有许多运算甚至如同小学生般的简单，今日我就带领大家“回炉重造，重返小学”。现在想想假如我们从小学就已经开始编程了，那么……（今天公司的CTO可能就是你们，站在舞台上装逼的也是你们，你们也许就不会看我的技术文章了，而我可能还在继续我的写作）。 1.Math对象的静态属性 Math对象的静态属性，提供以下一些数学常数。 Math.E：常数e。 Math.LN2：2 的自然对数。 Math.LN10：10 的自然对数。 Math.LOG2E：以 2 为底的e的对数。 Math.LOG10E：以 10 为底的e的对数。 Math.PI：常数π。 Math.SQRT1_2：0.5 的平方根。 Math.SQRT2：2 的平方根。 Math.E // 2.718281828459045 Math.LN2 // 0.6931471805599453 Math.LN10 // 2.302585092994046 Math.LOG2E // 1.4426950408889634 Math.LOG10E // 0.4342944819032518 Math.PI // 3.141592653589793 Math.SQRT1_2 // 0.7071067811865476 Math.SQRT2 // 1.4142135623730951 特别注意： 这些属性都是只读的，不能修改。 其实，我想说，上面这些乱七八糟的属性，我压根就不太懂，除了那个π，其它的一个也不认识，你们认识吗？认识的请举手，不认识的请闪过（因为这不重要）。 2.Math对象的静态方法 Math对象提供以下一些静态方法。 Math.abs()：绝对值 Math.ceil()：向上取整 Math.floor()：向下取整 Math.max()：最大值 Math.min()：最小值 Math.pow()：指数运算 Math.sqrt()：平方根 Math.log()：自然对数 Math.exp()：e的指数 Math.round()：四舍五入 Math.random()：随机数 下面我带领大家一起来逐个分析这些小学生的方法：
本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验，从“实验思想-数学方法-数据模型-产品方案”四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案，以保障版本评估的科学性、项目进度以及灰度验证环节的快速闭环。该方案的亮点在于，指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计。
首先声明这不是bug，原因在与十进制到二进制的转换导致的精度问题！其次这几乎出现在很多的编程语言中：C/C++,Java,Javascript中，准确的说：“使用了IEEE 754浮点数格式”来存储浮点类型(float 32,double 64)的任何编程语言都有这个问题！
最近发现pandas的一个问题，记录一下： 有一组数据（test.txt）如下：
题目描述：给定一个整数 n，计算所有小于等于 n 的非负整数中数字 1 出现的个数。
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基于键索引记数法来实现 低位优先的字符串排序能够稳定地将定长字符串进行排序。 生活中很多情况需要将定长字符串排序，比如车牌号、身份证号、卡号、学号...... 算法思路：低位优先的字符串排序可以通过键索引记数法来实现----从右至左以每个位置的字符作为键，用键索引记数法将字符串排序W遍（W为字符串的长度）。稍微思考下就可以理解，因为键索引记数法是稳定的，所以该方法能够产生一个有序的数组。 public class LSD { public static void sort(String[]a,int
Once More分值：10 来源： iFurySt 难度：易 参与人数：4782人 Get Flag：2123人 答题人数：2166人 解题通过率：98% 啊拉？又是php审计。已经想吐了。 hint：ereg()函数有漏洞哩；从小老师就说要用科学的方法来算数。 格式：CTF{} 解题链接：http://ctf5.shiyanbar.com/web/more.php 原题链接：http://www.shiyanbar.com/ctf/1805 【解题报告】 这是我入门Web开始写的第
要讨论浮点数运算，牵涉到的知识比较多，下面一点一点的来逐步展开。为了便于同时讨论十进制和二进制数，我们做一个约定，我们把十进制数简写为N10，把二进制数简写为N2。
相信大家在平常的 JavaScript 开发中，都有遇到过浮点数运算精度误差的问题。
对于数学计算，除了前面提到过的简单的加减乘除等等，更多的科学计算需要 导入 math 这个标准库（不需要安装，但是要导入），它包含了绝大多数我们可能需要的科学计算函数。
以上公式接受一个值n，并且通过再每一次迭代中将newguess赋值给oldguess来反复猜测平方根。反复迭代20次左右返回的就是n的平方根。
四舍五入 double f = 111231.5585; BigDecimal b = new BigDecimal(f); double f1 = b.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); 保留两位小数 ---------------------------------------------------------------
比如已知 ΔABC 三个顶点的坐标 A:(x1,y1)、 B:(x2,y2)、 C:(x3,y3)，对应的矩阵是这样：
模拟退火算法原理 爬山法是一种贪婪的方法，对于一个优化问题，其大致图像(图像地址)如下图所示： 其目标是要找到函数的最大值，若初始化时，初始点的位置在CC处，则会寻找到附近的局部最大值AA
前言 前段时间， 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我， 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失，
a = 100 if a >= 0: print(a) else: print(-a) 其中，#为注释。缩减用4个空格表示。其他每一行都是一个语句，当语句以冒号:结尾时，缩进的语句视为代码块。 二、数据类型 2. 整数 包括正整数和负整数，写法一样。 用十六进制表示：0X和 1-9，a-f表示 3. 浮点数 即小数，用科学记数法表示。浮点数可以用数学方式表示，如1.3、-1.2.但是对于过大或过小的小数，必须用科学记数法，用e代替10，1.2e-5 4. 字符串 字符串用”或”“包起来的字符。 如果字符串内部既包含’又包含”怎么办？可以用转义字符\来标识，比如：
上一篇：低位优先的字符串排序 高位优先字符串排序是一种递归算法，它从左到右遍历字符串的字符进行排序。和快速排序一样，高位优先字符串排序算法会将数组切分为能够独立进行排序的子数组进行排序，但它的切分会为每个首字母得到一个子数组，而非像快排那样产生固定的两个或三个数组。 本算法也是基于键索引记数法来实现的。该算法的核心思想是先使用键索引记数法根据首字符划分成不同的子数组，然后递归地处理子数组，用下一个字符作为键索引记数法的键处理子数组。 因为是不同长度的字符串，所以要关注字符串末尾的处理情况。合理的做法是将所有
给出两个非空的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照逆序的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储一位数字。
比如，double dd=344999.03d; 转成 BigDecimal 类型，BigDecimal ss=new BigDecimal(dd); 打印 ss 的值是344999.03000000002793967723846435546875 精度失真啦！
比特币第二次减半将至，为什么比特币总量设置为2100万呢？这篇文章谈笑中有几分戏谑，但都是有的放矢，值得一读。 {:.info} 正文 比特币总量2100万个，这可能是刚接触比特币的小白们记得最清楚，也是最迷惑的数字。 中本聪没在任何公开的言论中提到：为什么选这个数字，于是网上出现了各种各样的猜测和逻辑推理。 我们就来聊聊这个数： 2100万是怎么来的 选2100万的真正原因 2100万是怎么来的 【1】20999999.97690000 最终产生的比特币数量，准确的说是20999999.97690000个
一直都在佛系更新，这次佛系时间有点长，很久没发文了，有很多小伙伴滴我，其实由于换工作以及搬家的原因，节奏以及时间上都在调整，甚至还有那么一小段时间有点焦虑，你懂的，现已逐渐稳定，接下来频率应该就会高了，奥利给～
整数的格式化输出 十进制、八进制、十六进制 num01 = 100 print("十进制输出：%d"%num01) print("八进制输出：%o"%num01) print("十六进制输出：%x"%num01) #放在一行 print("十进制输出：%d 八进制输出：%o 十六进制输出：%x" % (num01,num01,num01)) #三行 print("十进制输出：%d \n八进制输出：%o \n 十六进制输出：%x" % (num01,num01,num01)) 转二进制： print
爬山法是一种贪婪的方法，对于一个优化问题，其大致图像(图像地址)如下图所示：
尾调用的概念非常简单，一句话就能说清楚，就是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。
其目标是要找到函数的最大值，若初始化时，初始点的位置在 C C C处，则会寻找到附近的局部最大值 A A A点处，由于 A A A点出是一个局部最大值点，故对于爬山法来讲，该算法无法跳出局部最大值点。若初始点选择在 D D D处，根据爬山法，则会找到全部最大值点 B B B。这一点也说明了这样基于贪婪的爬山法是否能够取得全局最优解与初始值的选取由很大的关系。
数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变 Number 数据类型的值，将重新分配内存空间。
输入描述: 空格分隔的两个字符串，代表输入的两个大整数 输出描述: 输入的乘积，用字符串表示
函数是计算x的y次方，如果z在存在，则再对结果进行取模，其结果等效于pow(x,y) %z 注意：pow() 通过内置的方法直接调用，内置方法会把参数作为整型，而 math 模块则会把参数转换为 float。
字节和文件单位转换，一般通过1024换算一下就可以了。虽然这很简单，但其实，需要对字节数的范围进行判断，以便知道最后的结果是什么单位。
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