theme: smartblue 在SQL中，SUM函数是用于计算指定字段的总和的聚合函数。...语法通常如下： SELECT SUM(column_name) AS total_sum FROM table_name; 然而，在使用SUM函数时，对于字段中的NULL值，需要特别注意其处理原则，以确保计算结果的准确性...函数作用字段所有匹配记录均为NULL的情况 如果SUM函数作用的字段在所有匹配的记录中均为NULL，那么SUM函数的结果也会是NULL。...SUM函数作用字段存在非NULL值的情况 如果SUM函数作用的字段在所有匹配的记录中存在任意一条数据不为NULL，那么SUM函数的结果将不会是NULL。...这确保了计算结果的准确性，即使在记录集中存在部分NULL值。 在实际应用中，确保对字段的NULL值进行适当处理，以避免出现意外的计算结果。
AND '2021-06-30' GROUP BY `dateTime` 其中 count(if(order_status>=1,true,null)) as pay_num count函数返回一个布尔值类型的数值...， 有意思的是第三个参数如果不是null的话，是0，那么根据if条件count出的结果是有计数的，也就是当你的条件中实际count应为0的，此时返回的结果是有计数的，是不正确的。...所以要注意count时，第三个参数需为null才能返回正确的值。...if(order_status>=1,sum(amount),0) as pay_amount 也可以写作 sum(if(order_status=1,amount,0)) as pay_amount...然而， sum函数返回一个值类型的数值，sum此时if中第三个参数为0则无数据时返回0，为null无数据时则会返回null。
输出打印为: b1=>7.2882 b2=>7.1 7.22-7.0=0.1882
因为这一特殊性，Number也是ECMAScript中需要特别关注的一个数据类型了。...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。...所谓浮点数值，就是该树脂中必须包含一个小数点，并且小数点后面必须至少有一位数字。虽然个位数点前面可以没有整数，但是一般的编程过程中不推荐这种写法。...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。
浮点数的精度可变，在一个表达式中只有当除数是2的整数次幂时才能准确无误的计算出结果，其他情况下用浮点类型无法准确的计算出结果。这个听起来很乱对吧，下面我就详细地讲一下。...当我们将浮点类型的变量值设置为0.1时，C#就会很容易表示成0.099999999999999999，或者0.1000000000000000001，或者是一个非常接近0.1的数字。...根据定义，浮点数的精度与它所代表的数字的大小成正比，也就是说浮点数的精度是由有效位数的个数决定的，而不是由一个固定值决定的。...所以说如果在开发中需要精确的数字（例如金融行业的应用），那么我们就不能使用浮点类型，应该使用 decimal 类型。
但除此之外，DSP58还有两种额外的操作模式，分别称为DSPCPLX和DSPFP32。本文将重点介绍其中的DSPFP32，它是一个硬化的浮点加法器和乘法器。...这个图展示了FP32加法器和乘法器独立使用，颜色高亮表示实现805MHz最大可能速度所需的最小流水线数量。你基本上在每个DSP58中得到一个延迟为2的FP32加法器和一个延迟为3的乘法器。...C和FPOPMODE输入路径中的可选额外流水线寄存器可用于补偿乘法器路径的额外延迟，以便整个MAC对所有数据输入的总延迟为4个时钟周期。...在早期的FPGA系列中，浮点设计总是可能的，Xilinx多年来一直提供基于fabric的软浮点IP，但硬化的DSPFP32现在提供了使用单个DSP58原语和几乎没有fabric资源的选项，具有更低的延迟...（3-4个时钟周期而不是8-11个），更低的功耗和高达805MHz的时钟速度，在最快的两个速度等级中。
Two Sum 【题目】 Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up...（给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数的索引。 你可以假设每个输入只对应一种答案，且同样的元素不能被重复利用。）...【分析】 target是两个数字的和，而题目要求返回的是两个数的索引，所以我们可以用HashMap来分别储存数值和索引。 我们用key保存数值，用value保存索引。...然后我们通过遍历数组array来确定在索引值为i处，map中是否存在一个值x，等于target - array[i]。...以题目中给的example为例： 在索引i = 0处，数组所储存的值为2，target等于9，target - array[0] = 7，那么value =7所对应的key即为另一个索引，即i = 2
july 大神有个程序员编程艺术系列，第五章《寻找和为定值的多个数》,现在我们站在大牛的肩膀上，对leetcode上n个数求和的系列问题做个阶段性总结。...a[i]在序列中，如果a[i]+a[k]=sum的话，那么sum-a[i]（a[k]）也必然在序列中，举个例子，如下： 原始序列：1、2、4、7、11、15 用输入数字15 减一下各个数，得到对应的...=sum，如果某一刻a[i]+a[j]>sum， 则要想办法让sum 的值减小，所以此刻i 不动，j–，如果某一刻a[i]+a[j] // leetcode1-2Sum.cpp : 定义控制台应用程序的入口点...num[i]] = i # 将该数存入字典中 else: # 否则这两个数的和为target, 则返回 return...>> sum; cout 中取值的n：" << endl; cin >> n; cout 的序列，如下：" << endl
在浮点数运算中，总会有误差的，这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题，decimal所创建的小数类型，则是一种比较好的选择。 float类型 用浮点数运算，好处是方便、而且速度快。...浮点数会给出你所声明的数字的近似值。例如，如果输出的是带有18位小数的0.1，我实际上得到的不是0.1，而是一个近似值。...，根据你的数学知识，肯定会认为上面第一个表达式应该返回True，然而，一定要注意，浮点数是你所创建数字的近似值——只不过有时候近似的程度很高，以至于没有差别。...由于这个浮点数是近似值，导致返回值是False。这说明了浮点数存在一个大问题，即缺乏可靠的相等性测试。为了在不使用decimal类型的情况下修正这个等式检验，我们可以用四舍五入。...>>> from decimal import Decimal >>> Decimal(0.01) == Decimal("0.01") False 在本例中，我们期望这些小数值相等，但由于浮点数的精度问题
http://blog.csdn.net/tjlakewalker/article/details/6836735
（1）国际标准IEEE 根据国际标准 IEEE （电气和电子工程协会） 754 ，任意一个二进制浮点数 V 可以表示成下面的形式： V=(-1)^S * M * 2^E ，为什么是2^E呢？...，接下来进入本文的重点部分，浮点数在内存中的存储 二、浮点数在内存中的存储 浮点数数据在32位的处理器上最高的1位存放符号位(S)...浮点数据在64位处理器，最高的1位是符号位S， 接着的 11 位是指数 E ，...（1）关于S的存放 这个没什么好说，直接放进去就是 （2）关于E的存放 因为指数可以是负数，所以在进行存放之前会加一个中间值，这个中间值根据32位处理器和64位处理器分别是 127和1023...浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023）即为真实值， 有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxxxxx的小数。
浮点数在内存中的存储详解 我们知道, 计算机内部实际上只能存储或识别二进制。...我们日常使用的 浮点数 也不例外, 最终也要被存储到这样的二进制小格子中。（来源于知乎） 对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。 那么，对于浮点数来说，在内存中是如何存储的呢？...上⾯的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么⼤？要理解这个结果，⼀定要搞懂浮点数在计算机内部的表⽰⽅法。...M 下面用图来理解以下上述的IEEE 754规定 （图为32位） （图为64位） 上面的IEEE 754 规定中我们提到，M的值是属于[1,2)（1到2的左闭右开区间），所以，M的值的小数点前的数只有可能是...M中的1可以省略，故存为0，转换为23个0，E的值为-1，加上中间值127等于126，存为 01111 1110，存储如下图 所以IEEE 754规定，存⼊内存时E的真实值必须再加上这个指定的中间数
前言 在计算机科学中，浮点数是一种用于表示实数的数据类型。与整数不同，浮点数可以表示非常大或非常小的数值，并且能够处理小数部分。...然而，浮点数在内存中的存储方式与整数有很大的不同，本文将深入探讨浮点数在内存中的存储方式，帮助读者更好地理解这一概念。 1....通过这种方式，浮点数可以表示非常大或非常小的数值。 2.2 IEEE 754标准 IEEE 754是浮点数表示的国际标准，定义了浮点数在内存中的存储格式。...n此时在内存中的值为：00000000-00000000-00000000-00001001 按照浮点类型解释：0-00000000-00000000000000000001001，是一个非常小的数。...由于 p_float 指向的内存内容已经被修改为 9.0，因此输出为 *n_float的值为：9.000000。 总结 浮点数在内存中的存储是一个复杂的过程。
浮点数表示的范围： float.h 中定义 根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会）754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式： V = (−1) ^S*M ∗ 2^ E • M表示符号位...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，存入内存时E的真实值必须再加上一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023。 ...浮点数取的过程 指数E从内存中取出还可以再分成三种情况： E不全为0或不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第一位的...：%d\n", n); printf("*pFloat的值为：%f\n", *pFloat); *pFloat = 9.0; printf("num的值为：%d\n", n); printf("...*pFloat的值为：%f\n", *pFloat); return 0; } 分析： 先看第1环节，为什么 9 还原成浮点数，就成了 0.000000 9以整型的形式存储在内存中，得到如下二进制序列
浮点数在内存中的存储 常见的浮点数: 3.14159 , 1E10等, 浮点数家族包括 : float , double , long double类型....浮点数的表示范围在 float.h中定义. (1E10为科学计数法表示1.0 * 2的10次方) 下面先来看一道题目: #include int main() { int n =...欲知后事如何,请看下面讲解 : 上面的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE754规定，存入内存时E的真实值必须再加上⼀个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023。...浮点数取的过程 指数E从内存中取出的过程可以再分为三种情况: E不全为0不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第⼀位的1.
所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图。Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算。 ?...# 在session中启动图。 sess = tf.Session() # 给定输入数据，直接给定数组。...（使用python2.7除法算法，如果x,y有一个为浮点数，结果为浮点数;否则为整数，但使用该函数会报错）。...例： a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]) z=tf.reduce_sum(a) z2=tf.reduce_sum(a,0) z3=tf.reduce_sum(a,1)...True的坐标; 若x,y都不为None，返回condition值为True的坐标在x内的值，condition值为False的坐标在y内的值 输入：condition:bool类型的tensor
知识回顾： 上一节，我们学习了input输入函数，这个函数有返回值，返回值的类型是string字符串类型。...---- 本节知识视频教程 文字讲解开始： 一、浮点型数据 浮点型：就是指数学中的含有小数的那些数据，只不过在计算机中的小数长度是有限的。 如何得到浮点型数据？...注意，这里的int函数的向下取整只针对于正数！！！ 如果是负值的情况下，结果其实就是去掉小数部分！ 总结一下，int函数，在Python中的效果就是去掉小数部分！...我们此时应该要使用python中的math库了！...用来进行数据类型的转换，这个一个舍去小数部分的函数。 2、掌握float浮点型。有小数的数据类型。通过除法的方式可以直接得到浮点型数据。
因为在论文查重的时候，需要从大量的文本片段中找到相似的片段，在做技术选型的时候，需要将比对库中的文本片段先生成simhash，然后选择了milvus做向量的高速检索。...测试数据量：1000万随机向量，维度64，向量维度的每个值都是0或者1。...机器配置：8核16GB内存（好几年前的工作站配置） 浮点数索引 存储字段： [ FieldSchema(name="pk", dtype=DataType.INT64, is_primary...检索性能比较 内存 耗时 二值索引 0.52GB 9.2秒 浮点数索引 2.72GB 45秒 内存计算：向量加载到内存前后的内存占用差值。...（根据这个值也可以计算出我们项目大概在向量的存储上大概需要的内存配置） 这个耗时差距应该并不只是索引类型的差异，很可能跟距离指标有关，一个是使用L2距离，一个是使用汉明距离，显然前者的计算量要大于后者。
在编写程序时有时需要得到绝对值来进行判断之类的步骤，下面我用两种方法来展示下如何取绝对值。...函数法 下面来演示使整型变量取绝对值的方法 1.创建函数 代码如下： int absolute(int number)//声明一个返回值为整形的函数absolute，形参为整型变量number...() { int number = -10;//实参和形参如果命名相同互不冲突 absolute(number);//引用函数absoulte（实参） return 0; } 如果要使浮点型数字取绝对值的话...，将absolute（）函数和main（）函数中变量前的int 变为float或者double就可以了 math库函数 在数学库中包含着计算绝对值的函数abs（整型）和fabs（浮点型）...所以在计算不同类型变量的绝对值时只需用不同的函数即可，计算整型变量绝对值用abs，浮点型为fabs。
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