在软件开发过程中，我们经常会遇到需要处理金融数据的情况，而BigDecimal类则是Java中处理精确浮点数运算的首选类。本文将介绍如何将String类型的数据转换为BigDecimal，以及BigDecimal常用的操作方法，并分享一些避免在使用BigDecimal时常见的问题和坑。
“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
《实验设计与数据处理》是于 2009 年 10 月由化学工业出版社出版的图书，作者是张成军。本书通过典型实例介绍了常用实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用。
最近看到一个实用的搭建机器算法的模板，与大家分享。只需要两步就能构建起自己的机器学习模型：
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！今天的这篇文章带大家轻松get机器学习建模方法~
我与评价指标的首次交锋是第一次实习面试时，面试官开头就问分类任务的评价指标。我当时TP,FP,FN,TN各种组合一顿上，回答得乱七八糟。后来经历多了，发现评价指标的确是面试的高频考点。
在ICLR 2018最佳论文On the Convergence of Adam and Beyond（关于Adam的收敛性及其他）中，Google的Reddi等指出了Adam收敛性证明的缺陷，并提出了一个Adam算法的变体AMSGrad。论文通过一个合成任务和少量试验展示了AMSGrad的优势。然而，它仅仅使用了小型网络（MNIST上的单层MLP，CIFAR-10上的小型卷积网络），并且没有表明测试精确度（显然，比起交叉熵损失，我们更加关心精确度）。从训练和测试损失上看，他们在CIFAR-10上训练的卷积网络，比当前最先进的结果要差很多（我们并不知道精确度）。
压力差压变送器的制造技术不断发展，产品的精确度已由上世纪六十年代的1%、0.5%提高到上世纪七八十年代的0.25%，在上世纪九十年代提高到0.1%、0.075%，近年来又提高到0.05%、0.025%。这个精确度指标通常是由变送器的制造厂商提供的，有的制造厂商称其为“参考精度”，原因在于这个精确度指标通常是在试验室恒温、恒湿及标准大气压条件下得到的，而在用户的实际生产现场，往往离试验室条件相差甚远，变送器的精确度是很难达到的，所以称为其“参考精度”可能更为合适。“参考精度”在实际使用时多半要打折扣，这个折扣有多大？怎么样才能不打或少打折扣？这是用户关心的。
今天，我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。
ElasticSearch 作为一个分布式的开源搜索和分析引擎，不仅能够进行全文匹配搜索，还可以进行聚合分析。
今天又是相对轻松的一节。今天我们来研究一下评估模型的指标问题。前两节我们已经把模型训练完了，并且能够在TensorBoard上面查看我们的迭代效果。但是模型的效果实在是不如人意，哪怕我已经把全部的数据都加进去了，但是模型也只能学会把类别都归为非节点。
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。
这篇是精度问题的最后一篇，要是想看前面的，请看微信历史记录。 做前端的都感觉JS这语言巨坑无比，兼容性让你摸不到头脑，甚至还会让你脱发。一些初学者遇到： 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 都会觉得这JS太TM坑了，一个小数计算都不会。可是我想说，这"锅"JS不背！其实和JS采用的数值存储 IEEE754 规范有关，所有采用此规范的语言都会有此问题并不是JS的"锅"。 IEEE754 IEEE浮点数算术标准（IEEE 754）是最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字，突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余，各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈，辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知，这些人的底座脆弱到不堪一击，那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标，就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累，绝无捷径。
精度函数创建两个局部变量total和count，用于计算预测与标签匹配的频率。这个频率最终作为精确度返回:一个幂等运算，简单地将total除以count。为了估计数据流上的度量，函数创建一个update_op操作，更新这些变量并返回精度。在内部，is_correct操作使用元素1.0计算张量，其中预测和标签的对应元素匹配，否则计算0.0。然后update_op用权值和is_correct乘积的约简和递增total，它用权值和的约简和递增count。如果权值为空，则权值默认为1。使用0的权重来屏蔽值。
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）。
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 本章含盖 12.1 确定执行的优先级 12.2
表示 n 元词组这一项的 BLEU 得分，为了使用一个数值来评价一个机器翻译系统，需要将
谷歌大脑负责人 Jeff Dean 和该论文的作者之一 Quoc Le 今天都在 Twitter 上介绍了这项研究工作，新方法能利用更多的未标注图像数据，并提升最终效果。
人工智能分支自然语言处理的文本句子相似度度量方法以后很成熟，通过相似度在关键字不同距离的截取词组，形成多个维度的句子相似度打分，并进行超平面切割分类，考虑实际的文本大小、算力、速度等，记录数据，实施数循环方法，进行可视化分析和优化。
ImageNet 上的图像分类模型似乎已经成熟，要达到新的 SOTA 已经非常难。近日，Quoc Le 等提出了一个新的方法，在这一数据集上再次提高了 SOTA 性能一个点。而且这一方法让模型在鲁棒性上也有很大的提升。
decimal 类型可以精确地表示非常大或非常精确的小数。大至 1028（正或负）以及有效位数多达 28 位的数字可以作为 decimal类型存储而不失其精确性。该类型对于必须避免舍入错误的应用程序（如记账）很有用。
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。
在上一篇文章 很清晰！带你图解 Java 程序的结构，变量和类型 里，我们知道 Java 的基本类型分整型类型，浮点型类型和布尔类型三种。那针对不同的类型，Java 提供的运算能力也是各有不同，本篇文章就分析下 Java 基本类型里的各种运算是怎么回事。
机器之心原创 作者：Angulia Chao 参与：Joni、侯韵楚、高振 让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域，今年三月份，谷歌的多位研究者提出了一种图像分类器的大规模进化方法，机器之心也曾报道过这项研究，参阅：《深度 | 谷歌和 OpenAI 新研究：如何使用达尔文进化论辅助设计人工智能算法？》。研究发布之后，机器之心的技术分析师又对这项重要研究进行了更加深度细致的解读。 论文：图像分类器的大规模进化（Large-Scale Evolution of Image Classi
在商城类的项目当中，避免不了钱数的计算，也就会出现所谓的浮点数精度问题，前两天阅文的小哥哥面试我的时候就问到了这个，Mysql怎么去存钱数？PHP又该怎么处理浮点数？
本文介绍了如何基于商圈和地标的位置搜索实现方法，包括多边形、矩形和圆形的划定方式以及地标搜索POI的方法。同时，本文还对比了三种方式的精确度、复杂度和灵活度，并建议在满足需求的前提下选择合适的方法。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第8章 DSP定点数和浮点数（重要） 本期教程主要跟大家讲解一下
在这篇文章中，我们将使用Python中最流行的机器学习工具scikit- learn,在Python中实现几种机器学习算法。使用简单的数据集来训练分类器区分不同类型的水果。这篇文章的目的是识别出最适合
最近在做一些意图识别方面的工作，所以尝试一下用 fasttext 做一个文本分类器，学习记录如下。
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？】
受支付宝银行卡识别的启发，腾讯随后在微信、QQ中添加银行卡识别功能，通过技术上的创新提升用户支付的体验，均得到用户的肯定。为此，更多的行业用户希望在其业务系统中集成手机拍照银行卡识别功能，比如：证券公司为股民开户时需要绑定银行卡账号；保险公司为车险用户赔付时需要登记用户的银行卡账号，在线金融公司为提高客户体验度，也在使用银行卡识别。
小林：浮点数的定义决定它的绝对精确度会随着其代表的值变化, 所以比较两个浮点数的最好方法就要利用一个精确的阈值。这个阈值和作比较的浮点数值大小有关。
从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加？ 4.如何评价推荐系统的好坏？指标是啥？
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。
关键词：机器学习、推荐系统、文本挖掘 正文如下： 从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加
“利用胶囊神经网路技术建构的极端天气预测系统，可快速且以88％的准确率，预测寒流与热浪发生的位置。”
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）。
之前没听过也没了解过 HyperLogLog，通过翻译这篇文章正好简单学习下。欢迎指正错误~
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。
在深度学习中，你一定听说过“梯度下降”，在绝大部分的神经网络模型里有直接或者间接地使用了梯度下降的算法。深度学习的核心：就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，通过反向传播进而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么如果想要这个模型达到我们想要的效果，这个“学习”的过程就是深度学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中，BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。虽然不同的梯度下降算法在具体的实现细节上会稍有不同，但是主要的思想是大致一样的。
显式转型：有可能引发异常、精确度丢失及其他问题的转换方式。需要使用手段进行转换操作。
阿一：电脑一般都是用一种浮点的格式来 近似的模拟实数的运算, 注意是近似, 不是完全。下溢、误差的累积和其它非常规 性是常遇到的麻烦。不要假设浮点运算结果是精确的, 特别是别假设两个浮点值可以进行等价比 较。也不要随意的引入 “模糊因素”。这并不是C语言特有的问题, 其它电脑语言有一样的问题。浮点的某些方面被通 常定义为“中央处理器是这样做的”， 否则在一个没有“正 确” 浮点模型的处理器上, 编译器要被迫做代价非凡的仿真。
选自Hackernoon 作者：Sahil Singla 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，Sahil Singla 在 Medium 上发表了一篇题为《A new kind of pooling layer for faster and sharper convergence》的文章，提出一种可实现更快更好收敛的新型池化层 sort_pool2d，表现优于最大池化层，同时解决了最大池化层无法使用来自多层激活函数信息的问题，以及反向传播只会提升最大池化的激活函数的问题。作者还给出了该池化层的代码实现。
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。
用户体验与人工智能（AI）之间有什么样的关系？这种关系对产品经理而言又意味着什么？
小林：大多数电脑都是用二进制来表示浮点和整数的。在十进制里, 0.1 是个简单、精确的小数, 但是用二进制表示起来却是个循环小数 0.0001100110011 ...。所以3.1 在十进制内可以准确地表达, 而在二进制下不能。在对一些二进制中无法精确表示的小数进行赋值或读入再输出时, 也就是从十进制转成二进制再转回十进制, 你会观察到数值的不一致. 这是由于编译器二进制/十进制转换例程的精确度引起的, 这些例程也用在 printf 中。
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