该文章讲述了作者在 C++ 社区遇到的一个问题，在两个数值相加时，程序显示的数值误差可能导致结果出错。作者通过使用 fabs 函数来修正误差，并给出了具体的解决...
docker restart lhrpga lhrpgb -- mgr cat > /ogg/dirprm/mgr.prm <<"EOF" port 7809 EOF start mgr 双主...forced-shutdown=1 run -- 4个OGG进程正常，说明双向同步没问题 结论 1、OGG for PG可以远程捕获和投递 2、OGG FOR PG可以用于云RDS for PG之间的同步...3、需要配置的参数： wal_level='logical' max_replication_slots=10 4、PG数据库需要通过ODBC连接 参考 使用OGG微服务快速双向同步RDS数据库：https...://www.xmmup.com/shiyongoggweifuwukuaisushuangxiangtongburdsshujuku.html otter用于跨云RDS之间配置双主实时同步：https...://www.xmmup.com/otteryongyukuayunrdszhijianpeizhishuangzhushishitongbu.html OGG用于跨云RDS之间配置双主实时同步–OGG
这用于将 python 元组对象转换为 Java 对象，以执行 python 之间的通信。 Node.js 是内置的 JSON 对象，用于将 JSON 数据解析为 JavaScript。...为了在 Node.js 和 python 之间传输 JSON 数据，我们使用 http 请求和响应。...安装烧瓶模块 首先，我们必须安装所需的模块来建立 python 和 Node 之间的通信.js pip install flask 输出 以下是安装烧瓶模块的输出。...服务器之间进行通信。...npm install request-promise 步骤 接下来，我们必须按照步骤在python和Node之间传达JSON数据.js如下所示。
再看到这几篇长文《[ JS 基础 ] JS 浮点数四则运算精度丢失问题 (3)》、《JavaScript数字精度丢失问题总结》、《细说 JavaScript 七种数据类型》，略有所悟，整理如下： 这个问题并不只是在...从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型，所以精度误差的问题就显得格外突出。...浮点数丢失产生原因 JavaScript 中的数字类型只有 Number 一种，Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字，不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...java双精度类型 double也是如此。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !
再看到这几篇长文《JS 浮点数四则运算精度丢失问题 (3)》、《JavaScript数字精度丢失问题总结》、《细说 JavaScript七种数据类型》，略有所悟，整理如下： 这个问题并不只是在Javascript...浮点数丢失产生原因 JavaScript中的数字类型只有 Number 一种，Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字，不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...java双精度类型 double也是如此。...在java里面有BigDecimal库，js里面有big.js js-big-decimal.js。当然BCD编码就是为了十进制高精度运算量制。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !
现象 我们在js中进行如下运算时 console.log(0.1+0.2) // 结果0.30000000000000004 而不是0.3 1 可以看到0.1 + 0.2 !...在JS中数字采用的IEEE 754的双精度标准进行存储(存储一个数值所使用的二进制位数比较多,精度更准确) 示例 在定点数中，如果我们以8位二进制来存储数字。...JS中采用的IEEE 754的双精度标准也是一样的道理在存储空间有限的情况下，当出现这种无法整除的小数的时候就会取一个近似值，在js中如果这个近似值足够近似，那么js就会认为他就是那个值。...重点来了 在0.1 + 0.2这个式子中，0.1和0.2都是近似表示的，在他们相加的时候，两个近似值进行了计算，导致最后得到的值是0.30000000000000004，此时对于JS来说，其不够近似于0.3...当然，也并非所有的近似值相加都得不到正确的结果。 解决办法 想办法规避掉这类小数计算时的精度问题就好了，那么最常用的方法就是将浮点数转化成整数计算。因为整数都是可以精确表示的。
的定义,请参见：https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Glossary/Number 在 JavaScript 中, Number 是一种 定义为 64位双精度浮点型...在其他编程语言中，有不同的数字类型存在，比如：整型（Integers），单精度浮点型（Floats），双精度浮点型（Doubles），大数（Bignums）。...IEEE754类型的值有一个特点，它在介于 -(2^53 -1) 到 2^53-1之间时是精确的，一旦不在这个区间的时候便出现精度问题，所以出现上面问题的原因是Javascript的采用的IEEE754...MAX_SAFE_INTEGER：它的值精确表示为9007199254740991，这个属性出现的原因正是因为JavaScript使用了IEEE754中指定的双精度浮点格式数字丢失精度，它定义了JavaScript...如何进行一个大于2的53次方的数运算 面试高频考点，俗称“大数相加”，主要考查是否了解JavaScript的数值类型的底层原理，以及超出精度下的超大数计算思想。 1.
使用 Node.js 开发的一个好处是简直能够在 JavaScript 和 原生 C++ 代码之间无缝切换 - 这要得益于 V8 的扩展 API。...我们可以用（至少）两轴对不同用例的扩展进行分类 - （1）C++ 代码的运行时间，（2）C++ 和 JavaScript 之间数据流量。 image.png CPU vs....数据象限 大多数文档讨论的 Node.js 的 C++ 扩展关注于左右象限的不同。...在 JavaScript(V8 存储单元) 和 C++（返回）之间复制所有数据花费的时间通常会牺牲首先运行 C++ 赚来的性能红利！...当使用同步扩展时，除非我们不改变/产生数据，那么可能会需要花费大量时间在 V8 存储单元和老的简单 C++ 变量之间移动数据 - 十分费时。
^(-4) * (1.1001100110011循环0011) (-1)^0 * 2^(-4) * (1.1 0011 0011 0011 循环0011) 由于 JavaScript 采用双精度浮点数...(Double)存储number，所以它是用 64 位的二进制来存储 number 的 ---- 十进制与 Double 的相互转换公式如下： V：表示十进制的结果 SEM：表示双精度浮点数的结果(就是...0011) 所以， S = 0 //二进制 E = 1019 //十进制 M = 1001100110011循环0011 //二进制 ---- 双精度浮点数 存储结构如下： 由图可知：...---- 所以用一句话来解释为什么JS有精度问题： 简洁版： 因为JS采用Double(双精度浮点数)来存储number，Double的小数位只有52位，但0.1等小数的二进制小数位有无限位，所以当存储...考虑周到版： 因为JS采用Double(双精度浮点数)来存储number，Double的小数位只有52位，但除最后一位为5的十进制小数外，其余小数转为二进制均有无限位，所以当存储52位时，会丢失精度！
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。...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与浮点运算器所采用，单精确度（32位）、双精确度（64位）、延伸单精确度（43位以上，很少使用）与延伸双精确度...JS采用64位（双精度）存储数据，在 IEEE 标准中，浮点数是将所有二进制位分割为特定宽度的符号域（S），指数域(E)和尾数域(F)三个域， 其中保存的值分别用于表示给定二进制浮点数中的符号，指数和尾数...）： 0.001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1010 两数相加得： 0.01001100110011001100110011001100110011001100110011001110
，会把数字变成15位（小数点不计算在内） 2.5 数字类型相加测试 以上4中都为数字类型，进行decimal与个类型数字的相加测试，如果如下： Decimal 与decimal/int/long类型相加...Mongo shell中使用大整数字面量，但默认整数字面量类型却是双精度浮点数，导致丢失精度 问题描述： 通过mongo shell插入或更新一个大整数（长度约大于等于16位数字）时，例如： mongos...引擎，而在javascript中，基本类型中并没有int或long，所有整数字面量实际上都以双精度浮点数表示（IEEE754格式）。...64位的双精度浮点数中，实际是由1bit符号位，11bit的阶码位，52bit的尾数位构成。...11bit的余-1023阶码使得双精度浮点数提供大约-1.7E308～+1.7E308的范围，52bit的尾数位大概能表示15~16位数字（部分16位长的整数已经超出52bit能表示的范围）。
其根本原因就是因为数字太长所以触发了 JS 数值类型的精度问题。 所以解决办法也很简单：让后端将其返回的 number 类型转换为 string 即可。...三、Javascript 数值存储 Javascript 采用的是双精度浮点数存储的，每个数字占 8 个字节，即 64 个bit。...所以，JavaScript 中数值类型的精度是有限的，内部只有一种数字类型 Number。 所有数字都是采用 IEEE 754 标准定义的双精度 64 位格式存储，即使整数也是如此。...五、总结 精度丢失的根本问题就在于 Javascript 语言本身的数值类型采用的是“双精度浮点数”。...相关链接 维基百科-双精度浮点数 0.1+0.2问题
这个范围通常是-3.4028235E+38到3.4028235E+38之间。单精度：float类型只能表示单精度浮点数，即32位（4字节）的浮点数。...具体来说，IEEE 754标准定义了两种浮点数格式：单精度浮点数和双精度浮点数。单精度浮点数占用32位，其中1位表示符号位，8位表示指数，23位表示尾数。...双精度浮点数占用64位，其中1位表示符号位，11位表示指数，52位表示尾数。为了提高精度，IEEE 754标准还定义了一些额外的特殊值，包括正无穷大、负无穷大、NaN等。...四、实例说明 4.1、实验数据对比展示float相加精度损失由于浮点数的精度有限，相加时可能会出现精度损失。...因此，在实际应用中，浮点数依然是一种非常重要的数据类型。减少float相加精度损失的方法可以提高计算结果的准确性。在实际工作中要根据具体情况选择合适的数值计算方法。
大家好，我是「前端实验室」爱分享的了不起~ 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。...0.1 = 2.9999999999999996 0.69 / 10 = 0.06899999999999999 问题的原因 JavaScript 里的数字是采用 IEEE 754 标准的 64 位双精度浮点数...(无限) IEEE 754 标准的 64 位双精度浮点数的小数部分最多支持 53 位二进制位，所以0.1 + 0.2相加之后得到二进制为： 0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100...其中，big.js 是最轻量级的，十进制任意精度的计算库。 big.js使用方法总结 首先，安装依赖。...创建Big number数据 const number = new Big(.1) 或者 const number = Big(.1) 判断数据相等，比较值的大小 const number1 = new
将xmm0寄存器中的值存储到栈顶 fld qword ptr [esp] ; 将栈顶的值从内存中装载到浮点栈中 其中，xmm0 是双精度浮点寄存器，pi 是一个双精度浮点常量的地址，esp 是堆栈指针寄存器...例如，将一个双精度浮点数和一个32位整数相加，可以使用以下指令： fld qword ptr [x] ; 将双精度浮点数x装载到栈顶 fiadd dword ptr [y] ; 将32位整数y装载到浮点寄存器中...，并与栈顶的浮点数相加 fstp qword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到双精度浮点数z中 FADDP 指令也是用于将两个浮点数相加，但是会将结果弹出并存储到目标寄存器或内存中。...例如，将两个单精度浮点数相加并将结果存储到内存中，可以使用以下指令： fld dword ptr [x] ; 将单精度浮点数x1装载到栈顶 fadd dword ptr [y] ; 将单精度浮点数...第四种：是与整数相加，默认会将整数扩展为双精度，然后在于ST(0)相加。
Number, 包括整形实际上全都是双精度（double）类型。...要搞明白这个原因, 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754): 浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位)....符号位：最高位表示数据的正负，0表示正数，1表示负数。 指数位：表示数据以2为底的幂，指数采用偏移码表示 数：表示数据小数点后的有效数字....// true 常用的高精度函数如下： bcadd — 将两个高精度数字相加 bccomp — 比较两个高精度数字，返回-1, 0, 1 bcdiv — 将两个高精度数字相除 bcmod — 求高精度数字余数...”scale=” bcsqrt — 求高精度数字平方根 bcsub — 将两个高精度数字相减 BC高精确度函数库包含了：相加，比较，相除，相减，求余，相乘，n次方，配置默认小数点数目，求平方。
xmm0寄存器中的值存储到栈顶fld qword ptr [esp] ; 将栈顶的值从内存中装载到浮点栈中其中，xmm0 是双精度浮点寄存器，pi 是一个双精度浮点常量的地址，esp 是堆栈指针寄存器...例如，将一个双精度浮点数和一个32位整数相加，可以使用以下指令：fld qword ptr [x] ; 将双精度浮点数x装载到栈顶fiadd dword ptr [y] ; 将32位整数y装载到浮点寄存器中...，并与栈顶的浮点数相加fstp qword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到双精度浮点数z中FADDP 指令也是用于将两个浮点数相加，但是会将结果弹出并存储到目标寄存器或内存中。...例如，将两个单精度浮点数相加并将结果存储到内存中，可以使用以下指令：fld dword ptr [x] ; 将单精度浮点数x1装载到栈顶fadd dword ptr [y] ; 将单精度浮点数...第二种：则是两个浮点寄存器相加，最后的结果会存储在源操作数ST(0)中。第三种：则是内存操作数，就是ST寄存器与内存相加。第四种：是与整数相加，默认会将整数扩展为双精度，然后在于ST(0)相加。
2、转成浮点数 浮点数分为单精度对应32位操作系统和双精度对应64位操作系统。目前的操作系统大多是64位操作系统，故这里只解释一下二进制如何转成双精度浮点数的二进制。...双精度浮点数用1位表示符号位，11位表示指数位，52位表示小数位，如下图所示： ? 符号位：正数为0，负数为1； 指数位：阶数+偏移量，阶数是： ? ，e为阶码的位数。...浮点数相加 浮点数相加时，需要先比较指位数是否一致，如果一致则小数位直接相加，如果不一致，要先把指位数调成一致的，指位数小的向大的调整。...第二次在 0.1 和 0.2 转成二进制浮点数后，二进制浮点数相加的过程中，小数位相加导致小数位多出了一位，又要让第53位的数进行为1则进1为0则舍去的操作，又造成一次精度丢失。...可以这样回答：“可以用Math.js数学计算库来解决，或者用toFixed()给计算结果四舍五入，但是toFixed()在chrome或者火狐浏览器下四舍五入也有精度误差。
JS中整数和浮点数统属于数字类型，在计算机中，所有的数字都是采用IEEE754标准的64位双精度浮点数形式存储，进而导致了无论是储存、计算中都会存在精度问题。其存储形式为：1....剩余52位为尾数，储存小数部分，超出的部分自动进一舍零既然位数是固定的，那么必然会处在截断，进而导致精度问题。...0.1和0.2在计算机中存储形式为：那么两者相加0.0100 1100 1100 1100转为十进制：0 * 1/2 + 1 * 1/4 + 0 * 1/8 + 0 * 1/16 + 1 * 1/32...+ 0 * 1/64 ...最终得到为0.30000000000000004同样的道理，不仅小数部分，乃至整数也会存在精度问题，因为整数也是数字，数字也是按照浮点数存储，正数的最大最小值为：最大：+ 2...的53次方 -1 ➡️ +9007199254740991最小：- 2的53次方 -1 ➡️ -9007199254740991所以就导致了以上是计算时的精度问题，那么接下来看下储存时的精度问题从上可知
思想是使符号位参与运算，即用补码表示的负数进行加法运算就相当...http://www.jianshu.com/p/979f6e89cb7a 浮点数 浮点数由阶码， 尾数和符号位（数符位）组成 单精度与双精度...指数 是以类似移码的形式出现 双精度与单精度都保留00000000 与 11111111。...单精度偏移127，双精度偏移1023。...单精度的指数范围： -126 到 127 （1 - 127 到 254 - 127） 双精度的指数范围：1 - 1023 到 2046 - 1023 尾数 尾数没有需要保留的数。...D(舍入) D --> E(决定符号位) 规格化[3] 目的 为了提高数据的表示精度,为了数据表示的唯一性,它与浮点数的标准化并无关系 步骤 一个浮点数有不同的表示： 0.5 0.05
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