我们都知道，任何数据到了计算机中都只可能是二进制，浮点数也没有例外，正因为如此，有些浮点数在存储过程中会产生精度丢失，比如 0.2。...那么有没有什么方式来阻止浮点数的精度丢失，其实很简单，自己实现一个浮点数的类然后定义各种方法不就行了吗？这确实可行，但是就没有别人帮我实现好吗？其实早就有了，它就是模块 decimal。...decimal.Decimal('1.0') % decimal.Decimal('0.2') Decimal('0.0') 上面两个命令我就不给大家讲解了，之前我在讲为什么有些小数在计算机中表示有误差...为了发现浮点数的表示问题就给大家演示过同样的例子。...不不不，我们传入浮点数对应的字符串就会发现它有用了，精度没有丢失。那么为什么浮点数作为参数传进来会有精度的丢失？
那么问题就出现了，如果把一个双精度的浮点数转换成一个单精度的浮点数，就相当于舍弃了9位的有效数字，这就是做了一个截断。在一些特定的计算场景中，这种截断误差有可能会被累积，最终导致结果的错误。...简单来说就是，每一步计算的误差可以归结为：(a+b)-a-b，那么就保存这个误差的计算结果，然后到下一步计算的时候再加回来就可以了。...而使用了Kahan求和公式之后，虽然还是略有误差，但是误差位已经超过了float32单精度浮点数第7位有效数字的范围，因此Kahan求和公式的精度还是非常高的。...总结概要 在使用浮点数计算时，尤其是在使用AI框架的过程中，我们往往使用的是float32单精度浮点数，这也跟GPU的硬件架构有关系。...但是使用单精度浮点数的过程中，务必要考虑到累加误差和大数吃小数的问题，这两个问题在长时间的迭代过程中，有可能会直接导致计算结果就是错误的。
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引言--浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。这个问题主要源于浮点数的存储方式。...前端数学库Math.js、Decimal.js和Big.js都是用于处理精确计算的JavaScript库。它们提供了更高精度的数学运算功能，解决了JavaScript中浮点数精度问题。...Math.js还具有表达式解析和求值功能，可以处理复杂的数学表达式。Decimal.jsDecimal.js是一个专门用于高精度浮点数计算的JavaScript库。...它通过使用字符串来表示数字，避免了浮点数舍入误差。Decimal.js支持基本的四则运算、比较、取模等操作，并提供了各种格式化选项和精度控制。...总结--浮点数精度问题是计算机科学中一个常见的问题，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，进行浮点数运算时可能会出现舍入误差。
贴代码: // 自定义高精度浮点数运算 // 对象格式写法 var float_calculator={ /** * 1.记录两个运算数小数点后的位数 * 2.将其转化为整数类型进行运算
然而，10nA的分辨率就能准确测量100nA误差范围内的电流吗？其！实！不！一！定！...—— ¥ 2260 ¥ 3980 仪器的误差由读数误差和量程误差组成， 读数误差：仪表读数与被测参数真实值之差； 量程误差：实际输出量程与规定输出量程之差。...再打个比方，你去菜市场买4个苹果，电子秤显示1.1斤，老板说只算你1斤，那么这0.1斤就是读数误差。...走到菜市场门口你用公平秤一秤，发现只有0.9斤，即公平秤的0.9斤与商家卖给你的1斤之间有0.1斤的误差，那么这0.1斤就是量程误差。...，我们在选择万用表时，还该考虑自己是否接受这个误差。
平方误差 对于单个数据来说，其平方误差为 其中， 表示神经网络的输出， 表示监督数据（ 采用 one-hot 编码）， 表示数据的维度。...对于所有训练数据来说，其平方误差为 2....交叉熵误差 对于单个数据来说，其交叉熵误差为 其中， 表示神经网络的输出， 表示监督数据（ 采用 one-hot 编码）， 表示数据的维度。...对于所有训练数据来说，其交叉熵误差为
简介 我们熟悉方差、标准差，除了标准差还有 标准误差的概念，也称做 标准误，标准差与标准误差是两个不同的概念。 标准误差是指在抽样试验（或重复的等精度测量）中，常用到样本平均数的标准差。...标准误差是当前应用最广泛、最基本的一种随机误差的表示方法，当标准误差求得后，平均误差和极限差即可求得故国际上普遍采用标准误差作为实验结果质量的数字指标 定义为： s=\frac{\sigma}{\sqrt...，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠性的估计。...，是量度结果精密度的指标，反映的是统计量的误差。...参考资料 https://wiki.mbalib.com/wiki/标准误差
文章目录 背景 函数代码 调用方法 调用测试函数 背景 本人最近需要写多个仿真，需要大量用到MSE（均方误差）计算，于是干脆将MSE运算封装为函数，后续使用直接进行调用即可。...函数代码 %Project: 均方误差函数 %Author: Jace %Data: 2021/11/01 %====================函数体==================== function...=================== for n=1:Dim %--------维度循环-------- for k=Step:N %--------时刻循环-------- MSEC(n)=0;%误差平方和变量清零...for i = k-(Step-1):k %--------加和循环-------- MSEC(n)=MSEC(n)+(xkf(n,i)-x(n,i))^2;%误差平方和 end MSE...randn(1)];%物体初始真实状态值 z(:,1)=H*x(:,1)+v(:,1);%观测真实值初始值 %--------估计参数初始化-------- p(:,:,1)=0.1*eye(Dim_n);%误差协方差初始值
很明显，这是前端的一个坑，JS浮点数的坑。...连胜老师之前做过浮点数支付、提款、退款的处理，会把默认单位“元”转成“分”，然后传给服务端，代码如下： fee = parseInt(this.data.fee * 100)); // "19.9"...其实是因为JS是弱数据类型，"19.9"*100之前，先做了个隐式转换，字符串“19.9”先转成了Number类型，然后再进行计算，如下： 从上面截图可发现，误差为0.0000000002，这个值小于0.1
js浮点数精度丢失的问题及解决 说明 1、在数学计算中，小数会有一定的误差，这是计算机本身的bug，不仅是js语言，其他语言也有这个问题。...console.log ( isNaN ( NaN ) ); //true console.log ( isNaN ( 123 ) ); //false //如果检测的数据不是number类型，js...（课后了解即可）number浮点数（小数）精度丢失 //小数在进行数学计算时，会有一定的误差，这是计算机本身的bug，不仅是js语言，其他语言也有这个问题 //解决方案：不要让两个小数比较大小...console.log ( 0.4 + 0.5 ); //0.9 console.log ( 1.1 - 0.2 ); //0.9000000000000001 以上就是js...浮点数精度丢失的问题及解决，希望对大家有所帮助。
> 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)....而两者的二进制, 如果只是通过这52位计算的话,分别是: 0.58 -> 0.57999999999999996 0.57 -> 0.56999999999999995 至于0.58 * 100的具体浮点数乘法...对了，这就是浮点数不是刚刚好等于一个十进制浮点数的原因
我们前面谁说过浮点数据存储时是指数和小数分开存储的。...tub << endl << "mint = " << mint << endl; //因为cout在这里输出的是六位 float可以保证六位<em>浮点数</em>的准确度...*million << endl << "a million mints = " << mint * million; //可以看到tubs在第七位之后就出现了<em>误差</em>...，该系统确保float至少有6位的有效位 //而double的结果扩大million也没有出现<em>误差</em>，因为他至少保证15位有效位 } 如果我们在代码中没有加入 cout.setf(ios_base
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，但具体原因就说不清楚了。...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。 浮点数的存储 首先要搞清楚 JavaScript 如何存储小数。...还需要把乘法和除法精度误差都解决后再使用 Math.round。可以使用后面介绍的 number-precision#round 方法来解决。 解决方案 回到最关心的问题：如何解决浮点误差。...遇到浮点数误差问题时可以直接使用 github.com/dt-fe/number 完美支持浮点数的加减乘除、四舍五入等运算。...非常小只有1K，远小于绝大多数同类库（如Math.js、BigDecimal.js），100%测试全覆盖，代码可读性强，不妨在你的应用里用起来！
2、浮点数二进制表示 基数为2，只保留符号位（s）、尾数（m）、指数（e）： ? 3、浮点数格式： 单精度、双精度和扩展精度。...双精度浮点数为64位： 对应于C语言中的double。 4、规格化 当指数位E表示的二进制序列不全0也不全1时，该浮点数为规格化形式。...对于规格化浮点数，IEEE—754标准规定尾数位小数点左侧的隐含位为1，此时m的计算公式为: m=| 1.M | M=“1001000….0”，1.M=1.1001000…0，带入上式得到： m=1+...）、尾数m的最小值为1，对应的M全为0，最大值为2-2^(-23) （3）、规格化浮点数能表示的数绝对值最大值为（2-2^（-23））x 2^(127)。...单精度规格化浮点数计算公式为： ? 6、非规格化 当E的二进制位全部为0时，该浮点数为非规格化形式。指数位e和m为： ?
阶码（exp）：对浮点数加权，即 中的 。...浮点数数值分类 以单精度为例： image.png 2.1 规格化的值 阶码的位模式（二进制码）既不全为 0 也不全为 1 。 阶码的值 。...浮点数数值舍入 IEEE 浮点格式定义了四种不同格式的舍入方式，默认的方法是向偶数舍入。 3.1 向上舍入 。 3.2 向下舍入 。...24 位，双精度浮点数有效位数为 53 位（隐含尾数未显示的首位 1 ）。...对于非规格化数：单精度浮点数有效位数为 23 位， 双精度浮点数有效位数为 52 位。
matplotlib中使用errorbar()绘制误差棒图来表示被测量的误差范围。 各示例代码如下（除第2例子外，其它例子来自于matplotlib官方文档）： ?...X.shape[0])+3 yerror = 2*xerror plt.errorbar(X, Y, fmt= "bo:", xerr = xerror, yerr = yerror) plt.title("误差图示例
本文由量化、数据类型、上溢和下溢衍生，将浮点数看作是实数域的一种量化方式，分析浮点数，尤其是非规则浮点数和规则浮点数之间的差异。 0....已有多位博主撰写过关于非规则浮点数（Denormalized Number）和规则浮点数之间的区别，这里首推卢钧轶的你应该知道的浮点数基础知识。...我在写量化、数据类型、上溢和下溢时有两个目的，一是从数字信号处理中量化的角度出发，阐明计算机内部数据的表示方式（即如何用有限的集合表示任意数，以及会带来什么样的问题），据此给出包括数据类型转化和计算过程中误差的产生原因...对应浮点数取值可表示为（十进制） ? 其中对于规则浮点数而言，指数项范围为01-FE（1到254）。大于0的浮点数依次为 ? ，然而大于1的浮点数依次为 ? ，即量化间隔是不同的。...非规则浮点数的问题 非规则浮点数的表示能力依旧是有限的，同时由于其与规则浮点数不相同的定义方式，会导致计算速率方面的问题，即 非规则浮点数的计算速度慢于规则浮点数（一般而言）
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CE 交叉熵误差 (Cross-entropy Error，CE) ： CE(y^)=−1n∑k=1n[I{y=y′}log(pt)]CE(y^)=−1n∑k=1n[I{y=y′}log(pt)]...FL 焦点误差（Focal Loss，FL），于2017年提出。
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