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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。...Big.jsBig.js是另一个用于高精度计算的JavaScript库。它也使用字符串来表示数字，并提供了大整数和大浮点数的支持。...Big.js支持基本运算符、比较操作、取模运算等，并具有可配置的舍入模式和格式化选项。这些库都可以帮助开发人员在需要进行精确计算或处理大数字时避免浮点数精度问题。
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...: "+float_caculator.add(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444+23.45674231)); alert("高精度减法计算结果:..."+float_caculator.minus(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444-23.45674231)); alert("高精度乘法计算结果...: "+float_caculator.mul(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444*23.45674231)); alert("高精度除法计算结果:..."+float_caculator.div(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444/23.45674231)); 测试结果如下: 加法 ?
如果用php的+-*/计算浮点数的时候，可能会遇到一些计算结果错误的问题，比如echo intval( 0.58*100 );会打印57，而不是58，这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug...我相信有很多的同学有过这样的疑问, 因为光问我类似问题的人就很多, 更不用说bugs.php.net上经常有人问… 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,...PHP手册对于浮点数有以下警告信息: Warning 浮点数精度 显然简单的十进制分数如同 0.1 或 0.7 不能在不丢失一点点精度的情况下转换为内部二进制的格式。...所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度，应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数 <?...这些函数在涉及到有关金钱计算时比较有用，比如电商的价格计算。
由于接触JS不久，关于JS的浮点数的计算更是之前没有用过，这次写JS项目发现的这个问题：0.1+0.2=0.3000000000004，为什么会出现这么奇怪的问题呢 ？...在网上找了一些资料，JS作为解释性语言，直接计算会有浮点数精度丢失问题。 门弱类型语言的JavaScript ，从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型。 解决方案： 一....有种最简单的解决方案，就是给出明确的精度要求，在返回值的过程中，计算机会自动四舍五入，比如： var numA = 0.1; var numB = 0.2; alert( parseFloat((numA...在浮点数计算的时候，很多时候产生的都是这种极限数据，如果要精确进行整数转换，要放大的倍数过大。...10 的 n 次幂，换算成计算机能够精确识别的整数，然后再除以 10 的 n 次幂，大部分编程语言都是这样处理精度差异的，我们就借用过来处理一下 JS 中的浮点数精度误差。
浮点数计算在软考中的考查形式一般为选择题，要求选择正确的或者错误的是什么，所以需要学习浮点数的基本运算流程。...另外在本科《计算机组成原理》中还学过 IEEE754单精度 浮点数运算，所以一块复习。...---- 二、尾数计算 在进行 A + B 的计算中，因为 B 的阶乘（8）要小于 A 的阶乘（9），所以临时将 B 的数值改为 0.1056 x 10^9。...最后再套上阶乘，结果就是 1.179 x 10 ^9，计算完毕。 ---- 三、IEEE754 单精度浮点数运算 IEEE754 单精度浮点数运算可以解决浮点数进制转换的问题，具体流程如下图所示。...---- 四、总结 本文对浮点数计算流程和 IEEE754 进行了复习，主要是要了解浮点数对接和尾数相加的流程。
在小程序框架中对于浮点数计算存在误差情况。 ?...num2: 10.2, } this.setData({ num3: this.data.num1 + this.data.num2 }) {{num3}} 计算结果...以下为错误写法： {{(num1+num2).toFixed(2)}} 小程序是不支持在视图层写任何js的，包括过滤器filters等，推荐在渲染之前，将数据格式化，或者用wxs
2.为何其他编程语言，比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑？ 4.最后采用哪些方案规避这个问题的？ 5.为何采用改方案？...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...计算机中的数字都是以二进制存储的，二进制浮点数表示法并不能精确的表示类似0.1这样 的简单的数字 如果要计算 0.1 + 0.2 的结果，计算机会先把 0.1 和 0.2 分别转化成二进制，然后相加，...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 !...:小数计算不准确+浮点数精度丢失根源 如有不妥之处，请到本人源站留言。
在知乎上上看到如下问题： 浮点数精度问题的前世今生？ 1.该问题出现的原因 ？ 2.为何其他编程语言，比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑？...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...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...计算机中的数字都是以二进制存储的，二进制浮点数表示法并不能精确的表示类似0.1这样 的简单的数字 如果要计算 0.1 + 0.2 的结果，计算机会先把 0.1 和 0.2 分别转化成二进制，然后相加，...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 !
float和double数据类型对金融计算（甚至是军事用途）都是有害的，永远不要用它们来进行货币计算。如果精度是您的需求之一，那么使用BigDecimal。...这意味着，如果以十进制格式编写的数字看起来很短且精确，那么在转换为二进制浮点数时可能需要近似处理。...例如，十进制数0.1不能用任何有限精度的二进制浮点数表示;精确的二进制表示将有一个“1100”序列无休止地继续: e = −4; s = 1100110011001100110011001100110011...实际上，使用BigDecimal可以计算出小数点后20亿的位置，唯一的限制是可用的物理内存。 这就是为什么在财务计算中我们总是喜欢使用BigDecimal或BigInteger。...特别指出 基本类型:如果不需要十进制精度，int和long对于货币计算也很有用。
blogtest.stackoverflow.club/article/represent_float_number/ 像 1011.0011 这样带小数点的表现形式，完全是纸面上的二进制数表现形式，在计算机内部是无法使用的...那么，实际上计算机是以什么样的表现形式来处理小数的呢？我们一起来看一下。 很多编程语言中都提供了两种表示小数的数据类型，分别是双精度浮点数和单精度浮点数。...浮点数是指用符号、尾数、基数和指数这四部分来表示的小数。因为计算机内部使用的是二进制数，所以基数自然就是 2。因此，实际的数据中往往不考虑基数，只用符号、尾数、指数这三部分即可表示浮点数。...双精度浮点数和单精度浮点数在表示同一个数值时使用的位数不同。此外，双精度浮点数能够表示的数值范围要大于单精度浮点数。...该协会制定了计算机领域的各种规定。读作“eye-triple-e，I-3E”。 符号部分是指使用一个数据位来表示数值的符号。该数据位是 1 时表示负，为 0 时则表示“正或者 0”。
官方文档：http://mikemcl.github.io/big.js/ 使用方法： x = new Big(0.1); y = x.plus(0.2); // '0.3' var a=Big(0.7
什么是浮点数计算不精确问题? 在 Java 中，浮点数计算不精确问题指的是使用浮点数进行运算时，由于浮点数的内部表示方式和十进制数的表示方式存在差异，导致计算结果可能出现误差。...这种误差主要是由于浮点数的二进制表示无法准确地表示某些十进制小数。 2. 为什么需要解决浮点数计算不精确问题? 浮点数计算不精确问题会影响到程序的计算结果的准确性。...特别是在涉及到金融、科学计算等领域，对计算结果的精度要求较高的情况下，浮点数计算不精确问题就显得尤为重要。 3. Java 如何解决浮点数计算不精确问题?...它可以避免浮点数计算不精确问题，但相应地也增加了计算的复杂性。...解决浮点数计算不精确问题的优点 使用 BigDecimal 类可以避免浮点数计算不精确问题，保证计算结果的准确性。
想试看《大话计算机》一书任何内容， 第一步：阅读本书详细简介和目录《大话计算机》助推国产半导体浴火重生！ 第二步：手懒，理解。只要在在上述链接贴、或者本帖、或者本公众号任何一贴，留言即可。...《大话计算机》一书的第5章讲述的汇编语言、高级语言、浮点数、多媒体计算机相关概述、程序社会（函数、调用、栈、静态动态链接、库、装载）、多线程初探（引出第6章多核心体系结构）。 ?...本次继续贴浮点数相关知识的下半部分。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
("num 的值为：%d\n",num); printf("*pFloat 的值为：%f\n",*pFloat); return 0; } 运行结果： 产生上述结果的原因：浮点数在计算机中的表示与整数在计算机中的表示存在差异...---- 分析： 整数在计算机中的表示： int num = 9; 上面这条语句声明并定义了一个整型 int 变量 num 为 9；在普通的 32 位计算机中，用四个字节表示 int，其二进制表示为...： 00000000 00000000 00000000 00001001 浮点数在计算机中的表示： 根据国际标准 IEEE 754，任意一个二进制浮点数 V 可以表示为下面这种形式：...IEEE 754 规定，在计算机内包存 M 时，默认这个数的第一位为 1，因此可以被舍去，这样子就可以节省一位有效数字位，使得 32（64）位浮点数可以保存 24（53）位的有效数字。...综上：浮点数 9.0 在计算机内的表示为：0 10000010 00100000000000000000000，将其转化为十进制就是：1091567616
前言 本文主要是介绍了，给定一个卷积神经网络的配置之后，如何大概估算它的浮点数运算量。...相关代码：CalFlops，基于MXNet框架的 Scala 接口实现的一个计算MXNet网络模型运算量 的demo。...那么对于给定一个卷积神经 网络的模型定义，该如何估算其浮点数运算量，对于卷积神经网络来说，卷积层的运算量是占网络 总运算量的大头，而对于一些像素级别任务，反卷积层也要算上，而全连接的权值大小是占网络 权值的大头...网络各层运算量计算方法 卷积层运算量 对于卷积层来说，计算运算量的话其实很简单，因为卷积层的操作其实可以改写为矩阵乘法， 这个思想很经典了，把输入的feature map通过im2col操作生成一个矩阵...所以计算反卷积的运算量，除了权值大小，输出大小（计算偏置），还需要知道输入的大小。
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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。... = '张三' - 100;//当某个表达式无法计算（计算错误时），会得到NaN console.log ( num ); //NaN console.log ( typeof ...（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)....0010100011110101110000101000111101011100001010001111 0.57的二进制表示基本上(52位)是: 0010001111010111000010100011110101110000101000111101 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, 我们不考虑那么细, 有兴趣的可以看...可见, 这个问题的关键点就是: “你看似有穷的小数, 在计算机的二进制表示里却是无穷的” 另外举例辅助理解： 十进制数字 8，用二进制表示为 1000 可以理解为 1*2^3+0*2^2+0*2^1+0...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
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