总在项目中看到 Double 与 BigDecimal 被用错的情况,竟然有人告诉我:“一律使用 BigDecimal,避免后患”,我相信这位兄弟肯定是被精度问题搞蒙了,因此我想同步一下我的使用姿势,仅提供参考。
在Java中,使用double类型时可能会遇到精度丢失的问题。这是由于double类型是一种浮点数类型,在表示某些小数时可能会存在精度损失。这种情况通常是由于浮点数的二进制表示法无法准确地表示某些十进制小数,导致精度丢失。
在Java中,float类型可以和其他类型进行类型转换,包括自动类型转换和强制类型转换。
上面表格中有符号和无符号写反了,[]包含的内容是可选的,默认是无符号类型的,无符号的需要在类型后面跟上unsigned
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。
财务系统在处理资金时要求高度的准确性,因为即便微小的误差也可能引发严重的财务问题。在这些情境下,传统的浮点数因其固有的设计限制难以满足高精度的需求。为了克服这一挑战,通常会采用大数Decimal,这是一种能够提供足够精度的数据类型,特别适用于财务领域的数值存储和计算。
咕泡同学提问:我在看runtime文档的时候做个测试, agg求avg的时候不管是double还是long,数据都不准确,这种在生产环境中如何解决啊?
这是一份手游《野蛮时代》的用户数据,共有训练集和测试集两个数据文件。二者之间数据无交集,合计大小 861 M,总记录数 3,116,941,包含字段 109 个。
在 MySQL 中 只有一种那就是: DECIMAL(M,D), 其中 M被称为 精度 数据的总位数,D被称为 标度 代表数据的小数部分站的位数 定点数 在mysql内部是以字符串的形式进行储存的,它的精度比浮点数更加精确
今天我想跟大家分享的是一篇虽然有点老,但是很经典的文章,这是一个在分布式训练中会用到的一项技术, 实际上叫ringallreduce。 为什么要叫这个吗?因为现在很多框架,比如像pytorch他内部的分布式训练用到的就是这个。 所以知道他的原理的话也方便我们后面给他进行改进和优化。他是一项来自HPC的技术,但实际上现在分布式机器学习上的很多技术都是借鉴自HPC。下面的内容一部分来自论文,另一部分是来自网络。
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. 第一位是正负符号位,0: 正数 1: 负数
BigDecimal是Java中的一个类,用于处理任意精度的十进制数字。与基本数据类型double和float不同,BigDecimal类可以保留任意位数的小数,并支持高精度的数学运算。但是,由于BigDecimal处理的数字非常大,因此在使用时需要注意一些事项,否则可能会引发一些问题。本文将介绍使用BigDecimal时需要注意的点,并提供一些示例代码来说明问题。
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题,一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到;另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
今天来学习的是关于数学方面的第一个扩展。对于数学操作来说,无非就是那些各种各样的数学运算,当然,整个程序软件的开发过程中,数学运算也是最基础最根本的东西之一。不管你是学得什么专业,到最后基本上都会要学习数据结构与算法,而算法其实就是研究的如何利用数学来优化各种排序和查找能力。PHP 在底层已经帮我们准备好了很多的数学计算函数,就让我们一一来学习吧。
如果当前时区发生更改, datetime类型不会发生更改, 与存入的日期保持一致.
float类型,即浮点数,是Python内置的对象类型;decimal类型,即小数类型,则是Python的标准库之一decimal提供的对象类型,也是内置的。了解decimal类型的最佳资料,就是它的官方文档:https://docs.python.org/3/library/decimal.html。
试想在1M大小的文件中搜索一个词,可能需要几秒,在100M的文件中可能需要几十秒,如果在更大的文件中搜索那么就需要更大的系统开销,这样的开销是不现实的。
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?
objects.values() 返回的并不是简单类型的数据,而是 QuerySet。一般直接用来做 Response 没有问题,但是要知道 QuerySet 是不能被 pickle 的,如果使用到 Django Cache 之类功能,直接用 values() 当作返回会死得很惨。
在我们对 MariaDB 日期类型进行字段设置的时候,通常我们可能没有考虑后面的长度问题。
开发最懊悔的事莫过于:自己费尽脑汁、花费了很长时间解决了问题,原来别人在社区或者别的地方早已经给出了更优化的方案。
我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统,用来支撑所有前台产品线的用户资产管理,统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力,在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。
1、问题: 之前有同学问过这样一个问题: echo|awk '{print 3.99 -1.19 -2.80}' 4.44089e-16 类似的问题还有在 java 或者 javascript 中: 23.53 + 5.88 + 17.64 = 47.05 23.53 + 17.64 + 5.88 = 47.050000000000004 为什么结果不是 0 或者不相等呢? 如果你不能立马回答出原因,那说明你对浮点数计算的基本知识还不了解。 刚好最近 segmentfault.co
在内部 HINCRBYFLOAT 和 INCRBYFLOAT 自增实现相同。所以我们分析 INCRBYFLOAT 即可。
数学问题 时间限制:2000/1000 MS(Java / Others)内存限制:32768/32768 K(Java / Others) 总提交:1321接受提交:476
1.精度问题。在我的使用过程中,感觉cvx和fmincon都有精度限制,到10^(-6)左右就不准了。碰到精度问题,我采取做法是同时乘上一个放大因子10^(10)。
使用“COMB(Combine)”类型 COMB数据类型的基本设计思路是这样的:既然UniqueIdentifier数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么我们能不能通过组合的方式,保留UniqueIdentifier的前10个字节,用后6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与UniqueIdentifier组合起来,在保留UniqueIdentifier的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率。也许有人会担心UniqueIdentifier减少到10字节会造成数据出现重复,其实不用担心,后6字节的时间精度可以达到1毫秒,时间4095年,两个COMB类型数据完全相同的可能性是在这1毫秒内生成的两个GUID前10个字节完全相同,这几乎是不可能的!注意这16字节转化为16进制再转化为字符串存储时也是32字节。 首先,MySQL时间戳timestamp是采用int存储,4个字节,最多32位,可以从1970年1月1日00:00:00一直到2037年,精度为一秒,其值作为数字显示。 下面说明:6个字节的时间精度问题,6字节共48位
在上一篇博客 【Python】字符串 ③ ( Python 字符串格式化 | 单个占位符 | 多个占位符 | 不同类型的占位符 ) 中 , 拼接字符串中 , float 浮点类型出现如下情况 , 小数点后有 6 位 ;
最近几年,加工中心在机械制造行业中得到广泛的应用。使得机加工零件的精度和质量上升到了一个新台阶。然而数控加工中心在使用一段时间后,由于长期使用过程中的震动,以及设备部件的磨损,会使数控加工中心处于失准的状态。这就是我们常说的加工中心精度出了问题,那么数控加工中心出现精度问题有哪些前兆呢?
在多人同时操作同层级的多个图形的顺序时,需要保证用户的意图能保留,不会被其他用户的操作覆盖丢弃,且所有用户最终的顺序是一致的。
MySQL中基本索引类型,没有什么限制,允许在定义索引的列中插入重复值和空值,纯粹为了查询数据更快一点。
视频合成是采用FFmpeg实现的,将h264视频和aac视频合成到mp4容器中。音频写入到mp4容器验证过是正常的,但视频写入到mp4容器中,播放出来总是过快。查看了些资料,一般说是pts的问题,也按着官方文档去做,还是不行。
在上一篇文章中,我们又主要介绍了浮点数。今天,我们接着把浮点数的范围和精度问题弄清楚。
what? 为啥输出了57 针对这个问题,逛了鸟哥的博客。(PHP浮点数的一个常见问题的解答) 主要需要理解的就是在计算机中浮点数转成二进制时是无限长的值。
这次在客户端开发中,我们的指导思想是能用GPU做的坚决不用CPU做,除非GPU出现了瓶颈。因此我们大量使用了自定义Shader。
开发App时会遇到各种坑,本文分享我们在iOS/Android系统中定位和地图中遇到的坑,以及携程App的解决方案。
老码农说,做项目时,尤其涉及钱的场景,计算时很容易发生精度问题,你多给了客户,客户自己欢天喜地,但公司亏了,你少給客户,能绕得了你吗?
Excel 1.0早在1985年正式进入市场,距今已经有36年了,虽然在推出时市面上已经有了类似软件Lotus 1-2-3,但Excel仍然凭借着其对竞品在功能上的全面超越,再加之和Windows环境的直接捆绑,直接将Excel推向了电子表格办公软件的王者的地位。
涉及诸如float或者double这两种浮点型数据的处理时,偶尔总会有一些怪怪的现象,不知道大家注意过没,举几个常见的栗子:
无需修改实体和配置,在MySql中使用和SqlServer一致的并发控制。修改RowVersion类型不可取,修改为Timestamp更不可行。Sql Server的RowVersion生成一串唯一的二进制保证Row的版本,无关TimeStamp,更无论TimeStamp的精度问题。使用MySql触发器只能解决uuid的插入的默认值和更新的随机值,由于MySql的自身为了防止无限递归的策略,它的触发器无法在当前表的触发器中更新当前表,所以触发器无法实现更新在SqlServer中由数据库生成的RowVersion字段的值。所以MySql中的RowVersion只能由应用程序赋值。
众所周知,\(n + 1\)个\(x\)坐标不同的点可以确定唯一的最高为\(n\)次的多项式。在算法竞赛中,我们常常会碰到一类题目,题目中直接或间接的给出了\(n+1\)个点,让我们求由这些点构成的多项式在某一位置的取值
通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询,但是,如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤,那么就需要基于相似度的查询,而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。
这些基础类型在 Java 中是直接支持的,可以直接使用,无需导入其他包。每种基础类型都有对应的默认值,如果没有显式赋值,则会被初始化为其默认值。
小编邀请您,先思考: 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异? XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting,2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库,作
所有使用 IEEE 754 标准的编程语言,都存在浮点数运算的精度问题,不论是 C/C++、Java、Ruby,还是 Go、Python,当然 JavaScript/Node.js 也是如此。
本系列为C++学习系列,会介绍C++基础语法,基础算法与数据结构的相关内容。本文为C++拓展内容,包括float精度为6-7的问题,并提供相关案例练习。
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