在 Java 中，浮点运算指的是对浮点数进行加减乘除等基本运算操作。Java 提供了两种浮点类型：float 和 double。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
我们在浏览器上执行会发现 0.1 + 0.2 是等于 0.30000000000000004
使用 select count() from t。计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了，MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗。那么今天，我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的，以及 MySQL 为什么会这么实现。然后，我会再和你说说，如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求，业务设计上可以怎么做。
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？
此时可以通过导入decimal模块来解决这个问题。首先来介绍一下decimal模块：
在计算机中，不同的数据所需占用的存储空间不同，为了充分利用存储空间，于是定义了不同的数据类型。而且，不同的数据类型，寓意也不同。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第六篇，总结了MySQL的InnoDB引擎相关的实践使用问题。
如果你已有一组或两组可靠的统计，并准备分享给你的听众。写出来？画张图？用表格？为了确保你的听众理解信息，统计的呈现必须要可信和精确。
译者丨Matrix链接丨https://modus.medium.com/https-medium-com-lucy-todd-how-to-master-data-visualization-7b82217a665a 如果你已有一组或两组可靠的统计，并准备分享给你的听众。写出来？画张图？用表格？为了确保你的听众理解信息，统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择，既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，甚至兼而有之。更有甚之， 不精确的数据可视化会造成你和你
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。
修改mysql配置文件/etc/my.cnf 或 my.ini，在[mysqld]下添加
在上一期《数据库对象信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中，我们详细介绍了mysql系统库中的元数据记录表，本期我们将为大家带来系列第四篇《统计信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》，下面请跟随我们一起开始 mysql 系统库的系统学习之旅吧。
违反直觉的事实 计算机之所以叫"计算"机就是因为发明它主要是用来计算的，"计算"当然是它的特长，在大家的印象中，计算一定是非常准确的。但实际上，即使在一些非常基本的小数运算中，计算的结果也是不精确的。 比如： float f = 0.1f*0.1f; System.out.println(f); 这个结果看上去，不言而喻，应该是0.01，但实际上，屏幕输出却是0.010000001，后面多了个1。 看上去这么简单的运算，计算机怎么会出错了呢？ 简要答案 实际上，不是运算本身会出错，而是计算机根本就不能
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。
上一章节内容主要介绍了一些MySQL中对表和库的增删改查操作，对于上一章中对与表中字段的一些定义进行说明，本章主要介绍关于数据库类型的一些定义。
读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图 1 中的结构是客户端（client）主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。也就是说，由客户端来选择后端数据库进行查询。
Postgresql提供四类浮点型，其中两类完全相同decimal、numeric；按功能看可以分成两类：
题目：Federated Optimization for Heterogeneous Networks
如果你在Google或者百度上搜索，你会发现大量的来自CSDN或者简书上面的文章讲到这一点，但是他们的说法无外乎下面几种：
如果你在Google或者百度上搜索，你会发现大量的来自CSDN、百家号、头条号或者简书上面的文章讲到这一点，但是他们的说法无外乎下面几种：
大家好，我是你们的跃哥。首先问大家一个问题，平时加减乘除用的大部分是不是int类型，如果遇到金额计算，你们用什么呢？想必做过电商的小伙伴们能马上回答，说用BigDecimal，那么，你用了这个就一定精确了吗？哈哈，这篇文章就带来这个知识。
PostgreSQL（通常缩写为Postgres）是一种强大的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），它具有许多先进的功能和广泛的应用领域。PostgreSQL 是一个功能强大、高度可定制且可扩展的关系型数据库管理系统，适用于各种不同规模和类型的应用程序和项目。它的开源性质和活跃的社区支持使其成为许多开发人员和组织的首选数据库解决方案之一。
字符类型 char(n), varchar(n) 和text。 char和varchar超出长度的字符都是空白，这种情况下该字串将被截断为最大长度。 如果没有长度声明，char等于char(1)，而varchar则可以接受任何长度的字串。 数字类型 由2、4或8字节的整数以及4或8字节的浮点数和可选精度小数组成。 名字存储尺寸描述范围smallint2字节小范围整数-32768 to +32767integer4字节整数的典型选择-2147483648 to +2147483647bigint8字节大
可以看到在Java中进行浮点数运算的时候，会出现丢失精度的问题。那么我们如果在进行商品价格计算的时候，就会出现问题。很有可能造成我们手中有0.06元，却无法购买一个0.05元和一个0.01元的商品。因为如上所示，他们两个的总和为0.060000000000000005。这无疑是一个很严重的问题，尤其是当电商网站的并发量上去的时候，出现的问题将是巨大的。可能会导致无法下单，或者对账出现问题。所以接下来我们就可以使用Java中的BigDecimal类来解决这类问题。
花下猫语：如何精确地计算浮点数？这是计算机科学的大难题。那 Python 是如何处理浮点数的四舍五入问题的呢？今天分享的文章，对此展开了深入的剖析。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Java中的BigDecimal类和int和Integer总结「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
一、医学影像分割有助于临床工作 图像分割在影像学诊断中大有用处。自动分割能帮助医生确认病变肿瘤的大小，定量评价治疗前后的效果。除此之外，脏器和病灶的识别和甄别也是一项影像科医生的日常工作。CT和磁共振的数据都是三维数据，这意味着对器官和病灶的分割就需要逐层进行。如果都是手工分割的话，会给医生带来繁重的工作量。实际上，已经有很多学者提出了许多医学影像的分割方法，但由于医学影像复杂，分割目标多变，仍有很多自动分割问题等待解决。 近年来深度学习在计算机视觉的各个细分邻域都取得了出色的成绩，那么，深度学习如何帮助医
一、理解JavaScript的浮点数 由IEEE754标准制定，JavaScript中所有的数字都是双精度浮点数，即64位编码数字。 JavaScript大多数的算术运算符可以进行整数、浮点数或者两者
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？】
此前写过PowerBI地图解决方案，但仍然比较复杂，随着PowerBI最近的更新，我们来研究下最佳的使用实践。我们先来看下效果：
不管是 Python 编程还是其他语言的编程，都离不开运算。本章将讲解这些数据类型相关的运算，主要包括算术运算、关系运算和逻辑运算。
在很多编程语言中，我们都会发现一个奇怪的现象，就是计算 0.1 + 0.2，它得到的结果并不是 0.3，比如 C、C++、JavaScript 、Python、Java、Ruby 等，都会有这个问题。
与大部分现代编程语言（包括几乎所有的脚本语言）一样，JavaScript中的数字类型是基于 IEEE 754 标准来实现的，该标准通常也被称为“浮点数”。JavaScript使用的是“双精度”格式（即64位二进制）。
我们知道在MySQL中有3种类型可以表示实数，分别是float,double和decimal。关于如何合理得使用这三种类型，网上的答案也层出不穷。但是究竟该选择哪一种类型，好像并没有统一的答案，接下来，将通过一个例子来说明什么情况下选择float，什么情况下选择double，什么情况下选择decimal。相信对这个例子的剖析之后，你就会明白什么时候用什么样的类型
作者：link 导语 写下这篇文章的缘由是因为在项目过程中，碰到了一个使用JavaScript处理 UINT64 类型数字的坑。 与大部分现代编程语言（包括几乎所有的脚本语言）一样，JavaScr
公司最近在做交易系统，交易系统肯定是要和钱打交道的，和钱有关，自然而然很容易想到用float存储，但是使用float存储金额做的计算是近似计算。
正确的字符串格式规则。 常用来判断用户输入的内容是否符合格式的要求，注意是严格区分大小写的。
目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难以阅读。在这篇论文中，作者设计了一个从隐私政策中提取影响其模糊性的特征的系统，对隐私政策模糊性水平进行分类，在OPP-115隐私政策语料库中大多数都是模糊的。并且作者在这篇论文中证明了，当隐私政策文本模糊不清时，基于NLP的提取方法难以得到准确的结果。
我们先思考一个常见的业务问题：如果你负责开发维护一个大型的网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据，然后让你来开发这个统计模块，你会如何实现？
mysql方案, 随着nosql的流行，大数据的持续热点，但是mysql仍然不可替代，对于大多数的中小项目，低于千万级的数据量，采用mysql分表+cache，是完全可以胜任的，而且稳定性是其他方案无可比拟的：
设计mysql表结构的时候，有很多数据类型供我们选择，下面来介绍下mysql8中常用的数据类型。
介绍目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难
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本文介绍了关系型数据库的基本概念，包括第一范式、第二范式、第三范式以及函数依赖和传递函数依赖。通过这些概念，可以帮助我们在数据库设计中减少冗余，提高数据的一致性和完整性。在实际工作中，我们需要根据业务场景选择合适的设计，运用之妙，存乎一心。
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里，会先介绍 count() 实现的原理及原因，然后是 count 不同用法的性能分析，最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
来源 | https://juejin.im/post/5c08db5ff265da611e4d7417
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