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
重载函数是函数的一种特殊情况, c++中允许在同一范围中声明几个功能类似的同名函数
Dart语言的数值类型非常简单，只有两个类型：int和double。其中int表示64位整数类型，double表示双精度浮点数。int和double的基本用法如下：
今天出现了一个bug，在数据库中我们将订单表中的order_no从之前的bigint(20)改成varchar(20)后，原有的代码逻辑在进行时查询时，之前是以Long类型传参查询的。
1、uint8与double double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型，一般不使用；常用的是im2double函数，将 uint8图像转为double类型，范围为0-1，如果是255的图像，那么255转为1，0还是0，中间的做相应改变。 MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double。因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型；如果不转换，在对uint8进行加减时会产生 溢出。默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型 （uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 2、uint8和im2uint8 在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint8的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部 分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所 有其他值乘以255。 图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度;很多矩阵数据也都是double的。要想显示其，必须先 转换为图像的标准数据格式。如果转换前的数据符合图像数据标准（比如如果是double则要位于0～1之间） ，那么可以直接使用im2uint8。如果转换前的数据分布不合规律，则使用uint8，将其自动切割至0～255（ 超过255的按255）。最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double) 3、double类型图像的显示 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精度。很多矩阵的很多矩 阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式。如果直接运行imshow(I)，我们会 发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都 是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被 不正常得显示为白色图像了。具体方法有： imshow(I/256); ———-将图像矩阵转化到0-1之间 imshow(I,[]); ———-自动调整数据的范围以便于显示 （注意这里，必须是灰度图，否 则不行） imshow(uint8(I)); imshow(mat2gray(I)); 上面的mat2gray是将最终获得的矩阵转化为灰度图像。常用的为： A = im2uint8(mat2gray(result)) 这样就将result矩阵转化为uint8类型的图像。
隐式转换 优先级 char,short,int,long,float,double 1.运算转换成同一类型进行运算 所有的浮点运算都是double类型 char和short在运算时都转换为int 2.赋值运算 int a = 12.7；赋值两边类型不同时，右边的类型会转换为左边的类型 右边长度大于左边会进行四舍五入 强制转换 (类型说明符) 表达式 类型说明符和表达式都必须加括号
// 插入操作 shoppingList.insert("Maple Syrup", at: 0)
什么鬼，明明查的是204027026112927603，为什么204027026112927605也出来了
最近在做支付相关模块的业务，数据库字段却使用的是double类型，其实也行，只要计算不在sql语句中进行，也是没有问题的。
使用函数重载虽然可以实现，但是有一下几个不好的地方： 1. 重载的函数仅仅是类型不同，代码复用率比较低，只要有新类型出现时，就需要用户自己增加对应的函数 2. 代码的可维护性比较低，一个出错可能所有的重载均出错
从中我们就能看到，一个int类型的数和一个double类型的数相加时，会变成double类型。
matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。例如，彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 )，则保存的数据矩阵为400*300*3，其中每个颜色通道值是处于0~255之间。虽然matlab中读入图像的数据类型是uint8，但图像矩阵运算时的数据类型是double类型。这么做一是为了保证精度，二是如不转换，在对uint8进行加减时会溢出。做矩阵运算时，uint8类型的数组间可以相互运算，结果仍是uint8类型的；uint8类型数组不能和double型数组作运算。
最近输入法有用户反馈一个bug：v模式中数学运算结果不准确，7250.11-7249.68无法得到正确结果0.43
int times = (int)Math.ceil((double)1023/(double)100);
PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上面的计算。PyTorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。系统默认的torch.Tensor是torch.FloatTensor类型。例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor; data.cuda()就将其转换为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型。
不能展示真实数据，见谅~~ 上面是这张用户表的原始数据，侨总用下面的SQL查询自己这行数据，大家先看看有没有问题？
在C语言阶段，要实现一个通用的交换函数我们只能通过定义对应不同参数类型的多个函数来实现，而且各函数的函数名不能相同，比如 Swapi、Swapd、Swapc；到了C++阶段，我们可以通过函数重载来定义多个参数类型不同但函数名相同的函数来实现，但是函数重载有以下几个缺陷：
本节讲一下 java的数据类型，包括基本类型及其相关的类型转换，以及了解一些常用的引用类型如类、数组等，大致内容如下导图。
比如9，它既可以是字节型，也可以是短整型，也可以是整型，长整型，甚至还可以是一个字符。
Swift 5.5 内置于 Xcode 13，虽然版本号只增加了 0.1，看似是一个小版本升级，但却带来了非常多的新内容，其中最大的更新是引入了全新的并发编程方式。
MySQL支持多种数据类型，大致可以分为三类，分别是数值类型、日期和时间类型、字符串（字符)类型。
Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型（四个整数型，两个浮点型），一种字符类型，还有一种布尔型。
标识符可以简单的理解成一个名字。 在Java中，我们需要给代码中的很多元素起名，包括类名、方法名、字段名、变量名等等。我们给对应元素起的名称就被称为标识符，一个正确的标识符需要遵循以下规则：
Java语言提供了8种基本数据类型。分别是 byte、short、int、long、float、double、boolean、char。
MySQL中的浮点数类型和定点数类型用于存储小数值。浮点数类型可以用于存储非常大或非常小的小数，而定点数类型可以用于存储较精确的小数。
在栈中可以直接分配内存的数据是基本数据类型。引用数据类型：数据的引用在栈中，但他的对象在堆中。 基本数据类型，小可转大，大转小会失去精度 第一类:逻辑型boolean 第二类:文本型char 第三类:整数型(byte、short、int、long) 第四类:浮点型(float、double) 整型有byte short int long char，分别用8、16、32、64、16bits表示。有些地方可能不会把char列入整型范畴，但本质上char类型是int的一个子集。 byte short int lo
提示：本文只罗列出JAVA数据类型的一些注意事项，相关的基础知识并不会一一去详细说明。
sqoop导出数据的时候遇到问题，ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed
计算机是通过二进制计算的，如果我们在二进制的视角来看待上面问题，就很容易发现问题了。
1.将较大的浮点型转换为较小的浮点类型，精度降低（如果对精度不理解请看我的C++第一篇），值可能会超出目标类型的取值范围，这种情况下的值是不确定的。
做了一个根据搜索词计算embedding向量的服务，但是算法同学发现新服务打分精度变低了，原来能保存到小数点后16位的，现在打分只有小数点后6位。
简单工具类 写作初衷:由于日常开发经常需要用到很多工具类,经常根据需求自己写也比较麻烦 网上好了一些工具类例如commom.lang3或者hutool或者Jodd这样的开源工具,但是 发现他们之中虽然设计不错,但是如果我想要使用,就必须要引入依赖并且去维护依赖,有些 甚至会有存在版本编译不通过问题,故此想要写作一个每个类都可以作为独立工具类使用 每个使用者只需要复制该类,到任何项目当中都可以使用,所以需要尊从以下两个原则才能 做到.在此诚邀各位大佬参与.可以把各自用过的工具,整合成只依赖JDK
float 是单精度浮点数，内存占4个字节，有效数字8位，表示范围是 -3.40E+38~3.40E+38。
字符串转数字 #include<iostream> #include <sstream> #include <string> using namespace std; int main() { //字符转数字 string str1 = "2018219"; string str2 = "2018.219";//浮点数转换后的有效数为6位 int num1 = 0; double num2 = 0.0; stringstream s; //
1.写出8种数据类型的名称及大小 Byte -- 一个字节 2的1*8次方 Short -- 两个字节 2的2*8次方 Int -- 四个字节 2的4*8次方 Long
如果不需要小数部分，就是用整数来保存数据；如果需要小数部分，就是用浮点数。对于浮点数据列，存入的数值会对该列定义的小数位进行四舍五入。 浮点类型包裹FLOAT和DOUBLE类型，精度要求较高时，使用DOUBLE类型。
C++中模板的作用是支持泛型编程。==泛型编程=是一种编程范式，它只考虑算法或数据结构的抽象，而不考虑具体的数据类型。通过使用模板，可以编写一种通用的算法或数据结构，而不需要为每种数据类型都编写一遍相关代码。模板可以用于函数、类、结构体等地方，以实现通用的算法和数据结构。使用模板可以提高代码的复用性和可读性，减少代码的重复编写。
结论：Zset的最大分数不要超过18014398509481982（17位数字，54位二进制），否则不会得到期望的值。
Java是一种面向对象的编程语言，支持许多基本数据类型。其中之一是double，这是一种表示浮点数的数据类型，通常用于存储需要高精度或小数位数的数值。
前言：在工作中，谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决，但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的？话不多说，我们开始。
#include <Windows.h> #include <math.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #define N 50 //进制转换 char *Ten_MoreThanTen(int, int); //10进制数转换成10以上进制数的函数 int MoreThanTen_Ten(int, char[]); //10以上进制数转换成10进制数的函数 int Ten_LessThanTen(int, int); //10进制数转换成10以
正解 在java里的正确回答应该是boolean类型单独使用是4个byte,在数组里则是1个byte。但是虚拟机为什么不用byte或short代替boolean而是int,这样不是更节省内存空间？因为int对于32位处理器，一次处理的数据是32位，CPU寻址也是32位的查找，具有高效储存的特点（如果有更好的理解，大家共同交流下）
博主原来是搞C的，C里面有sprintf来格式化字符串，后来转到java变傻了，拼接String只会用n个“+”，要么就是用StringBuilder的append方法，但要是遇上把数字格式化的情况（比如左补0等等），就只能傻乎乎的if else判断该补几个0。 后来终于有一天，博主发现原来java也有格式化的函数（jdk1.5就提供了），就是String.format(String format, Object... args)，用法跟C差不多，只是转换符有些区别。这下可算是从苦逼的if else中解脱出来了，下面就记录几个常用的格式转换符： %s : 字符串，如"hello" %c : 字符，如'a' %b : 布尔类型，如true或者false %d : 十进制整型数，如119 %x : 十六进制整型数，如f0 %f : 十进制浮点数，java在这里不像c有%f/%lf/%ld等区分浮点与双精度，java的float类型和double类型都用%f %0nd : n是十进制整数，表示这里占着n位数字，位数如不足n则左补0
Extra中Using temporary表示使用临时表，Using filesort表示需要执行排序操作。
在Java中，对于long和double类型的属性，数值操作分两次完成的原因与它们的内部表示方式有关。
HeapNumber是保存大整形的对象。v8里有smi保存整形，但是他只有31位，超过31位的就需要用HeapNumber。
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。
dup_x1 复制栈顶部一个字长的内容，然后将复制内容及原来弹出的两个字长的内容压入栈
1.栈和局部变量操作 ,将常量压入栈的指令 aconst_null 将null对象引用压入栈 iconst_m1 将int类型常量-1压入栈 iconst_0 将int类型常量0压入栈 iconst_1 将int类型常量1压入栈 iconst_2 将int类型常量2压入栈 iconst_3 将int类型常量3压入栈 iconst_4 将int类型常量4压入栈 iconst_5 将int类型常量5压入栈 lconst_0 将long类型常量0压入栈 lconst_1 将long类型常量1压入栈 fconst_0 将float类型常量0压入栈 fconst_1 将float类型常量1压入栈 dconst_0将double类型常量0压入栈 dconst_1 将double类型常量1压入栈 bipush 将一个8位带符号整数压入栈 sipush将16位带符号整数压入栈 ldc把常量池中的项压入栈 ldc_w 把常量池中的项压入栈（使用宽索引） ldc2_w 把常量池中long类型或者double类型的项压入栈（使用宽索引）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
