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。
前段时间在开发的过程中遇到一个奇怪的 Bug。 在服务端数据正常，前端页面渲染代码正常的情况下，浏览器页面渲染出的内容却不一样。 经过一番定位，最终在 Chrome 浏览器的控制台找到了线索。 在控制台里面查看到的情形是 response 和 preview 的值不一样。
如果想同时得到 商 和 余数 ，可以用 divmod() 这个方法。该方法的返回值是 tuple(x//y, x%y)
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？
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。
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 ;
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。
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。
柏拉图认为，尽管世间万物是不完美的，但存在一种永恒不变的形式，这个形式是完美的，而生命的意义就是让这个世界尽可能的接近这个完美的形式。 怎么理解这句话，和我们今天讲的精度有什么关系。我们先举一个例子，
有些自己遇到的，有一些是通过群友的提问应发的，问题本身的价值可能并不高,但其背后的原因才是我们应该学习的,下面我们来看看。
Python 是一种面向对象、解释型、交互式的高级编程语言。它支持各种数学运算，包括基本算术运算、比较运算、逻辑运算等。本文将介绍Python中常见的数学运算方法。
在 TypeScript 中，Number 类型用于表示数字。它可以包含整数和浮点数，用于进行数值计算和存储数值数据。本文将详细介绍 TypeScript 中的 Number 类型，包括 Number 类型的特性、常见操作和注意事项。
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。
换言之，但凡包裹在英文格式下的 单引号、双引号或三引号 里的内容，不论引号里边是英文、中文、甚至是数字、符号、火星文等，她都叫做字符串。
Python中，数字并不是一个真正的对象类型，而是一组类似类型的分类。Python不仅支持通常的数字类型（整数和浮点数），而且能够通过常量去直接创建数字以及处理数字的表达式，还通过模块和第三方库提供更多的数字类型支持。Python数字类型的完整工具包括：
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。
在内部 HINCRBYFLOAT 和 INCRBYFLOAT 自增实现相同。所以我们分析 INCRBYFLOAT 即可。
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。
老读者都知道了，我在九朝古都洛阳的一家小作坊式的公司工作，身兼数职，谈业务、敲代码的同时带两个新人，其中一个就是大家熟知的小王，经常犯错，被我写到文章里。
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。
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？
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
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：
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
逛知乎的时候发现@DDDD转了一张图，这张图对js魔法的吐槽可谓非常到位。下面，我们就从这张图出发来详细讲讲js。
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）
在 JavaScript 中浮点数运算时经常出现 0.1+0.2=0.30000000000000004 这样的问题，除了这个问题之外还有一个不容忽视的大数危机（大数处理丢失精度问题），也是近期遇到的一些问题，做下梳理同时理解下背后产生的原因和解决方案。
上篇博文 引出了“硬币模型”，从“抛硬币”的角度描述了计算机数据的最本质属性。同时也介绍了为若干硬币赋予现实意义、实现更多数据展示的基本思路。
我有个师弟在面试阿里的暑期实习，被问了一道题：2.0减去1.1等于多少？他直接回答0.9，结果面试官脸都黑了。
使用浮点类型可以表示带小数部分的数字,计算机将这样的值分为两部分存储，一部分表示值，一部分对值进行放大或缩小，比如3.1415926和31.415926 处了小数点位置不一样，其他都一样，可以将值表示为0.31415926 缩放因子为10 31.415926 缩放因子为100 只不过计算机存放缩放因子是二进制 因此是2的次幂 不是10
二进制数表示方式为0b或者0B开头。例如：0b10110010，0B11001001 八进制数表述方式为0o或者0O开头。例如：0o632765，0O223174 十六进制数表述方式为0x或者0X开头。例如：0xff，0X3A，0xAC，0Xb7
使用 IDEA 创建一个 Maven 项目 calculate-date-traps 并导入 Junit 依赖。
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。
比如我们不可以直接把两个浮点型用==和!= 比较的（注：只要是关于大小比较都不可以），因为小数位是不一样的，所以再等号上要比较浮点型解决方法是
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。
“言治骨角者，既切之而复磋之；治玉石者，既琢之而复磨之，治之已精，而益求其精也。”——宋·朱熹
在Python编程中，处理数字数据时选择正确的数据类型是至关重要的。尤其是在涉及到需要高精度计算的金融、会计和科学计算领域，选择合适的类型对于保证结果的准确性尤为关键。本文将对比Python中常用的float类型和Decimal模块，讨论它们在精度、性能和适用性方面的不同，并提供选择它们的实际建议。
本篇内容基于java环境下，介绍OpenCV 4.6.0v 中创建 Mat 对象时传递的 CvType 参数。
上一篇大概地说了浮点数的精度问题和有效范围大小，还是有些东西没有说出来，我觉得还是应该说一说，我们常说的单精度有6 ~ 7位的有效范围，而双精度有15 ~ 16位的有效范围，这里所指的有效范围并不是该数值的大小，这是很多初学者的一个误区，并不是说这个单精度的float只能存储6 ~ 7位怎么大的数，如果是1234578这样的数则无法存储，这是错误的，想要理解这里的有效范围，还需要知道浮点数的存储方法，浮点数使用科学记数法来表示存储的，最大可以达到3.4E38，这是一个很大的数，达到了38位之多，显然不是上面所说的6 ~ 7位，这个有效范围可以认为是38位中的前6 ~ 7位，因为是使用科学记数法表示，而6 ~ 7 位又是根据尾数来得出来的，尾数又规定在1到2之间，也就是说最高位必须是1，而后面的数可以是000000（23个0），或者最大值为2，也就是1.1111111（23个1）需要注意这里的尾数使用二进制表示的，而2 ^23在6 ~ 7位之间，尾数可以保存6 ~ 7 位，然后后面38个0，这才是精度的根源。如果看不懂就去百度IEEE754，还是看不懂也没关系，初学者不需要了解怎么多，我只是普及一下。
在编程中，浮点类型数据主要用于表示小数，例如Java或C++中的float、double类型，Golang中的float32、float64类型。我们在开始学编程的时候也经常被教育，浮点数有精度问题，不适用于比较大小或比较相等性的逻辑。任何数字在计算机中都是用0和1二进制来表示，对于float（占据4字节）和double（占据8字节）类型，又是如何使用一串0和1表示出来呢？
作者： CarterLi 原文：https://segmentfault.com/a/1190000012730162 上篇说了一些 JS 中数组操作的常见误区，这次来总结一下初学者常见的其他易错点。 写立即执行函数时前置 void 立即执行函数（IIFE）在 JS 非常常用，作用就是构造一个函数级的变量作用域。常见的写法如下： 这样写可能会被 JS 理解成为一个函数调用 从今天改变习惯，这样写： 有些人喜欢以 打头，个人习惯问题。 在 standardjs 规范日益流行的今天，忽略行尾分号成为了主流（但
原文地址：http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算
1/5，使用小数表示为0.2，但是1/3，使用小数表示就是一个无限循环小数：0.3333333， 也就是说，分数的 1/3+1/3=2/3，但如果使用小数：0.3333+0.3333=0.6666， 结果只会无限接近2/3，而不会等于2/3
在处理数字问题上，用到格式化的地方非常多，比如小数精度问题、数字补全操作、百分数表示等。
本文代码主要演示tensorflow的基本用法。 import tensorflow as tf # 创建变量，保存计算结果 start = tf.Variable(1, dtype=tf.int64) # 初始化变量的op init_op = tf.global_variables_initializer() # 启用默认图 with tf.Session() as sess: # 初始化变量 sess.run(init_op) # 执行计算 for i in range(2, 31):
一、前言 我们在进行php开发的时候经常会遇到浮点型的问题，特别是涉及金额的部分，常常需要进行加减运算。当小数点的位数比较多的时候，往往容易犯一些很低级的错误。这里记录一下php的精度计算和封装的小demo。
今天看到 5 个比较有趣的题目，来看看你能否全部答对，也丰富一下你的 Python 知识。
导读 上一期学习了Python的基本运算和表达式的一部分，相信大家都已经熟悉啦，我们这一期就来学习Python的基本运算和表达式剩下的部分吧！ Python的基本运算和表达式 输入输出 输入指的是从输
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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