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C# 两个float 相乘 丢失精度
2024-10-28
c# float类型和double类型相乘出现精度丢失
c# float类型和double类型相乘出现精度丢失 double db = 4.0; double db2 = 1.3; float f = 1.3F; float f2 = 4.0F; Decimal de = Convert.ToDecimal(f); MessageBox.Show("double * float " + (db * f).ToString() + "\r\n double * double " + (db * db2).ToString(
php的json_encode()之后float类型丢失精度
在后台php中,金额保留两位小数.但是前端显示精度丢失,出现了14位小数的奇怪现象.本来以为是前端js解析之后出现的问题.检查之后发现json_encode()之后就出现了. 原始的值: array(4) { ["data"]=> array(2) { ["saled"]=> object(Illuminate\Database\Eloquent\Collection)#1235 (1) { ["items":protected]=&
【转】JAVA程序中Float和Double精度丢失问题
原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_827d041701017ctm.html 问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用.为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果
Java double和 float丢失精度问题
详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt357 由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题.问题大概情况可以通过如下代码理解: public class FloatDoubleTest { public static void main(String[] args) { float f = 20014999; double d = f; double d2 = 20014999; Syst
float,double等精度丢失问题 float,double内存表示
问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用. 为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果. 导致此行为的原因是下面之一: 十进制数的二进制表示形式可能不精确. 使用的数字之间类型不匹配(例如,混合使用浮
Java数值避免浮点型计算丢失精度问题
问题描述及方案 假设我们在做电商项目,在进行计算时这个丢失精度在产品价格计算就会出现问题,很有可能造成我们手里有9.99元然后后面会有一堆9,但是呢这些钱无法购买一个10元的商品. 在某些编程语言中有专门处理货币的类型,但是Java没有,不过没关系我们可以通过BigDecimal来解决这个问题. 下面我们来看几个例子. testOne 这个呢就是Java本身对于浮点计算的时候会丢失精度,一定要注意,一定要注意,它所引起的事情呢基本没有小事,如果在线上订购量大的话,会引起大的故障, 可能会导致下不
Long类型转json时前端js丢失精度解决方案
一.问题背景 Java后端开发过程中,尤其是id字段,因数值太大,通过json形式传输到前端后,在js解析时,会丢失精度. 如果对精度丢失没有什么概念,可以看一个知乎的帖子,来感受一下:https://www.zhihu.com/question/34564427?sort=created 二.解决思路 将id字段序列化为json时,转换为字符串类型,前端传输到后端,反序列化时,再重新转换为Long. 三.具体实现 在dto所在项目中,新建一个helper包(名字自定义,也可以放现有包里).PS
在python中如何比较两个float类型的数据是否相等
奇怪的现象 前几天跟同事聊起来,在计算机内部float比较是很坑爹的事情.比方说,0.1+0.2得到的结果竟然不是0.3? >>> 0.1+0.2 0.30000000000000004 为什么会出现如此傻的结果呢? 这篇文章做了详细的解释,简单的来说就是计算机里面的数字是由二进制保存的,在计算机内部有些数字不能准确的保存,于是就保存一个最靠近的数字. 在十进制中也会存在这样的问题,数字不能准确地表示像1/3这样的数字,所以你必须舍入到0.33之类的东西 - 你不要指望0.33 + 0.
Java-杂项:Float 加减精度问题
ylbtech-Java-杂项:Float 加减精度问题 1.返回顶部 1. java float 加减精度问题在取这个字段的时候转换成BigDecimal就可以了同时,BigDecimal是可以设置精度的.float m = 12.22F;float c = 1.22F;BigDecimal b1 = new BigDecimal(Float.toString(m));BigDecimal b2 = new BigDecimal(Float.toString(c));System.out.pr
雪花算法ID在前端丢失精度解决方案
首先说一下背景,目前笔者的工作是物联网方面的,设备有对应的智慧运营平台,平台开发中建表的主键用的是Mybatis plus默认的雪花算法来生成的,也就是分布式系统比较常用的雪花ID,技术栈就是常用的Spring boot+Spring could Alibaba,json工具用的是FastJson. 在开发的过程中遇到了一个问题:前端接收到的数据在回传给后端的时候ID总是不对,仔细排查发现,前端接收到的数据的ID末尾两到三位数字都变成了0.雪花ID的长度是19位数字,系统在bean中的ID用的是
JS007. 深入探讨带浮点数运算丢失精度问题(二进制的浮点数存储方式)
复现与概述 当JS在进行浮点数运算时可能产生丢失精度的情况: 从肉眼可见的程度上观察,发生精度丢失的浮点数是没有规律的,但该浮点数丢失精度的问题会100%复现.经查阅,这个问题要追溯至浮点数的二进制存储方式,然而就高数而言,无限接近1的0.999999-和1是等价的,1 / ∞ ≈ 0 同理,在二进制中也同样存在这一情况. 找到原因 现在寻找浮点数的精度丢失问题跟二进制存储到底存在什么联系. JavaScript引擎 - v8核心代码中,对于小数存储位双精度浮点,即64位保存的,但是这64位又分
TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值—Jason niu
#TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值 import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) #TF一般只能处理float32的数据类型 input2 = tf.placeholder(tf.float32) #ouput = tf.mul(input1, input2) ouput = tf.multiply(input1, input2) #定义两个变量相乘 w
实现两个矩阵相乘的C语言程序
程序功能:实现两个矩阵相乘的C语言程序,并将其输出 代码如下: #include "stdafx.h" #include "windows.h" void Multi(int * left, int * right, int * result, int f1, int f2, int s1, int s2); int main() { int i, j; ][] = { {,,}, {,,}, {,,}, {,,}}; ][] = { { ,, }, { ,, },
javascript:解决两个小数相乘出现无限小数
两个小数相乘,会出现无限小数:先把小数乘以10或100或1000(小数点后有多少位就乘以多少),再相乘,最后再除以10或100或1000
js 计算丢失精度问题
计算时用parseFloat,计算完后转换成Number对象 var ytje = parseFloat("0.03"); var handlecharge = parseFloat("0.01"); ytje = ytje-handlecharge; ytje = new Number(ytje).toFixed(2); console.log(ytje); 如果不转换成Number对象,则会存在丢失精度问题,如下图片:
C++两个矩阵相乘
/*编程求两个矩阵相乘的结果.输入第一行是整数m,n,表示第一个矩阵式m行n列的:然后是一个m * n的矩阵.再下一行的输入时整数p,q,表示下一个矩阵p行,q列的(n=p);然后就是一个p行q列的矩阵.要求输出两个矩阵相乘的结果矩阵(1<m.n.p.q<=8).P82页2014年10月3日21:32:23*/#include <iostream>using namespace std;const int size = 10;void init(int *, int *, int
mysql 字符串转数据丢失精度,mysql转换丢失精度,mysql CAST 丢失精度
mysql 字符串转数据丢失精度,mysql转换丢失精度,mysql CAST 丢失精度 =============================== ©Copyright 蕃薯耀 2017年9月12日 http://www.cnblogs.com/fanshuyao/ 一.问题描述: 当数据库保存数字的类型为字符串时,但是如果需要比较大小或者排序,mysql是根据字符串的方式比较的,不是转换成数字再比较,所以在mysql进行类似操作时,需要对该字段的数据进行类型转换. 二.解决方案 使用CA
关于java的Long 类型到js丢失精度的问题
写代码碰到一个bug, 现象是 后台Java返回的18位的Long类型的数据,到前台丢失了精度. 查了一下,原因是 java的Long类型是18位, 而 js的Long类型(虽然没有明确定义的Long类型)是16位, 所以会造成丢失精度, 解决办法: 将后台的Long转换为字符串传回前台.
js加减乘除丢失精度
js加减乘除(学了那么久现在才注意到汗==!) /** ** 除法函数,用来得到精确的除法结果 ** 说明:javascript的除法结果会有误差,在两个浮点数相除的时候会比较明显.这个函数返回较为精确的除法结果. ** 调用:accDiv(arg1,arg2) ** 返回值:arg1除以arg2的精确结果 **/ function accDiv(arg1, arg2) { var t1 = 0, t2 = 0, r1, r2; try { t1 = arg1.toString().split(
前端Long类型丢失精度问题
有时候后端向前端传输Long类型,数字过长会出现丢失精度的问题 比如后端传来的是这样一个长数字串 那么前端的弹窗显示的是  可以将这个长数字串转为字符串类型的数据,可以防止精度丢失的情况 配置一个对象转换器 点击查看代码 import com.fasterxml.jackson.databind.Deseriali
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