一、前言 前几天在Python白银交流群【꯭】问了一道Python选择器的问题，如下图所示。...二、实现过程 这个问题其实在爬虫中还是很常见的，尤其是遇到那种表格的时候，往往第一个表头是需要跳过的，这时候，我们就需要使用xpath高级语法了。...这里给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，思路是先筛选再匹配，代码如下所示： li.xpath('/li[position() > 1 and position() < 5]'...) 上面这个代码的意思是跳过第一个li标签，然后取到第五个li标签为止。...当然了，方法还是有挺多的，两种思路都可行。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用xpath提取目标信息的问题，文中针对该问题给出了具体的解析，帮助粉丝顺利解决了问题。
比如我要获取倒数第二个li元素，下面就是此功能的演示。 代码如下: <!...").eq(-2).text(); $("#show").text(text); }); li>只有努力奋斗才会有美好的未来...li> li>没有人一开始就是高手，必须要好好学习。li> li>分享互助是进步的最大源动力。...li> li>每一天都是新的要好好真心li> 上面的代码实现了我们的要求，实现的原理也非常的简单。...大家eq()的参数为0的时候就是获取第一个元素，为1的时候就是第二个元素，以此类推。 所以当参数为-1的时候理所当然就是倒数第一个，那么-2就是倒数第二个，以此类推。
1 前言 我们在学习 C 语言时，通常认为浮点数和小数是等价的，并没有严格区分它们的概念，这也并没有影响到我们的学习，原因就是浮点数和小数是绑定在一起的，只有小数才使用浮点格式来存储。...2 什么是浮点数？ 浮点型简单讲就是实数的意思。浮点数在计算机中用以近似表示任意某个实数。...3 浮点数在内存中的存储 首先明确一点，无论是整型、浮点型还是字符等等数据类型在计算机底层都是以二进制的方式存储的。 浮点数在内存中的存储和整数不同，因为整数都可以转换为一一对应的二进制数据。...浮点数转换到内存中存储的步骤分为如下三步： 将浮点数转换成二进制 用科学计数法表示二进制浮点数 计算指数偏移后的值 对于第3点：计算指数时需要加上偏移量（后面有介绍为什么使用偏移量），而偏移量的值与浮点数的类型有关...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。
来源：公众号(c语言与cpp编程) 1 前言 我们在学习 C 语言时，通常认为浮点数和小数是等价的，并没有严格区分它们的概念，这也并没有影响到我们的学习，原因就是浮点数和小数是绑定在一起的，只有小数才使用浮点格式来存储...2 什么是浮点数？ 浮点型简单讲就是实数的意思。浮点数在计算机中用以近似表示任意某个实数。...3 浮点数在内存中的存储 首先明确一点，无论是整型、浮点型还是字符等等数据类型在计算机底层都是以二进制的方式存储的。 浮点数在内存中的存储和整数不同，因为整数都可以转换为一一对应的二进制数据。...浮点数转换到内存中存储的步骤分为如下三步： 将浮点数转换成二进制 用科学计数法表示二进制浮点数 计算指数偏移后的值 对于第3点：计算指数时需要加上偏移量（后面有介绍为什么使用偏移量），而偏移量的值与浮点数的类型有关...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。
这其实是float累加过程中精度丢失导致的，要理解这点我们首先要理解什么是浮点数。首先我们了解数在计算机中是如何表示的，因为计算机只能理解0和1两个数，所以一切信息都是用二进制表示的。...小数的特点是小数点前后的位数是不固定的，这个小数点是浮动的，这就是浮点数这个名词的由来。...为了表示浮点数，我们可以把一个数拆分成两个部分，数值部分和指数部分，比如11.16可以表示为1116乘以$10^{-2}$ ，0.1表示为1乘以$10^{-1}$。...注意，23位之前有个1被省略掉了，所以他的有效位其实是24位，float所能表示的有效数值只有$2^{24}$，大概8位数，因此它不能标识超过8位的有效数字，否则会丢失精度，这就是浮点数美丽的表象。...这就得先理解浮点数的加法是怎么做的。当两个float数相加时，计算机首先会对齐两个数的指数位，向指数位比较大的一个靠拢，这时候比较小的float数的有效数位就要右移。
要查找两个函数在浮点数精度下的交点，通常可以采取数值方法来逼近解。1、问题背景在一个项目中，我们需要计算两个函数 f(x) 和 g(x) 在 x 的值从 0 到 1000 之间的交点。...因此，直接比较 f(x) 和 g(x) 的值是不行的。我们需要找到一种方法来近似 x 的值，以便在一定误差范围内找到交点。2、解决方案 2.1 使用容差一种简单的解决方法是使用容差。...我们可以将 x 的值四舍五入到最接近的整数，然后将这个整数作为交点的近似值。这种方法比较简单，但它也存在一个缺点：四舍五入可能会导致我们找到错误的交点。...2.3 使用十进制模块Python 提供了一个十进制模块，可以用来处理浮点数。十进制模块中的 Decimal 类可以表示任意精度的浮点数，并且支持各种算术运算和比较运算。...对于要求速度优先的场景，我们使用了容差或四舍五入的方法；对于要求准确度优先的场景，我们使用了十进制模块或数值根求解算法的方法。
在计算机中一个任意二进制数N可以写成： N=2^e.M 其中M称为浮点数的尾数，是一个纯小数。e是比例因子的指数，称为浮点数的指数，是一个整数。比例因子的基数2对二进记数制的机器是一个常数。...在机器中表示一个浮点数时，一是要给出尾数，用定点小数形式表示。尾数部分给出有效数字的位数，因而决定了浮点数的表示精度。...二是要给出指数，用整数形式表示，常称为阶码，阶码指明小数点在数据中的位置，因而决定了浮点数的表示范围。浮点数也要有符号位。...按IEEE754标准，32位浮点数和64位浮点数的标准格式为 不论是32位浮点数还是64位浮点数由于基数2是固定常数，对每一个浮点数都一样，所以不必用显示方式来表示它。...问题： 若浮点数x的754标准存储格式为（41360000）16，求其浮点数的十进制数值。
而一句话来概括JavaScript中的Number类型就是，这是由IEEE754格式来表示整数和浮点数值(双精度数值)。...双精度浮点数值能准确的表示高达53位精度的整数，从-253到253这个区间的所有整数都是有效的双精度浮点数，因此，尽管JavaScript中缺少明显的整数类型，但是依然可以进行整数运算。...同样的，如果浮点数值本身表示的就是一个小数（1.0），那么该数值也会被转换为整数。 关于浮点数最后的警示是，我们应该时刻对它们保持警惕，浮点数看似跟其他语言的浮点数并无两样，但是它们是出了名的不精确。...尽管64位的精度已经相当高了，但是双精度浮点数也只能表示一组有限的数字，而不能表示所有的实数集。浮点运算只能产生近似的结果，四舍五入到最接近的可表示的实数。...关于浮点数会产生舍入误差的问题，有一点需要明确：这是使用基于IEEE754数值的浮点计算的通病，ECMAScript并非独此一家，其他使用相同数值格式的语言也存在这个问题。
解惑 其实这设计到了计算机的浮点数存储是以二进制进行存储的。...十进制的0.1，转换成二进制是：0.00011001100110011无限循环的小数，所以二进制的小数运算，就会出现上面的1/3+1/3的情况，无法精确计算，只能够近似表示。...那为什么python这些语言，我们在使用的时候没有察觉到这个问题呢？因为编译器自觉的帮我们做了近似的处理。 和十进制无法精确表示分数的1/3同样，二进制也无法精确表示十进制的小数。...十进制的0.1，转换成二进制为：0.00011001 （再反转回十进制，就会发现精度的丢失了，十进制是：0.09765625） 十进制的0.2，转换成二进制为：0.00110011 （反转回十进制，为：...8位多，python浮点数占用8个字节，64位。
7, 8, 9] >>> import random >>> random.shuffle(a) >>> a [7, 8, 9, 4, 6, 2, 0, 1, 3, 5] random.shuffle的函数原型为...：random.shuffle(x[, random])，用于将一个列表中的元素打乱
仅供学习，转载请注明出处 需求 在开发html的页面中，经常需要使用ul无序列表来写菜单栏目，但是由于前面的小点是不美观的，而且不同的浏览器也是不兼容的。 那么怎么办呢？...首先写一个准备去除的页面 ? ? 在浏览器展示如下： ? 使用css的list-style: none;进行去除 ?
鼠标移到导航上面 当前的LI变色 处于当前的位置，广泛应用于当前导航。...2 3 4 鼠标移到导航上面 当前的LI...变色 处于当前的位置-柯乐义 5 6 ul,li{list-style:none;} 7 #nav li{display:inline-block.../a>li> 33 li>精品商机li>li>投资考察会li>li>在线交流区li> 35
2、浮点数的概念： 浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。...由于计算机中使用的浮点数是基于有限精度的二进制数，因此，不可能绝对准确。这一现象往往在打印浮点数时才被注意到。 浮点数的二进制表示，一般采用 IEEE 754 标准。...但是，如今的解释器和 print 函数都足够聪明，会在打印浮点数的时候自动舍入，但是又有一些浮点数由于误差过大，又不能舍入。 因此造成了“有些浮点数计算是对的，有些是错的”的现象。...需要看两个浮点数是否在合理的误差范围，如果误差合理，即认为相等。 另外一个陷阱是，浮点数的误差会累积。...但在财务等运算中，必须要求完全精确的结果，这时候，需要模拟 10 进制的浮点数。如 Python 中提供了 Decimal 模块，允许使用者传入浮点数的字符串进行模拟计算，避免精度问题。
让你的作品拥有更多的可能性！...，结合先进的智能祛斑、智能磨皮、智能美肤以及智能瘦脸等技术，能快速的对人像皮肤进行智能处理，且能很好的保护五官以及皮肤以外的内容不被破坏从而保留最多的细节。...它能智能地对图像中的皮肤材质、头发、眉毛、睫毛等部位进行平滑和减少疵点处理，效果相当优秀；ps磨皮最简单的方法，当然是使用现成的磨皮插件，虽然ps有很多磨皮的方法，比如高斯模糊磨皮、高低频磨皮、通道磨皮等...，但都要比较扎实的ps功底，对于新手来说，最简单的就是交给插件处理。...相对于portraiture的自动智能磨皮，ps自带的手动磨皮功能会繁琐很多，稍简单的蒙尘与划痕、高斯模糊滤镜，仍要需要结合图层蒙版来使用，需要操作者细致地绘制蒙版，来实现比较自然的磨皮效果。
a,b,c局部变量值 如果变量 a , b 换 0.75 ， 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明浮点数运算是不稳定的。 ?...a=0.5,b=0.75,c == 1.25 为什么会时好时坏，因为不是所有的小数能用浮点数标准 ( IEEE 754 ) 表示出来。...所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 "==" 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。...=1.0 2 为什么浮点数精度会丢失 十进制小数转化为二进制数：乘以2直到没有了小数为止。 举个例子，0.9 表示成二进制数。...将一个 float 型转化为内存存储格式的步骤为： 先将这个实数的绝对值化为二进制格式，注意实数的整数部分和小数部分的二进制方法在上面已经探讨过了。
两个元组都只有一个元素（逗号后面没有别的元素，这是单元素的元组的表示方法，即 len(a)==1 ）。float() 是个内置函数，可以将入参构造成一个浮点数。 为什么会这样呢？...、前缀的加减号（+/-）、浮点数，除此之外，还可以解析两类字符串（不区分大小写）："Infinity"或"inf"，表示无穷大数；“nan”，表示不是数（not-a-number），确切地说，指的是除了数以外的所有东西...作为对比，我们来看看两个“无穷大的浮点数”是什么结果： >>> a = (float('inf'),) >>> b = a >>> a # (inf,) >>> b # (inf,) >>>...好了，两个很冷的小知识分享完毕，背后的原因都在于 float() 取浮点数时，Python 允许了 nan（不是数）的存在，它表示不确切的存在，所以导致了这些奇怪的结果。...，两个对象作比较时不相等，但是其哈希结果是固定值，作比较时相等；可用作字典的键值，而且是不冲突的键值 float('inf') 表示无穷大的浮点数，可看作确定的值，两个对象做比较时相等，其哈希结果也相等
浮点数二分的终止条件 以精度位循环终止条件 while(r-l的精度 { mid = (l+r)/2; ... } 计算根号2的近似值。...double calSqrt() { double left = 1, right = 2; double mid; while (right - left > eps) //当条件不满足精度条件时退出...if (f(mid) > 0) ...... } return mid; } 上述问题实际是这个问题的特例:给定一个定义在[L, R]上的单调函数f(x)，求方程f(x)...= 0 的根。...= mid; else left = mid; } return mid; } 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《浮点数的二分
IEEE浮点数是如何存储小数的呢？...科学计数法的习惯并不是解释IEEE浮点数放弃这种简单编码方式的理由，它背后真实的原因是千百年来人类对小数的使用习惯：精度占比较高的小数总是更常见。...可是我最后还是放弃了用IEEE浮点数来编码我的小数，因为它有一个致命的缺点：不纯粹。...主要揭露了半精度浮点数的特殊情况：强行“腾出”的NaN、±infinity、-0。...无奈，只得重新设计小数编码，需要明确的是，浮点数只是小数的编码之一，而IEEE浮点数又是常规浮点数的一种变体，因为它还兼容整数。
C语言中，有两种类型的浮点数：32位的float和64位的double，而在计算机中存储的是用二进制的科学计数法(即基数为2)表示的值 例如100=1100100B=1.1001B*26，123.456...将C语言中的定义转换为汇编验证一下 ? 再看一个纯小数的存储，例如0.00123456，这次倒着推导一下 ?...其中第一个0表示正值；挨着的8位01110101B=117，表示指数为(117-127)=-10；最后的23位表示尾数的小数部分，前面加上整数部分的1,再左移23位之后就是101000011101000011110110B...所以原值就是10604790/8589934592=0.0012345600407571，可见前10位小数都是正确的，精度还可以 ? 最后试个double的123.456 ?...好吧，double的精度确实高，比float表示的准多了！ 我是泰山，专注VX 15年！ 一起学习，共同进步！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 html中偶尔会使用到列表，记录一下。 1 9 10 11 12 列表使用test: 13 14 li...> 15 亚洲 16 17 li>中国li> 18 li>日本li> 19 20 li> 21 li> 22 欧洲 23... 24 li>德国li> 25 li>意大利li> 26 27 li> 28 29 30 </html
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