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BigDecimal

BigDecimal是Java开发包中的一个类，可以处理高精度数，它提供了大量的方法来处理浮点数据，可以对浮点数进行各种基本的数学运算（+，-，/，*）以及其他计算（如对数、平方根和指数函数）。...但实际上会输出0.30000000000000004 结果非常接近0.3，但它并不完全等于 0.3，这是由于16进制的浮点数不能够精确表示0.1，因此计算时会出现计算误差。...在使用BigDecimal进行除法或设置精度时，指定正确的舍入模式非常重要。...- 向最接近的数字舍入，如果与两个相邻数字的距离相等，则向最近的偶数舍入，类似于四舍五入 例如，当我们使用BigDecimal进行除法计算时，应指定一个舍入模式，例如： BigDecimal a =...空指针异常 当使用BigDecimal时，我们需要经常检查对象是否为null，这是因为当BigDecimal对象为null时，任何操作都将导致空指针异常。

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    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    亚马逊、谷歌、微软和 Snowflake 也提供了高度可扩展的云数据仓库。...这家连锁餐厅将其在亚太地区门店产生的数据通过 Redshift 进行整合。这个数据仓库允许团队快速访问 PB 级的数据、运行查询，并可视化输出。...“两个月内，我们可以通过绿色和红色指标来判断该地区是否达到了销售目标和业绩目标，”必胜客亚太区数字体验经理 Pin Yiing Gork 表示，“我们也能深入了解了任何潜在的问题，并确定了需要解决的问题...谷歌 BigQuery BigQuery 是谷歌提供的无服务器多云数据仓库。该服务能对 TB 级到 PB 级的数据进行快速分析。...可扩展性选择提供商时，企业要考虑的另一个因素是存储和性能的可扩展性。Redshift 要求用户手动添加更多的节点，以增加存储和计算能力资源。

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    【C#】Excel舍入函数Round、RoundUp、RoundDown的C#版

    本人在C#中进行小数舍入的时候常常会怀念Excel中的Round、RoundUp、RoundDown这几个函数，原因就是后者“接地气”，比较符合俺小老百姓的舍入要求，啥“银行家舍入法”就让银行家用去吧。...今儿有空，就把它实现了一下，先温习一下这几个Excel函数的功能： Round(value, digits) 将value按四舍五入法进行舍入，保留digits位小数；当digits为负时，在小数点左侧进行舍入..., -2) = 3200 RoundDown(value, digits) 按靠近 0 的方向，将value向下舍入，保留digits位小数；当digits为负时，在小数点左侧进行舍入 举例：RoundDown...举例：1.114向上保留2位，首先1.114x100得到111.4，再用C(111.4)得到112，然后112 / 100，最终得到1.12 问题：由于要先对原值进行乘除，所以对于接近Max/Min、或精度过高的原值...关于浮点运算的不可靠性，可参看：http://www.cnblogs.com/ethancai/articles/1237012.html - 四舍五入函数命名为RoundEx是因为decimal类已经存在一个叫

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    「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...可伸缩性 当您开始使用数据库时，您希望它具有足够的可伸缩性来支持您的进一步发展。广义上说，数据库可伸缩性可以通过两种方式实现，水平的或垂直的。...水平可伸缩性指的是增加更多的机器，而垂直可伸缩性指的是向单个节点添加资源以提高其性能。 Redshift提供了简单的可伸缩选项。只需单击几下鼠标，就可以增加节点的数量并配置它们以满足您的需要。...除此之外，Snowflake还提供了几乎任何规模和并发性的多个虚拟仓库，可以同时对相同的数据进行操作，同时完全强制执行全局系统范围的事务完整性，并保持其可伸缩性。...谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。

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    梯度检验与高级优化

    本节中，我们将介绍一种对求导结果进行数值检验的方法，该方法可以验证求导代码是否正确。另外，使用本节所述求导检验方法，可以帮助你提升写正确代码的信心。...计算两端是否一样来检验函数是否正确。 上式两端值的接近程度取决于J 的具体形式。...在神经网络的例子里我们使用 J(W, b)，可 以想象为把参数W, b 组合扩展成一个长向量θ 。现在我们将求导检验方法推广到一般化，即θ 是一个向量的情况。...假设我们有一个用于计算J(θ)导数 的函数 ；我们想要检验y[i] 是否输出正确的求导结果。我们定义 ? 其中 ? 是第i个基向量（维度和θ相同，在第i行为“1”， 其他行为“0”）。...得到的第i行减小EPSILON,然后我们可以对每个i检验侠士是否成立，进而验证g[i](θ)的正确性： ? 当用反射传播算法求解神经网络时，正确算法实现会得到： ?

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    浮点数精度不再是困扰：Python高手的精准编程秘籍！解决Python浮点数精度问题！

    可配置的精度：可以设置全局的上下文（context）来控制精度、舍入方式等。 数学运算：支持加、减、乘、除等基本运算，以及开方、幂运算等。 比较操作：可以直接比较两个Decimal对象的大小。...c = a + b # 输出结果 print(c) # 输出: 0.3 # 注意：Decimal对象可以直接进行数学运算，但不建议与float混合使用 # 错误的用法...通过getcontext()可以获取当前的全局上下文，并对其进行设置。上下文的主要属性包括： prec：精度，即小数点后的位数。 rounding：舍入模式。 traps：是否抛出异常。...四舍五入 使用round函数可以对浮点数进行四舍五入，但这同样只是改变显示值，不改变其实际存储的精度。...# 假设我们需要计算 1/3 + 1/3 + 1/3 a = (1 + 1 + 1) / 3.0 # 使用浮点数进行除法 print(a) # 输出 1.0 结论 浮点数精度问题是由其存储方式决定的

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    Java中的BigDecimal详解

    第三行：问题在于Double.toString会使用一定的精度来四舍五入double，然后再输出。会。...3.如果你不是很在乎是否完全精确地表示，并且使用了BigDecimal(double)，那么要注意double本身的特例，double的规范本身定义了几个特殊的double值(Infinite，-Infinite...2、另一方面，String 构造方法是完全可预知的：写入 newBigDecimal("0.1") 将创建一个 BigDecimal，它正好等于预期的 0.1。...，只有在作除法运算或四舍五入时才用到舍入模式，有下面这几种 ROUND_CEILING    //向正无穷方向舍入 ROUND_DOWN    //向零方向舍入 ROUND_FLOOR    //向负无穷方向舍入...(3) BigDecimal都是不可变的（immutable）的，在进行每一步运算时，都会产生一个新的对象，所以在做加减乘除运算时千万要保存操作后的值。

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    深入理解计算机系统（2.8）---浮点数的舍入，Java中的舍入例子以及浮点数运算（重要）

    浮点数舍入  　　在我们平时日常使用的十进制当中，我们一般对一个无理数或者有位数限制的有理数进行舍入时，大部分时候会采取四舍五入的方式，这算是一种比较符合我们期望的舍入方式。  　　...当中的舍入方式是否是按照我们所说的进行的。  　　...相对于其它语言，由于LZ主修Java，例子篇幅也比较长，因此这里就不写其他语言的例子了，有兴趣的猿友可以尝试写一下C/C++或者C#的例子来看一下，看是否是采用的同样的舍入方式。 ...在第一个输出语句中，计算1f+10000000000f时，会将1这个有效数值舍入掉，而导致最终结果为0.0。...编译器在此时一般是不敢进行优化的，试想一下，如果是银行系统的汇款或者收款等功能，如果编译器进行优化的话，很可能一不小心就把别人的钱给优化掉了。

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    java保留两位小数

    胜利油田三流合一项目中一直存在一个问题，就是每次报表统计的物资金额和实际的金额要差那么几分钱，和实际金额不一致，让客户觉得总是不那么舒服，原因是因为我们使用java的浮点类型double来定义物资金额，并且在报表统计中我们经常要进行一些运算...可实际的输出确实这样的：     0.060000000000000005 0.5800000000000001 401.49999999999994 1.2329999999999999 这个问题就非常严重了...（2）、四舍五入 是否可以四舍五入呢？...然而（String）构造器，则完全可预知的，new BigDecimal(“.1”)如同期望的那样精确的等于.1，因此，（String）构造器是被优先推荐使用的。...，使用BigDecimal（String）构造BigDecimal对象进行运算，保证数据的精确计算。

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    【观点】最适合数据分析师的数据库为什么不是MySQL？！

    虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。...、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...1 查询错误是否容易解决 首先，Benn Stancil认为查询错误是否容易解决是衡量数据库的一个最基本指标。...数据库提供的错误信息（通常是语法错误、函数名错误、逗号错位等）最能表明该系统是否会对数据分析师造成极大的挫败感。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。

    3.3K50

    BigQuery：云中的数据仓库

    译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 BigQuery：云中的数据仓库 近年来，随着大数据革命的进行，如云计算，NoSQL，Columnar商店和虚拟化等技术都发生了很多变化...以Hadoop和NoSQL等技术为动力的大数据正在改变企业管理其数据仓库和对分析报告进行扩展的方式。...但Hadoop是否适合所有用户？他们能否找到替代品？特别是那些想要更"实时(real-time)"的大数据分析的人。请继续阅读本文。...在NoSQL或columnar数据存储中对DW进行建模需要采用不同的方法。在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...利用我们的实时和可批量处理ETL引擎，我们可以将快速或缓慢移动的维度数据转换为无限容量的BigQuery表格，并允许您运行实时的SQL Dremel查询，以实现可扩展的富(文本)报告(rich reporting

    6.3K40

    运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

    通常，当你想要电脑为你做什么事的时候，你必须用一套明确的规则为电脑进行编程来实现它。...基准测试： 当进行机器学习时，最好拥有一个测试基准。这个测试基准可以是一个简单的模型，也可以是你从直觉得来的标准。...我们可以在一个测试数据集上运行测试基准模型和机器学习模型，以评估机器学习模型是否比测试基准的表现更好。 为了创造出测试数据集，我们将集齐所有的训练数据，把它按 80:20 分为两部分。...完整的代码可参见 Datalab notebook；Google CloudMachine Learning 的 Alpha 版则提供了更简单的办法来做这件事。...我用 rectified linear units (ReLU)作为中间节点，并把输出节点设定为 identity 节点（因为，这是一个回归问题，而非分类问题）。 ?

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    Java的数据类型

    如果需要进行不产生舍入误差的精确数字计算，需要使用BigDecimal类。 注： 主要理由：由于字长有限，浮点数能够精确表示的数是有限的，因而也是离散的。...浮点类型float, double的数据不适合在不容许舍入误差的金融计算领域。 如果需要进行不产生舍入误差的精确数字计算，需要使用BigDecimal类。 最好完全避免使用浮点数比较。...如果需要进行不产生舍入误差的精确数字计算，需要使用BigDecimal类。 避免比较中使用浮点数 字符型（2字节） 概要 单引号用来表示字符常量。...Unicode 编码被设计用来处理各种语言的所有文字，它占 2 个字节，可允许有65536 个字符；ASCII 码占 1 个字节，可允许有 128 个字符，是 Unicode 编码表中前 128 个字符...属性的默认初始化： 在定义成员变量时可以对其初始化，如果不对其初始化，Java使用默认的值对其初始化。

    1.3K10

    Thoughtworks第26期技术雷达——平台象限

    随着这些设备的激增，我们看到了市场对嵌入式数据持久化的需求不断增加，无论设备是否被连接，这种数据的持久化都能够保证设备继续工作。...但仍有一些需要权衡的事情，例如是否需要降低"机器学习持续交付"的难易程度以使其低门槛好上手，BigQuery ML 仍然是一个有吸引力的选择，特别是当数据已经存储在 BigQuery 中的时候。...Github Actions 中的可复用工作流将流水线设计模块化，只要工作流依赖的代码仓库是public状态，你甚至可以跨代码仓库进行参数化复用。...可复用工作流不但支持将机密值作为秘钥显示传递，也支持将输出结果传递给调用任务。...因此，我们建议你仔细评估 Blueboat 是否满足你的本地无服务器需求。

    3.3K50

    选择一个数据仓库平台的标准

    如果您正在扩展现有的数据仓库，那么您需要将当前的解决方案与竞争对手进行比较，以查看其他供应商是否提供了更相关的特性，或者在性能方面更好。...这导致许多人错误地进行本地部署。事实上，从安全性到可扩展性以及更改节点类型的灵活性等许多问题在内部部署解决方案本质上并不理想。...Panoply进行了性能基准测试，比较了Redshift和BigQuery。我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...可扩展性 对于大规模增长的公司而言，云中的基础架构可扩展性应该从成本，资源和简单性方面进行衡量。...“ 此外，Redshift可扩展性使用户在增加内存和I / O容量等资源时可以提高性能。Panoply根据数据和查询的数量以及查询的复杂性无缝缩放Redshift用户的云足迹。

    3.7K40

    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    甚至可以从BigQuery中的公共存储库中检索大量代码。...GitHub市场提供了一种在可搜索平台上列出应用程序并向用户收取每月订阅费用的方法。这是将想法货币化的好方法。甚至可以托管未经验证的免费应用程序，以收集反馈和迭代。...自动标记问题有助于组织和查找信息 为了展示如何创建应用程序，将引导完成创建可自动标记问题的GitHub应用程序的过程。此应用程序的所有代码（包括模型训练步骤）都位于GitHub存储库中。...该模型确实难以对问题进行分类，但在区分错误和功能方面做得相当不错。 ? 由于测试集不能代表所有问题（因为只将数据集过滤到了可以分类的那些），上面的准确度指标应该用一些salt。...验证有效负载是否来自GitHub（由此脚本中的verify_webhook函数说明）。 如果需要，可以使用GitHub API（在步骤2中学习）响应有效负载。

    4.1K10

    Mesa——谷歌揭开跨中心超速数据仓库的神秘面纱

    本质上，Mesa是一个ACID兼容的数据库(换言之，如果一个人查询，他会得到正确数据)，这样构造是从速度、尺度和可靠性方面进行考量的。...Megastore, Spanner和F1（这三个都是旨在完成在线交易过程）确实可以对于地缘重复的数据提供强大的一致性，但是它们不支持Mesa客户所需要的峰值更新吞吐量。...谷歌另有一个名为Dremel的系统，它是BigQuery服务的基础，目的是为只读数据提供快速、特定的查询。...该论文中也提到：“Vertica是与Mesa功能接近的系统，即支持对交易数据进行动态更新、实时查询。”...并且也尚不能断言这些系统是否真的允许云计算或者具有弹性。他们可能会有以有限能力来动态配置或者停用资源来处理载入波动。 ?

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