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Java BigDecimal 的舍入模式（RoundingMode）详解

RoundingMode 是 Java 中用于定义舍入行为的枚举类。它主要用于精确的数字运算，尤其是涉及到小数点的情况下。...以下是 RoundingMode 的详细讲解及举例说明： RoundingMode 常见枚举值 1、UP 向远离零的方向舍入。 例如：1.1 会舍入为 2，-1.1 会舍入为 -2。...4、FLOOR 向负无穷方向舍入。 例如：1.9 会舍入为 1，-1.9 会舍入为 -2。 5、HALF_UP 向最接近的数字舍入，如果距离相等，则向远离零的方向舍入，即四舍五入。...例如：1.5 会舍入为 2，-1.5 会舍入为 -2。 6、HALF_DOWN 向最接近的数字舍入，如果距离相等，则向接近零的方向舍入。 例如：1.5 会舍入为 1，-1.5 会舍入为 -1。...7、HALF_EVEN 向最接近的数字舍入，如果距离相等，则向偶数方向舍入（银行家舍入法）。 例如：1.5 会舍入为 2，2.5 会舍入为 2。

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    ​AdaRound：训练后量化的自适应舍入

    根据泰勒展开的公式推导证明了业界常用的round策略并不是最优的，并提出了可学习的自适应任务损失的量化策略AdaRound。...贡献 建立了一个理论框架，以一种既考虑数据本身又考虑任务损失的特征的方式来分析舍入的影响。使用此框架，可以将舍入公式转化为二次无约束二进制优化（QUBO）问题。...在100次运行中，发现48个随机抽样的舍入选择比 Rounding-to-nearest 有更好的性能。这意味着存在许多舍入解决方案要比四舍五入法更好。...图3显示了经过整流的 Sigmoid 和 的这种组合如何导致许多权重学习舍入而不是舍入到最接近的舍入，以提高性能，同时最终收敛到接近0或1的水平。...对比试验结果 个人总结与思考 本文通过任务损失的泰勒展开形式推导说明了量化常用的round策略并不是最优的。

    2.7K11

    走进“乌云”教科书书里的漏洞（4）【充值舍入漏洞】

    0x01 漏洞解析舍入漏洞是财务、支付、电商等涉及金额计算的系统中，因对小数金额的舍入规则设计不当或计算逻辑不统一，导致实际金额与预期金额产生偏差，进而被攻击者利用获取非法利益的业务逻辑漏洞。...其核心成因是不同系统模块（如订单计算、支付对账、退款结算）采用不一致的舍入方式，或未对舍入后的金额进行二次校验，形成金额差漏洞。...具体表现与危害：舍入方式不统一：例如，订单系统计算商品总价时采用 “四舍五入”（如 1.234 元舍入为 1.23 元），但支付系统对账时采用 “进一法”（如 1.234 元舍入为 1.24 元），或退款系统采用...典型攻击场景：攻击者拆分大额订单为多笔小额订单（如将 100 元订单拆分为 100 笔 1 元订单），利用每笔订单舍入产生的 0.01 元差额，通过批量操作获取非法收益；或在退款场景中，利用舍入差异使实际退款金额高于原支付金额...“总价” 参数，而是从数据库中获取商品基础单价、规格溢价（如尺寸、颜色加价）、当前有效优惠规则（如满减、折扣券），按照预设的业务逻辑重新计算订单总价，生成 “后端计算总价”，并与前端传递的 “前端提交总价

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    SAP 物料的最小订购量、及舍入值的测试

    在物料主数据中，是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量（MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件...物料主数据中的最小批量、舍入值，在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料主数据中设了最小批量和舍入值，在MRP运行时，取其中的大值 。...如果物料主数据中存在舍入值（Rounding QTY)，则建立PO时，系统首次会将你输入的数量转为最小订购量(如果你输入的数量低于舍入值），更复杂的情况下，是可以更改你输入的采购单位的。...如果舍入后的数量低于信息记录的最小订购数量，系统会给出提示。 无论如何，目前没找到有效方法让MRP运算时生成的PR参考信息记录中的最小数量或是舍入值，即便PR中已经分配到了相关供应商。...网上资料显示，除非将舍入值信息放到框架合同中，MRP运算时方可参考与供应商特定的舍入值信息。

    2.1K20

    【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...RoundUp(3111, -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...和Floor方法（下称C/F）只能取整，所以先根据要保留的位数，乘除得到可供C/F方法发挥的新值，然后就可以利用C/F得到舍入后的值，再乘/除回去，得到最终结果。...decimal类型的原生方法，减少没必要的数学运算。

    2.4K20

    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）

    而倘若不是这种情况的话，则一般会有选择性的使用向上和向下舍入，但总是会向最接近的值舍入。其实这正是IEEE采取的默认的舍入方式，因为这种舍入方式总是企图向最近的值的舍入。  　　...            result = binaryChars;         }         return result;     } }  　　上面是测试程序，其实程序中看不出什么，就是一堆输出语句...10000000000f - 10000000000f);         System.out.println(1f + (10000000000f - 10000000000f));     }  　　这一段程序会依次输出...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。...而在第二个输出语句中10000000000f-10000000000f将先得到结果0.0，因此最终的结果为1.0。  　　相应的，浮点数运算对乘法也不满足结合律，也就是 a * b * c !

    2K20

    css属性transparent有时候并不是透明的

    两天前我发了个求助，今天终于在朋友的帮助下找到了答案，关于transparent以及rgba(0,0,0,0)，在webkit与没有抗锯齿的浏览器下对border渲染正常，但是在有抗锯齿渲染的浏览器下（...这个例子在webkit下两条透明的表框表现是没任何问题的，但是在FF下面，border与border的那个对角线位置，明显多出了一条黑线，如图。...因为firefox的抗锯齿处理会让border之间渐变过渡，也就是说从rgba(238,238,238,1)到rgba(0,0,0,0)进行渐变处理，那条黑线恰好是两个颜色之间的中间色。...所以为了让浏览器渲染一样，以后大家写border透明色的时候，必须写相邻border相同颜色的透明，比如上面的例子： border-top: 100px solid transparent; border-left...; 就要改成 border-top: 100px solid rgba(238,238,238,0); border-left: 100px solid #eee; 也就是说，在某些时候，border的透明处理不要简单的写为

    1.2K80

    Golang浮点型的默认舍入规则——四舍六入五成双

    四舍六入五成双是一种比较精确比较科学的计数保留法，是一种数字修约规则，又名银行家舍入法。它比通常用的四舍五入法更加精确。...的后面还有不为“0”的任何数，则此时无论5的前面是奇数还是偶数，均应进位。...9.8250 => %0.2f(五后为零看奇偶，五前为偶应舍去)\n", 9.8250) fmt.Printf("9.8350 => %0.2f(五后为零看奇偶，五前为奇要进一)\n", 9.8350) } 输出结果...17.82671567890123456789987654324567898765432) f, _ := strconv.ParseFloat(s, 64) fmt.Println(s, f) } 输出结果...17.826716 17.826716 须知：Golang中浮点数精确到超过14位小数后，该舍入规则将不准确，原因是golang的浮点型最大精确到小数点后15位！

    4.6K20

    C++17中std::chrono::duration和std::chrono::time_point的舍入函数

    这些工具不仅支持时间间隔和时间点的表示，还引入了舍入函数，用于将时间值转换为指定精度的近似值。本文将详细介绍这些舍入函数的使用方法和应用场景。...1.1 floorfloor函数将duration值向下舍入到指定的精度。例如，将秒级时间间隔舍入到毫秒级时，floor会丢弃小于毫秒的部分。...它在半数情况下会舍入到最接近的偶数。...std::time_t t = std::chrono::system_clock::to_time_t(rounded); std::cout 输出舍入后的时间点...通过round函数，我们将时间点舍入到秒级精度。3. 舍入函数的应用场景3.1 时间测量在性能分析或计时场景中，时间间隔可能需要舍入到更易读的单位（如毫秒或秒）。舍入函数可以方便地实现这一需求。

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    前亚马逊产品经理：TikTok的真正优势，并不是算法

    GPT-3 并不是新创意，但是通过大量数据训练和大量的参数设置，它的输出结果往往是令人惊讶的。...你可能会说，引用推文减少了手动复制他人推文的阻碍，但如果你的目标是 和谐文明的公共讨论的话，那么减少喷子涌到某人推文底下疯狂攻击的阻力也许并不是你要鼓励的核心机制。所以有些形式的阻碍是好的。...有时候，可能因为 A/B 测试良好，Twitter 会向用户展示自己关注的人点赞的推文，甚至是用户自己没有关注过的人的推文。...我有时也会考虑采用其中的部分甚至全部策略，但对于 Twitter 来说，这些策略的存在性本身就是产品设计的失败。...在我看来，这个观点是错误的。我并不是认为算法不重要，的确，重新训练 FYP 的推荐算法可能需要很长时间，甚至这期间会导致部分用户流失。

    1.1K30

    有时候，技术问题的最优解并不是从技术考虑

    最近我们技术群发生个事儿，我觉得还挺有代表性的。有时候，技术问题的最优解并不是从技术考虑。 对于工作时间不长的程序员，这篇文章可能对你有帮助。...他希望这个打点上报功能是完全自动化、业务无感知的。但这里存在一个悖论：如果打点上报是“业务无感知的”，那打点功能肯定要和业务解耦。既然和业务解耦，就无法记录“业务的完整操作链路”。...功能实现 这位同学的做法是 —— 梳理现有业务逻辑中的组件层级，从特定的层级里拿数据。...从他的回答看，他的思想是 —— 技术问题就应该交给技术解决。 实际上有时候，技术问题的最优解并不是从技术考虑。...就本文的例子来说，一种合理的解决方式是： 调研一下主流打点上报库的实现逻辑 调研完毕后和领导沟通 沟通好后让领导拉个会，会上把你的方案跟大家同步一下，让大家知道上报方案如何实现 各个业务同学认领自己那部分的打点上报需求

    26110

    阿里P8级架构师怎么处理电商业务中的数值计算的精度舍入溢出问题?

    ,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTg5NTEw,size_1,color_FFFFFF,t_70#pic_center] 完美输出...[20201118222008875.png#pic_center] 输出 401.5000。 与上面字符串初始化100和4.015相乘得到的结果401.500相比，这里为什么多了1个0？...String.format采用四舍五入的方式进行舍入，取1位小数，double的3.350四舍五入为3.4，而float的3.349四舍五入为3.3。...2位小数时，输出分别是3.35、3.34，还是因为浮点数无法精确存储。...所以即使通过DecimalFormat精确控制舍入方式，double/float也可能产生奇怪结果，所以 4.2 字符串格式化也要使用BigDecimal BigDecimal分别使用向下舍入、四舍五入取

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    不掌握这些坑，你敢用BigDecimal吗？

    而compareTo方法实现了Comparable接口，真正比较的是值的大小，返回的值为-1（小于），0（等于），1（大于）。...注意，此舍入模式始终不会增加计算值。 RoundingMode.HALF_UP：向“最接近的”数字舍入，如果与两个相邻数字的距离相等，则为向上舍入的舍入模式。...第四：三种字符串输出的坑 当使用BigDecimal之后，需要转换成String类型，你是如何操作的？直接toString？...并不是： 3.563453525545672E+16 也就是说，本来想打印字符串的，结果打印出来的是科学计数法的值。...类似于科学计数法，只不过指数的幂都是3的倍数，这样方便工程上的应用，因为在很多单位转换的时候都是10^3； 三种方法展示结果示例如下： 基本结论：根据数据结果展示格式不同，采用不同的字符串输出方法，通常使用比较多的方法为

    1.9K10

    Java中的BigDecimal详解

    因此，在运行时，传给BigDecimal构造函数的真正的数值是0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625。...第二行：BigDecimal能够正确地把字符串转化成真正精确的浮点数。 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。...Double.toString(0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625)输出的事实上是"0.1"，因此生成的BigDecimal...所以，把double强制转化成int确实是扔掉小数部分，但是你写在代码中的值，并不一定是编译器生成的真正的double值。...ROUND_UNNECESSARY    //计算结果是精确的，不需要舍入模式 ROUND_UP    //向远离0的方向舍入 按照各自的需要，可传入合适的第三个参数。

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