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。
在很多编程语言中，我们都会发现一个奇怪的现象，就是计算 0.1 + 0.2，它得到的结果并不是 0.3，比如 C、C++、JavaScript 、Python、Java、Ruby 等，都会有这个问题。
这是因为整数运算的结果永远是精确的，而浮点数运算的结果不一定精确，因为计算机内存再大，也无法精确表示出无限循环小数，比如 0.1 换成二进制表示就是无限循环小数。
浮点数是计算机编程中用于表示实数的一种数据类型，用于处理具有小数部分的数值。Go语言（Golang）提供了两种主要的浮点数类型：float32和float64，分别用于单精度和双精度浮点数的表示。本篇博客将深入探讨Go语言中的浮点类型，介绍浮点数的特点、精度、舍入规则以及在实际开发中的应用。
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。
这一节我们会接着上一节，介绍完近端牛顿方法（Proximal Newton Method），剩下的时间会拿来介绍一些基本的矩阵论和数值计算的知识，用于对之后介绍高阶方法的铺垫～
Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算，运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。
科学计数法是在数学中对数值的一种表示方式，通常的表示形式为 a×10^b（或 aEb），其中 a 大于等于 1 小于 10，指数固定为 10。
相信大家在平常的 JavaScript 开发中，都有遇到过浮点数运算精度误差的问题。
它们就是传说中的浮点数运算，今天我们来点亮一个很有用的技能树： Unidbg调试浮点数运算
IEEE 754标准是一种定义了浮点数表示和运算的全球广泛接受的标准。这个标准描述了如何在计算机内存中表示浮点数以及进行浮点数运算。让我们更深入地理解这个标准。
“0.1 + 0.2 = ?” 这个问题，你要是问小学生，他也许会立马告诉你 0.3。但是在计算机的世界里就没有这么简单了，做为一名程序开发者在你面试时如果有人这样问你，小心陷阱喽！ 你可能在哪里见过
8. 第八章 指令集 这一章占了整个手册的一大半(百十来页吧)，主要介绍各种指令，虽然页数很多，但是大多数指令都很简单。 8.1. 指令的形式和语义描述 这章就是主要描述每个PTX指令。除了指令的形式
把十进制数105.5转换成二进制数为___(2)__，转换成八进制数为____(3)___，转换成十六进制数为 (4) 。
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。
最近在备战软考，复习到数据表示方面相关的知识，所以在这里做一下记录，也方便大家参考。
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这篇是精度问题的最后一篇，要是想看前面的，请看微信历史记录。 做前端的都感觉JS这语言巨坑无比，兼容性让你摸不到头脑，甚至还会让你脱发。一些初学者遇到： 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 都会觉得这JS太TM坑了，一个小数计算都不会。可是我想说，这"锅"JS不背！其实和JS采用的数值存储 IEEE754 规范有关，所有采用此规范的语言都会有此问题并不是JS的"锅"。 IEEE754 IEEE浮点数算术标准（IEEE 754）是最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数字类型 更多内容请见👇 Python 变量 Python 表达式与运算符 Python bool类型与逻辑关系运算 ---- Python 数字类型 1.整型 int 2.浮点型 float 3.整型与浮点型的相互转换 ---- Python 中数字类型有4种，分别是整型int、浮点型floa
首先我们先来说整数，我们在数学中学习的123456789等等，就是整数啦~，当然python的整数长度也是不受限制的，换句话说python的的整数有无限大的精度，随意我们可以随时随地的行进超大数的运算。
我尝试在 Bash 脚本中将两个图像的宽度相除，但是 bash 给了我 0 作为结果：
关于 PHP 浮点数运算，特别是金融行业、电子商务订单管理、数据报表等相关业务，利用浮点数进行加减乘除时，稍不留神运算结果就会出现偏差，轻则损失几十万，重则会有信誉损失，甚至吃上官司，我们一定要引起高度重视！
Brief 一天有个朋友问我“JS中计算0.7 * 180怎么会等于125.99999999998，坑也太多了吧！”那时我猜测是二进制表示数值时发生round-off error所导致，但并不清楚具体是如何导致，并且有什么方法去规避。于是用了3周时间静下心把这个问题搞懂，在学习的过程中还发现不仅0.7 * 180==125.99999999998，还有以下的坑 1. 著名的 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004
读者在日常业务开发中或多或少会涉及到一些数值计算逻辑，尤其是金融行业需要特别严谨，通常由数值引起的问题都是潜移默化的且难以发现，拿“数值偏差”来说，初期的微小偏差是很难察觉的，当这种偏差累积成量级的数值错误而引起生产事故则为时已晚。
浮点数运算和整数运算相比，只能进行加减乘除这些数值计算，不能做位运算和移位运算。浮点数有个非常重大的特点，就是无法准确 表示。
整数，令人惊叹于它的简单。两个整数相除，例如4/3，得到一个浮点数，并且(4/3)*3的结果也是浮点数4.0。即便你没有定义浮点数，在进行除法运算的时候，它会自动出现。
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Go语言中，有两种浮点数类型（虚数除外）：float32和float64. 浮点数是用来解决整数不能表示小数的问题。我们需要知道浮点数算术运算是实数算术运算的近似，下面通过例子说明浮点数运算采用近似值的影响以及如何提高计算精度。
程序计算是一个很普遍的存在，但是语言的计算精度却是一个困扰人的问题，比说说，计算0.1+0.2，0.3+0.6，不用计算机计算，你用口算当然可以计算出分别为0.3和0.9，但是计算机计算的结果却不一样
哈喽，大家好！相信有很多在传统软件行业的小伙伴，日常接触JS、Java、C#这类语言多一些，很少用到Python。但是Python确实很香（例如：AI、数学、绘图等），早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说，只有系统、全面地科普一下Python基础知识，才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些Python3笔记，分享给大家。
python 数据类型 一，整数，可以出来任意大小的整数。 如 1, 100, -8080,0 等等。 二，浮点数，浮点数也可以被成为小数。 三，字符串，字符串是以'' 或"". 四，布尔值，布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有 True ，False. 五，空值，空值是Python 里一个特殊的值，用None 表示，None 不能理解为0， 因为0 是有意义的，而不是None是一个特殊的空值。 print 语句：
在python中进行精确的数值运算时,一般采用decimal模块对小数进行运算,其中用到了,十进制数decimal number, context算数上下文参数, signals信号信息
我们都知道潮汐现象，上学的时候老师多半简单解释一句「月球引力所致」就算了，而我们也都觉得自己明白了，但是凡事就怕琢磨：如果涨潮仅仅是月球对地球万有引力的作用结果的话，那么每天同一个地点，应该仅仅在距离月球最近引力最强的时候有一次涨潮才对，但是住在海边的人都知道，同一个地点，每天会有两次涨潮，为什么？
上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准，本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题，以及简单的介绍浮点数的运算。
PHP中的Float类型指的是浮点数，浮点数运算是计算机世界中不可或缺的一部分。本文将从多个方面对PHP中的Float类型进行详细阐述，旨在帮助读者更全面地理解和使用Float类型。
Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在Python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。
计算机系统中的整数运算对于溢出的情况会进行处理，具体处理方式取决于所采用的整数表示形式。
在上一篇文章 很清晰！带你图解 Java 程序的结构，变量和类型 里，我们知道 Java 的基本类型分整型类型，浮点型类型和布尔类型三种。那针对不同的类型，Java 提供的运算能力也是各有不同，本篇文章就分析下 Java 基本类型里的各种运算是怎么回事。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/30703042
在 JavaScript 中 , 运算符 又称为 " 操作符 " , 可以实现 赋值 = , 比较 > < , 算术运算 +-*/ 等功能 , 运算符功能主要分为以下几类 :
已经很久没有写技术文章了，脑袋瓜有点生锈，写的不好别见怪，今天就是想带点干货给大家分享一下。文章的内容有一点点难度，不过基本都是计算机组成原理的知识，算是温故而知新吧！
Python中，浮点数运算，经常会碰到如下情况: 出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。 比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数： 0.
众所周知，JavaScript 浮点数运算时经常遇到会 0.000000001 和 0.999999999 这样奇怪的结果，如 0.1+0.2=0.30000000000000004、1-0.9=0.09999999999999998，很多人知道这是浮点数误差问题，但具体就说不清楚了。本文帮你理清这背后的原理以及解决方案，还会向你解释JS中的大数危机和四则运算中会遇到的坑。
今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序:
所谓算术运算，是指初等数学中常见的计算，如加、减、乘、除、乘方等。在数学上，每种计算都使用规定的符号实现，形式上简洁明了，Python 语言也继承了此光荣传统。表3-2-1中列出了 Python 实现算术运算所使用的运算符。
小数与浮点数 很多人都会认为，小数就是浮点数。但其实非也。 小数只是一种实数的一种特殊表现形式，所有分数都可以用小数来表示。 而浮点数，是计算机领域的一个术语，浮点数代表着目前计算机表示小数的一方式。 ---- 浮点数的由来 我们都知道计算机表示特定的数据类型长度是固定的。 比如在java语言里，小数的表示，float是4字节，double是8字节。 那么这些固定长度的二进制位是如何表示小数的呢？ 最直观的表示办法就是：固定的整数部分位数和固定的小数部分位数。比如以float为例，我们假设取前8位表示整数部
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