其实这些结果都并非语言的 bug，但和语言的实现原理有关， js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度（double）类型。
“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
如果用php的+-*/计算浮点数的时候，可能会遇到一些计算结果错误的问题，比如echo intval( 0.58*100 );会打印57，而不是58，这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug，是跨语言的，我用python也遇到这个问题。所以基本上大部分语言都提供了精准计算的类库或函数库，比如php有BC高精确度函数库，下面达内php培训老师介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用。
在学习深度学习这门课程中，各种模型指标有一个叫精确度，精确度的意思就是说在模型完成后，测试集的结果与真实值之间的占比程度。那么我们应该如何提高整个模型的精确度呢？我们都知道深度学习模型的建立在经过一些简单的配置，默认的参数，模型在一次训练只有较低的准确率，往往在多次训练后最高也不到85%。所以我们需要一些方式来提高精确度。
浮点数精度丢失，一直是前端面试八股文里很常见的一个问题，今天我们就来深入的了解一下问题背后的原理，以及给一些日常处理的小技巧。
decimal 类型可以精确地表示非常大或非常精确的小数。大至 1028（正或负）以及有效位数多达 28 位的数字可以作为 decimal类型存储而不失其精确性。该类型对于必须避免舍入错误的应用程序（如记账）很有用。
显式转型：有可能引发异常、精确度丢失及其他问题的转换方式。需要使用手段进行转换操作。
近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。
对于指数位宽和尾数位宽，为每一个浮点数都具有的参数，不用过多解释；对于精确度，具有多种选项，每种选项具有不同的精度-代价折中，如下表所示：
AI科技评论按：本月初AI科技评论曾报道Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Faceb
今天又是相对轻松的一节。今天我们来研究一下评估模型的指标问题。前两节我们已经把模型训练完了，并且能够在TensorBoard上面查看我们的迭代效果。但是模型的效果实在是不如人意，哪怕我已经把全部的数据都加进去了，但是模型也只能学会把类别都归为非节点。
我们非常高兴能够将训练后的 float16 quantization 作为模型优化工具包（Model Optimization Toolkit）的一部分。这套工具包括了：
本月初 AI 研习社报道，Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Facebook 人工智
Java中的序列化方法 : 在Java中序列化有两种方法, 一种是实现Serializable接口, 一种是实现Parcelable接口, Serializable接口是J2SE固有支持的, Parcelable是Android支持的, 是Android中特有的, 效率比Serializable高;
指针类型仅在不安全代码中使用。 值类型包括简单类型(如字符型，浮点型和整数型等)，集合类型和结构型。引用类型包括类类型，接口类型，代表类型和数组类型。
添加外键时在最后加上ON UPDATE CASCADE , ONDELETE CASCADE
Composer地址：https://packagist.org/packages/werbenhu/php-number-slicing
大家一定会疑问，2.01+3.1 应该是5.11吗，为什么控制台输出的是5.109999999呢？其实这是浮点数一个普遍的问题，浮点数并不能准确地表示十进制，
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在ICLR 2018最佳论文On the Convergence of Adam and Beyond（关于Adam的收敛性及其他）中，Google的Reddi等指出了Adam收敛性证明的缺陷，并提出了一个Adam算法的变体AMSGrad。论文通过一个合成任务和少量试验展示了AMSGrad的优势。然而，它仅仅使用了小型网络（MNIST上的单层MLP，CIFAR-10上的小型卷积网络），并且没有表明测试精确度（显然，比起交叉熵损失，我们更加关心精确度）。从训练和测试损失上看，他们在CIFAR-10上训练的卷积网络，比当前最先进的结果要差很多（我们并不知道精确度）。
数据表示：数据表示是指能由计算机硬件直接识别和引用的数据类型。（例如定点数浮点数）
强烈安利 Google的Colab，即使你没有一台很好的电脑，也能在这个平台上学习TensorFlow
在Python编程中，处理数字数据时选择正确的数据类型是至关重要的。尤其是在涉及到需要高精度计算的金融、会计和科学计算领域，选择合适的类型对于保证结果的准确性尤为关键。本文将对比Python中常用的float类型和Decimal模块，讨论它们在精度、性能和适用性方面的不同，并提供选择它们的实际建议。
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number）），一些特殊数值（无穷∞与非数值NaN），以及这些数值的“浮点数运算符”。 IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式：单精确度（32位）、双精确度（64位）、延伸单精确度（43比特以上，很少使用）与延伸双精确度（79比特以上，通常以80位实现）。只有32位模式有强制要求，其他都是选择性的。大部分编程语言都有提供IEEE浮点数格式与算术，但有些将其列为非必需的。例如，IEEE 754问世之前就有的C语言，现在有包括IEEE算术，但不算作强制要求 C语言的float通常是指IEEE单精确度，而double是指双精确度。
Go提供了两种size的浮点数，float32和float64。它们的算术规范是由IEEE754国际标准定义，现代CPU都实现了这个规范。 浮点数能够表示的范围可以从很小到很巨大，这个极限值范围可以在math包中获取，math.MaxFloat32表示float32的最大值，大约是3.4e38，math.MaxFloat64大约是1.8e308，两个类型最小的非负值大约是1.4e-45和4.9e-324。 float32大约可以提供小数点后6位的精度，作为对比，float64可以提供小数点后15位的精度
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754） 是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number），一些特殊数值（（无穷（Inf）与非数值（NaN）），以及这些数值的“浮点数运算符”；它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况（包括例外发生的时机与处理方式）。
要讨论浮点数运算，牵涉到的知识比较多，下面一点一点的来逐步展开。为了便于同时讨论十进制和二进制数，我们做一个约定，我们把十进制数简写为N10，把二进制数简写为N2。
WebGL仅仅是一个光栅化引擎，它可以根据你的代码绘制出点，线和三角形。 WebGL在电脑的GPU中运行，每对方法中一个叫顶点着色器， 另一个叫片断着色器，并且使用一种和C或C++类似的强类型的语言 GLSL。 每一对组合起来称作一个 program（着色程序）
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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
大家一定会疑问，2.01+3.1 应该是5.11吗，为什么控制台输出的是5.109999999呢？其实这是浮点数一个普遍的问题，浮点数并不能准确地表示十进制， 即便是最简单的数学运算，也会带来不可控制的后果。上述种种问题，就来自于计算机的cpu与浮点数的表示方式，我们自己在代码层面是没法控制的。 但是在某些环境中（比如财务统计），需要精确的浮点型，我们可使用python的decimal模块进行计算其中Decimal的参数必须是字符串,利用str函数将数字转换成字符串
这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个 bug, 是跨域语言的, 比如 js 中的 舍入误差
机器之心原创 作者：Angulia Chao 参与：Joni、侯韵楚、高振 让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域，今年三月份，谷歌的多位研究者提出了一种图像分类器的大规模进化方法，机器之心也曾报道过这项研究，参阅：《深度 | 谷歌和 OpenAI 新研究：如何使用达尔文进化论辅助设计人工智能算法？》。研究发布之后，机器之心的技术分析师又对这项重要研究进行了更加深度细致的解读。 论文：图像分类器的大规模进化（Large-Scale Evolution of Image Classi
我们在编程中经常需要对两个浮点型比较大小，下面我就来分享一段这样的代码，同时也展示了Go语言函数式编程的独特魅力：
小林：大多数电脑都是用二进制来表示浮点和整数的。在十进制里, 0.1 是个简单、精确的小数, 但是用二进制表示起来却是个循环小数 0.0001100110011 ...。所以3.1 在十进制内可以准确地表达, 而在二进制下不能。在对一些二进制中无法精确表示的小数进行赋值或读入再输出时, 也就是从十进制转成二进制再转回十进制, 你会观察到数值的不一致. 这是由于编译器二进制/十进制转换例程的精确度引起的, 这些例程也用在 printf 中。
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字，突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余，各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈，辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知，这些人的底座脆弱到不堪一击，那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标，就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累，绝无捷径。
计算机不能直接理解除机器语言以外的语言，所以要把程序员所写的编程语言翻译成机器语言才能被执行程序，程序语言翻译成机器语言的工具，被称为翻译器
MySQL支持多种数据类型，大致可以分为三类，分别是数值类型、日期和时间类型、字符串（字符)类型。
short 的取值范围：-32768～32767（-2的15次方到2的15次方-1）
在之前的分类学习中，使用普通的神经网络能够达到97.8的精确度，使用卷积神经网络能够达到0.99的精确度
最近在帮同事搞spark streaming的监控，主要是通过解析servlet的url来获取对应的监控值。
移动端适配，在移动端里经常有遇到，在不同分辨率移动端设备精确还原UI设计稿，这是一个令人抓狂的问题，好在有flex，box布局解决了自适应很大一部分问题。
在上一个专栏【TF2.0深度学习实战——图像分类】中，我分享了各种经典的深度神经网络的搭建和训练过程，比如有：LeNet-5、AlexNet、VGG系列、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。收到了粉丝们的很多好评，表示代码非常详细，理论部分也讲解到位。在这里先感谢你们的持续关注和支持~
问题2： 为什么浮点数类型的无符号数取值范围，只相当于有符号数取值范围的一半，也就是只相当于有符号数取值范围大于等于零的部分呢？
目录 学习目标 成果展示 介绍 原理 配置 代码 总结 ---- 学习目标 本节内容是内部温度传感器，其实主要原理还是ADC，和我们上节内容相似，只不过改动了一点点，不过在这之前我们需要先来介绍一下内部温度传感器的原理，这个与学51单片机时接触的DS13B20不太相同。 成果展示 https://live.csdn.net/v/embed/233548 内部温度传感器 介绍 STM32F407 有一个内部的温度传感器，可以用来测量 CPU 及周围的温度(TA)。 该温度传感器在
总是写很长的复杂的文章，目前发现真的有点无法静心去弄了，感觉写代码的动力要比写文章强大的多，所以，往后的文章还是写的剪短一点吧。
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html
如果你的第一门编程语言不是 JavaScript，而是 C++ 或 Java，那么一开始你大概会看不惯 JavaScript 的数字类型。在 JavaScript 中的数字类型是不区分什么 Int，Float，Double，Decimal 的。咳咳，我说的当然是在 ES6 之前的 JS，在 ES6 的新标准中提出了像 Int8Array 这样新的数据类型。不过这不是本文叙述的重点，暂且就不谈啦。本文将更着重地谈 JS 的数字类型以及作用于它的位操作符，而关于包装对象 Number 的更多了解可以看拔赤翻译的
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。
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