上周，有一个简单的跑批任务，跑批之前对文件进行了解析和比对，发现针对科学记数法表示的统一社会信用代码，POI读取出来后与原值不一致。 本文记录一下问题复现、所做尝试、问题解决以及如何防止。...问题重现 原始数据 具体内容如下： 问题重现 读取含有科学记数法的Excel文件，重现问题。...思考 针对涉及诸如身份证号、社会信用统一代码等长字段的Excel导入，读取时需要较为小心，如遇到纯数字的场景，会采用科学记数法记录，POI读取的时候可能不准确。...在上述的测试中，貌似纯数字长度大于11位的时候会转换成科学记数法。...我们可以增加一层校验，如读取的内容是数字类型，且使用了科学记数法，可以提示一下，如“xxx包含科学记数法，请转换成文本格式再进行导入”。
机器学习是数据科学的发动机。每种机器学习方法（也称为算法）获取数据，反复咀嚼，输出结果。机器学习算法负责数据科学里最难以解释又最有趣的部分。数学的魔法在此发生。...适用于任何有两个可能选项的问题：是或否、开或关、吸烟或不吸烟、买或不买。许多数据科学问题看起来是这种形式，或者可以被组织成这种形式。这是最简单也最常提到的数据科学问题。...对于一些问题，尤其是以“多少个”开头的问题，负数需要被解读为0，分数要取近似整数。 多类分类作为回归问题 有时看似多元分类的问题事实上比较适合做回归。比如，“哪个新闻故事对读者来说更有趣？”...可以被转述为“我的每个客户明年各有多大可能转向我的竞争对手？” 二类分类作为回归问题 并不奇怪，二元分类也可以被转述为回归问题。（事实上，一些算法私下把所有二元分类问题转化为回归。）...它们的共性是，它们都是通过一组加了标签的样本建立（被称作“训练”的过程），之后它们能对于无标签的样本赋予值或类别（被称作“打分”的过程）。 无监督学习和增强学习的算法家族则有完全不同的数据科学问题。
值是对的，只是用了科学计数法，也是数值类型。但是问题来了，一般用户用户看不懂 2.2e-7，那么就把它转换成 0.00000022 吧。...最后的 0 让我感到多余… 问题分析 问题还是要解决，只能深入了解 JavaScript 中科学计数法相关的知识。对于极大或者极小的数，可以用科学计数法 e来表示的浮点数值来表示。...所以索性就改进了一下： JavaScript 代码: function toNumberStr(num,digits) { // 正则匹配小数科学记数法 if (/^(\d+(?:\.\d+)?)...toNonExponential(1.401e10) // "14010000000" toNonExponential(0.0004) // "0.0004" 解析一下： 用.toExponential()将数字转化为科学记数法表示...e([+-]\d+)/,获取科学记数法中小数点后的字符及幂指数（e 后面的值），这样可以确定数字是几位小数。再用toFixed()转换成数值表示。
物理研究门户网站phys.org发文称科学家开发出了一种基于神经启发的模拟计算机，它能够在执行任务时通过自我训练将自己变得更好。...我们的工作表明，在一定条件下，可以使用与模拟计算相同的硬件来实现反向传播算法，这可以提高这些硬件系统的性能。” 储备池计算是在过去的十年中发展起来的一种神经算法，主要启发来自于大脑处理信息的能力。...最近的研究表明，在一些特定的光学实验中，对储备池计算的某些实验性实现，可以取得与数字实验相当的效果。...最近几年，科学家们已经证实，通过与另一种被称为“反向传播”的算法结合，储备池计算的性能可以得到提高。反向传播算法是人工智能核心领域的最新进展。...最终，重复计算为系统提供了一种能够解决问题的改进方法。研究人员已经证实，该算法可以完成比不使用反向传播算法的储备池计算系统复杂三倍的任务。
其实 0 也是可以的，但是这样其实就浪费了一个位的精度了。 我们知道浮点数在内存中的表示，其实就是二进制的科学记数法。...0.365 * 10^5 => 3.65 * 10^4 二进制的科学记数法也是一样的，我们为了高效简介的表达，也像十进制的科学记数法一样，规定有效数字的整数部分不能是 0（因为前导 0 是无效数字...也就是说，例如 111010 它的二进制科学记数法是 1.11010 * 2^5 而不是 0.111010 * 2^6，因为这种表示不是最高效简介的表示方法 但是专家们很快发现：既然都规定了科学记数法有效数字的整数部分不能是...于是通过规定整数部分不为 0 ，加上二进制本身的性质，我们得到一个结论：二进制数的科学记数法中，有效数字的整数部分永远是 1。...对于浮点数，我们进行大小比较的时候，其实就是比较两个科学记数法表示的数字，所以第一步肯定是先比较他们的数量级。
作者：Science 来源：李开复（ID：kaifu） 导读：在庆祝Science创刊125周年之际，Science公布了125个最具挑战性的科学问题。...了解前沿科学研究方向，对你的成长或许有所帮助。 ? 简单归纳统计这125个问题，其中涉及生命科学的问题占46%，关系宇宙和地球的问题占16%，与物质科学相关的问题占14%以上，认知科学问题占9%。...其余问题分别涉及数学与计算机科学、政治与经济、能源、环境和人口等。 在今后1／4个世纪的时间里，人们将致力于研究解决这些问题。其中，前25个被认为是最重要的问题。...这125个问题如下： 1、宇宙由什么构成? ? 2、意识的生物学基础是什么? 3、为什么人类基因会如此之少? ? 4、遗传变异与人类健康的相关程度如何? ? 5、物理定律能否统一? ?...46、水的结构如何? ? 47、玻璃态物质的本质是什么? ? 48、是否存在合理化学合成的极限? ? 49、光电电池的最终效率如何? ? 50、核聚变将最终成为未来的能源吗? ?
今天在把一些数据导入到SQL Server的时候遇到有个列被导入成float类型，而我实际需要的是varchar类型，所以要进行类型转换，转换时遇到了一点问题，所以写这篇博客记录一下。...declare @i float set @i=123456789 print 'test:'+convert(varchar(20),@i) 输出结果：test:1.23457e+008 输出的结果是使用科学计数法来表示的...,再看看可否通过指定转换样式来指定不使用科学计数法呢?...帮助文档中说到float 或 real 转换为字符数据时的 style 值: 0（默认值）最大为 6 位数。根据需要使用科学记数法。 1 始终为 8 位值。始终使用科学记数法。...始终使用科学记数法。 我们的值是123456789,超过了6位数.所以不管是0还是1,2结果都会使用科学计数法来表示。那么要怎么样才能将我们的数据不转换成科学计数法而输出呢？
或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是中国统计网为大家翻译的数据科学家面试常见的77个问题。 下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。...17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？ 19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？...发生的频率是多少？ 23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？ 24、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？...46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集？你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题？一个规则集的近似解决方案是否可行？如何寻找一个可行的近似方案？...70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？ 71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？ 72、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么决定一个聚类的聚数？
为了帮助解决这个社会性问题，提升整体人民的幸福感，小K打算投身到这份伟大的事业中。 “几何思维”婚恋所，用最科学的方法，帮你脱单。...突然有一个问题，怎样才能找出最大匹配呢？ ? 02 不要怂，就是干 很多时候不是你比别人差，而是你执行力不够，在犹豫中丧失机会。 大家就先行动起来吧。...在离失败只有0.01公分的时候，他竟然奇迹般的完成反杀，没错，他成功啦，这种高超的技巧，娴熟的手法简直如同教科书一般，值得在座的每个同学深入研究反复琢磨啊。 ?...男3号终于也成为了有牵绊的男人，不论未来有多久，只在乎曾经拥有过。 ? 男4一看：这也没我啥事儿了啊。 以上的过程其实就是经典的匈牙利算法，求解二分图的最大匹配问题。...匹配 在二分图G的子图M中，M的边集E中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配。 ? 饱和点 匹配M的边集所关联的点为饱和点，否则为非饱和点。如上图： 的饱和点：。 的饱和点：。
导读：在庆祝Science创刊125周年之际，Science公布了125个最具挑战性的科学问题。了解前沿科学研究方向，对你的成长或许有所帮助。...简单归纳统计这125个问题，其中涉及生命科学的问题占46%，关系宇宙和地球的问题占16%，与物质科学相关的问题占14%以上，认知科学问题占9%。...其余问题分别涉及数学与计算机科学、政治与经济、能源、环境和人口等。 在今后1／4个世纪的时间里，人们将致力于研究解决这些问题。其中，前25个被认为是最重要的问题。 这125个问题如下： ?...46、水的结构如何? ? 47、玻璃态物质的本质是什么? ? 48、是否存在合理化学合成的极限? ? 49、光电电池的最终效率如何? ? 50、核聚变将最终成为未来的能源吗? ?...(注：最后6个数学问题选自Clay数学研究所提出的新千年问题) 作者：Science 来源：李开复（ID：kaifu）
代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark...如上图所示，我们可以将一个未标记的数据集构建为一个监督学习问题，其任务是输出 x̂ ，即原始输入 x 的重建。...虚拟变量陷阱导致称为多重共线性的问题。当独立特征之间存在依赖关系时，就会发生多重共线性。多重共线性是线性回归和逻辑回归等机器学习模型中的一个严重问题。...因此，为了克服多重共线性问题，必须删除其中虚拟变量。下面将实际演示在执行 one-hot 编码后如何引入多重共线性问题。...Hinge Loss鼓励示例具有正确的符号，当实际和预测的类值之间的符号存在差异时分配更多错误。Hinge Loss的性能报告是混合的，有时在二元分类问题上比交叉熵有更好的性能。
代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark...了解数据结构和算法 这是一个重要的问题，可能不像对软件开发人员那么重要，但是对数据结构和算法有很好的理解肯定会让你与众不同。...如上图所示，我们可以将一个未标记的数据集构建为一个监督学习问题，其任务是输出 x̂ ，即原始输入 x 的重建。...虚拟变量陷阱导致称为多重共线性的问题。当独立特征之间存在依赖关系时，就会发生多重共线性。多重共线性是线性回归和逻辑回归等机器学习模型中的一个严重问题。...Hinge Loss鼓励示例具有正确的符号，当实际和预测的类值之间的符号存在差异时分配更多错误。Hinge Loss的性能报告是混合的，有时在二元分类问题上比交叉熵有更好的性能。
能否找到一种监控机制，能准确的捕获同步和非同步网络中对时钟的具体要求？本文通过介绍一篇SIGMETRICS2020会议上的一篇文章来回答这些问题。该文有详细版本，如感兴趣可以留言获取。...为了避免此问题，我们提出并分析了两种方法（速率和突发级联以及异步双到达曲线方法）。在同步网络中，我们表明流量调节器没有不稳定，但是令人惊讶的是，交错的调节器会导致不稳定。...我们为该问题提供了理论基础，并确定了非同步和同步网络中延迟分析的影响范围。 方法 上限时间模型 我们首先建立一个时间模型，该时间模型依赖于[2]中提供的模型。...具有理想时钟的PFR，配置有流量f的到达曲线σ，以确保其输出满足到达曲线约束σ（也称为“成形曲线”）。...对于同步网络，我们表现出一个根本的区别：不自适应的PFR的代价由同步精度控制，但是，即使对于紧密同步的网络，不自适应的IR也具有无限的延迟。
最近发现pandas的一个问题，记录一下： 有一组数据（test.txt）如下： 20181016 14830680298903273 20181016 14839603473953069...： pd.read_table('test.txt',header=None) 然后发现，第一列变成了科学记数法的方式进行存储了： ?...很明显，科学记数法是可以转换的： def as_number(value): try: return '{:.0f}'.format(value) except:...，理论上讲14830680298903273没有小数部分不存在四舍五入的原因，网上搜了也没有很明确的解释，初步讨论后猜测应该是pandas在用float64去存这种长度过长的数字的时候有精度丢失的问题。...) 在生产数据的时候，对于这种过长的数据采取str的形式去存 也是给自己提个醒，要规范一下自己的数据存储操作，并养成数据核对的习惯。
hint：ereg()函数有漏洞哩；从小老师就说要用科学的方法来算数。...，一眼看过去，这是一道php代码审计的题目，代码审计其实还挺好玩的，能够学到很多东西QAQ！...下面先让我们理一理这个password的条件吧！ 首先是输入的字符在a~z，A~Z，0~9之间，也只属于这个条件里，其次密码长度要小于8，值要大于9999999，这不很矛盾嘛？...中学的时候我们有学过科学记数法，这题用科学记数法表示不就解决了问题嘛？我们再看下一个条件，密码一定要包含*-*，这个条件似乎和第一个条件冲突了啊，那这题就没法做了？...输入的密码不合法，然后我们可以看到这个网址password，传参数的时候%00自动改成了2500，这个也是浏览器的一个漏洞，我们只需要在网址上进行修改就行了！ ? 这样就得到了Flag! ?
andas是一个在数据科学中常用的功能强大的Python库。它可以从各种来源加载和操作数据集。当使用Pandas时，默认选项就已经适合大多数人了。但是在某些情况下，我们可能希望更改所显示内容的格式。...但是这可能会导致其他问题，例如当有图片时这会变得很难看。 3、禁止科学记数法 通常在处理科学数据时，你会遇到非常大的数字。...一旦这些数字达到数百万，Pandas就会将它们重新格式化为科学符号，这可能很有帮助，但并不总是如此。 要生成具有非常大值的数据，可以使用以下代码。...np.random.default_rng().uniform(0, 10000000, size=(10,3)) df = pd.DataFrame(arr_data) df 如果想要显示这些数字的完整形式而不使用科学符号...这将重新格式化显示，使其具有不带科学记数法的值和最多保留小数点后3位。
0.3125*2=0.625，整数部分是0 0.625*2=1.25，整数部分是1 0.25*2=0.5，整数部分是0 0.5*2=1，整数部分是1 因此0.312510=0.01012 3.7.1.4.2科学记数法... 我们知道，把一个十进制数的用科学记数法（scientific notation）可以表示为a*10n或者aEn，其中0<=|a|<10，n是自然数。...例如： 118.0625=1.180625*102=1.180625E2 0.0375=3.75*10-2=3.75E-2 对于二进制，我们同样可以采用类似的科学记数法，只不过把10换成2，例如： 0.00101...=1.01*2-3 我们可以把科学记数法看成由3个部分组成：符号部分、有效数字部分、指数部分，示意图如下： ?...在内存中，是采用科学计数法存放的，分别对应科学计数法的3个部分：符号部分、有效数字部分和指数部分，具体规定为： float：符号（1bit）、指数（8bit）、有效数字（23bit） double：符号
Python和R是当今数据科学最常用的两种语言。 它们都是完全开源的产品，并且可以根据GNU公共许可证的要求完全免费使用和修改。但哪一个更好？ 而且，更重要的是，你应该学习哪一个？...两者都被广泛使用，并且是每个数据科学家手中的标准工具。答案可能让您感到惊讶 - 因为作为专业数据科学家，您应该准备好应对这两者。 Python有一些使用案例，R也是如此。使用它们的场景各不相同。...因为专业数据科学家需要非常详细地了解机器学习算法背后的统计数据和数学知识。 我们将研究两个SVM机器学习模型，一个通过Python代码，另一个通过R代码。这将为我们提供两种语言如何工作的良好画面。...正如您所看到的，R代码在其图形和统计能力方面基本上比Python更强大。作为统计学家的统计学家的语言，如果你有统计学背景，使用R将是你在数据科学新职业生涯中最好的启动板。...如果您是数据科学家 - 请同时选择两者。
在庆祝Science创刊125周年之际，Science公布了125个最具挑战性的科学问题。了解前沿科学研究方向，对你的成长或许有所帮助。...简单归纳统计这125个问题，其中涉及生命科学的问题占46%，关系宇宙和地球的问题占16%，与物质科学相关的问题占14%以上，认知科学问题占9%。...其余问题分别涉及数学与计算机科学、政治与经济、能源、环境和人口等。在今后1／4个世纪的时间里，人们将致力于研究解决这些问题。其中，前25个被认为是最重要的问题。 这125个问题如下： ?...41、是否可能制造出室温下的磁性半导体? ? 42、什么是高温超导性之后的成对机制? ? 43、能否发展关于湍流动力学和颗粒材料运动学的综合理论? ? 44、是否存在稳定的高原子量元素? ?...46、水的结构如何? ? 47、玻璃态物质的本质是什么? ? 48、是否存在合理化学合成的极限? ? 49、光电电池的最终效率如何? ? 50、核聚变将最终成为未来的能源吗? ?
❝qDebug会将浮点型超过一百万的数打印为科学计数法，该如何解决它呢？...❞ double d = 1000000; qDebug() << d; 输出： 1e+06 由于qDebug底层使用QTextStream打印数据，而QTextStream可以设置输出的格式为科学计数法...qDebug不提供设置浮点型数据输出为定点记数法，只能通过其他方式解决。...f='g', int prec=6); 例子： double d = 1000000; qDebug() 的位数...*/ 输出： 1000000 使用QTextStream 通过设置setRealNumberNotation的FixedNotation模式强制定点记数法。
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