http://blog.csdn.net/tjlakewalker/article/details/6836735
引出QT开发积累——浮点类型的大小比较-----qFuzzyCompare 的作用qt中浮点类型的大小比较-----qFuzzyCompare 的作用qFuzzyCompare 是 Qt 提供的一个函数...由于浮点数在计算机中的表示存在精度问题，直接使用 == 运算符比较两个浮点数可能会因为微小的舍入误差而导致不准确的结果。...在需要比较浮点数的场景中，推荐使用这些函数来提高代码的健壮性和准确性。以下关于误差的控制qFuzzyCompare 是 Qt 提供的一个用于比较浮点数是否相等的函数，考虑到浮点数计算中的精度问题。...自定义精度的比较：在 main 函数中，设置了一个自定义的精度 epsilon，并调用 customFuzzyCompare 来比较两个浮点数。...推荐使用场景科学计算：在科学计算中，浮点数的精度要求较高，自定义比较精度可以提高计算结果的可靠性。图形计算：在图形计算中，浮点数误差会影响渲染结果，通过自定义比较精度可以提高图形渲染的准确性。
尽管 git 仓库中广泛使用分支，但根据无服务器 PostgreSQL 多云提供商 Neon 的联合创始人兼首席执行官 Nikita Shamgunov 所言，分支从未真正适合数据库。...尽管通过大量艰苦工作，Neon 已经实现了分支，但他说分支的出现是从一个基础设施特性发展成为一个开发者工作流工具。 “在 Postgres 现有的架构中......实现分支是一个非常困难的特性。...它使用户能够: 瞬间备份数据库 在一次性的测试专用分支中运行测试 安全地在生产环境中尝试自动化数据库迁移 隔离地运行分析或机器学习工作负载 或者，如果你决定放弃你所做的一切，由于它是无服务器的，这不会产生任何成本...无服务器意味着开发人员不必担心调整应用程序资源的大小，他们只需添加一个指向数据库的连接字符串。 并且通过按消耗计费，Neon可以缩减到零。...它的作用类似于git工作流中的git reset-hard parent。 需要注意的是，它可能会覆盖分支中的一些工作。
a,b,c局部变量值 如果变量 a , b 换 0.75 ， 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明浮点数运算是不稳定的。 ?...所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 "==" 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。...很显然，小数的二进制表示有时是不可能精确的。其实道理很简单，十进制系统中能不能准确表示出 2/3 呢？同样二进制系统也无法准确表示 1/10 。这也就解释了为什么浮点型精度丢失问题。...3 float 存储原理 float 型在内存中占 4 个字节。...最后表示0.2356为：0 0 1111100 11100010100000100100000 浮点类型标识的有效数字及数值范围 Float ：比特数为 32 ，有效数字为 6-7 ，数值范围为 -3.4E
判断是否相等 因为一个浮点数的存储并不总是精确的，例如在经过大量计算之后可能会将3.14保存为3.1400000000001或者3.1439999999999，这时候如果直接用==来比较这两个数的话会输出错误的结果...，false（C++中==只有在两个数字完全相同的情况下才判定为true）。...) 上面这行代码是通过宏定义来定义出一个名为Equ的函数，这个函数会将a和b相减，如果相差的结果的绝对值小于极小值eps，那么就判定为true，否则为false。...另外还有： 在经过大量计算后可能因为误差的累计，一个变量中存储的0实际上是一个非常小的负数，如果这时候对这个变量进行开根号操作sqrt，那么会报错（asin(x)类似，当存放的x为+1或-1时也会出现类似的情况...这是一个bug，只能将结果放在字符串中然后和-0.00比较，如果对比成功那么将结果加上eps来变回0.00 。 参考 《算法笔记》胡凡著
今天我们来看一个在 PHP 中比较有意思的事：浮点数(floats) <?php die(var_dump(1200.85 * 100 === 120085)); 你认为上面的代码会出现什么结果呢？...这种比较视情况而定 其实很简单，因为在这里，我们使用了 === 来做比较，所以这个结果很清晰的就是 false， 因为我们左边是一个 floats 类似的数，右边是一个 int 类型的数。...如果你看 PHP 文档的时候：http://php.net/manual/zh/language.types.float.php 有注意那个很大的 Warning 的话，你应该就会明白：这里的核心问题其实就是浮点数的精度...那这样的话，我们如何比较才是我们期望的值呢？...，或者是使用一些保险的手段进行比较，不然就会吃大亏！
查看本地分支 git branch 查看远端分支，无论是否checkout到本地 git branch -r 假如想比较dev和master 命令1：比较文件 git diff dev master -...-stat 命令2：比较提交日志 git log dev ^master git log master..dev # since..until，包含了在dev分支而不在master分支中所有的提交，若无结果...，说明dev的所有提交都合到了master 这2种等价。...git log dev...master dev和master的所有差异，可以加--left-right参数，指明属于哪个分支的commit。...命令3：列出合并到master的分支，master >= dev git branch --merged master
这篇文章主要介绍了Shell脚本处理浮点数的运算和比较实例,文中分别使用了bc或awk实现,需要的朋友可以参考下。...其实，Shell（这里是Bash）本身不具备处理浮点计算的能力，但是可以使用“bc”这个高精度的计算器工具来帮助，另外，也可以在Bash中调用“awk”脚本来处理浮点运算。 1....在下面的脚本中，提到在第一个选项中，“scale”变量表示输出中小数点后的精度，可以用于控制计算结果的精度；“ibase”和“obase”分别表示输入和输出数据的进制，可以用于数值进制的转换。...浮点数的比较，如“if [ $(echo "$big > $small" | bc) -eq 1 ]”，将一个逻辑判断式用管道传给bc。...使用awk来处理浮点计算和浮点数比较 不解释过多了，写了示例脚本如下，看懂了这个就会知道怎么处理浮点计算和浮点数比较了。 ? 执行的结果如下： ?
因为这一特殊性，Number也是ECMAScript中需要特别关注的一个数据类型了。...而一句话来概括JavaScript中的Number类型就是，这是由IEEE754格式来表示整数和浮点数值(双精度数值)。...双精度浮点数值能准确的表示高达53位精度的整数，从-253到253这个区间的所有整数都是有效的双精度浮点数，因此，尽管JavaScript中缺少明显的整数类型，但是依然可以进行整数运算。...所谓浮点数值，就是该树脂中必须包含一个小数点，并且小数点后面必须至少有一位数字。虽然个位数点前面可以没有整数，但是一般的编程过程中不推荐这种写法。...同样的，如果浮点数值本身表示的就是一个小数（1.0），那么该数值也会被转换为整数。 关于浮点数最后的警示是，我们应该时刻对它们保持警惕，浮点数看似跟其他语言的浮点数并无两样，但是它们是出了名的不精确。
浮点数的精度可变，在一个表达式中只有当除数是2的整数次幂时才能准确无误的计算出结果，其他情况下用浮点类型无法准确的计算出结果。这个听起来很乱对吧，下面我就详细地讲一下。...当我们将浮点类型的变量值设置为0.1时，C#就会很容易表示成0.099999999999999999，或者0.1000000000000000001，或者是一个非常接近0.1的数字。...根据定义，浮点数的精度与它所代表的数字的大小成正比，也就是说浮点数的精度是由有效位数的个数决定的，而不是由一个固定值决定的。...所以说如果在开发中需要精确的数字（例如金融行业的应用），那么我们就不能使用浮点类型，应该使用 decimal 类型。
浮点数表示 在计算机系统理论中，浮点数采用 IEEE 754 标准表示，编码方式是符号+阶码+尾数，如图： ?...比如 float 类型占用 32 位，单精度浮点表示法： 符号位（sign）占用 1 位，用来表示正负数，0 表示正数，1 表示负数 指数位（exponent）占用 8 位，用来表示指数，实际要加上偏移量...当十进制数值转换为二进制科学表达式后，得到的尾数位数是有可能很长甚至是无限长。所以当使用浮点格式来存储数字的时候，实际存储的尾数是被截取或执行舍入后的近似值。...这就解释了浮点数计算不准确的问题，因为近似值和原值是有差异的。 1. == 操作符 比较两个浮点数，一个从零开始加 11 次 0.1，另一个用 0.1 乘以 11 计算。...然后用 == 比较大小。 private void compareByOperator
但除此之外，DSP58还有两种额外的操作模式，分别称为DSPCPLX和DSPFP32。本文将重点介绍其中的DSPFP32，它是一个硬化的浮点加法器和乘法器。...这个图展示了FP32加法器和乘法器独立使用，颜色高亮表示实现805MHz最大可能速度所需的最小流水线数量。你基本上在每个DSP58中得到一个延迟为2的FP32加法器和一个延迟为3的乘法器。...C和FPOPMODE输入路径中的可选额外流水线寄存器可用于补偿乘法器路径的额外延迟，以便整个MAC对所有数据输入的总延迟为4个时钟周期。...在早期的FPGA系列中，浮点设计总是可能的，Xilinx多年来一直提供基于fabric的软浮点IP，但硬化的DSPFP32现在提供了使用单个DSP58原语和几乎没有fabric资源的选项，具有更低的延迟...（3-4个时钟周期而不是8-11个），更低的功耗和高达805MHz的时钟速度，在最快的两个速度等级中。
Python中的分支判断与循环 Python与其它语言一样，也是通过If ......End ..来进行分支判断 在python中，If ,Elif ,Else等语句后面需要加冒号才可以写执行语句 在python中，不需要End来表示某个分支判断语句的结束。...可用在程序调试中，当某一个值为我们需要的值时，程序才 继续执行，否则直接退出程序。 一元操作符 在运算符的单面才存在数据,该运算符被称之为单元操作符。...当对象i相对于List来说拥有成员资料时，重复执行某一个步骤 range函数: example： range([start],Stop,[Step]) 作为一个内置函数(BIF),它的起始位置为可选的...如果没有Step，表示默认的Step为1. Range的范围包括起始值，但不包括结束的值。
浮点数在内存中的存储详解 我们知道, 计算机内部实际上只能存储或识别二进制。...我们日常使用的 浮点数 也不例外, 最终也要被存储到这样的二进制小格子中。（来源于知乎） 对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。 那么，对于浮点数来说，在内存中是如何存储的呢？...上⾯的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么⼤？要理解这个结果，⼀定要搞懂浮点数在计算机内部的表⽰⽅法。...以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第⼀位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。 接下来就到了指数E的讲解了，这个点比较重要，同时也比较复杂。...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的 例如：数字0.5，二进制为0.1，存储为浮点型，但是规定了M大于等于1，所以将小数点右移一位，他的存储形式就是（-1)^ 0 * 1.0*2^(-1)，
前言 在计算机科学中，浮点数是一种用于表示实数的数据类型。与整数不同，浮点数可以表示非常大或非常小的数值，并且能够处理小数部分。...然而，浮点数在内存中的存储方式与整数有很大的不同，本文将深入探讨浮点数在内存中的存储方式，帮助读者更好地理解这一概念。 1....通过这种方式，浮点数可以表示非常大或非常小的数值。 2.2 IEEE 754标准 IEEE 754是浮点数表示的国际标准，定义了浮点数在内存中的存储格式。...2.3 浮点数的存储格式 组成成分 在IEEE 754标准中，浮点数的存储格式如下： 符号位（Sign Bit）：1位，表示浮点数的正负。0表示正数，1表示负数。...3.3 比较浮点数 由于浮点数的精度问题，直接比较两个浮点数是否相等可能会导致错误的结果。通常，可以使用一个很小的阈值（如ε）来判断两个浮点数是否近似相等。
浮点数表示的范围： float.h 中定义 根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会）754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式： V = (−1) ^S*M ∗ 2^ E • M表示符号位...至于指数E，情况就比较复杂： 首先，E为一个无符号整数（unsigned int） 这意味着，如果E为8位，它的取值范围为0~255；如果E为11位，它的取值范围为0...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，存入内存时E的真实值必须再加上一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023。 ...浮点数取的过程 指数E从内存中取出还可以再分成三种情况： E不全为0或不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第一位的...*pFloat的值为：%f\n", *pFloat); return 0; } 分析： 先看第1环节，为什么 9 还原成浮点数，就成了 0.000000 9以整型的形式存储在内存中，得到如下二进制序列
（1）国际标准IEEE 根据国际标准 IEEE （电气和电子工程协会） 754 ，任意一个二进制浮点数 V 可以表示成下面的形式： V=(-1)^S * M * 2^E ，为什么是2^E呢？...，接下来进入本文的重点部分，浮点数在内存中的存储 二、浮点数在内存中的存储 浮点数数据在32位的处理器上最高的1位存放符号位(S)...浮点数据在64位处理器，最高的1位是符号位S， 接着的 11 位是指数 E ，...浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023）即为真实值， 有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxxxxx的小数。...比如保存 1.01（5.5十进制） 的时候，只保存01 ，等到读取的时候，再把第一位的 1 加上去。这样做的目的，是节省 1 位有效数字。
在浮点数运算中，总会有误差的，这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题，decimal所创建的小数类型，则是一种比较好的选择。 float类型 用浮点数运算，好处是方便、而且速度快。...这个过程中的代码可能令人困惑，如下所示： >>> .1 + .1 + .1 == .3 False >>> .1 + .1 + .1 0.30000000000000004 直观地说，这个加法是有意义的...>>> round(.1 + .1 + .1, 10) == round(.3, 10) True >>> round(.1 + .1 + .1, 10) 0.3 在本例中，我们对浮点数进行了四舍五入，...如果把前面示例中的浮点数改为小数类型，看看效果如何： >>> from decimal import Decimal >>> print(f"{Decimal('0.1'):.18f}") 0.100000000000000000...>>> from decimal import Decimal >>> Decimal(0.01) == Decimal("0.01") False 在本例中，我们期望这些小数值相等，但由于浮点数的精度问题
浮点数在内存中的存储 常见的浮点数: 3.14159 , 1E10等, 浮点数家族包括 : float , double , long double类型....浮点数的表示范围在 float.h中定义. (1E10为科学计数法表示1.0 * 2的10次方) 下面先来看一道题目: #include int main() { int n =...欲知后事如何,请看下面讲解 : 上面的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？...以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第⼀位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字 至于指数E, 情况就比较复杂 首先 , E为一个无符号整数, 这就意味着,如果E为8位，它的取值范围为0 ~ 255...浮点数取的过程 指数E从内存中取出的过程可以再分为三种情况: E不全为0不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第⼀位的1.
---- 本节知识视频教程 文字讲解开始： 一、浮点型数据 浮点型：就是指数学中的含有小数的那些数据，只不过在计算机中的小数长度是有限的。 如何得到浮点型数据？...其实方法很简单，我们可以通过数学除法就可以直接得到浮点型。 我们也可以认为判断进行赋值，直接对变量通过赋值的方式，可以得到浮点型。...注意，这里的int函数的向下取整只针对于正数！！！ 如果是负值的情况下，结果其实就是去掉小数部分！ 总结一下，int函数，在Python中的效果就是去掉小数部分！...我们此时应该要使用python中的math库了！...用来进行数据类型的转换，这个一个舍去小数部分的函数。 2、掌握float浮点型。有小数的数据类型。通过除法的方式可以直接得到浮点型数据。
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