去互联网金融或电商行业的公司面试时，一般都会遇类似“ 0.1+0.2 等于 0.3吗？”这道题，对于非科班出身的前端人是一道送命题，有些知道 0.1+0.2 不等于 0.3，但是继续深问为什么，就无法很清晰地回答。
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。
之前自己答的不是满意（对 陈嘉栋的回答 还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结
例如在 chrome js console 中： alert(0.7+0.1); //输出0.7999999999999999 之前自己答的不是满意（对 陈嘉栋的回答 还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结
“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
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。
如果我们写的值是以“0x”开头的，浏览器认为其是16进制，默认帮我们转换为10进制进行处理；如果写的值是以“0”开始的，浏览器认为其是8进制，也帮助我们默认转换为10进制，剩余写的值，都是按照10进制算的，但是不论咋样，计算机最后都是按照2进制进行存储。
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
在最近业务开发中, 作者偶遇到了一个与 JavaScript 浮点数相关的 Bug。
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。
JS中整数和浮点数统属于数字类型，在计算机中，所有的数字都是采用IEEE754标准的64位双精度浮点数形式存储，进而导致了无论是储存、计算中都会存在精度问题。其存储形式为： 1. 第一位是正负符号位，0: 正数 1: 负数
前言 前段时间， 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我， 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失，
在计算机编程中，不同的数据类型用于表示不同种类的数据。在Go语言（Golang）中，基本数据类型包括字符串、整数、浮点数、字符和布尔类型。在实际开发中，经常需要进行不同数据类型之间的转换，以满足不同需求和计算。本篇博客将深入探讨Go语言中基本数据类型之间的转换，包括字符串与整数、字符串与浮点数、字符与整数、整数与布尔类型之间的转换方法、注意事项以及实际应用。
将 字符串 转为 int 或 float 类型之前 , 首先要确保字符串的内容就是对应的类型 ;
mongodb11天之屠龙宝刀（九）js函数入门：MongoDB基于js的数据类型修改 原文连接：直通车 Mongodb并不提供Alter table这样的语句或者工具修改字段类型，只能写程序转。
mongodb11天之屠龙宝刀（九）js函数入门：MongoDB基于js的数据类型修改 Mongodb并不提供Alter table这样的语句或者工具修改字段类型，只能写程序转。 数据类型 基本数据类型 MongoDB的文件存储格式为BSON,同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型.与数据库打交道的那些应用。例如，JSON没有日期类型，这会使得处理本来简单的日期问题变得非常繁琐。只有一种数字类型，没法区分浮点数和整数，更不能区分32位和64位数
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计算机系统中，数值一律采用补码来表示和存储（寄存器）。 javascript 中所有数字均用浮点数值表示，采用 IEEE 754 标准定义的 64 位浮点格式表示数字。
换言之，但凡包裹在英文格式下的 单引号、双引号或三引号 里的内容，不论引号里边是英文、中文、甚至是数字、符号、火星文等，她都叫做字符串。
上篇已经讲了原码、反码和补码的出现解决了计算机对整数的存储和计算问题，而小数的存储和计算又是另外一套机制，对于人类而言，整数和小数的计算一样简单，然而对于计算机来说小数运算比整数运算要复杂的多。本文从浮点数原理出发，聊聊浮点数的精度问题，对网上的一些结论进行回答。
在计算机中数字无论是定点数还是浮点数都是以多位二进制的方式进行存储的。 在JS中数字采用的IEEE 754的双精度标准进行存储(存储一个数值所使用的二进制位数比较多,精度更准确)
现在的爬虫越来越难了，不再和之前的那样，随便抓个包就可以找到相关的 url ，然后 post 一下或者 get 一下数据就出来了。还有一个可能就是可能你以前用来学习的爬虫网站太简单了，还没有看见过那些猛的。上两周我就想弄弄知乎登陆，参数的加密算是把 js 代码扣出来了，但是只能在浏览器上运行，一换到 Python 执行就各种报错，你不会 JavaScript 就什么都调不了，所以二话不说，开启了新的大陆。那就开始吧！
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) 。
八进制转换成十进制: 这里我就直接上示例了: 十进制48转换位八进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/8 6 0 结果为60，这里需要特别注意的是，千万不要受二进制的影响，非要得到结果为1，这里不可能为1，因为进制基数变成了8，所以，48/8得出的结果是6，已经比进制基数8更小了，就没有再计算下去的必要(因为再计算下去就是6/8，结果是0了)，于是从结果6开始，倒序排列各步骤的余数，得到的结果就是60(10进制转换成8进制的时候，一旦得到的结果比8更小，则说明是最后一步了)。 十进制360转换为八进制表示: 计算过程 结果 余数 360/8 45 0 45/8 5 5 结果5比进制基数8小，所以结果就是550。 十六进制转换为十进制: 十进制48转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/16 3 0 十六进制与8进制一样，只要得到的结果比进制基数更小，则停止运算，所以结果是30。 十进制100转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 101/16 6 5 结果为:65。
一直都在佛系更新，这次佛系时间有点长，很久没发文了，有很多小伙伴滴我，其实由于换工作以及搬家的原因，节奏以及时间上都在调整，甚至还有那么一小段时间有点焦虑，你懂的，现已逐渐稳定，接下来频率应该就会高了，奥利给～
十进制转换二进制的方法相信大家都熟能生巧了，如果你说你还不知道，我觉得你还是太谦虚，可能你只是忘记了，即使你真的忘记了，不怕，贴心的小林在和你一起回忆一下。
整数（int）：整数是没有小数部分的数字。在Python中，整数可以是正数、负数或零。 整数类型在Python 3中没有大小限制，因此可以处理非常大的整数。可以使用内置函数“int()”将其他类型的对象转换为整数。
小云今年大三在一家互联网公司实习，今天下班回到寝室闷闷不乐，小帅见状关心到：怎么了？碰到什么不开心的事了吗？
js提供了parseInt()和parseFloat()两个转换函数。前者把值转换成整数，后者把值转换成浮点数。只有对String类型调用这些方法，这两个函数才能正确运行；对其他类型返回的都是NaN(Not a Number)。
1.整型在内存中的存储形式 int 与 float 均是四个字节大小，即32位，但是他们在内存中的存储形式却是完全不相同的。
GLSL ES 要求你具体指明变量的数据类型： <类型> <变量名> 如 vec4 a_position。 在进行赋值操作（=）时，等号左右两侧的数据类型必须一样，否则会出错。
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
计算机中使用八位的块，或者说是「字节」，作为最小的寻址单元。你可以将整个存储器视作一个超大的「字节数组」，每个字节都有一个唯一的数字编号，这个编号就是所谓的地址，通过这个地址，我们可以唯一的确定一块数据。但是我们代码中定义的各种数值又是如何转换为二进制串存储在这些「字节」里面的呢？为什么两个整数相加之后的结果会变成负数？
关于浮点数，很多人只是知道浮点数就是小数，简单来说，因为所有的小数都可以用科学计数法来表示，而小数点可能也会随之发生“浮动”，故称之为浮点数。举个例子，有这样一个数字：1999.99，如果用科学计数法表示则为1.99999*10^3，在这个过程中我们很明显地看到了小数点发生了“浮动”，浮点数的名字也由此得来。
js提供了parseInt()和parseFloat()两个转换函数。前者把值转换成整数，后者把值转换成浮点数。
前段时间在开发的过程中遇到一个奇怪的 Bug。 在服务端数据正常，前端页面渲染代码正常的情况下，浏览器页面渲染出的内容却不一样。 经过一番定位，最终在 Chrome 浏览器的控制台找到了线索。 在控制台里面查看到的情形是 response 和 preview 的值不一样。
例如，b'\xe4\xb8\xad'表示文字中。这个东西一般是需要进行网络传输，或者在硬盘上读写时使用的。
关于整数在内存中的存储形式，在博主之前写的文章里已经介绍了！友友们可以去点下面链接去看，这里就不过多介绍。
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。
python的数值类型包括常规的类型：整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说，就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数，还有二进制数、八进制数、十六进制数。
今天小浩为大家分享一篇关于浮点数的文章，深入浅出的讲解了浮点数的工作原理～实在是难得一见的好文。
团队一直保持着分享的习惯，而我却分享的较少。忘了当时同事分享什么主题，涉及到浮点数相关知识。于是我决定分享一期关于浮点数的，而且 Go 之父 Rob Pike 说不懂浮点数不配当码农。。。So？！
在使用NumPy进行数组运算时，有时会遇到numpy.float64无法被解释为整数的错误。本文将解释产生这个错误的原因，并提供一些解决方法。
1 / 2 = 0 ······1 (商小于1，结束计算并将余数倒序排列)
Dart语言的数值类型非常简单，只有两个类型：int和double。其中int表示64位整数类型，double表示双精度浮点数。int和double的基本用法如下：
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。
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。
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