前言 开发过程中免不了有浮点运算，JavaScript浮点运算的精度问题会带来一些困扰 JavaScript 只有一种数字类型 ( Number ) JavaScript采用 IEEE 754 标准双精度浮点（64），64位中 1位浮点数中符号，11存储指数，52位存储浮点数的有效数字 有时候小数在二进制中表示是无限的，所以从53位开始就会舍入（舍入规则是0舍1入），这样就造成了“浮点精度问题”（由于舍入规则有时大点，有时小点） 下面用示例来看看 JavaScript加减乘除运算 加法 ima
在我们常见的JavaScript数字运算中，小数和大数都是会让我们比较头疼的两个数据类型。
功能： 可以来增强用户和html页面的交互过程，可以来控制html元素，让页面有一些动态的效果，增强用户的体验。
昨天做完卷积神经网络习题，感觉自己都弄懂了，但到编程环节，却感觉无从下手，勉强参照示例代码完成编程任务，提交了好几次都没有通过，倍受打击。简单总结了一下原因：
在开发的过程中，除了代码本身，测试也是重要的一环。大体来说，测试分为以下几种类型：
2.BOM: (browser object model)浏览器对象模型，提供了一套操作浏览器的API如：打开关闭浏览器窗口，前进go1后退(go-1)
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判断是否为质数，我之前用 js 写过，详情参见：http://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/51483844
身为程序员多年，作者今天突然对这件事感到十分好奇了。我问计算机芸芸部件，1+1究竟是如何计算的，他们都茫然的看着我。
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
计算质数的关键是要减少运算量。如果傻呢，就从1循环到这个数字来进行全量循环计算。聪明一点就不需要了，只需要循环到这个数字的平方根的数字即可。
作者：龚敏敏
作为一个对线性代数一无所知的开发者，想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识，那么本文就正好适合你。
我们学 JS 的时候都会了解下位运算，在 React、Typescript 等源码中也频繁见到位运算的踪影，但在业务代码中从来不会这么写，它好像离我们很遥远。
这里主要指字符串的各种函数 str.length() 获取字符串长度 str.charAt(index)获取指定位置的字符 str.indexOf(char)获取指定字符在字符串中出现的位置 str.lastIndexOf(char)获取指定字符在字符串中最后出现的位置 str.substring(start, end)截取字符串 str.slice(start, end)截取字符串
通过Edge.js项目，你可以在一个进程中同时运行Node.js和.NET代码。在本文中，我将会论述这个项目背后的动机，并描述Edge.js提供的基本机制。随后将探讨一些Edge.js应用场景，它在这
第一节 创建一个以自己为名的拼音文件夹，把阿帕奇服务器压缩包解压进去 conf是配置文件 hadoc目录下才能运行（是网站的根目录） localhost(本地登录) 第二节 代码格式 <?php 代码
利用chrome学编程,一切都变得简单... 用chrome学编程,安装浏览器就可以上手,javascript本身也足够强大,前后端通吃,容易出成果,有了成果产生的成就感也就有了持续学习编程的动力.
JavaScript也是一种编程语言。并不是Java的分支哦。 可以直接在浏览器中运行的编程语言。
人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
主要指前端游戏界面的实现和交互逻辑的编写吗？显然不止这些，还应该包括支持前端数据存取的后端接口的实现。如果把概念扩展一下，还应该包括游戏关卡设计器的编写、角色人物设定器的编写、城池地图编辑器的编写、游戏管理后台的编写等等，这些工作都是为了「交付一个完全可运营的游戏」，为这个目标服务的，都属于小游戏的开发范畴。
今天和同事聊起计算机中精度的话题。于是想起一个小巧的，快速的JavaScript库：big.js。它可用于任意精度的十进制算术运算。这里分享给大家
Hello小可爱们，今天我们又要回到学习主题咯，前面学习了HTML和CSS的用法，今天我们就要为Web页面注入生命啦，那就是JavaScript，通过JavaScript我们可以让我们的页面动起来，这也是Web开发中的一座大山。
在写Java代码时候，我们其实很少去考虑高精度运算，即使遇到无法避免高精度的计算问题也不会太烦恼，因为有大整数类BigInteger以及BigDecimal工具使用。
一道算法题，以前51js上讨论过。思路就是自己实现乘法运算，如果用递归，如果求1000的阶乘就要出现脚本失控了
今天我们来学习下Shell运算符，Shell跟其他的编程语言一样，也支持多种运算符，包括：
JavaScript是目前web开发中不可缺少的脚本语言，js不需要编译即可运行，运行在客户端，需要通过浏览器来解析执行JavaScript代码。
前面的文章，我们回顾了很多操作符，比如用来运算的乘性操作符操作符、加性操作符，用来比较的关系操作符、相等操作符等，相信很多同学都无数次的在学习和工作中用到他们，但是大家有没有好好的想过他们的优先级？是不是仔细一想不知道？工作用用到了再说？不确定优先级，全屏直觉来？有心总结一下，但总是没时间？那不妨来看一下我对操作符优先级的总结。
JavaScript不同于HTML、CSS，其是一种客户端脚本语言，运行在客户端浏览器中，每一个浏览器都有JavaScript的解析引擎。其是脚本语言，不需要编译，直接可以被浏览器解析执行。
在写一个小demo的时候，无意中发现定义变量的时候直接写入value，会导致获取不到数据，或者获取的不是我们想要的内容，在js中运算不能随便把value属性定义成变量
都知道, 计算机中存储整数是存在着位数限制的, 所以如果需要计算100位的数字相乘, 因为编程本身是不支持存储这么大数字的, 所以就需要自己实现, 当然了, 各个编程语言都有大数的工具包, 何必重复造轮子, 但我还是忍不住好奇他们是如何实现的, 虽然最终没有翻到他们的底层源码去, 但查询的路上还是让我大吃一惊, 来吧, 跟我一起颠覆你的小学数学.
Infinity(无穷大)在 JS 中是一个特殊的数字，它的特性是：它比任何有限的数字都大，如果不知道 Infinity， 我们在一些运算操作遇到时，就会觉得很有意思。
require.js是各种网络APP中非常常见的JS依赖库，它其实不仅仅是个模块加载器那么简单。它背后蕴含了一个非常重要的设计，也就是JS模块化编程。模块化是任何一个编程语言都会支持的设计，通过模块化能够将一个重要的问题拆分成一个个小的问题，并且模块与模块之间不关联（或者弱关联），减小的程序的开发难度。
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
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
1.变量类型模糊，容易出现问题; var a='1',b=1; a==b; //true a===b; //false 2.全局变量与函数内部变量同名时，在函数内部声明变量，声明位置虽然在后，但在这之前，此名变量已为‘undefined’; 其实这个的准确说法应该叫法，作用域声明提前，也就是说在作用域内所有的声明都会在编译前放到作用域的最前面，赋值位置不变。 var a = 'aaa'; function b() { console.log(a);
摘要 V8是一个由丹麦Google使用C++开发的开源JavaScript引擎，用于Google Chrome中，目前该JavaScript引擎已用于其它项目的开发。 在V8中的数字表示 在V8中数字
AdderNet: DoWe Really Need Multiplications in Deep Learning? CVPR2020 https://arxiv.org/abs/1912.1
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，
(2) 熟悉 Logisim 平台基本功能，能在 logisim 中实现多位可控加减法电路。
three.js中自带了矩阵运算库，不过在使用的过程中总是容易混淆。不知道是行主序还是列主序，前乘和后乘也很容易弄反。就在这里辨析一下。
首先，我们要明确矩阵链乘法问题的原始形式：给定一个矩阵链 ( A_1, A_2, \ldots, A_n )，我们要找到一种括号化方案，使得乘法运算的次数最少。这个问题确实具有最优子结构性质，并可以使用动态规划来解决。
矩阵乘法作为一种基本的数学运算，在计算机科学领域有着非常广泛的应用，矩阵乘法的快速算法对科学计算有着极为重要的意义。自 1969 年 Strassen 算法开始，人们意识到了快速算法的存在，开始了长达数十年的探索研究。
Solidity作为一门编程语言也具备和普通编程语言相似的数据结构设计，比如：变量、常量、函数、数组、函数、结构体等等。
在各行各业，不难想象这样的场景，A 公司拥有大量数据，然而其并没有人力或计算能力对这些数据进行分析处理，因此，A 公司希望购买 B 公司的计算服务对数据进行处理，但是，A 公司不希望 B 公司获取这些数据的具体信息，因此，如果可以将数据进行加密，再传递给 B 公司进行处理，则可以满足 A 公司的所有需求。因此，在这样的场景下，我们需要一套加密体系，对密文执行的一些运算操作，可以等效为对明文执行的运算。
在前几期，我们介绍了计算机对加减法的预算，以及对乘法的运算也开了个头。实际上，在计算机中，对乘法的计算也是采取列竖式的方法：
所谓高阶函数，就是接收其他函数作为参数传入，或者把其他函数作为结果返回的函数。所以，学院君上篇教程将匿名函数作为函数参数和将匿名函数作为函数返回值的示例实现都是高阶函数。
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