前言相信大家在学习编程语言的变量类型的浮点数的时候，都有听说过“浮点数的精度是有限的”，即0.1+0.2不等于0.3，那么究竟是为什么呢？其实这个问题非常简单，只要我们转换一下视角就可以了。我们之所以知道 0.1+0.2=0.3，是因为我们使用的是十进制，而计算机判断他们不相等，根本原因是因为计算机使用的是二进制。十进制小数转化成二进制首先我们要知道我们使用的十进制，在二进制的计算机世界中是怎么样
问题提出：12.0f-11.9f=0.10000038，”减不尽”为什么？来自MSDN的解释：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx为何浮点数可能丢失精度，浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式。 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用。为此，可能会经历一些精度丢失，并且一些浮点运算可能会产生意外的结果。导致此行为的原因是下面之一：
24.2 / 0.1 实际上是除法运算，结果应该是精确的 242.0，但由于浮点数的表示方式和计算精度，可能会出现微小的误差，例如 241.99999999999997。24.2 * (1 / 0.1) 中的 1 / 0.1 先被计算成 10.0，
Python保证计算精度在大数据和人工智能时代，计算精度是至关重要的。Python被广泛应用于数据科学和机器学习领域，因此需要保证计算精度。什么是计算精度？计算精度是指计算结果与真实值之间的误差程度。在数值计算中，由于计算机内部使用二进制的方式表示数字，会出现舍入误差。这种误差会对计算结果产生影响，导致结果的偏差。Python中的浮点数Python中的浮点数采用IEEE 754标准表示，这是一种二
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2023-08-20 13:21:58
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2.0 == 2.000 当然，显而易见，应该是相等的， >>> 2.0 == 2.000TrueTrue>>> 2.0 == 2True 但是，如果有很小的浮点尾数>> 2.0 == 2.0
原因解释：浮点数（小数）在计算机中实际是以二进制存储的，并不精确。 比如0.1是十进制，转换为二进制后就是一个无限循环的数： 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 python是以双精度（64bit）来保存浮点数的，后面多余的会被砍掉，所以在电脑上实际保存的已经小于0.1的值了，后面拿来参与运算就产生了误差。解决
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2023-06-16 10:08:40
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一、精度丢失的原因首先我们要搞清楚下面两个问题：
(1) 十进制整数如何转化为二进制数
算法很简单。举个例子，11表示成二进制数：
11/2=5 余 1
5/2=2 余 1
2/2=1 余 0
# 解决jQuery浮点数精度问题
## 概述
在使用JavaScript进行浮点数运算时，由于JavaScript的特性，会导致一些浮点数运算结果不准确，尤其是在使用jQuery库进行运算时。为了解决这个问题，我们可以采用一些方法来提高运算的精度，确保结果的准确性。
## 解决流程
下面是解决jQuery浮点数精度问题的流程，我们可以按照这些步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|---
原创
2023-07-26 04:02:21
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一. 浮点数精度丢失的原因1. 计算机的二进制实现和位数限制有些数无法表示。就像一些无理数不能有限表示，如：圆周率3.1415926...，1.333...等。JS遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision），占用64bit。如图：seeeeeee eeeeffff ffffffff ffffffff ffffff
原创
2016-09-10 22:18:31
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# JavaScript 浮点数精度问题
> "不要相信你看到的数字，这些数字并不真实。" - [使用浮点运算符可能会产生四舍五入错误](
在使用 JavaScript 进行数值计算时，我们可能会遇到一些奇怪的结果。这些结果通常涉及浮点数的精度问题。本文将深入探讨 JavaScript 浮点数精度问题的原因和解决方案。
## 浮点数表示
在计算机科学中，浮点数是用来表示和处理实数的一种方法
原创
2023-08-09 16:55:13
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python浮点数的计算，结果并不像我们想象的那样
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2023-05-18 19:39:59
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1、为什么叫浮点数？
相对于浮点数，就是固点数，小数点固定在最右边，也就是整数。浮点数的小数点，根据指数的取值，左右移动。
2、考虑二进制整数，假设只有2个bit，可以表示00,01,10,11，共四个整数，表示范围是[0,3]，可以表示这个范围内的所有整数。
3、考虑二进制小数，假设只有2个bit，可以表示多少个小数？ 答案也是四个。假设小数点在最左边，分别为00,01,10,11，表
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2015-04-04 10:34:00
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计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题，代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了。精度问题则不好说，有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈，简直“画龙点睛”。这些年的题目基本是朝着越来越不卡精度的方向发展了，但是也不乏一些%^&%题#$%$^，另外有些常识不管题目卡不卡，都是应该知道的。今天我就开膛回顾下见过且还有印象的精度问题，由于本人见识和记忆均有限，望各位大神瞄过后不吝补充。另
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2023-09-15 09:28:35
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因为js里，所有的数都是浮点型，所以用 num1/num2 得出的数是浮点数，而非整数。这里与java 和 .net不同。
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2023-05-30 23:01:35
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1 为什么JavaScript 中所有数字包括整数和小数都只有一种类型 即 Number类型，它的实现遵循 IEEE 754 标准。符号位S：0代表正数，1代表负数指数位E：存储指数，用来表示次方数尾数位M：存储尾数，超出的部分自动进1舍0计算方法：因为存储时有位数限制（64位），并且某些十进制的浮点数在转换为二进制数时会出现无限循环，会造成二进制的舍入操作(0舍1入)，当再转换为十进制时就造成了
数据类型1.浮点数浮点数也称小数或实数，C语言中用float和double关键字来定义小数。其中float为单精度浮点型，double为双精度浮点型。1.floatC语言规定，float类型必须至少能够表示6位有效数字，且取值范围至少是10^(-37) ~ 10^37.float类型数据表示的是一个近似的小数，不是精确地，小数点后n位有误差，浮点数的位数越大，误差就越大。到了有效数字8位以后误差位
开发环境1.Vivado 2019.2 2.仿真：Vivado Simulater半精度浮点数介绍IEEE754-2008包含一种“半精度”格式，只有16位宽。故它又被称之为binary16，这种类型的浮点数只适合用于存储那些对精度要求不高的数字，不适合用于进行计算。与单精度浮点数相比，它的优点是只需要一半的存储空间和带宽，但是缺点是精度较低。 半精度的格式与单精度的格式类似，最左边的一位仍是符号
浮点数, 以64位的双精度, 采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位) 符号位：最高位表示数据的正负，0表
原创
2016-10-28 19:42:36
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# Python浮点数相乘精度问题解决方法
## 简介
在Python中，由于浮点数的内部表示方式，当进行浮点数相乘时可能会出现精度问题。本文将教会你如何解决这个问题。
## 流程图
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[浮点数相乘]
B --> C[处理精度问题]
C --> D[输出结果]
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
|-
