背景 在博客 恶心的0.5四舍五入问题 一文中看到一个关于 0.5 不能正确的四舍五入的问题。主要说的是 double 转换到 BigDecimal 后，进行四舍五入得不到正确的结果： public class BigDecimalTest {
public static void main(String[] args){
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2024-06-02 10:19:30
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var a = 0.1 + 0.2
console.log(a) // 0.300000000000000004上面例子就是常见的JS精度丢失问题。了解一下原因看了些资料，用自己话说一下 大概的意思就是，数字计算的时候JS 遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision） 然而0.1转为二进制的时候会是一个无限循环数，此时会采取四舍五入，因为是二进制，所以0舍1
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2024-02-05 11:59:41
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文章目录一、关于为什么要解决精度丢失二、怎么解决js的计算精度丢失问题？三、toPrecision 特定方法返回四舍五入长度字符串结语 一、关于为什么要解决精度丢失可以看下例子，因为js失去精度问题也是常见的问题，正常我们可以四舍五入或者 toFixed保留小数这种去解决 现在遇到问题是我们明知道计算结果是等于0.01的但是最后的结果确实true，如果我们遇到运算问题，小数数值比对问题，那么我们
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2023-09-20 06:20:25
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本文分为三个部分JS 数字精度丢失的一些典型问题JS 数字精度丢失的原因解决方案（一个对象+一个函数） 一、JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug这真不是 Firebug 的问题，可以用alert试试 （哈哈开玩笑）。 看看Java的运算结果 再看看Pyt
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2023-07-22 23:07:04
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《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：“为了避免精度丢失，可以使用 BigDecimal 来进行浮点数的运算”。float a = 2.0f - 1.9f;
float b = 1.8f - 1.7f;
System.out.println(a);// 0.100000024
System.out.println(b);// 0.099999905
System.out.pr
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2023-05-25 10:37:43
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在JavaScript中计算两个十进制数的和，有时候会出现令人惊讶的结果，相信这个大家也都知道了！精度丢失例如，我们在计算0.1 + 0.1得到的结果是0.2，但是计算0.1 + 0.2的结果并不是0.3,而是0.30000000000000004这种现象不仅出现在加法，在减法中也会出现类似的结果。例如1.2 - 1的结果是0.19999999999999996不过这并不是JavaScript独有
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2024-04-10 13:47:29
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前言在数据敏感的业务场景中，常常会碰到数据精度问题，尤其在金额显示、占比统计等地方，该问题尤为显著。由于数据的每一位有效数字都包含真实的业务语义，一点点偏差甚至可能影响业务决策，这让问题的严重性上升了几个阶梯。那，什么是精度丢失？一言以概之，凡是在运行过程中，导致数值存在不可逆转换时，就是精度丢失。诸如：人均交易额、占比这类计算得出的除法获得的指标（分子/分母）时，如果盲目的直接从该结果去推算分子
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2024-01-29 11:33:58
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js小数运算精度丢失问题问题：小数的加减法会出现精度丢失，乘除法也会存在精度丢失，示例如下：var a=0.1;
var b=0.2;
console.log(a+b) //0.30000000000000004
console.log(1.001*1000) //1000.9999999999999不能直接使用(a*10+b*10)/10了，虽然此案例可以正确显示，但是因为乘法也会精度丢失，有时
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2023-11-06 22:08:33
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在讨论两位double数0.1和0.2相加时，毫无疑问他们相加的结果是0.2。但是问题总是如此吗？下面我们让下面两个doubles数相加，然后看看输出结果：@Testpublic voidtestBig(){
System.out.println(0.11+2001299.32);
}控制台输出2001299.4300000002我们吃惊的发现，结果并不是我们预想的那样，这是为什么呢？又如何解决呢
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2024-06-26 12:00:36
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遇到的问题：项目中出现了 17652.19 + 7673.78 - 25325.97 = -3.64 的问题，最后发现是JS精度丢失的问题，那么就先来看看这个结果是怎么产生的。产生原因：JavaScript 中所有数字包括整数和小数都只有一种类型 — Number。它的实现遵循 IEEE 754 标准，使用 64 位固定长度来表示，也就是标准的 double 双精度浮点数（相关的还有float 3
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2023-11-28 01:54:23
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在Java开发过程中我们有时会遇到一些必要的运算，最重要的是一些项目是金融相关的项目对这些运算的精度要求非常高。为什么会出现精度丢失的情况呢？我们又该如何解决这种精度丢失的问题呢？那就要我们从类型转换开始了。。 在类型转换中，整型、实型（常量）、字符型数据可以混合运算。运算中，不同类型的数据先转化为同一类型，然后进行运算。float a = 3.14；这个语句的意思是把双精度浮点类型（double
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2023-05-31 16:58:58
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BigDecimal类对于不需要准确计算精度的数字可以直接使用float或double，但如果要精确计算结果，就必须使用BigDecimal类public BigDecimal(double val) 将double表现形式转换为BigDecimalpublic BigDecimal(int val) 将int
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2023-07-18 18:32:49
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# Jquery精度丢失解决方案
## 引言
Jquery是一个非常流行的JavaScript库，用于简化HTML文档遍历、事件处理、动画效果和Ajax等操作。然而，由于JavaScript的特性，使用Jquery的过程中可能会遇到精度丢失的问题。本文将介绍精度丢失的原因，并提供解决方案。
## 精度丢失的原因
在JavaScript中，数值类型有两种：整数和浮点数。而浮点数在计算机内部是
原创
2023-12-03 11:29:35
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# 理解 Java 中的精度丢失及其实现
在编程中，精度丢失是一个常见的问题，尤其是在处理浮点数时。在 Java 中，这种情况经常发生，我们称之为“Java long 精度丢失”。今天，我将引导你理解如何实现这一过程。我们将通过一个清晰的流程图、示例代码及解释来帮助你掌握这个概念。
## 流程概述
首先，让我们了解一下实现 Java long 精度丢失的基本流程。
| 步骤 | 描述
## MySQL精度丢失
在使用MySQL数据库进行数值计算时，经常会遇到精度丢失的问题。这是因为MySQL在存储数值类型时，会根据字段的定义来决定存储空间的大小和精度范围。如果定义不当或者不理解MySQL的数值类型，就容易导致数据精度丢失的情况发生。
### 数据类型和精度
在MySQL中，有多种数值类型可以选择，每种类型都有其各自的存储空间和精度范围。下面是几种常见的数值类型及其精度范围
原创
2023-09-25 22:59:59
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## Redis精度丢失
在使用Redis进行数据存储和计算时，会遇到精度丢失的问题。这是因为Redis默认使用字符串存储数据，而字符串只能表示有限的数字精度。当我们将浮点数存储在Redis中时，可能会丢失精度，导致计算结果不准确。本文将介绍Redis精度丢失的原因，并提供解决方案。
### 1. Redis精度丢失的原因
Redis中的浮点数是通过字符串进行存储的，而字符串的精度是受限的，
原创
2024-02-03 07:50:35
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加载保存功能数据加载（json文件、jdbc）与保存（json、jdbc）测试代码如下：package cn.xpleaf.bigdata.spark.scala.sql.p1
import java.util.Properties
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.{SparkConf, Spark
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2024-10-26 19:56:47
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前言：在工作中，谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决，但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的？话不多说，我们开始。1.浮点数是啥？浮点数是计算机用来表示小数的一种数据类型，采用科学计数法。在java中，double是双精度，64位，浮点数，默认是0.0d。float是单精度，32位，浮点数，默认是0.0f；在内存
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2024-04-01 09:52:01
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通过上篇我们了解到计算机是如何存储浮点数，那精度丢失是在哪产生的？精度丢失场景举个栗子： 0.1 + 0.20.1（ 转化后是以0011无限循环，二进制为满一进一，所以末尾为01 ）转二进制后：0.0 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 010.2转二进制后：0.0 0110 0110 0110 0110
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2024-01-15 13:45:34
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在进行详细讲解之前，先看看数值类型之间的合法转换： 从图中我们可以看出存储占用字节少的类型向存储占用字节多的类型转化不会丢失精度（实线），而存储占用字节多的类型向存储占用字节少的类型（包括占用字节一样的类型）转换都可能发生精度丢失（虚线）,那么为什么会造成精度丢失呢？看下面例子。直接转换引起的精度丢失就拿int转换float来解释吧：我们知道int是
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2023-09-19 23:06:25
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