插入： 使用insert或save方法想目标集合插入一个文档：db.person.insert({"name":"ryan","age":30}); 使用batchInsert方法实现批量插入，它与insert方法非常类似，只是它接受的是一个文档数组作为参数。一次发送数十，数百乃至数千个文档会明显提高插入的速度。 db.per
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2024-05-05 19:13:35
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# MongoDB 中的浮点精度问题
MongoDB 是一种广泛使用的 NoSQL 数据库，因其灵活的 Schema 设计和高扩展性而受到欢迎。然而，像许多其他数据库一样，MongoDB 在处理浮点数时也遇到了一些精度问题。在本篇文章中，我们将深入探讨这一问题背后的原因，并通过代码示例来展示如何处理它。
## 为什么会出现浮点精度问题？
浮点数在计算机内部使用二进制表示，某些十进制数在转换为
1、可以使用insert方法向目标集合插入一个文档，db.foo.insert({"key":"value"})。save方法也可以插入文档，它只有一个参数：文档，如果该文档不存在，会自动创建文档；如果文档存在，它就更新这个文档。要是这个文档含有“_id”键，save会调用upsert。否则，会调用insert。2、 批量插入：可以使用batchInsert函数实现批量插入，它接受的是一个文档数组
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2023-12-29 20:39:09
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float范围为： 32 3.4E–038～3.4E+038
double范围为： 64 1.7E–308～1.7E+308
#include <stdio.h>
#define EPSILON 0.0001
// Define your own tolerance#define FLOAT_EQ(x,v) (((v - EPSILON) < x) &
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2024-03-12 15:33:48
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编写程序由下面的公式计算ex的值，精确到10e-10.Ex=1+x+x^2/2!+x^3/3!+x^4/4!+...
#include.
int main()
{
double x,ex=1.0,t,z;
int i=1,y=1;
scanf("%lf",&x);
t=x;
z=x;
while(z>10e-10)
{
ex+=z;
i++;
y*=i;
t*=x;
z=t/y;
}
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2024-01-26 07:53:31
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最近在项目上遇到一个新奇的问题与大家分享一下，情况如下：页面新增一个777777777数传到后台，保存之后变成777777790；查到原因是后台用float.valueof()转换了一下；继续深挖，float基本属性如下： float二进制位数：32java.lang.FloatFloat.MIN_VALUE=1.4E-45 最大值：Float.MAX_VALUE=3.402
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2023-06-13 17:20:15
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1. 范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的。
float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下：
float：
1bit（符号位） 8bits（指数位） 23bits（尾数位）
double：
1bit（符号位） 11bits（指数位） 52bits（尾数位）
于是，float的指数范围为-127~+128，而doubl
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2024-07-29 09:52:45
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8.1 浮点型 **√ **float**类型又被称作单精度类型，尾数可以精确到7位有效数字，在很多情况下，float类型的精度很难满足需求。√ ****double表示这种类型的数值精度是float类型的两倍，又被称作双精度，绝大部分应用程序都采用double类型。√ Java 浮点类型常量有两种表示形式√ 十进制数形式，例如:3.14 314.0 0.314√ 科学记数法形式，如3
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2024-04-11 15:09:49
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js中的浮点数精度一般可以达到16位有效数字，因此有人使用parseFloat(x.toFixed(12))来提高js中浮点运算的精度。
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2023-05-29 22:46:17
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浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说
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2023-06-15 09:45:49
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1.float和double的范围和精度 float和double的范围是由指数的位数来决定的。float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下： float：1bit（符号位）+8bits（指数位+23bits（尾数位） double：1bit（符号位）+ 11bits（指数位）+ 52bits（尾数位） &n
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2024-05-31 11:34:27
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从事金融行业的PHPer，资金运算频繁，稍不留神，用户资金可能损失几十万，甚至更可怕......直接上实例吧：javascript 0.1 + 0.2 为啥不等于 0.3 ? （正确结果：0.30000000000000004）
0.8 * 7 为啥不等于 5.6 ? （正确结果：5.6000000000000005） PHP var_dump(intval(0.58 * 100));
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2024-08-15 09:22:29
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关于float浮点型数据类型的精度问题，首先，我们举这样一个例子：
#include<stdio.h>
int main()
{
float a = 123456789;
printf("%f\n",a);
return 0;
}
定义一个float浮点型数据类型的a，赋值为123456789，编
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2024-05-09 16:18:07
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# 实现Java Float精度
## 概述
在Java中，float类型的数据存储精度有限，可能会出现精度丢失的情况。为了避免这种问题，我们可以使用BigDecimal类来处理浮点数运算，保证精度的准确性。
## 流程
下面是实现Java Float精度的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个BigDecimal对象 |
| 2 | 使用BigDe
原创
2024-03-01 07:24:16
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# Java Float 精度实现
## 导语
在Java中，float类型的数据表示小数，但是由于计算机的硬件和软件限制，float类型的数据在计算时可能会出现精度问题。为了解决这个问题，我们可以使用BigDecimal类进行精确的浮点数计算。
本文将为你详细介绍如何使用BigDecimal类来实现Java Float精度，并提供代码示例和详细解释。
## 流程图
以下是整个流程的示意图：
原创
2023-10-04 14:07:09
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float(M,D)，存入值会因为精度问题发生变化，及存在后面的小数点的值可能会与存入的值不一样。产生这个的原因是与CPU的浮点运算精度有关，不同的CPU，精度会有差别。大部分情况下目前主流的X86的CPU，有如下精度：要得到1位或2位精确小数的话，整数不能高于 32767即：f<32767.99因为 2E15=32768 所以最多只能正确处理0~32767的整数，要得到3位 精确
原创
2014-09-16 21:20:47
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# Android Float精度实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能教会你如何实现Android Float精度。在本文中，我会展示整个实现流程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 实现步骤
下面是实现Android Float精度的步骤的表格展示：
| 步骤 | 动作 |
|------|------|
| 1 | 导入Java BigDecimal类
原创
2024-01-18 12:09:34
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在程序中，小数一般都采用的是32位浮点型（float）的二进制存储，如果要使用小数计算，对于加、减、乘、除运算的数字和结果必须是实数上精确表示的。由于浮点数的特殊性，无法采用整数的补码存储方式，浮点数需要有特定的存储方式。IEEE754标准规定了浮点数在计算机中的存储方式以及算术标准等。一个浮点数可以分为3部分存储： 按照这种形式存储的数称为规约浮点数，一般C中的float、double
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2023-10-17 09:19:04
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/**
* floatObj 包含加减乘除四个方法，能确保浮点数运算不丢失精度
*
* 我们知道计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题（或称舍入误差），其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示
* 以下是十进制小数对应的二进制表示
* 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…（1001无限循环）
* 0.2 >&g
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2023-06-08 10:36:57
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一、问题说明 在Python中定义两个浮点型进行计算，会发现某些时候计算并不准确。如下图的代码，并没有得到预期的0.3，而是一个无限接近0.3的数值。 为什么会出现这种情况呢？二、问题原因 查阅各方资料得知，由于所有数据在计算机中都是以0和1形式存储的，在机器字长有限的情况下，浮点型的精度也是有限的。浮点型在计算机中的存储一般遵从IEEE 754标准。IEEE 754标准： IEEE 754
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2023-06-16 19:53:19
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