# 如何实现 Python 浮点加浮点精确度
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意帮助那些刚入行的小白解决问题。在本文中，我将教你如何在 Python 中实现浮点数加法，并保持精确度。
## 流程与步骤
为了更好地理解整个过程，我们可以将实现 Python 浮点加浮点精确度的步骤整理如下表：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 导入 Decimal 模块 |
原创
2024-06-17 06:01:31
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在正常的使用条件下，仪表测量结果的准确程度叫仪表的准确度。准确度等级是衡量仪表质量优劣的重要指标之一。我国工业仪表精度等级有：0.005、0.02、0.05、0.1、0.2、0.35、0.4、0.5、1.0、1.5、2.5、4.0等。级数越小，精度(准确度)就越高。精度等级是以它的允许误差占表盘刻度值的百分数来划分的,其精度等级数越大允许误差占表盘刻度极限值越大。量程越大,同样精度等级的,它测得压
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2023-12-22 20:08:47
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出现问题 0.7+0.1 本来应该等于0,8 现在确实0.799999 过程：十进制转二进制，运算后再转十进制 展示，而转化过程中 十进制的数字转化为 01 无限循环的二进制，结果也是无限循环的二进制数字，在转化成十进制，就成了结果不正确了 为了防止出现这样的情况，解决方案 方法1： 在做金额问题的
原创
2022-07-06 12:03:47
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1 浮点数运算与 IEEE 754 标准在 JavaScript 中，执行 0.1+0.2，得到的结果却是 0.30000000000000004。这就不得不提到 IEEE 754 标准。IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number)、一些特殊数值(无穷(Inf)与非数值(NaN))、以及这些数值的“浮点数运算符”，
Where优化主要是在SELECT中，因为他们最主要是在那里使用，但是同样的优化也可被用于DELETE和UPDATE语句。MySQL的一些优化列在下面：删除不必要的括号：((a AND b) AND c OR (((a AND b) AND (c AND d))))
-> (a AND b AND c) OR (a AND b AND c AND d)常数调入：(a -> b>5
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2024-07-23 19:35:29
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在 Java 编程中，处理浮点数和超大整数时常常会遇到精度丢失和数值溢出的困扰。为了确保计算结果的精确性，尤其是在金融计算等对精度要求极高的场景中，我们需要使用 BigDecimal 和 BigInteger 类。本文将详细介绍浮点数精度丢失的原因、如何解决该问题，以及如何处理超出 long 范围的整数。一、浮点数运算精度丢失的原因1.
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2024-10-22 22:04:47
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# Java Date 精确度
在Java中，Date类是用来表示日期和时间的类。然而，它在精确度上有一些限制，这可能会导致一些问题。在本文中，我们将讨论Java Date类的精确度，并提供一些代码示例来帮助理解。
## Java Date类的精确度
Java Date类的精确度是以毫秒为单位的。这意味着它可以表示日期和时间，但只能精确到毫秒级别。这可能会导致在做一些需要更高精确度的操作时出
原创
2024-03-25 04:07:21
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召回率(Recall Rate,也叫查全率)是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；精度是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率。 召回率(Recall)和精度(Precise)是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。 基本概念编辑对于数据测试结果有下面4种情况：TP: 预测为正，
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2023-06-19 13:59:02
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在处理Python编程中的精确度问题时，尤其是在涉及金融、科学计算等领域，它可能会导致一些令人困惑的结果。而我会为大家详细描述如何一步步识别并解决“Python精确度”类型的问题。
## 问题背景
在某个金融系统中，我们需要对交易金额进行精确的计算和处理。系统对用户的每一个交易都要求有极高的精度，而开发过程中我们发现，在某些情况下，计算结果并不如预期。这不仅影响了用户体验，还可能导致资金错乱，
iPhone SDK提供了三个类来管理位置信息：CLLocation CLLocationManager 和 CLLHeading(不常用)。除了使用GPS来获取当前的位置信息外，iPhone也可以基于WiFi基站和无线发射塔来获得位置信息。GPS的精度最高，可以精确到米级别，但是也最耗电。
------------CLLocation
CLLocation类代表一个位置信息，其中还包括了
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2024-01-01 07:46:15
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笔者在这几天看了一些关于图像特征化的内容，发现图像相似性搜索领域，一般先图像特征量化，然后进行相应的匹配。1、方向一：描述符。先抽取图像局部特征符，根据一些匹配算法进行匹对，较多适合在图像比对，人脸比对等领域；2、方向二：描述符的特征。先抽取图像局部特征符，描述符堆砌然后降维下来，成为拥有全局信息的图像特征向量，适合形成图指纹；3、方向三：颜色特征。使用直方图，后计算两两之间的误差，较多使其向量化
我个人对这个搜索的理解就是以BFS的思想写DFS。具体来说就是，首先深度优先搜索k层，若没有找到可行解，再深度优先搜索k+1层，直到找到可行解为止。由于深度是从小到大逐渐增大的，所以当搜索到结果时可以保证搜索深度是最小的。这也是迭代加深搜索在一部分情况下可以代替广度优先搜索的原（还比广搜省空间）。 前提：题目一定要有解，否则会无限循环下去。 好处：1.时间复杂度只比BFS稍差一
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2023-12-24 18:50:03
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double类型精度丢失问题：（1）加法运算。public static void main(String[] args) {
double number1 = 1;
double number2 = 20.2;
double number3 = 300.03;
double result = number1 + number2 + number3;
System.out.println
搜索通过一定的顺序，枚举每一个数据（经常会通过一些判断条件去掉无意义的数据，即剪枝），找到想要的数据的过程。深度优先搜索（dfs）深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的算法，应为缩写为dfs(Depth First Search)。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便解决很多相关的图论问题，如最短路径问题等等。一般运用
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2024-06-21 08:13:52
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# Java中Date精确度实现
## 简介
在Java中，Date类用于表示日期和时间。然而，由于历史原因，Date类在精确度方面存在一些问题。在本篇文章中，我将向你介绍如何在Java中实现更精确的日期和时间处理。
## 流程
下面是实现Java中Date精确度的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个Calendar对象 |
| 步骤2 | 设
原创
2023-09-27 01:26:26
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高精度数的储存形式1.使用字符串 字符串是由一个一个的字符连接而成的，每个字符可以用于保存一个数位单元。可以把一个数字作为字符存放在字符串中，也可以把数字转换成ASCII码来保存。由于美意字符的最大ASCII码的值是255，因此可以使用256进制来保存数据。例如，把十进制456789变成一个字符串：（456789）10 = （6，248，85）256 = chr（6）&chr（248）&
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2024-08-30 09:12:27
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文章目录深度优先搜索（DFS）广度优先搜索（BFS）区别DFS例题:八皇后问题AC代码思路整理BFS例题：奇怪的电梯AC代码思路整理 深度优先搜索（DFS）深搜在无减枝的情况下，一般称之为 暴力搜索 ，其时间复杂度极高， 形象地说，一条路走到黑，一直走到走不通了再回到上一个结点然后继续向下走，直到走完整张图！ 深搜需要遍历整张图，多用来解决求问题有多少个解、多少条路径、最大路径…等相关问题 深搜
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2024-02-27 21:30:27
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在使用MySQL的`AVG()`函数进行数据统计时，开发者常常会遇到精度的问题。特别是在金融、科学计算等领域，`AVG()`函数返回的结果可能由于数据类型的限制而导致结果不够精确，进而影响后续的数据处理和决策。
```mermaid
flowchart TD
A[数据插入] --> B{数据类型}
B -->|整型| C[计算时精度丧失]
B -->|浮点型| D[较高精
目的本文档对测量系统领域中精确度、准确度、分辨率和灵敏度之间的区别作出解释。适用人群本文档适用于需要处理并解释DAQ测量系统结果的用户。概述仪器制造商通常都会提供设备规格，其中标注了精确度、准确度、分辨率与灵敏度。不幸的是，并不是所有规格都互相统一或拥有相同术语表达方式。此外，即使这些参数已经被标注，您知道如何将其应用于您的系统或者正在测量的变量吗？有些规格仅给出了最坏情况下的参数，而有些则考虑了
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2023-12-04 16:16:34
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前面章节提到，Python 中浮点类型之间的运算，其结果并不像我们想象的那样，例如：>>> 0.1+0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1+0.1-0.2
0.0
>>> 0.1+0.1+0.1-0.3
5.551115123125783e-17
>>> 0.1+0.1+0.1-0.2
0.100000
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2023-08-24 17:19:35
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