在Java程序开发过程中,比较初级(工作经验受限)的开发人员,把注意力全部放在了一些高大上的新技术中,往往忽略了一些初级问题.. 金融服务系统中,对金额的敏感至关重要,账户余额.还款金额.代收本金.代收收益等的计算,都会涉及到小数位精度问题. 首先,我们理解小数位数据类型为浮点类型. 字节: 一个英文字符,占一个字节,即8位(bite),计算机中的最小储存单元是位(bite),即存的是0或1. float: 单精度类型,精度是8位有效数字,内存分配4个字节,取值范围从 10^-38到10^38…

<Effective Java> 第48条:如果需要精确的答案,请避免使用float和double. 如果我们编译运行下面这个程序会看到什么?public class Test{    public static void main(String args[]){        System.out.println(0.05+0.01);        System.out.println(1.0-0.42);        System.out.println(4.015*100);    …

简化: 1.引言 float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算.他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们没有提供完全精确的结果,所以不应该被用于要求精确结果的场合.但是,商业计算往往要求结果精确,这时候BigDecimal就派上大用场啦. 先看下面代码 public static void main(String[] args) { System.out.println(0.2 + 0.1); System.out.…

解决办法================== http://blog.javaxxz.com/?p=763 一提到Java里面的商业计算,我们都知道不能用float和double,因为他们无法 进行精确计算.但是Java的设计者给编程人员提供了一个很有用的类BigDecimal,他可以完善float和double类无法进行精确计算的缺 憾.BigDecimal类位于java.maths类包下.首先我们来看下如何构造一个BigDecimal对象.它的构造函数很多,我挑最常用的两个 来演示一下:一个…

我不知道名字取对没有,在FPGA计算中有时往往需要在不溢出的情况下将数扩大,从而获得更好的计算精度. 比如.在一个8位宽的系统中,将x=0000_0010,算术左移m=5位之后得到xt=0100_0000,此时的xt参与运算之后能得到更好计算精度,并且通过m我们可以把相应的结果移位回来. 典型的应用例子就是,使用cordic计算复数x+jy的相角与模值,那么此时我们可以在保证不溢出的情况下按比例的扩大(x,y),再进行cordic计算,此时我们就可以得到,将计算结果的模值右移相应的m位即可,那么…

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce,Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼…

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT…

目录 1 问题描述  2 解决方案 2.1 计算中值问题 2.2 选择问题   1 问题描述 中值问题是求一个n个数列表中某一数组下标k,它要求该下标元素比列表中的一半元素大,又比另一半元素小,这个中间的值被称为中值. 选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的问题. 2 解决方案 2.1 计算中值问题 本文使用Lomuto划分算法思想,此处引用<算法设计与分析基础>第三版上一段文字介绍及配图,具体如下: 具体实现代码如下: package com.liuzhen.chapter4; pub…

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算…

技术分享是在[Rancher官方微信技术交流群]里以图文直播+QA实时互动的方式,邀请国内已落地经验的公司或团队负责人分享生产落地的最佳实践.记得添加微信小助手(微信号:rancher2)入群,实时参与分享与互动噢~ 目前,技术分享已经举办了36期,输出了许多各行各业落地实践的优质案例. 部分往期技术分享 新东方的负载均衡架构探索和实践 iHealth基于Docker的DevOps CI/CD实践 AI独角兽商汤科技的内部服务容器化历程 明天晚上(11月7日)8点半,新一期的技术分享来啦!将分享…