通过Hibernate映射实体时会根据数据库中NUMBER类型的精度,生成相应的POJO类中相对应的主键类型.经过亲测结果如下: NUMBER(1) POJO类中生成的是Boolean publicclass Test implements java.io.Serializable { // Fields private Boolean id; } NUMBER(2) POJO类中生成的是Byte publicclass Test implements java.io.Serializable…

[发现问题] [问题分析] Ⅰ.在前端界面查询,发现了库存中存在这样的数量值.但是在数据库中查询时显示正常.即6.999999999999997 为 7. Ⅱ.至于这种小数产生,我以为是oracle存储过程计算的时候也会失真?后来发现我这是由于其他问题造成的.…

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Python 2. 大整数运算 9999999999999999 == 10000000000000001 // ? Firebug 16位和17位数竟然相…

/**不能超过 9007199254740992 * 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 >> 0.0011 0011 0011 0011…(0011无限循环) * 计算机里每种数据类型的存…

今天在计算商品价格的时候再次遇到js浮点数计算出现误差的问题,以前就一直碰到这个问题,都是简单的使用tofixed方法进行处理一下,这对于一个程序员来说是及其不严谨的.因此在网上收集了一些处理浮点数精度的文章.觉得别人写的挺好了,我在简单的总结一下,以方便后续查阅. 浮点数误差产生的原因: 先看一个实例: 0.1 + 0.2 =? 0.1 + 0.2 = 0.3? 我们先来看一段 JS. console.log( 0.1+ 0.2); 输出为 0.30000000000000004.是不是很奇葩…

JavaScript数字精度丢失问题总结 现象 原因 计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示.就像一些无理数不能有限表示,如 圆周率 3.1415926...,1.3333... 等.JS 遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bit.如图 意义 1位用来表示符号位 11位用来表示指数 52位表示尾数 浮点数,比如 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环) 0.2 >> 0.001…

一般来讲,我们在项目中必不可少的需要进行各种数值的计算,但是这种计算全部放在服务端会给服务器带来很大的压力,所以势必要客户端来 分担一些计算的压力. 从客户端来说,JavaScript是一门弱类型语言,对浮点数的精度并没有做很好的限制,所以就会产生浮点数的误差. 浮点数误差产生的原因:     例:     0.1 + 0.2 =?     0.1 + 0.2 = 0.3?     JS:         console.log( 0.1+ 0.2)输出为 0.30000000000000004…

js中如何取精度 一.总结 一句话总结:其实round()函数去经度会有误差,直接用num.toFixed(2)简单方便. toFixed()方法会按照指定的小数返回数值的字符串表示.var num = 10;alert(num.toFixed(2));//10.00 1.Math.round(n * Math.pow(10, m)) / Math.pow(10, m) ;这种方法求精度的问题是什么? 因为后面涉及到了除法,所以会出现19.230000000001的情况,而且也不能保证总是m位的…

之前在做浮点数计算时,偶然发现计算结果有误差,度娘了解了下,补充整理了下. 误差是什么样子的呢?举例 console.log(0.1+0.2); // 0.30000000000000004 事实上在很多的编程语言当中都存在着或多或少的精度问题,只不过类似于Java这些语言经历这么多年,已经封装好了很多方法来解决这个问题了.而JavaScript是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数这个严格的数据类型,所以精度误差的问题就较为明显. 产生原因:计算机只能识别二进制的数,所以我们将0.1和…

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,下图是firebug的控制台截图: 看看java的计算结果:是不是让你很不能接受 再来个更有料的,细心的你有没有发现这样的问题: 二.解决方案对于整数,前端出现问题的几率可能比较低,毕竟很少有业务需要需要用到超大整数,只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度.对于小数,前端出现问题的几率还是很多的,尤其在一些电商网站涉及到金额等数据.解决方式:把小数放到位整…