一.前方有坑 php在使用加减乘除等运算符计算浮点数的时候,经常会出现意想不到的结果,特别是关于财务数据方面的计算,给不少工程师惹了很多的麻烦.比如今天工作终于到的一个案例: $a = 2586; $b = 2585.98; var_dump($a-$b); 期望的结果是:float(0.02) 实际结果: float(0.019999999999982) 人生有坑,处处提防 二.防坑攻略: 1.通过乘100的方式转化为整数加减,然后在除以100转化回来…… 2.使用number_format转

乘分配 当小学学会了乘法分配.详细乘法分配:并与多个两个数相乘的,他们能够把这个数字乘以,然后加入.由于一个恒定.乘法分配律也能够使用表达式的定义"(a+b)×c = a×c+b×c"的形式给出.乘法分配律的反用"a×c+b×c = (a+b)×c"相同成立.比如"10.2×(3+7) = 10.2×3+10.2×7 = 102"(反用形式为"10.2×3+10.2×7 = 10.2×(3+7) = 102"). 计算机世界中

第二章 在本章中,我们将详细学习IPython相对以Python控制台带来的多种改进.特别的,我们将会进行下面的几个任务: 从IPython中使用系统shell以在shell和Python之间进行强大的交互式操作: 在甚至不看一个新的Python包的文档的情况下,使用动态自省功能探索Python对象: 在IPython中轻松调试.测度你的代码: 学习如何使用Notebook来提升你交互使用Python的能力. 扩展的shell IPython不仅是一个扩展的Python控制台,它还提供了多种方式

--学习IPython进行交互式Python编程.高性能数字计算和数据可视化 作者:Cyrille Rossant 译者:Tacey Wong 注:仅为个人翻译及学习,多有谬处,E文尚可的推荐阅读英文原版 目录 前言 第一章 开始使用IPython 第二章 使用IPython进行交互式作业 第三章 使用IPython进行数字计算 第四章 交互式连线绘图接口 第五章 高性能和并行化计算 第六章 定制IPython 前言 你也许是一个使用Python作为一种脚本语言进行软件开发的程序员.学习IPyt

MySQL数据列类型选择是在我们设计表的时候经常会遇到的问题,下面就教您如何正确选择MySQL数据列类型,供您参考学习. 选择正确的数据列类型能大大提高数据库的性能和使数据库具有高扩展性.在选择MySQL数据列类型时,请从以下几个方面考虑: 存放到数据列中的数据类型. 数据值的取值范围. 考虑性能和处理效率. 数值操作比字符操作快. 小类型的处理速度比大类型快. 不同数据表中固定长度类型和可变长度类型的处理效率是不同的. 可变长度类型在经过删除和修改操作后容易产生碎片,降低系统性能,需定期运行O

前段时间在给软件做升级提示模块的时候发现一个问题,就是使用CHttpFile对象无法从服务器端获取到正确的响应数据长度,无论是使用CHttpFile:: QueryInfo方法,还是使用CHttpFile:: GetLength方法,每次获取的长度都不固定,造成读取数据错误.万般无奈,最后只能采用动态数组的办法来解决这个问题,代码如下: #define READ_BUFFER_LENGTH 1024 #define PAGE_BUFFER_SIZE 1024*4 char* CHttpClien

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50257319 使用casio计算器计算输入数据均值.标准差和相关系数的方法,lz使用casio fx82es/casio fx350es测试通过,一般高级一些的casio计算器都有这样的功能. 打开电源,进入主页面: 按"MODE"键显示模式菜单.其上有三个选项,按"2"进入"STAT"(统计和回归计算). 按"1"1-var(

在几年前的时候在做修图APP算法的时候, 曾经一度想过对3D Lut 预设数据进行压缩, 主要用于提升用户体验. 关于3d lut算法开源的资源也挺多的,就不多做科普了. 有兴趣的朋友,可以去查阅下ffmepg项目相关实现代码. 最早接触3d lut算法是2014年逆向 VSCO Cam 胶片算法的时候, 当然一开始我也不知道它的算法是3d lut, 是反反复复编写各个版本,算法优化, 直到有一天我突然想起一个常量特别奇怪, 后来有一段时间在看3d lut算法资料的时候,觉得算法特别熟悉. 后来

今天在写接口查询SQL时,报了一个异常,如下: Cause: org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error creating document instance. Cause: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 1; columnNumber: 242; 元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成. 经查资料,发现是由于查询语句中"<"和">"引起的

一个web应用,框架为SpringMVC Spring Mybatis ,昨天写了一下午的代码,因为逻辑较大,期间也没测,打算写完这个功能点在进行测试,谁知道写完的时候,tomcat根本启动不起来了,报的错误就是“元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成”,第一反应是不是在给数据库表中添加的数据的时候是不是类型不匹配,但一想,启动就报错应该不是吧.改了半天还是有问题,后来上网找了资料知道: 在用mybatis写SQL语句的时候 ,语句中的运算符包含 "<"和 ">

三月 09, 2018 12:13:39 下午 org.apache.catalina.core.StandardContext listenerStart严重: Exception sending context initialized event to listener instance of class org.springframework.web.context.ContextLoaderListenerorg.springframework.beans.factory.BeanCre

今天同事写一个查询接口的时候,出错:元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成. 错误原因:mybatis查询的时候,需要用到运算符 小于号:< 和  大于号: >,在mybatis配置文件里面,这种会被认为是标签,所以解析错误 错误事例: select <include refid="Base_Column_List" /> from t_time_interval where status <> 99 and time_intvl_id >

摘要: 当浩瀚的数字化信息能够联网在线,在万物互联网的新世界中,所有东西都可能有感知.变智能,想象一下电表.冰箱.心电图监测仪等设备的信息都能数字化并联网,从城市管理到个人生活,都会迎来翻天覆地的变化.现在让我们看看阿里是如何用计算和数据去改变整个世界的. 用计算和数据去改变整个世界 云栖大会首日精彩爆棚,第二天继续开启信息量超大的烧脑模式,阿里巴巴集团CTO张建锋在主论坛的开场发言中,对马云提出“五个新”当中的新零售.新制造和新技术进行了深度解读,认为计算能力的提升将加速世界的智能化进程,阿里

今天在Mapper.xml文件写查询语句报了个奇怪的错误 Caused by: org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error creating document instance.  Cause: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 30; columnNumber: 45; 元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成. 元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成 当时我的代码如下 <!-- 

spark是一个高性能的并发的计算平台,而netflow是一种一般来说数量级很大的数据.本文记录初步使用spark 计算netflow数据的大致过程. 本文包括以下过程: 1. spark环境的搭建 2. netflow数据的生成与处理 3. 通过spark 计算netflow数据 spark环境的搭建 spark环境的搭建主要分2部分. hadoop的环境的搭建 spark的安装 hadoop的安装 hadoop的安装包括,hdfs的安装和yarn的安装.  读本部分之前要先去查阅hdfs和y

今天导入Excel数据时,发现很多浮点数据被自动四舍五入只保留了三位,原来是jxl里对getContents()进行了封装,对数值型数据作了该处理.一般我们会对读取excel的一整套流程作为工具类,那么在读取单元格数据时,应该将数据分成三类(一般情况):日期,数值,普通字符串.最后统一转换成字符串类型. 如果是日期类型,可以使用DateCell对象提供的方法: SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Cell

可在AppDelegate中设置 if (@available(iOS 11.0, *)) { UITableView.appearance.estimatedRowHeight = 0; UITableView.appearance.estimatedSectionFooterHeight = 0; UITableView.appearance.estimatedSectionHeaderHeight = 0; UITableView.appearance.contentInsetAdjust

第五章:高性能并行计算 一个反复被提及的反对使用Python进行高性能数值计算的言论是这种语言是动态解释型的,速度太慢.一种编译型低级语言,如C,能提供比它快几个数量级的运算速度.我们在第三章--使用IPython进行数值计算中已经引入了向量化这一概念表示了对这种观点的反对.NumPy 数组的运算速度甚至可以和C一样快,因为低速的Python循环可以使用快速的C循环替代.尽管有时会出现一些复杂的算法不能进行向量化或很难向量化,幸运的是我们还有其他的解决方案而不用丢弃所有的Python代码用C重写

第三章 使用Python进行数字计算 尽管IPython强大的shell和扩展后的控制台能被任何Python程序员使用,但是这个工具最初是科学奖为科学家设计的.它的主要设计目标就是为使用Python进行交互式科学计算提供一个方便易用的环境. IPython只是为NumPy.Scipy.Pandas.Matplotlib等包提供了一个交互式接口,其本身并不提供科学计算的功能.这些工具组合在一起就形成了可以匹敌如Matlab.Mathmatic这样被广泛使用的商业产品的科学计算框架. NumPy提供

第一章:开始使用IPython 在本章中,我们首先进行一遍IPython的安装过程,在大概浏览一下IPython提供的功能.IPython提供了一个高度优化的Python控制台和Notebook.除此之外,当与第三方包,如NumPy.Matplotlib,结合使用进行交互式计算时它是不可或缺的工具.这些包给Python提供了高性能计算和交互式可视化的特性.在本章的结尾,你将安装好IPython及其相关的依赖包在电脑上.你也将了解了IPython主要功能,这些功能将会在后续的章节详细介绍. 这些细

参考:https://blog.gesha.net/archives/406/ 图中的例子很典型,就是:多数的linux系统在free命令后会发现free(剩余)的内存很少,而自己又没有开过多的程序或服务.对于上述的情况,正确的解释是:linux的内存管理机制与windows的有所不同.具体的机制我们无需知道,我们需要知道的是,linux的内存管理机制的思想包括(不敢说就是)内存利用率最大化.内核会把剩余的内存申请为cached,而cached不属于free范畴.当系统运行时间较久,会发现cac