package jiajian; public class jiajian { public static void main(String[] args) { System.out.println("0.05+0.01=" +(0.05+0.01)); System.out.println("1.0-0.42=" +(1.0-0.42)); System.out.println("4.015*100="+(4.015*100)); System

Java中浮点型数据Float和Double进行精确计算的问题 来源  https://www.cnblogs.com/banxian/p/3781130.html 一.浮点计算中发生精度丢失       大概很多有编程经验的朋友都对这个问题不陌生了:无论你使用的是什么编程语言,在使用浮点型数据进行精确计算时,你都有可能遇到计算结果出错的情况.来看下面的例子. // 这是一个利用浮点型数据进行精确计算时结果出错的例子,使用Java编写,有所省略. double a = (1.2 - 0.4) /

一.浮点计算中发生精度丢失 大概很多有编程经验的朋友都对这个问题不陌生了:无论你使用的是什么编程语言,在使用浮点型数据进行精确计算时,你都有可能遇到计算结果出错的情况.来看下面的例子. // 这是一个利用浮点型数据进行精确计算时结果出错的例子,使用Java编写,有所省略. double a = (1.2 - 0.4) / 0.1;System.out.println(a); 如果你认为这个程序的输出结果是“8”的话,那你就错了.实际上,程序的输出结果是“7.999999999999999”.好,

1.Student类:类中有五个变量,分别是学号,姓名,三门成绩 package test3; public class Student { private int num; private String name; private double Chinese; private double English; private double math; private double avg; public Student() { } @Override public String toStrin

双在论坛上找到一个问题,有关读取txt里面的数据进行计算的问题. 尝试解决这个问题,获取每一行的X和Y的浮点数据即可.读取文本文件每一行,判断是否为空行,是否符以分隔符号(,)分隔的两个数值.每个数值是double类型的,就是我们需要获取的数据. 先把这些数据,存储于一个文本文件内,文本名为data.txt 1 169.868592016381,-73.2891742320069 169.388181055691,-73.5364222712322 169.750305089806,-73.60

import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; /*有五个学生,每个学生有3门课的成绩,从键盘输入以上数据 (包括学生号,姓名,三门课成绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中.*/ public class Test

float是8个有效位, 做个试验: 输出如下: 上面说明了什么: 1, 18/2.2 是除不尽的, 因为是define,所以没有给ratio变量赋值类型,但是从sizeof输出的结果是8,所以系统默认给ratio的类型是double类型了. 即是是除进了 #define  ratio 8.8  这样就算是有限的小数,也是double类型的. 2,%.3f是可以输出小数点三位的,但是我们看到循环部分是1818181818....然后输出3位小数的时候,就是进一了,出现了182,这个2就是进位得到

Double数据进行运算时,容易出现多位小数的精度问题 ①问题现象 ②解决方案 使用BigDecimal类型来进行Double类型数据运算 创建BigDecimal类型对象时将Double类型的数据转换为字符串 //Cart类: // 计算总金额 public Double getTotalAmount() { // 1.声明一个变量用于存储累加结果 BigDecimal sum = new BigDecimal("0.0"); // 2.遍历Map集合 Set<String&g

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战

package com; public class T2 { public static void main(String[] args) { System.out.println(calculateProfit(0.233)); System.out.println(calculateProfit(0.235)); System.out.println(calculateProfit(0.237)); System.out.println(calculateProfit(0.2)); } /*

package com; public class T2 { public static void main(String[] args) { System.out.println(calculateProfit(0)); System.out.println(calculateProfit(0.963)); System.out.println(calculateProfit(0.123456)); System.out.println(calculateProfit(100)); Syste

  数据导入计算 数据的重要意义就不需要我多说了吧,本项目中的数据来源是来自荆艺系统(熟悉物流报关的朋友应该知道)导出的一张Excel,包含了一段时间内整个公司所有销售的全部记录,保密级别那是杠杠的,下面开搞!! 首先在Controllers文件夹下面添加一个控制器 命名DataInfoAndCalController.cs 在他默认action上面右击添加视图,就会在Views文件夹下面创建对应的视图,这样可以避免拼写错误. 这个View个页面很简单,引用了”_Layout.cshtml“页面

#!/usr/bin/python import threading import json import time from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import os import sys import argparse host_list = [ {"host":"1.58.55.11","port":9200}, {"

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

目标:Flume实时监控目录sink到hdfs,再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录,对数据进行计算 1.flume的配置,配置spoolDirSource_hdfsSink.properties,监控本地的一个目录,上传到hdfs一个目录下. agent1.channels = ch1agent1.sources = spoolDir-source1agent1.sinks = hdfs-sink1 # 定义channelagent1.channels.ch1.type =

北京太速科技有限公司 大数据智能计算,是未来的一个发展趋势,大数据计算系统主要完成数据的存储和管理:数据的检索与智能计算. 特别是在智能城市领域,由于人口聚集给城市带来了交通.医疗.建筑等各方面的压力,需要城市能够更合理地进行资源布局和调配,智慧城市是通过物与物.物与人.人与人的互联互通能力.全面感知能力和信息利用能力,通过物联网.移动互联网.云计算等新一代信息技术,实现城市高效的政府管理.便捷的民生服务.可持续的产业发展.引入了大数据处理技术.大数据是智慧城市的核心智慧引擎.智慧安防.智慧交通

5月15日 阿里云DataWorks正式推出Stream Studio,正式为用户提供大数据的实时计算能力,同时标志着DataWorks成为离线.实时双计算领域的数据中台. 据介绍,Stream Studio基于阿里巴巴Flink实时计算引擎,支持DAG和SQL双模式开发流计算作业,并支持DAG与SQL互转:支持Function Studio在线开发UDF并一键发布:支持线上数据采集与本地调试:支持作业运维和智能诊断:极大地降低了流计算作业开发门槛,提高了开发效率.通过DataWorks已有的数

1 /*50 [程序 50 文件 IO] 2 题目:有五个学生,每个学生有 3 门课的成绩,从键盘输入以上数据(包括学生号,姓名,三门课成 3 绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中. 4 */ 5 6 /*分析 7 * 1.自定义类student,包括学号,姓名,科目1成绩,科目2成绩,科目3成绩,平均成绩 8 * public class 类名{ 9 *.数据类型 属性名称1: 10 *.数据类型 属性名称2: 11 * - 12 * }

自己的思考: 1.接收任务到任务的分发和协调   nimbus.supervisor.zookeeper 2.高容错性                            各个组件都是无状态的,状态要自己去处理 3.消息                                 消息在流式框架的作用和可靠性处理,消息可靠处理的原理 4.事务消息                            1.finishbatch    2.commit的强顺序性   3.事务性spout分为

Big Decimal 在java中,对于float与double中的数据,总会因为精度问题而丢失数据的准确性,也就是说对于两者所处理的得到的值是无限接近于那个数,而并非一个精确数字,而对于电商中所涉及到的关于浮点型与double型数据,并且数据又得要求是准确性,又该如何处理呢?这里,必须用到Big Decimal! 一.先看代码: (一) @Test public void test1(){ System.out.print(0.05+0.01); System.out.print(1.0-0