公司一部分数据是存在elasticsearch里面的,但里面的ID设计得特别长,我是打算把ID号考出来,用jmeter批量 删除的,但复制粘贴到excel里,ID就会精度丢失. 后来找到一个办法,解决excel精度丢失的问题 1.将excel所有的列都设置为文本格式 2.在es里ctrl+a,ctrl+c 复制所有 3.在excel 粘贴这个地方点击这个 粘贴后效果,没有精度丢失的问题了.可以直接把这一列拷出来了

最近连续俩次遇到运算后数值精度丢失问题,所以记录一下. 问题1:java计算百分比,应该得到57,可返回的就是56 在java代码中 BigDecimal progress; BigDecimal a = new BigDecimal(POF); BigDecimal b = new BigDecimal(RF); if(b.compareTo(a)==1&&b.subtract(a).longValue()<1000000){ return 100; } progress = a.

$a = 1200.00;$b = 1199.80;$c = 0.1;$u = 0.12; $d = $b+$c+$u;var_dump($a);var_dump($d);var_dump(bccomp($a,$d,2)); 在php中比较浮点数大小.使用bccomp(数字1,数组2,小数个数) ,返回结果0为相等,-1为不等 //echo sprintf("%2f",$a-$b); ===========浮点型相加减.使用 sprintf('%2f', 表达式相加减);

问题描述 后端把Long类型的数据传给前端,前端可能会出现精度丢失的情况.例如:201511200001725439这样一个Long类型的整数,传给前端后会变成201511200001725440 相关概念 javaScript 的最大安全值:Number.MAX_SAFE_INTEGER 是一个值为 9007199254740991 的常量.因为 javaScript的数字存储使用了 IEEE 754 中规定的 双精度浮点数 数据类型,而这一数据类型能够安全存储 -(2^53 - 1) 到 2

使用ehcache时如何持久化数据到磁盘,并且在应用服务器重启后不丢失数据1.如何持久化到磁盘使用cache.flush(),每次写入到cache后调用cache.flush() ,这样ehcache 会将索引(xxx.index)回写到磁盘.这样就不用担心程序是否非正常退出导致缓存丢失了. 2.附上配置文件修改: <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchem

解决tomcat重启后数据加载缓慢或丢失 我们在首次全量导入和第二次增量导入数据都成功后,在研究solr过程中,会反复重启tomcat. 我们会发现在重启tomcat后,core的data目录下明明已经有之前solr加载的已经写到磁盘的数据索引文件,可是tomcat在重启过程中,就是加载很慢,而且比初始全量导入数据更慢,而且当我们尝试进行浏览器界面数据查询的时候,直接报错连接不上. 这时候就需要修改solr的默认配置solrconfig.xml 找到<searchComponent标签,并且属性

Spark SQL读取数据Oracle的数据时,发现number类型的字段在读取的时候精度丢失了,使用的spark版本是Spark2.1.0的版本,竟然最后经过排查和网上查资料发现是一个bug.在Spark2.1.2以上的版本解决了这个问题. number类型的数据通过spark sql的jdbc读取的时候回变成DecimalType的类型.同时精度不会丢失,在2.1.2版本之前读取过来是IntType类型的. Spark issues列表: 通过JDBC读取Oracle数据打印的DataFra

1.前言 对于Long 类型的数据,如果我们在Controller层通过@ResponseBody将返回数据自动转换成json时,不做任何处理,而直接传给前端的话,在Long长度大于17位时会出现精度丢失的问题. 至于为啥丢失,我们在此处不探讨. 如图所示:后端返回数据如下: 而前端接收的数据时就丢失了精度 2.简单分析 首先,我们分析一下@ResponseBody是怎样将一个普通的对象转换成Json对象返回. @responseBody注解的作用是将controller的方法返回的对象通过适当

1.前几天遇到了一个问题,后端向前端传递一个Long类型的数据,前端拿到的值不对. 2.当Long类型的数据大于17位时候,就会出现精度丢失的情况. 3.解决办法 我们采用的解决方案是将后端的Long类型改为了String类型. 参考:https://www.cnblogs.com/Fly-Bob/p/7218006.html

开发中处理处理价格金额问题, 后台经常返回float类型, 打印或转成NSString都会有精度丢失问题, 因此使用系统自带的NSDecimalNumber做处理, 能解决这问题:经过测试其实系统NSDecimalNumber是对有问题值做了四舍五入处理 •    还有经过测试, 重要的事说三遍:
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double     float testDouble = [jsonDict[@"Body"]

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

摘要: 由于计算机是用二进制来存储和处理数字,不能精确表示浮点数,而JavaScript中没有相应的封装类来处理浮点数运算,直接计算会导致运算精度丢失. 为了避免产生精度差异,把需要计算的数字升级(乘以10的n次幂)成计算机能够精确识别的整数,等计算完毕再降级(除以10的n次幂),这是大部分编程语言处理精度差异的通用方法. 关键词: 计算精度 四舍五入 四则运算 精度丢失 1. 疑惑 我们知道,几乎每种编程语言都提供了适合货币计算的类.例如C#提供了decimal,Java提供了BigDecim

后端把Long类型的数据传给前端,前端可能会出现精度丢失的情况.例如:201511200001725439这样一个Long类型的整数,传给前端后会变成201511200001725440. 解决方法: 方法一:在后台将这个Long类型的字段转换成String类型的,风险比较大. 方法二:使用fastjson的提供的注解,@JSONField(serializeUsing= ToStringSerializer.class). spirngboot 的解决方案:注意是加在要处理的字段上 impor

前言 如果你在测试金融相关产品,请务必覆盖交易金额为小数的场景.特别是使用Java语言的初级开发. Java基本实例 先来看Java中double类型数值加.减.乘.除计算式实例: public class Test{ public static void main(String [] args){ System.out.println(0.06+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.

为什么会出现这个问题呢,就这是java和其它计算机语言都会出现的问题,下面我们分析一下为什么会出现这个问题:float和double类型主要是为了科学计算和工程计算而设计的.他们执行二进制浮点运算,这是为了在广泛的数字范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们并没有提供完全精确的结果,所以我们不应该用于精确计算的场合.float和double类型尤其不适合用于货币运算,因为要让一个float或double精确的表示0.1或者10的任何其他负数次方值是不可能的(其实道理很简单,十进制

注:转自 https://blog.csdn.net/bleach_kids/article/details/49129943 在使用Java,double 进行运算时,经常出现精度丢失的问题,总是在一个正确的结果左右偏0.0000**1. 特别在实际项目中,通过一个公式校验该值是否大于0,如果大于0我们会做一件事情,小于0我们又处理其他事情. 这样的情况通过double计算出来的结果去和0比较大小,尤其是有小数点的时候,经常会因为精度丢失而导致程序处理流程出错. BigDecimal在<Eff

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 1 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 1 9999999999999999 == 10000000000000001 // ? Firebug 16位和17位

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

一.背景 最近做 dashborad 图表时,涉及计算小数且四舍五入精确到 N 位.后发现 js 算出来的结果跟我预想的不一样,看来这里面并不简单-- 二.JS 与 精度 1.精度处理 首先明确两点: 1.小数才会涉及精度的概念 2.小数的(存储和)运算涉及 JS 的精度处理 在现实中,我们运算小数,不会出现任何问题.但是 JS (编程语言)里,却不是这样. 2.精度丢失 例如,在 JS 里执行: 0.1 + 0.2 0.30000000000000004 0.3 - 0.1 0.1999999

在很多项目中,都采用的前后端分离的方式进行开发,经常遇到后台的long精度的数据到前端丢失不准确,显示效果为long类型(19位)的后几位为000,此时需要对long的字段进行设置,改变默认的返回类型,由long类型改变为string类型.所以需要全局自定义修改long类型的返回类型 using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Serialization; using System; namespace NetCore3WebApiTemplate.