


Memahami Ketepatan Perduaan Jenis Titik Terapung di Jawa
Ketepatan binari bagi jenis data titik terapung, seperti apungan dan berganda , menentukan bilangan digit bererti yang boleh diwakili dengan tepat.
apung:
Jenis data apungan terdiri daripada 32 digit binari (bit) yang diperuntukkan seperti berikut:
- 23 bit untuk mantissa (significand), yang mewakili nilai sebenar
- 8 bit untuk eksponen, yang mengawal kedudukan titik perpuluhan
- 1 bit untuk tanda
Oleh itu, apungan mempunyai kira-kira 7 digit perpuluhan ketepatan.
berganda:
Jenis data berganda mempunyai 64 digit binari (bit) yang diedarkan seperti berikut:
- 52 bit untuk mantissa, menyediakan sehingga 16 digit perpuluhan ketepatan
- 11 bit untuk eksponen
- 1 bit untuk tanda
Persamaan Perpuluhan dan Ketepatan
Sementara mantissa dan eksponen disimpan dalam binari, nombor sebenar yang diwakili oleh jenis titik terapung dinyatakan dalam perpuluhan. Walau bagaimanapun, penukaran daripada binari kepada perpuluhan tidak selalunya tepat. Akibatnya, beberapa nombor perpuluhan tidak boleh disimpan dengan tepat menggunakan apungan atau gandaan.
Pengecualian dan Pertimbangan:
Nilai tertentu, seperti 0.5, 0.25, 0.75, dan 0.125 boleh disimpan tepat dalam binari dan, oleh itu, mempunyai perpuluhan tepat setara. Walau bagaimanapun, nilai seperti 0.1 tidak boleh diwakili dengan tepat kerana ketepatan mantissa yang terhad.
Dalam kes di mana perwakilan perpuluhan yang tepat adalah penting, seperti apabila berurusan dengan nilai kewangan, adalah disyorkan untuk menggunakan jenis data seperti int , panjang, BigInteger atau BigDecimal bukannya terapung atau berganda.
Atas ialah kandungan terperinci Berapa Banyak Digit Perpuluhan Ketepatan Yang Ditawarkan Jenis Data `float` dan `double` Java?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menganalisis empat kerangka JavaScript teratas (React, Angular, Vue, Svelte) pada tahun 2025, membandingkan prestasi, skalabilitas, dan prospek masa depan mereka. Walaupun semuanya kekal dominan kerana komuniti dan ekosistem yang kuat, popul mereka yang relatif

Artikel ini menangani kelemahan CVE-2022-1471 dalam Snakeyaml, kecacatan kritikal yang membolehkan pelaksanaan kod jauh. Ia memperincikan bagaimana peningkatan aplikasi boot musim bunga ke snakeyaml 1.33 atau lebih lama mengurangkan risiko ini, menekankan bahawa kemas kini ketergantungan

Node.js 20 dengan ketara meningkatkan prestasi melalui penambahbaikan enjin V8, terutamanya pengumpulan sampah yang lebih cepat dan I/O. Ciri -ciri baru termasuk sokongan webassembly yang lebih baik dan alat penyahpepijatan halus, meningkatkan produktiviti pemaju dan kelajuan aplikasi.

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai

Artikel ini meneroka kaedah untuk berkongsi data antara langkah -langkah timun, membandingkan konteks senario, pembolehubah global, lulus argumen, dan struktur data. Ia menekankan amalan terbaik untuk mengekalkan, termasuk penggunaan konteks ringkas, deskriptif

Artikel ini meneroka mengintegrasikan pengaturcaraan berfungsi ke dalam Java menggunakan ekspresi Lambda, API Streams, rujukan kaedah, dan pilihan. Ia menyoroti faedah seperti kebolehbacaan dan kebolehkerjaan kod yang lebih baik melalui kesimpulan dan kebolehubahan

Iceberg, format meja terbuka untuk dataset analitik yang besar, meningkatkan prestasi data dan skalabiliti. Ia menangani batasan parket/orc melalui pengurusan metadata dalaman, membolehkan evolusi skema yang cekap, perjalanan masa, serentak w


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
