SQL Server 临时表的数值精度损失问题（sqlserver临时表效率）

25-02-05 22

如果您对SQLServer临时表的数值精度损失问题和sqlserver临时表效率感兴趣，那么这篇文章一定是您不可错过的。我们将详细讲解SQLServer临时表的数值精度损失问题的各种细节，并对sqls

如果您对SQL Server 临时表的数值精度损失问题和sqlserver临时表效率感兴趣，那么这篇文章一定是您不可错过的。我们将详细讲解SQL Server 临时表的数值精度损失问题的各种细节，并对sqlserver临时表效率进行深入的分析，此外还有关于c# – 浮点加法：精度损失问题、Java POI读取excel中数值精度损失、Java POI读取excel中数值精度损失问题解决、PHP浮点数精度损失问题的实用技巧。

本文目录一览：

SQL Server 临时表的数值精度损失问题（sqlserver临时表效率）
c# – 浮点加法：精度损失问题
Java POI读取excel中数值精度损失
Java POI读取excel中数值精度损失问题解决
PHP浮点数精度损失问题

SQL Server 临时表的数值精度损失问题（sqlserver临时表效率）

以下结果为 0，而不是0.01

select null as column1 into #table1

update #table1 set column1=0.01

select * from #table1

c# – 浮点加法：精度损失问题

简而言之,我如何执行一个b,使得由于截断而导致的任何精度损失远离零而不是零？

漫长的故事

为了计算集合的样本均值和方差,我计算一系列长的浮点值的总和.由于Var(X)= E(X2)-E(X)2,足以保持所有数字的运行计数,到目前为止所有数字的总和以及所有数字的平方和.

到现在为止还挺好.

然而,绝对需要E(X2)> E(X)2,由于浮点精度并不总是这样.在伪代码中,问题是这样的：

int count;
double sum,sumOfSquares;
...
double value = <current-value>;
double sqrVal = value*value; 

count++;
sum += value; //slightly rounded down since value is truncated to fit into sum
sumOfSquares += sqrVal; //rounded down MORE since the order-of-magnitude 
//difference between sqrVal and sumOfSquares is twice that between value and sum;

对于可变序列,这不是一个大问题 – 您最终稍微低估方差,但这往往不是一个大问题.然而,对于具有非零均值的恒定或几乎恒定的集合,可以意味着E(X2) E(X)2,导致负的计算方差,这违反了消费代码的期望.

现在,我知道了Kahan Summation,这不是一个有吸引力的解决方案.首先,它使代码易于优化变幻莫测(取决于优化标志,代码可能或可能不会出现这个问题),其次,问题并不是真正由于精度 – 这是足够好的 – 这是因为添加引入了系统误差为零.如果我可以执行该行

sumOfSquares += sqrVal;

以确保sqrVal四舍五入,而不是下降到sumOfSquares的精度,我会有一个数字合理的解决方案.但是如何才能实现呢？

编辑：完成的问题 – 为什么要在标签字段的下拉列表中输入提交问题？

解决方法

还有一个单程算法重新排列计算.在
伪代码：

n = 0
mean = 0
M2 = 0

for x in data:
    n = n + 1
    delta = x - mean
    mean = mean + delta/n
    M2 = M2 + delta*(x - mean)  # This expression uses the new value of mean

variance_n = M2/n         # Sample variance
variance = M2/(n - 1)     # Unbiased estimate of population variance

(来源：http://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance)

对于您指出的问题,这似乎更好与通常的算法.

Java POI读取excel中数值精度损失

描述： excel 单元格中，纯数字的单元格，读取后后面会加上 .0 。例如： 1 --> 1.0

而使用下面的方法，可能会对小数存在精度损失

cell.setCellType(CellType.STRING); //读取前将单元格设置为文本类型读取

例如： 2.2 --> 2.1999999997

目前的解决办法：一. 将excel单元格改为文本类型。注意，直接修改单元格属性不管用，使用分列的方式，可以实现将数值改为文本类型。

二. java处理

public class CommonUtil {

    private static NumberFormat numberFormat = NumberFormat.getNumberInstance();

    static {
        numberFormat.setGroupingUsed(false);
    }

    public static String getCellValue(Cell cell) {
        if (null == cell) {
            return "";
        }
        Object value;
        switch (cell.getCellTypeEnum()) {
            // 省略
            case NUMERIC:
                double d = cell.getNumericCellValue();   
                value = numberFormat.format(d);        // 关键在这里！
            //省略 
        }
        return value == null ? "" : value.toString();
    }
}

上面的方法可以获取一个正确的数值

参考

Java POI读取excel中数值精度损失问题解决

这篇文章主要介绍了Java POI读取excel中数值精度损失问题解决,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

描述：

excel 单元格中，纯数字的单元格，读取后后面会加上 .0 。

例如： 1 --> 1.0

而使用下面的方法，可能会对小数存在精度损失

cell.setCellType(CellType.STRING); //读取前将单元格设置为文本类型读取

例如： 2.2 --> 2.1999999997

目前的解决办法：

一. 将excel单元格改为文本类型

注意，直接修改单元格属性不管用，使用分列的方式，可以实现将数值改为文本类型。二. java处理public class CommonUtil { private static NumberFormat numberFormat = NumberFormat.getNumberInstance(); static { numberFormat.setGroupingUsed(false); } public static String getCellValue(Cell cell) { if (null == cell) { return ""; } Object value; switch (cell.getCellTypeEnum()) { // 省略 case NUMERIC: double d = cell.getNumericCellValue(); value = numberFormat.format(d); // 关键在这里！ //省略 } return value == null ? "" : value.toString(); } }上面的方法可以获取一个正确的数值.

PHP浮点数精度损失问题

首先抛出一个问题，如下类似：

<?php
$a = 0.57;
echo intval(floatval($a) * 100); //56

结果可能有点出乎你的意外，PHP遵循IEEE 754双精度：

浮点数, 以64位的双精度, 采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位)

符号位：最高位表示数据的正负，0表示正数，1表示负数。

指数位：表示数据以2为底的幂，指数采用偏移码表示

尾数：表示数据小数点后的有效数字.

再来看看小数用二进制怎么表示：

乘2取整，顺序排列，即将小数部分乘以2，然后取整数部分，剩下的小数部分继续乘以2，然后取整数部分，剩下的小数部分又乘以2，一直取到小数部分，但是像0.57这样的小数像这样一直乘下去，小数部分不可能为0.有效位的小数用二进制表示却是无穷的。

0.57的二进制表示基本上(52位)是: 0010001111010111000010100011110101110000101000111101

如果只有52位的话，0.57 =》 0.56999999999999995

对于高精度数据操作，建议使用以下函数：

bcadd — 将两个高精度数字相加
bccomp — 比较两个高精度数字，返回-1, 0, 1
bcdiv — 将两个高精度数字相除
bcmod — 求高精度数字余数
bcmul — 将两个高精度数字相乘
bcpow — 求高精度数字乘方
bcpowmod — 求高精度数字乘方求模，数论里非常常用
bcscale — 配置默认小数点位数，相当于就是Linux bc中的”scale=”
bcsqrt — 求高精度数字平方根
bcsub — 将两个高精度数字相减

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