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  為什么 JavaScript 中的 0.1 + 0.2 不等于 0.3

  本文作者為 360 奇舞團(tuán)前端開(kāi)發(fā)工程師 在使用 JavaScript 處理運(yùn)算時(shí)，有時(shí)會(huì)碰到數(shù)字運(yùn)算結(jié)果不符合預(yù)期的情況，比如經(jīng)典的 0.1 + 0.2 不等于 0.3。當(dāng)然這種問(wèn)題不只存在于 JavaScript，不過(guò)編程語(yǔ)言的一些原理大致相通，我以 JavaScript 為例解釋這種問(wèn)題，并說(shuō)明前端如何盡可能

  2024年03月13日

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• 為什么JS中0.1+0.2不等于0.3

  當(dāng)我們?cè)谟?jì)算機(jī)中使用浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行計(jì)算時(shí)，特別是在使用二進(jìn)制表示浮點(diǎn)數(shù)時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)舍入誤差。這是由于計(jì)算機(jī)使用有限的位數(shù)來(lái)表示浮點(diǎn)數(shù)，而某些十進(jìn)制數(shù)無(wú)法精確地表示為有限的二進(jìn)制數(shù)。 0.1 和 0.2 都是無(wú)限循環(huán)的二進(jìn)制數(shù)，在轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)時(shí)并不能完全準(zhǔn)確地

  2024年02月07日

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• 標(biāo)準(zhǔn)化拉普拉斯矩陣特征值范圍為什么小于等于2?（證明）

  譜圖使用標(biāo)準(zhǔn)化拉普拉斯矩陣 L n o r m L^{norm} L n or m 的一個(gè)重要原因就是， L n o r m L^{norm} L n or m 比拉普拉斯矩陣 L L L 穩(wěn)定。很多資料只是簡(jiǎn)單地介紹了 L n o r m L^{norm} L n or m ，在kipfGCN中也只是簡(jiǎn)單地提到 L n o r m L^{norm} L n or m 的特征值不大于2。本文搜集了相關(guān)lecture，并推導(dǎo)

  2024年02月11日

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  Elasticsearch：什么是向量和向量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，我們?yōu)槭裁搓P(guān)心？

  Elasticsearch 從 7.3 版本開(kāi)始支持向量搜索。從 8.0 開(kāi)始支持帶有 HNSW 的 ANN 向量搜索。目前 Elasticsearch 已經(jīng)是全球下載量最多的向量數(shù)據(jù)庫(kù)。它允許使用密集向量和向量比較來(lái)搜索文檔。 向量搜索在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有許多重要的應(yīng)用。 有效存儲(chǔ)和檢索向量的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于

  2024年02月08日

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• 為什么axios會(huì)有params和data兩個(gè)參數(shù)

  不知道大家有沒(méi)有過(guò)這種感覺(jué)，突然一個(gè)問(wèn)題百思不得其解，然后突然有一天就明白了。然后就感覺(jué)這個(gè)問(wèn)題原來(lái)這么簡(jiǎn)單，本來(lái)想記錄下來(lái)，但是又感覺(jué)這么簡(jiǎn)單的問(wèn)題記錄下來(lái)沒(méi)啥意義。但是回過(guò)頭來(lái)想一想，這個(gè)問(wèn)題之前其實(shí)困擾了你很長(zhǎng)時(shí)間。感覺(jué)還是記錄一下比較

  2024年02月08日

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• 離線數(shù)倉(cāng)中，為什么用兩個(gè)flume，一個(gè)kafka

  實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)中，為什么沒(méi)有零點(diǎn)漂移問(wèn)題？ 因?yàn)閒link直接取的事件時(shí)間 用kafka是為了速度快，并且數(shù)據(jù)不丟，那為什么既用了kafkachannel，也用了kafka，而不只用kafkachannel呢？ 因?yàn)樾枰鞣逄罟?離線數(shù)倉(cāng)中，為什么用兩個(gè)flume，一個(gè)kafka，直接用taildirsource,kafkachannel,hdfssink不行嗎？

  2024年02月14日

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• AIGC基礎(chǔ)：大型語(yǔ)言模型 (LLM) 為什么使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)，嵌入(Embeddings)又是什么？

  嵌入： 它是指什么？嵌入是將數(shù)據(jù)（例如文本、圖像或代碼）轉(zhuǎn)換為高維向量的數(shù)值表示。這些向量捕捉了數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的語(yǔ)義含義和關(guān)系?？梢詫⑵淅斫鉃閷?fù)雜數(shù)據(jù)翻譯成 LLM 可以理解的語(yǔ)言。 為什么有用？原始數(shù)據(jù)之間的相似性反映在高維空間中對(duì)應(yīng)向量之間的距離上。

  2024年02月21日

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  錄屏為什么沒(méi)有聲音？?jī)蓚€(gè)步驟檢測(cè)你的電腦設(shè)置

  很多小伙伴在錄制完電腦屏幕后，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題：錄制的電腦屏幕文件只有畫(huà)面，沒(méi)有聲音。 錄屏為什么沒(méi)有聲音？ 怎樣才能錄制有聲音的視頻？導(dǎo)致錄屏沒(méi)有聲音的原因有很多。 下面小編就教您兩個(gè)步驟檢測(cè)您的電腦設(shè)置，然后手把手教您如何錄制帶聲音的錄屏文件，

  2024年02月11日

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  為什么 AIGC 和大模型創(chuàng)業(yè)者都在安利向量數(shù)據(jù)庫(kù)？

  從目前 VC 的投資數(shù)據(jù)來(lái)看，大家對(duì) AI 的關(guān)注點(diǎn)主要有三個(gè)：一個(gè)是基礎(chǔ)大模型 LLM，第二個(gè)是具體某個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用（包括小模型），第三個(gè)就屬基礎(chǔ)模型與應(yīng)用層之間的中間層了（開(kāi)發(fā)者工具和數(shù)據(jù)庫(kù)等）。 隨著開(kāi)發(fā)者瘋狂涌入開(kāi)發(fā)各種 AI 應(yīng)用，中間層已經(jīng)成為各大 VC 爭(zhēng)搶

  2024年02月09日

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  在Java中使用FileReader.read()進(jìn)行讀取文件時(shí)，為什么亂碼？?jī)蓚€(gè)方法解決

  ?以上代碼是有可能出現(xiàn)代碼輸出混亂的情況的，輸出效果如下： 可能會(huì)出現(xiàn)亂碼的問(wèn)題： 原因可能是文件編碼與程序讀取時(shí)使用的編碼不一致。在創(chuàng)建 FileReader 對(duì)象時(shí)，沒(méi)有指定文件的編碼格式，因此默認(rèn)使用的是系統(tǒng)默認(rèn)的編碼格式。如果文件中包含非系統(tǒng)默認(rèn)編碼格式

  2024年02月03日

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