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public class test1_format { public static void main(String[] args) { BigDecimal decimal = new BigDecimal("1.12345"); System.out.println(decimal); BigDecimal setScale = decimal.setScale(4,BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN); System.out.println(setScale); BigDecimal setScale1 = decimal.setScale(4,BigDecimal.ROUND_HALF_UP); System.out.println(setScale1); } } |
参数定义 ROUND_CEILING Rounding mode to round towards positive infinity. 向正无穷方向舍入 ROUND_DOWN Rounding mode to round towards zero. 向零方向舍入 ROUND_FLOOR Rounding mode to round towards negative infinity. 向负无穷方向舍入 ROUND_HALF_DOWN Rounding mode to round towards "nearest neighbor" unless both neighbors are equidistant, in which case round down. 向（距离）最近的一边舍入，除非两边（的距离）是相等,如果是这样，向下舍入, 例如1.55 保留一位小数结果为1.5 ROUND_HALF_EVEN Rounding mode to round towards the "nearest neighbor" unless both neighbors are equidistant, in which case, round towards the even neighbor. 向（距离）最近的一边舍入，除非两边（的距离）是相等,如果是这样，如果保留位数是奇数，使用ROUND_HALF_UP ，如果是偶数，使用ROUND_HALF_DOWN ROUND_HALF_UP Rounding mode to round towards "nearest neighbor" unless both neighbors are equidistant, in […]
View Details1、Math中四舍五入的方法 Math.ceil(double a)向上舍入，将数值向上舍入为最为接近的整数，返回值是double类型 Math.floor(double a)向下舍入，将数值向下舍入为最为接近的整数，返回值是double类型 Math.round(float a)标准舍入，将数值四舍五入为最为接近的整数，返回值是int类型 Math.round(double a)标准舍入，将数值四舍五入为最为接近的整数，返回值是long类型 2、Math中random生成随机数 Math.random()生成大于等于0，小于1的随机数 3、Random类生成随机数 两种构造方式：第一种使用默认的种子（当前时间作为种子），另一个使用long型整数为种子，Random类可以生成布尔型、浮点类型、整数等类型的随机数，还可以指定生成随机数的范围 4、BigDecimal处理小数 两种构造方式：第一种直接value写数字的值，第二种用String
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import java.math.BigDecimal; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; public class TestNumber { public static void main(String[] args){ //ceil返回大的值 System.out.println(Math.ceil(-10.1)); //-10.0 System.out.println(Math.ceil(10.7)); //11.0 System.out.println(Math.ceil(-0.7)); //-0.0 System.out.println(Math.ceil(0.0)); //0.0 System.out.println(Math.ceil(-0.0)); //-0.0 System.out.println(Math.ceil(-1.7)); //-1.0 //floor返回小的值 System.out.println(Math.floor(-10.1)); //-11.0 System.out.println(Math.floor(10.7)); //10.0 System.out.println(Math.floor(-0.7)); //-1.0 System.out.println(Math.floor(0.0)); //0.0 System.out.println(Math.floor(-0.0)); //-0.0 System.out.println(Math.floor(-1.7)); //-2.0 //round四舍五入，float返回int，double返回long System.out.println(Math.round(10.5)); //11 System.out.println(Math.round(-10.5)); //-10 //Math生成随机数 System.out.println(Math.random()); //Random类生成随机数 Random rand=new Random(); System.out.println(rand.nextBoolean()); System.out.println(rand.nextDouble()); System.out.println(rand.nextInt()); System.out.println(rand.nextInt(10)); //Random使用当前时间作为Random的种子 Random rand2 = new Random(System.currentTimeMillis()); System.out.println(rand2.nextBoolean()); System.out.println(rand2.nextDouble()); System.out.println(rand2.nextInt()); System.out.println(rand2.nextInt(10)); System.out.println(rand2.nextInt(5)); //ThreadLocalRandom ThreadLocalRandom rand3 = ThreadLocalRandom.current(); System.out.println(rand3.nextInt(5,10)); //BigDecimal System.out.println(0.8 - 0.7); //0.10000000000000009 BigDecimal a1=new BigDecimal(0.1); BigDecimal b1=new BigDecimal(0.9); BigDecimal c1=a1.add(b1); System.out.println("a1.add(b1)="+c1); //a1.add(b1)=1.0000000000000000277555756156289135105907917022705078125 BigDecimal a2=new BigDecimal("0.1"); BigDecimal b2=new BigDecimal("0.9"); BigDecimal c2=a2.add(b2); System.out.println("a2="+a2); //a2=0.1 System.out.println("a2.add(b2)="+c2); //a2.add(b2)=1.0 } } |
from:https://www.cnblogs.com/testerlina/p/11349456.html
View Details能编译通过说明SDK导入正确，但是为啥我们点击每一个Java文件会出现好多红色的下划线 ，并提示idea cant resolve symbol 原因就是可能没有清除原来的历史缓存，导致一些错误，解决方法是 File-Invalidate Caches 然后重启IDEA，OK~困扰多年的问题解决！
View Details如题，其实这已经是以前遇到过的一个问题了。在.Net中使用Mysql的组件MySql.Data(Nuget.org的链接在这里http://www.nuget.org/packages/MySql.Data/)时需要在web.config的连接字符串中配置一些额外的属性，以最大程度地契合MS SERVER的数据类型，下面我以自己在实现工作遇到的问题为例子，来说明在连接字符串中配置的作用：Web.config连接Mysql字符串:
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<add key="ConnstringMySql" value="server=xxx.xxx.xxx.xxx;database=YourDatabase;uid=xxx;pwd=xxx;pooling=false;charset=utf8;Treat Tiny As Boolean=false;Convert Zero Datetime=False" /> |
1.pooling:这个键的值设置为true，当值为True时，任何一个新创建的连接都将添加到连接池中当程序被关闭时，在下次试图开启一个相同的连接时，这个连接将从连接池中取出，如果连接字符串相同，则被认为是同一个连接。如果连接字符串不相同，则认为是不同的连接。 2.charset:这个一看应该明白，设置字符编码 3.Treat Tiny As Boolean:如果设置为True，则Mysql中的tinyint类型会被转换为MS Server中的bit类型，但有时候我们是不想要这来的转换的，所以这个可以根据自己的需要来配置 4.Convert Zero Datetime:今天就遇到了这个问题，当没有设置此属性时，如果Mysql数据库中的datetime列为null的时候，.net在转换时会抛出如下异常：Unable to convert MySQL date/time value to System.DateTime at MySql.Data.Types.MySqlDateTime.GetDateTime()这是因为.net的默认最小日期和Mysql的不匹配，导致转换出错，解决办法就是以上连接串中的（设置Convert Zero Datetime=True） 这是个人在实际操作中遇到的一些关于.NET 连接Mysql的常用设置，分享给大家，希望可以对你有一些帮助。如果你有更好的解决方案，欢迎拍砖，指正。
View Details现如今，我们可以看到“AI+传统行业”，覆盖了医疗、金融、教育、文娱、零售、物流、政务、安防等诸多垂直领域。 人工智能行业应用（来源：前瞻产业研究院整理） 传统企业如何在更短的时间内利用AI助力业务突破，欢迎点击链接或扫码下方二维码，我们将为您提供免费咨询服务：https://jinshuju.net/f/zL637q 如果您希望学习更多AI与深度学习相关技术，欢迎添加小助手 gitee2013 回复关键字“AI”进群交流~我们也将提供一系列深度学习资料包！ AI技术已经开始影响到我们生活的方方面面。AI技术目前分为四个大类：自然语言处理（NLP技术）、计算机视觉（CV技术）、智能语音技术（Speech）、智能推荐技术。 典型案例 计算机视觉技术（CV）应用举例 想象一下人类视觉所允许的一切，你就可以开始实现几乎无穷无尽的计算机视觉应用。 自主车辆 自动驾驶汽车需要计算机视觉。特斯拉(Tesla)、宝马(BMW)、沃尔沃(Volvo)和奥迪(Audi)等汽车制造商使用多个摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图像，这样他们的自动驾驶汽车就能探测目标、车道标记、标志和交通信号，从而安全驾驶。 谷歌翻译软件 你所需要做的就是把手机摄像头对准这些单词，让谷歌翻译应用程序几乎立刻告诉你它在你喜欢的语言中的意思。通过光学字符识别来查看图像和增强现实来叠加一个精确的翻译，这是一个使用计算机视觉的方便工具。 面部识别 中国在使用人脸识别技术方面无疑处于领先地位，他们将其用于警察工作、支付识别、机场安检，以及其他许多应用。 北京天坛公园分发厕纸、防止厕纸被盗 医疗保健 由于90％的医疗数据都是基于图像的，因此医学中的计算机视觉有很多用途。从启用新的医疗诊断方法到分析X射线，乳房X光检查和其他扫描，以及监测患者以更早发现问题并协助手术。 实时运动跟踪 足球和冰球在电视体育节目中的跟踪已经很常见了一段时间，但计算机视觉还有助于比赛和策略分析、球员表现和评级，以及跟踪体育节目中品牌赞助的可见性。 通过训练人工智能从声音传感器阵列中筛选信号，系统可以学会分析你的动作——站立、坐着、跌倒、行走 农业 约翰迪尔(John Deere)在2019年国际消费电子展(CES 2019)上展示了一种半自动联合收割机，它利用人工智能和计算机视觉来分析收获时的粮食品质，并找出穿过作物的最佳路径。 计算机视觉识别杂草有望将所需除草剂的数量减少90% 制造业 计算机视觉实现预测性维护，在设备故障导致昂贵的停机之前，用计算机视觉对设备进行监控，以便进行干预。对包装和产品质量进行监控，并通过计算机视觉减少不合格品。 智能维护持续改善设备运维绩效。 自然语言处理技术（NLP)应用举例 下面做一些比较简单的举例： 词法分析（分词、词性、实体）： 应用：优酷、YunOS、蚂蚁金服、推荐算法、资讯搜索等 句法分析： 新闻领域、商品评价、商品标题、搜索Query 应用：资讯搜索、评价情感分析 情感分析（情感对象、情感属性、情感属性关联）： 应用：商品评价、商品问答、品牌舆情、互联网舆情 句子生成（句子可控改写、句子压缩）： 应用：商品标题压缩，资讯标题改写，PUSH消息改写 句子相似度（浅层相似度、语义相似度）： 应用：问大家相似问题、商品重发检测、影视作品相似等 文本分类/聚类（垃圾防控、信息聚合）： 应用：商品类目预测、问答意图分析、文本垃圾过滤、舆情聚类、名片OCR后语义识别等 文本表示（词向量、句子向量、篇章向量、Seq2Seq）： Word2Vec、LSTM、DSSM、Seq2Seq为基础进行深入研究 知识库 数据规模：电商同义词，通用同义词，电商上下位，通用上下位，领域词库（电商词、娱乐领域词、通用实体词），情感词库 应用：语义归一、语义扩展、Query理解、意图理解、情感分析 语料库 –分词、词性标注数据，依存句法标注数据 智能语音技术应用举例 智能语音主要应用于衣食住行等生活场景，包括智能家居、智能可穿戴设备、智能车载、智能手机等。其中最热门的的应用要属车载语音助理。 智能语音识别控制技术在家居、家电方面的发展机会也非常广泛。语音交互技术正在向家电市场快速渗透，越来越多的家电设备配置语音控制方案。 如何让企业业务结合AI技术 医学领域中，卫生智能服务机器人、智能病毒检测、CT影像智能分析系统、AI测温系统、智能配送机器人等人工智能技术及产品，在医院、交通枢纽、社区等人流密集地区发挥了积极的作用，引起业界广泛关注。 火车站里的红外热像仪测体温 越来越多的传统企业技术部门，开始了将AI深度学习应用于业务变革的探索。但受限于深度学习的跨学科学习门槛，较为复杂和不断更新的前沿知识，以及对工业级生产经验的高要求，传统企业如何能建立一支深度学习“正规军”，真正掌握深度学习的应用能力，学以致用，在更短的时间内产生业务突破呢？ 传统企业如何在更短的时间内利用AI助力业务突破，欢迎点击链接或扫码下方二维码，我们将为您提供免费咨询服务：https://jinshuju.net/f/zL637q 如果您希望学习更多AI与深度学习相关技术，欢迎添加小助手 gitee2013 回复关键字“AI”进群交流~我们也将提供一系列深度学习资料包！ from:https://my.oschina.net/u/4570368/blog/4327744
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