java浮点型数值在运算中会出现精度损失的情况，在业务要求比较高比如交易等场景，一般使用BigDecimal来解决精度丢失的情况。最近一个同事在使用BigDecimal时仍然出现了精度损失，简略记录一下测试用例代码如下@Testpublicvoidfd(){doubleabc

张量（Tensor）在Tensorflow中，变量统一称作张量（Tensor）。张量（Tensor）是任意维度的数组。0阶张量：纯量或标量(scalar)，也就是一个数值，例如，\\'Howdy\\'或51阶张量：向量(vector)或矢量，也就是一维数组（一组有序排列的数），例如

按位非按位非操作符由一个波浪线（~）表示，执行按位非的结果就是返回数值的反码现在让我来看几个例子例子1console.log(4);console.log(~4);console.log(~~4);!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/6d8dbec0d4685dd

以下为学习整理笔记break命令1.控制条件未满足之前，跳出for、while、until、select循环2.可以额外给出一个额外的数值表明需要跳出的循环层数（不建议这样做，降低程序的可读性）3.默认跳出一层循环continue命令类似c语言中的同名语

什么是算力网络？是一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。“算力网络“是“以网络为中心”的多种融合资源供给网络计算模型，将“新计算”（云计算、边缘计算、泛在计算）的算力，通过“新联接”（无处不在的网络）整合起来，实现算力的灵活按需使用。

spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），

spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），