为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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车辆高程精度（ele_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 50厘米 11 20厘米 12 10厘米 13 5厘米 14 2厘米 15 1厘米 父主题：

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REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。

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REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。

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in：支持设置文本、整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）、布尔值、日期、枚举、人员和URL类型的属性。 <：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。 >：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。 <=：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。

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长整型 浮点型 浮点型（自定义精度） 参考对象 日期 枚举 分类 人员 URL > “属性”大于“值”，返回true，否则返回false。 整型 长整型 浮点型 浮点型（自定义精度） >= “属性”大于等于“值”，返回true，否则返回false。 整型 长整型 浮点型 浮点型（自定义精度）

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19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型，存储空间为8字节，在NULL情况下，采用计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b

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如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性包含如下约束配置项定义，则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“有效范围”。 浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“标度”。

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转化为SERIAL。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节。 -3.402E+38~+3.402E+38，6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节。 -1

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PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG FLOAT 单精度浮点数 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ DOUBLE 双精度浮点数 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ TEXT 字符串 PLAIN、DICTIONARY

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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GaussDB数据库 差异 log2() 支持，存在差异 小数位显示与MySQL存在差异，受GaussDB浮点数据类型限制，可通过参数extra_float_digits控制小数位个数显示。 由于输入精度内部处理差异，GaussDB与MySQL会存在结果计算差异。 支持数据类型有： 整数类型：b

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's1'后的行为见表4具体描述。 表4中描述的p为精度，表示整数位最低可以接受的总位数；s为小数位位数。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 REAL数据类型在满足说明中的场景下，映射为双精度浮点数FLOAT8，使用场景参考FLOAT8。

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PyTorch迁移精度调优 引言 精度校验 精度调优总体思路 准备工作 问题复现 Msprobe工具使用指导 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导

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将模型转为单机训练等，这样会大大降低后续定位的难度。 根据精度问题现象可以选择合适的定位方式，Msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，通过采集和对比标杆（GPU/CPU）环境和昇腾

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's1'后的行为见表4具体描述。 表4中描述的p为精度，表示整数位最低可以接受的总位数；s为小数位位数。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 REAL数据类型在满足说明的场景下，映射为双精度浮点数FLOAT8，使用场景参考FLOAT8。

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ASP.NET Core应用部署到CAE CAE源码部署支持Docker运行时，您可以自行配置Dockerfile文件，在Dockerfile中安装构建环境，定义构建命令，以此支持更多编程语言的项目在CAE部署。 本文以ASP.NET Core应用为例。 前提条件 已创建环境和创建应用。

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34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.8

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GaussDB 数据库 差异 log2() 支持，存在差异 小数位显示与MySQL存在差异，受GaussDB浮点数据类型限制，可通过参数extra_float_digits控制小数位个数显示； 由于输入精度内部处理差异，GaussDB与MySQL会存在结果计算差异； 支持数据类型有： 整数类型：b

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