推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC

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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 openGauss=# SELECT

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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 openGauss=# SELECT

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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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-------- $12.34 (1 row) 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 2 3 4 5 gaussdb=#

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-------- $12.34 (1 row) 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 2 3 4 5 gaussdb=#

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-------- $12.34 (1 row) 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 2 3 4 5 gaussdb=#

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-------- $12.34 (1 row) 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 2 3 4 5 gaussdb=#

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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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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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GaussDB数据库 差异 1 log2() 支持 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：bigint、int16、int、smallint

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GaussDB 数据库 差异 1 log2() 支持 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： bigint、int16、int、smallint

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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]。 说明： p为精度，表示总位数。 4字节或8字节

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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]。 说明： p为精度，表示总位数。 4字节或8字节

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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]。 说明： p为精度，表示总位数。 4字节或8字节

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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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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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-b)的绝对值<=EPSILON”这种方式进行比较，EPSILON为允许的误差范围，一般为1.19209290E-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

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-b)的绝对值<=EPSILON”这种方式进行比较，EPSILON为允许的误差范围，一般为1.19209290E-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

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