double类型判断是否相等

基于大模型的恶性胸腔积液全周期预测与诊疗方案研究 本研究基于大模型技术构建了恶性胸腔积液全流程预测与诊疗体系,涵盖术前风险评估、术中方案优化、术后恢复预测及并发症预防。通过整合多源医疗数据,实现了手术风险概率预测(准确率80%)、并发症预警(AUC值0.85)及个性化康复方案制定,显著提升诊疗精准度。研究创新性地将Transformer架构与多模态数据融合,在100例临床验证中显示良好性能,但存在数据样本局限、模型可解释性不足等问题。未来将扩大多中心临床验证,优化算法可解释性,探索与基因检测等技术的结合应用,推动恶性胸腔积液的精准诊疗发展。 阅读详情

背景

使用了“==”和“!=”来判断duble类型,使用sonar等代码规范扫描会报如下错误:Floating point math is imprecise because of the challenges of storing such values in a binary representation. Even worse, floating point math is not associative; push a float or a double through a series of simple mathematical operations and the answer will be different based on the order of those operation because of the rounding that takes place at each step.

原因

duble类型只可以判断大小,不可以判断是否相等,这样会失去精度,使判断没有意义。

解决方案

为两个duble类型的值设置误差,通过判断大小来判断是否相等,代码演示如下:

public static void main(String[] args) {

        double preErrorKey=1e-6; //1*10的-6次方即0.000001
        double key1=0.0000001d;
        double key2=0d;
        System.out.println(key1==key2); //结果是flase
        System.out.println(Math.abs(key1-key2)<preErrorKey);    //允许一定的误差范围,判断结果为true
    }
金蝶ERP元数据解析:字段属性与表结构映射实战 本文深入解析金蝶ERP元数据的核心价值与应用实践,详细介绍了字段属性与表结构映射的关键技术。通过缓存获取与工具类直连两种方案对比,结合实际案例展示元数据在数据库校验、动态表单生成等场景的应用,帮助开发者高效解决二次开发中的常见问题。 阅读详情

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James_JR10
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