金额保留n位小数,及保留方式

JSP作业之保留n为小数 JSP作业之保留n为小数题目答案One.jspTwo.jspGetArea.tag 题目 One.jsp调用GetArea.tag求出三角形的面积并最多保留3位小数。 Two.jsp调用GetArea.tag求出三角形的面积并最多保留3位小数。 答案 JSP页面参考代码如下: One.jsp <%@ page import="java.text.NumberFormat" %><... 阅读详情
金额保留n位小数,及计算方式(从保留位数后面开始计算,不使用千分位分隔符****

前端工作中经常遇到数字计算保留小数问题,由于不是四舍五入的方式不能使用toFixed函数,本文采用正则表达式匹配字符串的方式,解决对数字的向上或向下保留小数问题:
向上取整或向下取整从保留小数位开始处理数据

  • 参数
参数类型空默认注释
sstring/Number否金额
nstring/Number2保留小数位数
methodstring/Number0传入计算方式四色五入传0,向下取整传2,向上取整传1
AMONTDECIMAL(s,n=2,method=0) {
  // 保留方案:四色五入,向下取整,向上取整......
  if(method===0) {//四色五入
    s = parseFloat((s + "").replace(/[^\d\.-]/g, "")).toFixed(n) + ""; //四舍五入replace处理出现多次.的问题
    return s
  } else if (method===1) {//向上取整
    // a为原数字,n是保留的小数位数
    let result = '0'
    if (Number(s) && n > 0) { // 简单的做个判断
      n = +n || 2
      s = s + ''
      if (/e/.test(s)) { // 如果是包含e字符的数字直接返回
        result = s
      } else if (!/\./.test(s)) { // 如果没有小数点
        result = s + `.${Array(n + 1).join('0')}`
      } else { // 如果有小数点
        s =s + `${Array(n + 1).join('0')}`
        let reg = new RegExp(`-?\\d*\\.\\d{0,${n}}`)
        let floorStr = reg.exec(s)[0]
        if (+floorStr >= +s) {
          result = floorStr
        } else {
          let floorNumber = +floorStr + +`0.${Array(n).join('0')}1`
          let point = /\./.test(floorNumber + '') ? '' : '.'
          let floorStr2 = floorNumber + point + `${Array(n + 1).join('0')}`
          result = reg.exec(floorStr2)[0]
        }
      }
    }
    return result
  } else if (method===2) {//向下取整
    // s为原数字,n是保留的小数位数
    let result = '0'
    if (Number(s) && n > 0) { // 简单的做个判断
      n = +n || 2
      s = s + ''
      if (/e/.test(s)) { // 如果是包含e字符的数字直接返回
        result = s
      } else if (!/\./.test(s)) { // 如果没有小数点
        result = s + `.${Array(n + 1).join('0')}`
      } else { // 如果有小数点
        s = s + `${Array(n + 1).join('0')}`
        let reg = new RegExp(`-?\\d*.\\d{0,${n}}`)
        result = reg.exec(s)[0]
      }
    }
    return result
  }
}
js金额处理【四舍五入& 保留n位小数】【输入限制】 toFixed()方法 保留两位n为小数 针对toFixed方法有时四舍五入,有时五舍六入。 测试代码: var num = 0.005; console.log(num.toFixed(2)); var num = 0.015; console.log(num.toFixed(2)); var num = 0.025; console.log(num.toFixed(2)); var num =... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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