在SpringBoot中，将long类型传输到前端时，会发现该类型的值可能会出现精度丢失的问题。这是因为在JavaScript中，数字类型默认会被转换为双精度浮点数，而双精度浮点数的精度有限，只能精确表示2的53次方以内（即Number.MAX_SAFE_INTEGER，约为9x10^15）的整数。对于超过该范围的长整数，JavaScript会发生精度丢失，导致值变得不准确。解决方案一：将long转换为字符串1：在后端将long类型的值转换为字符串类型，可以使用String.valueOf()方法或者Long.toString()方法，如下所示：longnum=123456789012345L

一、问题描述：    高精度算法是处理大数字的数学计算方法。在一般的科学计算中，会经常算到小数点后几百位或者更多，当然也可能是几千亿几百亿的大数字。一般这类数字我们统称为高精度数，高精度算法是用计算机对于超大数据的一种模拟加，减，乘，除，乘方，阶乘，开方等运算。对于非常庞大的数字无法在计算机中正常存储，于是，将这个数字拆开，拆成一位一位的，或者是四位四位的存储到一个数组中，用一个数组去表示一个数字，这样这个数字就被称为是高精度数。二、解决思路：    其实按照上面的描述，我们也知道了我们需要将数中的每一个位进行相减。然后我们想到了我们使用字符串的话，可以很方便的取出每一个字符。然后我们就将数字

一、计算精度现象举例举例1、加法举例2、减法  举例3、乘法举例3、除法二、JS为什么会有计算精度的问题JavaScript内部只有一种数字类型Number，也就是说，JavaScript语言的底层根本没有整数，所有数字都是以IEEE-754标准格式64位浮点数形式储存，1与1.0是相同的。因为有些小数以二进制表示位数是无穷的。JavaScript会把超出53位之后的二进制舍弃，所以涉及小数的比较和运算要特别小心。IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE754）是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值

目录1.解决后端响应数据给前端出现精度丢失问题2.FreemarkBigDecimal数据显示精度丢失问题3.前端调用方法传值精度丢失问题1.解决后端响应数据给前端出现精度丢失问题解决方式一：在项目中都是将注解标注在对应字段上，在Json序列化的时候把Long自动转为String。 @JsonSerialize(using=ToStringSerializer.class)privateLongid;解决方式二：全局配置 每个实体类的id字段都需要加@JsonSerialize注解有些繁琐，我们可以通过先修改Jackson转换器，实现全局统一处理Long类型字段。如下所示：@EnableWeb

起因，imu解算出了加速度角速度，但原始数据是没有单位的，只是在一个精度范围的值，要使用这些数据，就需要把这些没有单位的数据换算成带单位的数据，下面解说一下换算原理。imu读取数据代码参考上期的博客：ros2c++实现JY_95TIMU解算三轴加速度角速度欧拉角磁力计四元数_JT_BOT的博客-CSDN博客单位转换依据imu使用说明ros2ium数据填充要求：加速度单位：m/s^2 角速度：rad/sec 四元数没有单位ros2interfaceshowsensor_msgs/msg/Imu#ThisisamessagetoholddatafromanIMU(InertialMeasureme

基于Vue+Springboot前后端分离架构开发的一套UWB技术高精度定位系统源码。UWB高精度人员定位系统提供实时定位、电子围栏、轨迹回放等基础功能以及各种拓展功能,用户可根据实际需要任意选择搭配拓展功能。该系统简易部署，方便使用，实时响应。UWB高精度定位采用应用层、设备采集终端、数据存储及大数据分析进行框架主体设计，实现原理清晰，结构严谨，是系统功能得到极大优化。高精度无线定位传感器，通过无线脉冲专利技术，通过在定位区域内布设有限数量定位微基站，实时精确地定位员工、车辆、资产上定位标签位置，实时地将人、车、物的位置信息显示在GIS地图上，可进行安全区域管控、人员在岗监控、车辆实时轨迹监

ABB系列某款机器人精度参数表 机械臂是工业生产中的重要设备,在焊接码垛以及非接触测量等领域中有着重要应用。然而由于机械臂本体制造中存在机械制造公差装配误差导致的运动学参数误差以及电机转角与关节转角间减速比误差等,导致机械臂存在重复性定位精度较高(0.05mm以内)而绝对定位精度较低(1~2mm)的情况。因此需要对机械臂进行标定,提高机械臂的绝对定位精度。 引言出自下面图中的论文中     那么我们定位中用的是机器人的什么精度呢？一般我们做一个模板，然后对该位置进行计算，示教机器人动作，对其他位置进行计算时，机器人的拍照姿势仍然是模板位置的拍照姿势，那么我们用到的就是机器人的重复精度。   但

高精地图数据规格：NDS和OpenDividerNDS（NavigationDataStandard），是由德国宝马、大众等车厂联合导航电子地图提供商提出的一种导航电子地图存储标准，是一种基于嵌入式数据库的导航电子地图数据存储标准。采用WGS84坐标系统。分为地图显示、路径规划、名称、POI、交通信息、语音表达六个内容层。每一层数据存储在嵌入式数据库的不同数据表中。对于某一内容层数据，划分为多个比例尺的数据表达层。对于某一内容层指定比例尺的数据，进行分块（Tile）表达和存储；某块（Tile）数据表现为数据库表中的一条记录，即对应数据库表中的一条记录。数据间的关联，不再是通过传统的地址偏移来链

目录：目录前言： 思路：高精度加法：高精度减法：高精度乘法：高精度除法： 代码：一、高精度加法二、高精度减法 三、高精度乘法 四、高精度除法最后前言：     计算机最初、也是最重要的应用就是数值运算。在编程进行数值运算时，有时会遇到运算的精度要求特别高，远远超过各种数据类型的精度范围；有时数据又特别大，远远超过各种数据类型的极限值。这种情况下，就需要进行“高精度运算”。    高精度运算首先要处理好数据的接受和存储问题，其次要处理好运算过程中的“进位”和“借位”问题。引用自百度百科高精度算法（HighAccuracyAlgorithm）是处理大数字的数学计算方法。在一般的科学计算中，会经常算

摘要：基于深度学习的高精度课堂人脸检测系统可用于日常生活中或野外来检测与定位课堂人脸目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的课堂人脸目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括课堂人脸训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向