divclass="fuzhiWarp">divclass="copydiv">这里是DIV中的文本div>buttontype="button"class="fuzhibtnbtn-default"data-clipboard-action="copy"data-clipboard-target=".copydiv">复制button>div>.fuzhiWarp{position:absolute;top:0px;left:0px;}注意：不能用display:none来隐藏；用绝对定位来隐藏，要不然复制不到文本；tableid="jiaGeTables"lay-filter="jiaGe
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背景线上崩溃排查中，发现一批model转JSON时发生崩溃，描述如下：崩溃信息Invalidnumbervalue(infinite)inJSONwriteXXXX-[NSObject(YYModel)modelToJSONData](NSObject+YYModel.m:)崩溃原因INFINITY：无穷NAN：不是数字使用系统解析方法NSJSONSerialization解析JSON时，会发生崩溃（如上崩溃日志）。为什么会产生NAN/INFINITY？App作图记录，是全平台的互通的，JS或其它语言支持NAN数字未知原因混进来或错误生成一些NAN，INFINITY数据注：浮点数类型除以0产生
背景线上崩溃排查中，发现一批model转JSON时发生崩溃，描述如下：崩溃信息Invalidnumbervalue(infinite)inJSONwriteXXXX-[NSObject(YYModel)modelToJSONData](NSObject+YYModel.m:)崩溃原因INFINITY：无穷NAN：不是数字使用系统解析方法NSJSONSerialization解析JSON时，会发生崩溃（如上崩溃日志）。为什么会产生NAN/INFINITY？App作图记录，是全平台的互通的，JS或其它语言支持NAN数字未知原因混进来或错误生成一些NAN，INFINITY数据注：浮点数类型除以0产生
需求：js数字(Number)方法汇总索引：1，parseFLoat(n);2，parseInt(n);3，Number(n);4，Number.MAX_VALUE;5，Number.MIN_VALUE;6，Number.isFinite(n);7，Number.isInteger(n);8，Number.isSafeInteger(n);9，Number.isNaN(n);10，n.tofixed(key);11，n.toString();12，Math....(n);---后续单独解析13，+-*/%^;---后续单独解析正文1，parseFloat(1)作用：将给定值解析为浮点数；(2)
需求：js数字(Number)方法汇总索引：1，parseFLoat(n);2，parseInt(n);3，Number(n);4，Number.MAX_VALUE;5，Number.MIN_VALUE;6，Number.isFinite(n);7，Number.isInteger(n);8，Number.isSafeInteger(n);9，Number.isNaN(n);10，n.tofixed(key);11，n.toString();12，Math....(n);---后续单独解析13，+-*/%^;---后续单独解析正文1，parseFloat(1)作用：将给定值解析为浮点数；(2)
ORA-06502:PL/SQL:numericorvalueerror:numberprecisiontoolarge我正在尝试在OracleSQLDeveloper中运行以下插入命令：12INSERTINTOwork_comp_rates(company_id,work_comp_rt)VALUES('101',0.11);这给了我这个错误："ORA-06502:PL/SQL:numericorvalueerror:numberprecisiontoolarge"附加了一个触发器：1234567891011121314CREATEORREPLACETRIGGERAPPS.work_code
ORA-06502:PL/SQL:numericorvalueerror:numberprecisiontoolarge我正在尝试在OracleSQLDeveloper中运行以下插入命令：12INSERTINTOwork_comp_rates(company_id,work_comp_rt)VALUES('101',0.11);这给了我这个错误："ORA-06502:PL/SQL:numericorvalueerror:numberprecisiontoolarge"附加了一个触发器：1234567891011121314CREATEORREPLACETRIGGERAPPS.work_code
一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归
