js_基礎知識におけるparseFloat(パラメータ1、パラメータ2)の定義と使い方と注意点
今日、jqueryを見ていたら、parseFloat(最初のパラメータ、10)が使用されていましたが、2番目のパラメータの意味がまったく理解できなかったので、後で忘れた場合に備えてネットで調べて書き留めました。
定義と使用法: parseFloat() 関数は文字列を解析し、浮動小数点数を返します。
構文: parseFloat(string)、パラメータ文字列は必須であり、解析される文字列を表します
戻り値: 解析された数値を返します
メモ:
1. 先頭と末尾のスペースは許可されます。
2. 文字列の最初の文字を数値に変換できない場合、parseFloat() は NaN
3 を返します。数値の整数部分のみを解析する場合は、parseInt() メソッドを使用します。 。
4. 文字列の最初の数値のみが返されます。
添付例:
を順番に出力します:
10
10
10.33
34
60
40
NaN
2 番目の質問について話しましょう: parseFloat (最初のパラメーター、10) の 10 は何を意味しますか? 2 番目のパラメータは変換の基数を表し、10 は基数 10 への変換を意味します。

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製品パラメータは、製品属性の意味を指します。たとえば、衣類のパラメータには、ブランド、素材、モデル、サイズ、スタイル、生地、適用グループ、色などが含まれ、食品のパラメータには、ブランド、重量、素材、保健免許番号、適用グループ、色などが含まれ、家電のパラメータには、家電製品のパラメータが含まれます。ブランド、サイズ、色、原産地、適用可能な電圧、信号、インターフェース、電力などが含まれます。

開発プロセス中に、次のようなエラー メッセージが表示される場合があります: PHPWarning: in_array()expectsparameter。このエラー メッセージは、in_array() 関数を使用するときに表示されます。関数のパラメータの受け渡しが正しくないことが原因である可能性があります。このエラー メッセージの解決策を見てみましょう。まず、in_array() 関数の役割を明確にする必要があります。配列に値が存在するかどうかを確認します。この関数のプロトタイプは次のとおりです: in_a

i9-12900H は 14 コア プロセッサです。使用されているアーキテクチャとテクノロジはすべて新しく、スレッドも非常に高速です。全体的な動作は優れており、いくつかのパラメータが改善されています。特に包括的で、ユーザーに優れたエクスペリエンスをもたらします。 。 i9-12900H パラメータ評価レビュー: 1. i9-12900H は、q1 アーキテクチャと 24576kb プロセス テクノロジを採用した 14 コア プロセッサで、20 スレッドにアップグレードされています。 2. 最大 CPU 周波数は 1.80! 5.00 ghz で、主にワークロードによって異なります。 3. 価格と比較すると、非常に適しており、価格性能比が非常に優れており、通常の使用が必要な一部のパートナーに非常に適しています。 i9-12900H のパラメータ評価とパフォーマンスの実行スコア

C++ パラメーターの型の安全性チェックでは、コンパイル時チェック、実行時チェック、静的アサーションを通じて関数が予期される型の値のみを受け入れるようにし、予期しない動作やプログラムのクラッシュを防ぎます。 コンパイル時の型チェック: コンパイラは型の互換性をチェックします。実行時の型チェック:dynamic_cast を使用して型の互換性をチェックし、一致しない場合は例外をスローします。静的アサーション: コンパイル時に型条件をアサートします。

双曲線関数は、円の代わりに双曲線を使用して定義され、通常の三角関数と同等です。ラジアン単位で指定された角度から双曲線正弦関数の比率パラメーターを返します。しかし、その逆、つまり別の言い方をすればいいのです。双曲線正弦から角度を計算したい場合は、双曲線逆正弦演算のような逆双曲線三角関数演算が必要です。このコースでは、C++ で双曲線逆サイン (asinh) 関数を使用し、ラジアン単位の双曲線サイン値を使用して角度を計算する方法を説明します。双曲線逆正弦演算は次の式に従います -$$\mathrm{sinh^{-1}x\:=\:In(x\:+\:\sqrt{x^2\:+\:1})}ここで\:In\:is\:自然対数\:(log_e\:k)

大規模言語モデル (LLM) は優れたパフォーマンスを持っていますが、パラメーターの数は簡単に数千億に達する可能性があり、コンピューティング機器とメモリの需要が非常に大きいため、一般の企業にはそれを買う余裕がありません。量子化は一般的な圧縮操作であり、モデルの重みの精度を下げる (32 ビットから 8 ビットなど) ことにより、推論速度の高速化とメモリ要件の削減と引き換えにモデルのパフォーマンスの一部を犠牲にします。しかし、1,000 億を超えるパラメータを持つ LLM の場合、既存の圧縮方法ではモデルの精度を維持できず、ハードウェア上で効率的に実行することもできません。最近、MIT と NVIDIA の研究者が共同で、汎用のポストトレーニング量子化 (GPQ) を提案しました。

C++ 関数の参照パラメーター (基本的には変数のエイリアス、参照を変更すると元の変数が変更されます) とポインター パラメーター (元の変数のメモリ アドレスを保存し、ポインターを逆参照して変数を変更します) は、変数を渡したり変更したりするときに使用方法が異なります。参照パラメーターは、コンストラクターまたは代入演算子に渡されるときのコピーのオーバーヘッドを避けるために、元の変数 (特に大きな構造体) を変更するためによく使用されます。ポインター パラメーターは、メモリの場所を柔軟に指定したり、動的データ構造を実装したり、オプションのパラメーターを表すために null ポインターを渡したりするために使用されます。
