js中parseFloat(参数1,参数2)定义和用法及注意事项_基础知识
今天在看jquery的时候里面用到了parseFloat(第一个参数,10),一直不懂第二个参数是什么意思,于是上网查了一下,怕以后忘记就记下来。
定义和用法:parseFloat() 函数可解析一个字符串,并返回一个浮点数。
语法:parseFloat(string),参数string是必须的,表示要被解析的字符串
返回值:返回解析后的数字
注意事项:
1.开头和结尾的空格是允许的。
2.如果字符串的第一个字符不能被转换为数字,那么 parseFloat() 会返回 NaN
3.如果只想解析数字的整数部分,请使用 parseInt() 方法。
4.只有字符串中的第一个数字会被返回。
附上例子:
依次输出:
10
10
10.33
34
60
40
NaN
下面讲第二个问题:parseFloat(第一个参数,10)中的10是什么意思parseFloat的第二个参数表示转化的进制,10就表示转为10进制

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Neue Funktion der PHP5.4-Version: So verwenden Sie aufrufbare Typhinweisparameter, um aufrufbare Funktionen oder Methoden zu akzeptieren. Einführung: Die PHP5.4-Version führt eine sehr praktische neue Funktion ein: Sie können aufrufbare Typhinweisparameter verwenden, um aufrufbare Funktionen oder Methoden zu akzeptieren. Mit dieser neuen Funktion können Funktionen und Methoden entsprechende aufrufbare Argumente ohne zusätzliche Prüfungen und Konvertierungen direkt angeben. In diesem Artikel stellen wir die Verwendung von aufrufbaren Typhinweisen vor und stellen einige Codebeispiele bereit.

Produktparameter beziehen sich auf die Bedeutung von Produktattributen. Zu den Bekleidungsparametern gehören beispielsweise Marke, Material, Modell, Größe, Stil, Stoff, anwendbare Gruppe, Farbe usw.; zu den Lebensmittelparametern gehören Marke, Gewicht, Material, Gesundheitslizenznummer, anwendbare Gruppe, Farbe usw.; Dazu gehören Marke, Größe, Farbe, Herkunftsort, anwendbare Spannung, Signal, Schnittstelle und Leistung usw.

Die Sicherheitsüberprüfung von C++-Parametertypen stellt durch Überprüfungen zur Kompilierungszeit, Laufzeitüberprüfungen und statischen Behauptungen sicher, dass Funktionen nur Werte erwarteter Typen akzeptieren, wodurch unerwartetes Verhalten und Programmabstürze verhindert werden: Typüberprüfung zur Kompilierungszeit: Der Compiler überprüft die Typkompatibilität. Überprüfung des Laufzeittyps: Verwenden Sie Dynamic_cast, um die Typkompatibilität zu überprüfen und eine Ausnahme auszulösen, wenn keine Übereinstimmung vorliegt. Statische Behauptung: Typbedingungen zur Kompilierzeit geltend machen.

Während des Entwicklungsprozesses kann es vorkommen, dass wir auf die folgende Fehlermeldung stoßen: PHPWarning: in_array()expectsparameter. Diese Fehlermeldung wird bei Verwendung der Funktion in_array() angezeigt. Sie kann durch eine falsche Parameterübergabe der Funktion verursacht werden. Werfen wir einen Blick auf die Lösung dieser Fehlermeldung. Zunächst müssen Sie die Rolle der Funktion in_array() klären: Überprüfen Sie, ob ein Wert im Array vorhanden ist. Der Prototyp dieser Funktion ist: in_a

Hyperbelfunktionen werden mithilfe von Hyperbeln anstelle von Kreisen definiert und entsprechen gewöhnlichen trigonometrischen Funktionen. Es gibt den Verhältnisparameter in der hyperbolischen Sinusfunktion aus dem angegebenen Winkel im Bogenmaß zurück. Aber machen Sie das Gegenteil, oder anders gesagt. Wenn wir einen Winkel aus einem hyperbolischen Sinus berechnen wollen, benötigen wir eine umgekehrte hyperbolische trigonometrische Operation wie die hyperbolische Umkehrsinusoperation. In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie die hyperbolische Umkehrsinusfunktion (asinh) in C++ verwenden, um Winkel mithilfe des hyperbolischen Sinuswerts im Bogenmaß zu berechnen. Die hyperbolische Arkussinusoperation folgt der folgenden Formel -$$\mathrm{sinh^{-1}x\:=\:In(x\:+\:\sqrt{x^2\:+\:1})}, Wo\:In\:ist\:natürlicher Logarithmus\:(log_e\:k)

Der i9-12900H ist ein 14-Kern-Prozessor und die Threads sind ebenfalls sehr hoch. Einige Parameter wurden verbessert und können den Benutzern ein hervorragendes Erlebnis bieten . Überprüfung der Parameterbewertung des i9-12900H: 1. Der i9-12900H ist ein 14-Kern-Prozessor, der die q1-Architektur und die 24576-KB-Prozesstechnologie übernimmt und auf 20 Threads aktualisiert wurde. 2. Die maximale CPU-Frequenz beträgt 1,80! 5,00 GHz, was hauptsächlich von der Arbeitslast abhängt. 3. Im Vergleich zum Preis ist es sehr gut geeignet. Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist sehr gut und für einige Partner, die eine normale Nutzung benötigen, sehr gut geeignet. i9-12900H Parameterbewertung und Leistungsbenchmarks

Obwohl große Sprachmodelle (LLM) eine starke Leistung aufweisen, kann die Anzahl der Parameter leicht Hunderte oder Hunderte von Milliarden erreichen, und der Bedarf an Computerausrüstung und Speicher ist so groß, dass sich normale Unternehmen diese nicht leisten können. Bei der Quantisierung handelt es sich um eine gängige Komprimierungsoperation, die einen Teil der Modellleistung im Austausch für eine schnellere Inferenzgeschwindigkeit und einen geringeren Speicherbedarf opfert, indem die Genauigkeit der Modellgewichte (z. B. 32 Bit auf 8 Bit) verringert wird. Bei LLMs mit mehr als 100 Milliarden Parametern können die vorhandenen Komprimierungsmethoden jedoch weder die Genauigkeit des Modells aufrechterhalten, noch können sie effizient auf der Hardware ausgeführt werden. Kürzlich haben Forscher vom MIT und NVIDIA gemeinsam eine universelle Post-Training-Quantisierung (GPQ) vorgeschlagen.

Ein Open-Source-Modell, das GPT-4 schlagen kann, ist erschienen! Der neueste Kampfbericht der großen Modellarena: Das Open-Source-Modell CommandR+ mit 104 Milliarden Parametern kletterte auf den 6. Platz, gleichauf mit GPT-4-0314 und übertraf GPT-4-0613. Image Dies ist auch das erste Modell mit offenem Gewicht, das GPT-4 im Bereich der großen Modelle übertrifft. Die große Modellarena ist einer der wenigen Testbenchmarks, denen der Meister Karpathy vertraut. Bild CommandR+ vom KI-Einhorn Cohere. Mitbegründer und CEO dieses großen Modell-Startups ist kein geringerer als Aidan Gomez, der jüngste Autor von Transformer (auch „der Weizenernter“ genannt). Sobald dieser Kampfbericht herauskam, startete eine weitere Welle großer Modellclubs
