JavaScript 的小数加减乘除，总是让人有点头大吧？像0.1 + 0.2不等于0.3这种问题，真挺烦的。原因呢，其实是它用的浮点数精度不够，容易出误差。为了搞定这些坑，我整理了一套蛮好用的精度方法，适合日常开发里直接拎出来用。 整数运算法是个比较推荐的思路。先把小数转成整数，运算完再还原。比如
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采用 Actionscript 3.0 编写，源代码可用作各个平台上的小游戏。
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好友匹配器是一款基于用户调查回答，进行好友匹配的工具。用户回答十个问题，并根据1（完全不同意）到5（完全同意）的评分进行回答。提交调查后，系统会找到与当前用户回答最接近的现有用户记录。
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提出整数和小数分频器的算法和结构，优化设计奇数、半整数分频器，重点优化任意小数分频器。用Verilog硬件描述语言进行设计，并在Qustus Ⅱ进行了仿真验证。
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Python编写的可编译代码，用于曲线匹配实验样本。
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这个是基于OpenCV的分类器做的人脸匹配项目，其中嘴巴是我自己训练的，目前只针对闭着的嘴巴，以提高准确率。但是实际上，基于分类器的人脸特征提取是有很大缺陷的，所以匹配阶段所使用的人脸特征点太少，准确率可想而知。这个只能说作为参考了。
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