计算机处理无限小数（如0.333...）时，由于浮点数无法精确表示，JavaScript在处理0.1和0.2时会出现精度误差，结果为0.30000000000000004。为解决此问题，JavaScript采用IEEE 754标准，并引入BigInt以处理更大整数，避免精度损失。

浮点数的精度取决于其类型。根据IEEE 754标准，单精度浮点数的有效数字约为7位，双精度浮点数的有效数字约为15位。当数值超过这些有效数字时，应使用双精度浮点数以确保计算精度。

IEEE754浮点标准通过符号位、阶码和尾数表示数值。尾数形式为1.M，阶码采用余码表示。浮点数的精度与尾数位数相关，越接近0的数表示越密集。标准还定义了特殊值和非规格化数，以填补0附近的空白。

在 Golang 中，浮点数除以零会返回 +Inf 或 -Inf，符合 IEEE 754 标准，但在 JSON 序列化时会出错。可通过 math 包中的 IsNaN 和 IsInf 方法检测并处理这些特殊值，以确保序列化成功。

本文介绍了浮点数的表示方法及其在计算机中的应用。浮点数用于近似实数，采用科学记数法，包括有效数字、底数和指数。IEEE-754标准定义了单精度和双精度浮点数的格式，涉及符号位、指数位和尾数。此外，文章讨论了无穷大和NaN的表示及其比较规则。

计算机无法精确存储某些小数，如0.1和0.2，因为它们在二进制中为无限循环小数。根据IEEE 754标准，浮点数的存储格式包括符号位、指数和尾数。这导致0.1和0.2相加的结果为0.30000000000000004，显示了浮点数运算的精度问题。建议在货币系统中使用整数表示金额，以避免精度误差。