首先，我们知道js中的数字都是双精度的浮点数，在进行计算时，计算机会把十进制数转换成64位二进制，这个过程可能会导致精度丢失。
计算机存储是按照IEEE754标准来把64位分成3个区域
十进制浮点数转换成二进制，然后转换成指数格式，由于尾数部分只能保留52位，第53位0舍1入，所以截取52位导致精度丢失。
以0.1和0.5为例，0.1损失精度，0.5不损失精度
0.1转换成二进制：
0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100110011001.....无限循环
然后转换成科学计数法表示，右移小数点移动4位，使小数点前的数字是1，变成：
1.1001100110011001100110011001100110011001100110011001100110011001.....无限循环 * 2 ^ -4
然后转换成IEEE754标准：
符号位是0代表正数，
上面得到的指数是-4，所以-4+1023=1019转成二进制，所以指数位就是01111111011
然后截取小数点后52位(0舍1入)放入尾数位，所以尾数位为：
1001100110011001100110011001100110011001100110011010
所以0.1的计算机存储为：
0011111110111001100110011001100110011001100110011001100110011010
由于截取52位导致了后续数据的丢失，也就导致精度丢失。
而0.5之所以不会丢失精度，是因为0.5转为二进制：0.1000，右移小数点移动1位，使小数点前数字是1，变成：1.00 * 2^-1，指数是-1，所以-1+1023=1022转成二进制指数位就是01111111110，所以0.5的计算机存储为：
0011111111100000000000000000000000000000000000000000000000000000，因为小数点后都是0，所以截取52位没有数据丢失，所以没有精度丢失。
关于为什么偏移量是1023，而不是11位能表示的最大范围2048（0~2047），是因为指数有正有负，所以能表示的范围是-1023~1024，所以偏移量是：
(11位表示的最大值)2047-(正指数的最大值)1024 = 1023，这样指数部分的值就都是无符号的正数值，便于比较数的大小。
特殊值：
指数位全0，根据符号位，这个数表示+0或-0；
指数位全1，尾数位全0，根据符号位，这个数表示+∞和-∞；
指数位全1，尾数位不是全0，这个数表示非数值NaN；
以上！