blocks|key|1343023|text|如您所知，浮点数存储在IEEE+754标准中。以及单个精确浮点的位模式，如以下所示(请参阅详细信息这里)：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1343024|​|1343025|📷|atomic|1343026|1343027|该数字的值是根据以下公式计算的：|1343028|1343029|1343030|1343031|因此，对于32位值，等效的整数是e+*+L+%2B+m.因为指数是从(第23位)开始的，第一部分是m.假设指数用-127存储，则将表达式转换为(e+%2B+B)*L+%2B+m。|style|CODE|1343032|关于L，在m之后，可能有一种假设在本文中可能没有提到。|1343033|此外，在这个公式中不考虑sign位。|1343034|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://en.wikipedia.org/wiki/Single-precision_floating-point_format|1|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/bd4fce9d072267bb7e36f7a2fb858ff3.png|imageAlt|2|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/83273a1f0abe9df51ca10e366c8b32b2.png^0|1D|2|0|0|0|0|1|1|0|0|0|0|0|1|2|0|0|G|9|1B|1|1I|4|1X|D|0|2|1|5|1|0|C|4|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1C|8|@]|9|@$A|1D|B|1E|1|1F]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|1G|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1H|8|@]|9|@$A|1I|B|1J|1|1K]]|C|$]]|$1|I|3|E|5|6|7|1L|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|1M|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|L|3|E|5|6|7|1N|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|M|3|G|5|H|7|1O|8|@]|9|@$A|1P|B|1Q|1|1R]]|C|$]]|$1|N|3|E|5|6|7|1S|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|1T|8|@$A|1U|B|1V|Q|R]|$A|1W|B|1X|Q|R]|$A|1Y|B|1Z|Q|R]|$A|20|B|21|Q|R]]|9|@]|C|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|22|8|@$A|23|B|24|Q|R]|$A|25|B|26|Q|R]]|9|@]|C|$]]|$1|U|3|V|5|6|7|27|8|@$A|28|B|29|Q|R]]|9|@]|C|$]]|$1|W|3|-4|5|6|7|2A|8|@]|9|@]|C|$]]]|X|$Y|$5|Z|10|11|C|$12|13]]|14|$5|15|10|16|C|$17|18|19|-4]]|1A|$5|15|10|16|C|$17|1B|19|-4]]]]

As you know floating point numbers are stored in IEEE 754 standard. And bit pattern of the single precision floating points like the following (see details <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Single-precision_floating-point_format" rel="nofollow noreferrer">here</a>):

<a href="https://i.stack.imgur.com/72Xpn.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/72Xpn.png" alt="enter image description here"></a>

And the value of the number is calculated based on the following formula:

<a href="https://i.stack.imgur.com/BnPW9.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/BnPW9.png" alt="enter image description here"></a>

Hence, for 32-bit value, the equivalent integer would be <code>e * L + m</code>.
Because exponent is started from (23-rd bit) and the first part is <code>m</code>.
As supposed the exponent is stored with <code>-127</code>, the expression is transformed to <code>(e + B)*L + m</code>.

About the <code>L</code> after <code>m</code> might be there is an assumption which might not be mentioned in the article. 

Moreover, <code>sign</code> bit is not considered in this formula.

In <a href="http://www.machinedlearnings.com/2011/06/fast-approximate-logarithm-exponential.html" rel="nofollow noreferrer">this</a> article an equation is used I don't understand: 

<ul>
<li>I = (e + B) * L + m * L</li>
</ul>

I is the byte representation of a float interpreted as an integer.
Here is an example:

<pre><code>float x = 3.5f;
unsigned int i = *((unsigned int *)&amp;x);
</code></pre>

<ul>
<li>e is the exponent of the float. </li>
<li>B is the bias (127).</li>
<li>L is a constant (1 &lt;&lt; 23).</li>
<li>m is the mantissa.</li>
</ul>

Now my question is: 

Why is the equation correct and where can I read more about this equation?

Byte representation of float as integer equation

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在的文章中使用了一个等式，我不明白：I = (e + B) *L+m* LI是作为整数解释的浮点数的字节表示形式。下面是一个示例：float x = 3.5f;unsigned int i = *((unsigned int *)&x);e是浮子的指数。B是偏倚(127)。L是一个常数(1 << 23)。m是尾数。现在我的问题是：为什么方程是正确的，我在哪里可以读到更多关于这个方程的内容？

问浮点数的字节表示为整数方程
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