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关键词

的取值,表示以及相关

可以表示1.175 * 10-38(1.00…0×2^-126)的据而不损失。0-00000001-00000000000000000000001(22个0,最后一位是1)? 最小能表示的是当阶码都是0时,表示2^-126*0.fractionbits?ps:以上图片是从 这个网址 截取。 钟表的例子这个例子就是补的直观理解,先假定表盘就表示0-11,然后现在指针指向2,如果我想将指针拨到3有两个办法,第一个是顺时针拨1个格,第二个是逆时针拨11个格,在一个满刻是12的表盘上,这两个的效果是一样的 ,有一步是对阶,也就是比较阶码的大小然后再获得实际大小。 ps:为什么为什么用127做偏置而不是128:据说是为了让的表示范围对称( 原文 ),但是感觉比较牵强而且也不比用128时对称半的转换主要是最近在研究f16和f32的转换才看了上面一堆东西

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小朋友学C语言(4):与双

上节课 简介绍了。计算机程序中的分为和双和双确的范围不一样。计算机里的最基本的存储位用位(bit)来表示。bit只能用来存储0或1。 双(double)在计算机中存储占用8字节,64位,有效位为16位(15位小+小)。 其中float的符号位、指位(即整部分)、尾部分分别为1, 8, 23。双则分别为1, 11, 52。 主要取决于尾部分的位,float为23位,最小为2的-23次方,约等于1.19乘以10的-7次方,所以float小部分只能确到后面6位,加上小算做一位,即有效字为7位。 运行结果:a = 1.123456836b = 2.123456789从运行结果可以看出,部分只有前6位是准确的,后三位是不准确的。双部分9位都是准确的。

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    设备据解析脚本案例之 四字节据转化成

    这篇笔记是一个示例,演示如何将四字节的设备据转化成。 详情可此查看。 1 示例介绍 常见的两个字节的据转化成16位整,做个简的移位就可以。 但如果是四字节的据需要转化成,采用 IEEE-754 标准,需要考虑符号位、阶码和尾,非常复杂。 例如,C1480000 为 16 进制表示一个, 为 32 位,四字节,, 转换结果为: -12.5。 END Thats all --- IoT小能手的其他彩文章: 行业围观深报道 第1个从太空发回的LoRa信号(含视频)从工信部发文解读政府对LoRa产业的态 技术分享LoRaWAN介绍 - LoRa

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    js高运算

    贴代码:  自定义高运算 对象格式写法var float_calculator={ ** * 1.记录两个运算后的位 * 2.将其转化为整类型进行运算 * 3.移动小的位置 * replace(.,)); r2=Number(arg2.toString().replace(.,)); } return (r1r2)*Math.pow(10,t2-t1); }};测试:alert(高加法计算结果 : +float_caculator.add(1.11444,23.45674231)+ njs计算结果: +(1.11444+23.45674231));alert(高减法计算结果: +float_caculator.minus (1.11444,23.45674231)+ njs计算结果: +(1.11444-23.45674231));alert(高乘法计算结果: +float_caculator.mul(1.11444,23.45674231 )+ njs计算结果: +(1.11444*23.45674231));alert(高除法计算结果: +float_caculator.div(1.11444,23.45674231)+ njs计算结果

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    运算丢失

    运算丢失今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序:print(sys.float_info.max - 1.0)print(sys.float_info.max 如果固定知道是两位小的话, 那么将小乘以100, 就得到了一个对应的整.这种方式的前提是需要确切的知道小的位, 但是好在高, 在运算的时候不会造成误差. 所以就相当于和0做运算, 其结果不变.如此说来, 的指在进行转换的时候, 岂不是很容易丢失? 可以看到, 在开始字之间相差不大的时候, 结果还是正确的. 但是之后只是对同一个字做了一次加减, 就导致发生其丢失了. 如此说来, 小在两个相差很多的字之间进行运算的时候, 也容易导致丢失.同时, 因为能表示的范围比整要大, 在转整的时候, 也可能会造成丢失.

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    Python中处理

    Python中,运算,经常会碰到如下情况:?出现上面的情况,主要还是因在计算机中实际是以二进制保存的,有些确。 比如说: 0.1是十进制,转化为二进制后它是个无限循环的: 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 而python是以双 (64)位来保存,多余的位会被截掉,所以看到的是0.1,但在电脑上实际保存的已不是确的0.1,参与运算后,也就有可能误差,特别是金融邻域里面,对更是要求更高,如何在Python中获取特定位

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    问题透析:小计算不准确+丢失根源

    在知乎上上看到如下问题:问题的前世今生?1.该问题出现的原因 ?2.为何其他编程语言,比如java中可能没有js那么明显3.大家在项目中踩过的坑? 中,双采用 64 位存储,即 8 个字节表示一个 。 ,二进制表示法并不能确的表示类似0.1这样 的简字如果要计算 0.1 + 0.2 的结果,计算机会先把 0.1 和 0.2 分别转化成二进制,然后相加,最后再把相加得到的结果转为十进制 但有一些在转化为二进制时 一般用于高计算。比如会计制经常需要对很长的字串作准确的计算。相对于一般的式记法,采用BCD码,既可保存值的,又可免去使电脑作运算时所耗费的时间。 JS丢失的一些典型问题两个简相加0.1 + 0.2 !

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    问题透析:小计算不准确+丢失根源

    推荐阅读《JAVA 的范围和》什么是IEEE-745表示法IEEE-745表示法是一种可以确地表示分的二进制示法,比如12,18,11024十进制小如何表示为转为二进制十进制整转二进制十进制整换成二进制一般都会 中,双采用 64 位存储,即 8 个字节表示一个 。 一般用于高计算。比如会计制经常需要对很长的字串作准确的计算。相对于一般的式记法,采用BCD码,既可保存值的,又可免去使电脑作运算时所耗费的时间。 JS丢失的一些典型问题两个简相加0.1 + 0.2 ! :小计算不准确+丢失根源 如有不妥之处,请到本人源站留言。

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    C语言(

    关于C语言的问题,很多人存在误解,他们往往认为指的是float、double和long double三种据类型,这是片面的。拓展:的二进制存储细节:? 对于每个不同的,都有相应的最小可辨识(即δ),此最小可辨识随着该值变化而变化,具体究竟是多少要具体分析该的二进制存储内部细节,找到其指域之后才能确定,我们根据这个最小可辨识才能明确判定代码中所有对此的运算是否有效

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    的运算丢失

    解惑其实这设计到了计算机的存储是以二进制进行存储的。 和十进制无法确表示分的13同样,二进制也无法确表示十进制的小。分析为了方便分析,我们讲计算机存储的字节量进行缩减,我们假设小后只能保存8为小。 )加法运算:十进制0.1+0.2=0.3二进制0.00011001+0.00110011=0.01001100 (转成十进制:0.296875)----当然,计算机中存储的位要比8位多,python占用 但因为是无限小,并不是位多了就会准确。那么如何做这种的计算呢?其实很简丢失是小才会有,只要转成整,就不会有这个问题了。 当然,这个0.3也不是确的0.3,但会在显示过程进行转换,通过整运算,避免了小运算过程中的丢失问题。

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    PHP和Python问题

    问题下面的代码都是PHP代码,Python的问题可以使用下面同样的方法解决$i = 0.58;echo intval($i*100); 输出结果 57? what? (PHP的一个常见问题的解答) 主要需要理解的就是在计算机中转成二进制时是无限长的值。 00100011110101110000101000111101011100001010001111010.58的二进制表示基本上(52位)是: 0010100011110101110000101000111101011100001010001111 , 以64位的长(双)为例, 会采用1位符号位(E), 11指位(Q), 52位尾(M)表示(一共64位). 符号位:最高位表示据的正负,0表示正,1表示负。 指位:表示据以2为底的幂,指采用偏移码表示 尾:表示据小后的有效字。

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    比较的问题

    a,b,c局部变量值如果变量 a , b 换 0.75 , 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明运算是不稳定的。? a=0.5,b=0.75,c == 1.25为什么会时好时坏,因为不是所有的小能用标准 ( IEEE 754 ) 表示出来。 所以,判断两个变量是否相等,不能简地通过 == 运算符实现,进行比较时,一般比较他们之间的差值在一定范围之内。

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    PHP的microtime()函 & 显示

    让我们写段简的代码看一下 输出如下: C3TZR1g81UNaPs7vzNXHueW5ZM76DSHWEY7onmfLxcK2iNqEzdqWuQmnpCyJU6THRZpQKPxkyrcBfQHaQwZHVUfHokgVkSZRcBPuPjhKjTJ6hAZgVx6Ypfg.png 可是为何形式表示的秒,小后边只有两位啊? 这还怎么确到微秒啦?其实这只是由于显示设定导致的,并不影响运算(比如求时间差值)。 如果想让其更高的显示,可以试试如下代码: 输出如下: C3TZR1g81UNaPs7vzNXHueW5ZM76DSHWEY7onmfLxcK2iPJtsRXm4j3pugmKFsaTvJTiaXsgUnfCcHyA4DwDmQYgZ3djgQFNHe14g5iQeociD2HpwE4Mpdt.png 可见之前默认的显示为12位,我们设置为16位后,就显示到小后6位啦。

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    【STM32F407的DSP教程】第30章 STM32F407复FFT(支持和双

    第30章 STM32F407复FFT(支持和双)本章主要讲解复FTT,支持和双。 30.1 初学者重要提示30.2 复FFT 说明30.3 arm_cfft_f32的使用(含幅频和相频)30.4 双arm_cfft_f64的使用(含幅频和相频)30.5 实验例程说明 30.2.2 FFTFFT使用了一个混合基算法,通过多个基8与个基2或基4算法实现。根据需要,该算法支持的长和每个长使用不同的旋转因子表。 30.3 arm_cfft_f32的使用(含幅频和相频)30.3.1 函说明函原型:void arm_cfft_f32( const arm_cfft_instance_f32 * S, float32_t * p1, uint8_t ifftFlag, uint8_t bitReverseFlag)函描述:这个函用于FFT。

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    【STM32F429的DSP教程】第30章 STM32F429复FFT(支持和双

    mod=viewthread&tid=94547第30章 STM32F429复FFT(支持和双)本章主要讲解复FTT,支持和双。 30.1 初学者重要提示30.2 复FFT 说明30.3 arm_cfft_f32的使用(含幅频和相频)30.4 双arm_cfft_f64的使用(含幅频和相频)30.5 实验例程说明 30.2.2 FFTFFT使用了一个混合基算法,通过多个基8与个基2或基4算法实现。根据需要,该算法支持的长和每个长使用不同的旋转因子表。 30.3 arm_cfft_f32的使用(含幅频和相频)30.3.1 函说明函原型:void arm_cfft_f32( const arm_cfft_instance_f32 * S, float32_t * p1, uint8_t ifftFlag, uint8_t bitReverseFlag)函描述:这个函用于FFT。

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    【STM32H7的DSP教程】第30章 STM32H7复FFT(支持和双

    mod=viewthread&tid=94547第30章 STM32H7复FFT(支持和双)本章主要讲解复FTT,支持和双。 30.1 初学者重要提示30.2 复FFT 说明30.3 arm_cfft_f32的使用(含幅频和相频)30.4 双arm_cfft_f64的使用(含幅频和相频)30.5 实验例程说明 30.2.2 FFTFFT使用了一个混合基算法,通过多个基8与个基2或基4算法实现。根据需要,该算法支持的长和每个长使用不同的旋转因子表。 30.3 arm_cfft_f32的使用(含幅频和相频)30.3.1 函说明函原型:void arm_cfft_f32( const arm_cfft_instance_f32 * S, float32_t * p1, uint8_t ifftFlag, uint8_t bitReverseFlag)函描述:这个函用于FFT。

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    【STM32F407的DSP教程】第31章 STM32F407实FFT(支持和双

    mod=viewthread&tid=94547第31章 STM32F407实FFT(支持和双)本章主要讲解实FTT,支持和双。 31.1 初学者重要提示31.2 实FFT 说明31.3 arm_rfft_fast_f32的使用(含幅频和相频)31.4 双arm_rfft_ fast_f64的使用(含幅频和相频 一个N的实序列FFT逆变换采用下面的步骤实现:?实FFT支持,Q31和Q15三种据类型。 31.3 arm_rfft_fast_f32的使用(含幅频和相频)31.3.1 函说明函原型:void arm_rfft_fast_f32( const arm_rfft_fast_instance_f32 * S, float32_t * p, float32_t * pOut, uint8_t ifftFlag)函描述:这个函用于FFT。

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    【STM32F429的DSP教程】第31章 STM32F429实FFT(支持和双

    mod=viewthread&tid=94547第31章 STM32F429实FFT(支持和双)本章主要讲解实FTT,支持和双。 31.1 初学者重要提示31.2 实FFT 说明31.3 arm_rfft_fast_f32的使用(含幅频和相频)31.4 双arm_rfft_ fast_f64的使用(含幅频和相频 一个N的实序列FFT逆变换采用下面的步骤实现:?实FFT支持,Q31和Q15三种据类型。 31.3 arm_rfft_fast_f32的使用(含幅频和相频)31.3.1 函说明函原型:void arm_rfft_fast_f32( const arm_rfft_fast_instance_f32 * S, float32_t * p, float32_t * pOut, uint8_t ifftFlag)函描述:这个函用于FFT。

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    【STM32H7的DSP教程】第31章 STM32H7实FFT(支持和双

    mod=viewthread&tid=94547第31章 STM32H7实FFT(支持和双)本章主要讲解实FTT,支持和双。 31.1 初学者重要提示31.2 实FFT 说明31.3 arm_rfft_fast_f32的使用(含幅频和相频)31.4 双arm_rfft_fast_f64的使用(含幅频和相频 一个N的实序列FFT逆变换采用下面的步骤实现:?实FFT支持,Q31和Q15三种据类型。 31.3 arm_rfft_fast_f32的使用(含幅频和相频)31.3.1 函说明函原型:void arm_rfft_fast_f32( const arm_rfft_fast_instance_f32 * S, float32_t * p, float32_t * pOut, uint8_t ifftFlag)函描述:这个函用于FFT。

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    关于PHP损失问题

    $f = 0.57;echo intval($f * 100); 56结果可能有出乎你的意外,PHP遵循IEEE 754双, 以64位的双, 采用1位符号位(E), 11指位(Q), 52位尾(M)表示(一共64位).符号位:最高位表示据的正负,0表示正,1表示负。 指位:表示据以2为底的幂,指采用偏移码表示尾:表示据小后的有效字. 再来看看小用二进制怎么表示:乘2取整,顺序排列,即将小部分乘以2,然后取整部分,剩下的小部分继续乘以2,然后取整部分,剩下的小部分又乘以2,一直取到小部分,但是像0.57这样的小像这样一直乘下去 ,小部分不可能为0.有效位的小用二进制表示却是无穷的。

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