所有使用 IEEE 754 标准的编程语言，都存在浮点数运算的精度问题，不论是 C/C++、Java、Ruby，还是 Go、Python，当然 JavaScript/Node.js 也是如此。...01 — 问题 以下是浮点数常见运算出现问题的示例： 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 0.3 - 0.1 = 0.09999999999999998...02 — 解决 一般解决上述运算精度问题的主要思想是通过将浮点数运算转化为整数运算。...一、直接扩大缩小倍数 比如： ( 0.1 * 10 + 0.2 * 10 ) / 10 = 0.3 这种方式乍一看好像是转化成了整数运算，但其实也是存在问题的，因为其扩大倍数的时候仍然是浮点数运算，...二、通过检测小数的位数转换为整数 上一种方式的软肋在于转换为整数的过程仍然是浮点数运算，然而这种完全是可以通过另一种途径解决。
浮点数运算丢失精度 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...这种方式的前提是需要确切的知道小数的位数, 但是好在精度高, 在运算的时候不会造成误差. 比较适合保存金额等....在两个浮点数进行运算的时候, 要先将指数部分保持一致, 然后再进行相应的运算, 也就是说: 1.0*10^4 + 1.0*10^2 要转换成: 1.0*10^4 + 0.01*10^4 如此, 上面的最大值...所以, 要将浮点数1.0进行转换, 而这个数字要想转换成相同指数的话, 其基数部分就要后移1023位, 导致溢出, 就变成0了. 所以就相当于和0做运算, 其结果不变....如此说来, 小数在两个相差很多的数字之间进行运算的时候, 也容易导致丢失精度.
解惑 其实这设计到了计算机的浮点数存储是以二进制进行存储的。...十进制的0.1，转换成二进制是：0.00011001100110011无限循环的小数，所以二进制的小数运算，就会出现上面的1/3+1/3的情况，无法精确计算，只能够近似表示。...：0.00011001 （再反转回十进制，就会发现精度的丢失了，十进制是：0.09765625） 十进制的0.2，转换成二进制为：0.00110011 （反转回十进制，为：0.19921875） 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，计算机中存储的位数要比8位多，python浮点数占用...当然，这个0.3也不是精确的0.3，但会在显示过程进行精度转换，通过整数运算，避免了小数运算过程中的丢失精度问题。
贴代码: // 自定义高精度浮点数运算 // 对象格式写法 var float_calculator={ /** * 1.记录两个运算数小数点后的位数 * 2.将其转化为整数类型进行运算
一个二进制浮点数可以表示为： 数的符号 一些有效位 有符号的比例因子系数（隐含的基数为2） 结构如图所示（单精度） 如果是双精度浮点数，则是1位符号位+11位余1023格式的指数+52位尾数 规格化：...浮点数算术运算 1.加/减法规则 选取指数较小的数，将其尾数右移，右移的步数等于两指数之差。 将结果的指数设为与较大的指数相等。 对尾数进行加/减运算，并确定结果的符号。
这样，当进行补码浮点加减运算时，只要对运算结果的符号位和小数点后的第一位进行比较：如果它们不等，即为00.1φφ…φ或11.0φφ…φ，就是规格化的数；如果它们相等，即为00.0φφ…φ或11.1φφ…...在浮点加减运算时，尾数求和的结果也可以得到01.φφ…φ或10.φφ…φ，即两符号位不相等，在这定点加减运算中称为溢出，是不允许的。但在浮点运算中，它表明尾数求和结果的绝对值大于1，向左破坏了规格化。...此时将尾数运算结果右移以实现规格化表示，称为向右规格化，即尾数右移1位，阶码加1。 【例 】 设ｘ＝2010×0.11011011,ｙ＝2100×(－0.10101100),求ｘ＋ｙ。... 尾数求和 0. 0 0 1 1 0 1 1 0 (11) ＋ 1. 0 1 0 1 0 1 0 0 1. 1 0 0 0 1 0 1 0 (11) 规格化处理 尾数运算结果的符号位与最高数值位同值
1.浮点数是啥？ 浮点数是计算机用来表示小数的一种数据类型，采用科学计数法。在java中，double是双精度，64位，浮点数，默认是0.0d。...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。...3.走进失真之精度 计算机在处理数据都涉及到数据的转换和各种复杂运算，比如，不同单位换算，不同进制（如二进制十进制）换算等，很多除法运算不能除尽，比如10÷3=3.3333.....无穷无尽，而精度是有限的...需要将0.3转成二进制在运算 0.3 * 2 = 0.6 => .0 (.6)取0剩0.6 0.6 * 2 = 1.2 => .01 (.2)取1剩0.2 0.2 * 2 = 0.4 => .010...简单来说float和double类型主要是为了科学计算和工程计算而设计，他们执行二进制浮点运算，这是为了在广泛的数值范围上提供较为精确的快速近和计算而精心设计的。
关于 PHP 浮点数运算，特别是金融行业、电子商务订单管理、数据报表等相关业务，利用浮点数进行加减乘除时，稍不留神运算结果就会出现偏差，轻则损失几十万，重则会有信誉损失，甚至吃上官司，我们一定要引起高度重视...浮点数运算的“锅” //加 $a = 0.1; $b = 0.7; $c = intval(($a + $b) * 10); echo $c."...非基本数学运算可能会给出更大误差，并且要考虑到进行复合运算时的误差传递。永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。...小结 通过浮点数精度的问题，了解到浮点数的小数用二进制的表示。 分享了用 PHP 任意精度数学函数，来进行高精度运算。...以后，在使用浮点数运算的时候，一定要慎之又慎，细节决定成败。 原文地址 https://mp.weixin.qq.com/s/gUlnmG0m7c_Oc2fKVyWFBQ
浮点数一直以来存在舍入和精度损失两个问题。...1555.15807659924030304, 0) = 1555，Round(1555.15807659924030304, 2) = 1555.16 使用decimal进行取整 decimal库可以进行精确的小数运算...float64的数 fd, ok := d.Float64() print("%v %v", fd, ok) // 5.3, false 抛弃浮点数...decimal.NewFromFloat(3.0) d3 := d1.Sub(d2) print("%v", d3) // 5.3 此时，因为抛弃了浮点类型，所有的结果运算都是精确的
一、JavaScript 运算符 1、运算符分类 在 JavaScript 中 , 运算符 又称为 " 操作符 " , 可以实现 赋值 = , 比较 > < , 算术运算 +-*/ 等功能 , 运算符功能主要分为以下几类...: 算术运算符 比较运算符 逻辑运算符 位运算符 赋值运算符 2、算术运算符 JavaScript 算术运算符 用于 执行 算术运算 , 如 : 加 + , 减 - , 乘 * , 除 / , 取余...的 算术运算 精度问题 浮点数 的 最高精度 是 小数点后 17 位小数 , 第 17 位 小数 开始 就会出现误差 ; 浮点数 进行算术运算时 , 其精度 远小于 整数 , 浮点数 会有精度误差 ,...因此 在 JavaScript 代码中 , 要避免使用 浮点数 进行运算 ; 下面的 浮点数运算时 , 都是 在 第 17 位小数的位置 出现了误差 ; // 浮点数算术运算...// 浮点数算术运算 console.log(0.1 + 0.2); // 输出 : 0.30000000000000004 console.log(
它们就是传说中的浮点数运算，今天我们来点亮一个很有用的技能树： Unidbg调试浮点数运算 二、步骤 先写个floatdemo 有这么一个祖传的算法函数。...IDA一把 [floatone.png] 可以看出两个区别， 一个是寄存器不一样，普通运算使用的寄存器是R0-Rx,浮点数运算使用的是D0-Dx (其实还有 S0-Sx)，另一个是指令不一样，普通运算是...MOV、MUL，而浮点数运算使用的是VMOV，VMUL，感觉就是普通运算的VIP版。...第一个知识点就出来了，V开头的指令就是浮点数运算指令，Dx Sx Qx 就是浮点数寄存器。...打开Unidbg浮点数寄存器显示 Unidbg是支持浮点数运算模拟的，那么一定是有地方去读取浮点数寄存器的，只是没有显示出来而已。 我们先分析下Unidbg调试时寄存器显示部分的代码。
前言 本文主要是介绍了，给定一个卷积神经网络的配置之后，如何大概估算它的浮点数运算量。...那么对于给定一个卷积神经 网络的模型定义，该如何估算其浮点数运算量，对于卷积神经网络来说，卷积层的运算量是占网络 总运算量的大头，而对于一些像素级别任务，反卷积层也要算上，而全连接的权值大小是占网络 权值的大头...，运算量也有些。...网络各层运算量计算方法 卷积层运算量 对于卷积层来说，计算运算量的话其实很简单，因为卷积层的操作其实可以改写为矩阵乘法， 这个思想很经典了，把输入的feature map通过im2col操作生成一个矩阵...反卷积层运算量 反卷积其实也叫做转置卷积，其正反向传播，和卷积的正反向刚好相反。 其运算量还是用画个图好解释。
正文 ---- 浮点数运算和整数运算相比，只能进行加减乘除这些数值计算，不能做位运算和移位运算。...浮点数有个非常重大的特点，就是无法准确 表示。...，两个整数的运算不会出现自动提升的情况。...0时会报错，而浮点数运算在除数为0时，不会报错，但会返回几个特殊值： NaN表示Not a Number Infinity表示无穷大 -Infinity表示负无穷大 例如： public class Main...; double h=-1.0/0; System.out.println(h); } } 结果 在实际的中很少遇到，了解下 在学习中，可以将浮点数强制转型为整数
1、整数运算：【四则运算、整除、幂运算、取余、位移】 程序运算分为：【+, -, *, /, //, **, %分别表示加法或者取正、减法或者取负、乘法、除法、整除、乘方、取余。...(取余) print("{0}>>{1}={2}".format(x,y,(x%y)))#向右唯一 print("{0}<<{1}={2}".format(x,y,(x%y)))#向左位移 2、普通浮点数计算...：【&, |, ^,~】二进制位运算 x=60#二进制：0011 1100 y=13#二进制：0000 1101 #按位与运算符：参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0 print...(x,y,(x^y)))#二进制：0011 0001 #按位取反运算符：对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1 。...~x 类似于 -x-1 print("~{0}".format(~x))#1100 0011 4、逻辑运算【and、or、not】 运算符 逻辑表达式 描述 实例 and x and y 布尔"与"
这篇文章主要介绍了Shell脚本处理浮点数的运算和比较实例,文中分别使用了bc或awk实现,需要的朋友可以参考下。...通过top命令看到的进程的CPU、内存的使用率的百分比是一个浮点数，我需要在写脚本时对其进行处理，所以学习了一些，总结如下。...其实，Shell（这里是Bash）本身不具备处理浮点计算的能力，但是可以使用“bc”这个高精度的计算器工具来帮助，另外，也可以在Bash中调用“awk”脚本来处理浮点运算。 1....注意一下：在使用除法运算符/时，要想保留小数，需要自己设置scale，否则默认时scale，小数点后时0位。 2....使用awk来处理浮点计算和浮点数比较 不解释过多了，写了示例脚本如下，看懂了这个就会知道怎么处理浮点计算和浮点数比较了。 ? 执行的结果如下： ?
浮点数的运算 从上面的介绍中能够知道，在计算机中，浮点数都能够表示成* 尾数（乘）基数 ^阶码^*的这种形式，这就给浮点数的四则运算带来了巨大的便利。...浮点数的加减法运算 浮点数的加法非常简单，只需要记住下面的这几个步骤就能够准确的运算： 1）对阶，使得两数的小数点位置对齐。 2）尾数求和，将对阶后的两个尾数按照定点的加减法运算规则计算。...浮点数的乘除法运算 浮点数的乘除法运算其实也是基于加减运算的。 运算步骤如下： 1)阶码相加减:按照定点整数的加减法运算方法对两个浮点数的阶码进行加减运算。...3)结果规格化并进行舍入处理:浮点数乘除运算结果的规格化和舍入处理与浮点数加减运算结果的规格化和舍入处理方法相同。...4)判断溢出:浮点数乘除运算结果的尾数不可能发生溢出，而浮点数运算结果的溢出则根据运算结果中浮点数的阶码来确定，溢出的判定和处理方法与浮点加减运算完全相同。
> 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754): 浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位)....而两者的二进制, 如果只是通过这52位计算的话,分别是: 0.58 -> 0.57999999999999996 0.57 -> 0.56999999999999995 至于0.58 * 100的具体浮点数乘法...对了，这就是浮点数不是刚刚好等于一个十进制浮点数的原因
该笔记重点复习字符串操作指令的一些使用技巧，以及浮点数运算相关内容，浮点数运算也是非常重要的知识点，在分析大型游戏时经常会碰到针对浮点数的运算指令，例如枪械换弹动作，人物跳跃时的状态，都属于浮点数运算范围...(重点) 浮点数的计算是不依赖于CPU的,运算单元是从80486处理器开始才被集成到CPU中的,该运算单元被称为FPU浮点运算模块,FPU不使用CPU中的通用寄存器,其有自己的一套寄存器,被称为浮点数寄存器栈...浮点数运算通常会使用一些更长的数据类型,如下就是MASM汇编器定义的常用数据类型. .data var1 QWORD 10.1 ; 64位整数 var2 TBYTE 10.1 ; 80...y 小于 mov n,1 ; 满足则将n置1 L1: xor eax,eax ; 否则清空寄存器 int 3 main ENDP END main 对于前面的案例来说,由于浮点数运算比整数运算在开销上会更大一些...,此时在执行运算前会将整数自动提升为浮点数,例如下面的两个案例,第一个是整数与浮点数相加时,整数自动提升为浮点数,第二个则需要调用FIST指令对Z向上裁剪保留整数部分. .386p .model flat
《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：“为了避免精度丢失，可以使用 BigDecimal 来进行浮点数的运算”。 浮点数的运算竟然还会有精度丢失的风险吗？确实会！...float 或 double 运算的时候会有精度丢失的风险呢？...关于浮点数的更多内容，建议看一下计算机系统基础（四）浮点数[1]这篇文章。 BigDecimal 介绍 BigDecimal 可以实现对浮点数的运算，不会造成精度丢失。...通常情况下，大部分需要浮点数精确运算结果的业务场景（比如涉及到钱的场景）都是通过 BigDecimal 来做的。...想要解决浮点数运算精度丢失这个问题，可以直接使用 BigDecimal 来定义浮点数的值，然后再进行浮点数的运算操作即可。
该笔记重点复习字符串操作指令的一些使用技巧，以及浮点数运算相关内容，浮点数运算也是非常重要的知识点，在分析大型游戏时经常会碰到针对浮点数的运算指令，例如枪械换弹动作，人物跳跃时的状态，都属于浮点数运算范围...(重点)浮点数的计算是不依赖于CPU的,运算单元是从80486处理器开始才被集成到CPU中的,该运算单元被称为FPU浮点运算模块,FPU不使用CPU中的通用寄存器,其有自己的一套寄存器,被称为浮点数寄存器栈...,栈顶通常也被叫做ST(0),最后一个栈底则被记作ST(7)其实用方式与堆栈完全一致.图片浮点数运算通常会使用一些更长的数据类型,如下就是MASM汇编器定义的常用数据类型..datavar1 QWORD...L1 ; x < y 小于mov n,1 ; 满足则将n置1L1:xor eax,eax ; 否则清空寄存器int 3main ENDPEND main对于前面的案例来说,由于浮点数运算比整数运算在开销上会更大一些...,此时在执行运算前会将整数自动提升为浮点数,例如下面的两个案例,第一个是整数与浮点数相加时,整数自动提升为浮点数,第二个则需要调用FIST指令对Z向上裁剪保留整数部分..386p.model flat,
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