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    数据的存储

    ✨✨大家好,我是青衫,这一期的主要内容是关于剖析数据在内存中的存储。...double 双精度浮点型 按照数据类型归类的话，还能分成：整形家族、浮点型家族、构造类型、空类型、指针类型。...而数值位，三种表示方法各不同。 原码 直接将二进制按照正负数的形式翻译成二进制就可以。 反码 将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到了。...二进制表示： 单精度浮点数的表示 双精度浮点数的表示 另外，对于E和M还有一些特殊的规定： 因为存储M的时候，第一位总是1的，所以1是不存储的...第二个因为是作为浮点数打印的，而整形9的二进制代码是  E是全为0的，我们能知道，这是表示0的 第三个，是把他设置成浮点数的类型，但是按照整形形式打印  这里的S=0。

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    【C语言】强制类型转换的原理

    其实我们先创建了一个大小为5的一个整型变量，并且这个变量以二进制的形式存储到栈区里面，占据了32个比特位，然后我们就进行打印了，但我们却以双精度浮点数的形式打印这个整型数字5，此时5的二进制代码已经存储到内存里面了...，是没有进行改变的，所以存储形式是不会变得，而我们现在却改变了读取方式，我们用双精度的形式来读取这个二进制代码，分别读取他的符号位，指数位，有效位，所以我们打印出来的数，其实就是用读取浮点型的方法来读出整型...5的二进制代码，然后进行结果的打印（如果这里不清楚浮点型的读取方法的话，可以去看我之前的博客，整形的存储） 1.2用指针操作符的转换形式 int a = 1234567890; float *f = (...，其实就是将a的二进制代码按照浮点型的形式拿出来，然后进行打印，如果你想要知道这个打印的结果的话，你必须写出来他的二进制代码，然后将其按照浮点型中表示方法的对应比特位的个数拿出来，最后进行结果读取 1.3...我们只要将类型改成double就行了 2.3总结 变量的强制类型转换和指针的强制类型转换，本质就在于一个改变了其内存二进制的存储形式，一个未改变其内存二进制的存储形式

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    c语言进阶（2）

    关键字 sizeof sizeof是函数吗？不是，它是关键字或操作符。 上面三种是正确的。 并且我们有一个想法，为什么要有数据类型呢？直接丢给变量一整块空间让他使用不好吗。...单纯的数据是没有意义的，数字必须带上类型才有意义，是在读取的时候具有意义。   因为这是个无符号整数，所以不用看符号位。 其次，这个数据的原码反码补码相等。直接转成十进制 。...如果变为signed int a，存的过程和取的过程是怎么样的呢？ 这是一个负数，确定该二进制是补码。 ...浮点数在类型中的存储，不是我们所想的是完整存储的，在十进制转化为二进制，是有精度损失的。但也并不意味着小数位一定会减少，也有可能会增多。 这样结果后多了一个1，说明精度丢失。...这里的精度有两种定义方式，一种是使用系统自带的，一种是自定义。 浮点值的比较  由此说明两个浮点数是不能直接由两个双等号直接比较的。

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    《Java从入门到失业》第三章：基础语法及基本程序结构（3.7）：运算符（小数二进制、科学记数法、IEEE754标准）

    那么这个二进制转化为十进制是多少呢？还记得二进制转十进制的公式吗？...那么： 1101.01012=23 + 22  + 20 + 2-2 + 2-4 = 8 + 4 + 1 +0.25 + 0.0625 = 13.312510 好了，到此我们已经知道了整数和小数的二进制表示以及转化为十进制的方法...指数部分是-3，这是十进制数，前面我们学习过用补码表示负数，这里也用补码吗？...对于第1个问题，IEEE754标准规定，整数部分的的1不用存（读取的时候再补上，相当于有效数部分左边有一个隐藏位，值为1），这样可以节省一个bit的空间。...0，并且偏移指数的是单精度是-12610（并非-127），双精度是-1022（并非-1023） 我们可以看到，当偏移指数全为0或全为1的时候，都是特殊情况。

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    CUDA新手要首先弄清楚的这些问题

    1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。...这样在运行的时候，驱动负责将PTX代码，转换成当前的特定的GPU上的二进制代码。而每当一个新的GPU发布时，驱动程序也随着更新，因此能不断将PTX转换成未来的所有新一代的GPU上的实际代码来运行。...这是一个很好的参考浮点算法: https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/cuda/files/NVIDIA-CUDA-Floating-Point.pdf...8 问：我可以从纹理读取双精度浮点数吗?...答复：硬件不支持双精度浮点作为纹理格式，但它可以使用int2强制转换为双精度，只要你不需要纹理硬件对double进行插值。

    1.8K10

    0.57 * 100 === 56.99999999999999 之谜

    在JS中, 无论整数还是小数都是Number类型, 它的实现遵循IEEE 754, 是标准的Double双精度浮点数, 使用固定的64位来表示。 看到这里你可能就不想看下去了。...同时, 我们都知道, 整数十进制转二进制时, 是除以二去余数, 这是可以除尽的!...但我们可能不知道的是, 小数十进制转化为二进制的计算方法是, 小数部分*2, 取整数部分, 直至小数部分为0, 如果永远不为零, 在超过精度时的最后一位时0舍入1。...阅读完上面一节, 对小数的乘法我们也可以有一些自己的猜测了。 0.57这个数值在存储时, 本身的精度不是很准确, 我们用toPrecision这个方法可以获取小数的精度。...而此时, 路总问了我一个问题, 为什么0.57 * 1000 === 570 而不是 569.99999..., 不求甚解的我只能先回答"应该是精度丢失吧" 然而, 我"小小的眼睛里充满了大大的疑惑".

    1.4K10

    JavaScript 浮点数之迷：0.1 + 0.2 为什么不等于 0.3？

    一个浮点数 float a = 1 会存储成 1.0 吗？ 计算机内部都是采用二进制进行表示，即 0 1 编码组成。在计算机中是没有 1.0 的，它只认 0 1 编码。...（一个数的 -1 次方等于该数的倒数，例如 = ） 在 IEEE 754 标准中也类似，只不过它是以一个二进制数来表示，底数为 2，以下为 0.1 的二进制表达式： 4. 十进制小数如何转二进制？...你可能会有此疑惑，在计算机中一切万物都以二进制表示，那么二进制中又以 0 1 存储，你可能想用负号（-）表示负数，对不起这是不支持的，为了表示负数通常把最高位当作符号位来表示，这个符号位就表示了正负数，...计算机的世界中是否有减法？1 - 1 是如何实现的？ 2. 十进制数 1 的二进制为 0000 0001，-1 对应的二进制是什么？用 1000 0001 表示 -1 对吗？...在双精确度浮点数下二进制数公式 V 演变如下所示： 指数 E E 为一个无符号整数，在双精度浮点数中 E 为 11 位，取值范围为 ，即表示的范围为 0 ~ 2047。

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    数据在内存中的存储（2）

    下面为双精度浮点型数据double在内存中的存储模型，符号位S占用1bit内存，指数为E占用11bit的内存，M占用52bit的内存。...对于单精度浮点型数据float，E的中间值为127，对于双精度浮点型数据double，E的中间值为1023。在对E进行存储时，需要将其真实值加上中间值后再存入内存。...图4.1 展示了整型数据 int n = 9 在内存中的存储形式，若以浮点型数据的视角去读数，则，，E的二进制位全部为0，由3.5.2中提到的知识，E的二进制位全为0时表示为一个无穷小的数据，且以%f...这是因为 n1 = 9.0 以浮点型数据的存储方式存入到了内存中（存储方式如图4.2所示），但在读取并打印这个数据的时候，却是对一个整型指针进行解应用，将9.0以整型数据的视角进行读取和打印。...故打印结果为： 四、总结 本文详细介绍了单精度浮点型数据和双精度浮点型数据在内存中存储的方法，给出了浮点型数据的存储模型和读取模型，并以案例的形式进行了介绍。浮点型数据可表示为： 。

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    你以为用了BigDecimal后，计算结果就一定精确了？

    大家好，我是你们的跃哥。首先问大家一个问题，平时加减乘除用的大部分是不是int类型，如果遇到金额计算，你们用什么呢？...但是，并不是所有小数都能转成二进制，如0.1就不能直接用二进制表示，他的二进制是0.000110011001100… 这是一个无限循环小数。 所以，计算机是没办法用二进制精确的表示0.1的。...这就是IEEE 754（IEEE二进制浮点数算术标准）规范的主要思想。 IEEE 754规定了多种表示浮点数值的方式，其中最常用的就是32位单精度浮点数和64位双精度浮点数。...这是因为doule自身表示的只是一个近似值。 ?  所以，如果我们在代码中，使用BigDecimal(double) 来创建一个BigDecimal的话，那么是损失了精度的，这是极其严重的。...所以，作为单精度浮点数的float和双精度浮点数的double，在表示小数的时候只是近似值，并不是真实值。

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    数值信息的机器级存储

    下图是浮点数存储的标准格式，当然单双精度在各自的模块使用的位数不尽相同。...[image] IEEE 标准规定，单精度和双精度浮点数的存储格式如下： [image] 我们分几种情况来讨论这个浮点数的二进制存储。...但是这个「很大的正数」该如何取才能保证，无论原来的阶码有多小都能被转换成一个正数呢？ IEEE 标准规定，单精度浮点数的这个 Bias 为 127，双精度的 Bias 为 1023 。...同理，双精度的阶码 E 的实际取值范围为，==-1022 - 1023== 之间。 对于符号位和阶码的部分上述已经介绍了，下面我们看看，规格化的数对于尾数有没有什么特殊的要求。...对于单精度（八个零）来说，E = 1 - (2^7 -1) = -126 ，对于双精度（十六个零）来说，E = 1 - (2^15 - 1) = -1022 。 非规格化的尾数 M = f。

    1.3K60

    PolSARpro v5.1.3 处理Sentinel-1A SLC数据

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...设置读取参数 这里选择“Swath 2”,处理包含上海市崇明区长兴岛的数据，点击“OK”;会生成一个文件夹IW2； 点击 Google Earth 图标，可以在Google Earth观察数据范围...可以看下生成的文件夹C2中的文件： 可以看到对应的 二进制文件（.bin文件）、对应的头文件（.hdr文件）、掩膜文件、RGB文件，C11为实数数据（C11.bin），C12有虚部(C12_imag.bin...为何没有C21的相关文件，这是因为协方差矩阵为复对称矩阵C21=C12，只需保留C12就够了，这样可以节省数据存储量，包括PolSARPro选择二进制.bin文件来存储数据也是为了节省数据存储量，并且可以更快地读取...不过，从理论上说，双极化数据的分类精度一般要低于全极化数据。

    3.8K32

    NVH原始数据文件如何读取 Part1

    这三种数据文件的存储格式虽各不相同，但有着相同的基本原则。 其记录的数据都存在一个文件内，且文件都是由ASCII码明文和某类型的二进制数据组成。即，用记事本打开文件时，显示为图1所示： ?...图1 我们的任务是：通过编程，直接读取该文件中的数据（虽然各自的软件都可以导出不同数据格式，但是，谁让这个寒假太过漫长 ～）。 本篇先介绍二进制数据的一些基本概念及数据类型： 1....ASCII码是8位整型数据，数据从低位到高位读取。计算方法如图3。 ? 图3 03 — 16位带符号位的整型 图1中，用记事本打开文件后，成片的乱码基本上就是测试数据了。...拿16位带符号位的整型来举例，数据从低位到高位读取。计算方法如图4。 数采系统的数据位数多是：24位、32位等，这可以在硬件信息中查找。 ?...图4 04 — 32位单精度浮点型 另外，还有一种数据类型：浮点型。 拿32位单精度浮点型来举例，数据从低位到高位读取。计算方法如图5。 还有64位，双精度等浮点型，算法不作详述。 ?

    3.4K60

    0.1 + 0.2 不等于 0.3？原来是因为这个

    溯源：二进制转换 03 正整数的转换方法：除二取余，然后倒序排列，高位补零。...例如65的转换 （65转二进制为 1000001，高位0后为01000001） 负整数的转换方法：将对应的正整数转换成二进制后，对二进制取反，然后对结果再加一（这个操作实际上是一个便捷操作，其底层原理涉及到补码知识...解法 06 既然知道问题所在了，那么有什么好的解决办法呢？这里给大家提供几种思路。...(2.3000000000000001.toPrecision(12)) === 2.3 // true 网上有人给出了这里的默认精度建议为 12，这是一个经验值，一般12位足够解决掉大部分0001和0009...我们可以把需要计算的数字升级成计算机能够精确识别的整数（乘以10的n次幂），等计算完成后再进行降级（除以10的n次幂），这是大部分语言处理精度问题常用方法。

    54520

    格物致知-Floating Point

    双精度浮点double与单精度float相似，只不过double内部使用64位展示，其中11位的指数，52位的尾数，指数偏移量不再是127而是1023。...这里提供一个不错的二进制与Double转换的在线网站: http://www.binaryconvert.com/result_double.html ? 问：有没有直接的方法来检查整数类型的溢出？...问：听说程序员不应该用完全的等式来比较两个实数，而应该总是使用测试的方法，比如 |a-b| < ε 或者 |a-b| < ε * min(|a|,|b|) 这是正确的吗？ 答：这取决于具体情况。...如果结果溢出，IEEE标准允许处理器使用更高的精度执行中间计算。 strictfp要求将每个中间结果截断为64位双精度格式。...(x吗？ 答：不相同，在x和y一个或两者为NaN的时候。 问：为什么不使用十进制浮点代替二进制浮点？ 答：十进制浮点比二进制浮点提供了几个优点，特别是对于财务计算。

    2.2K20

    MySQL 表字段数据类型与 Java 类型对应关系

    这是 MySQL 中常用整数类型，在 Java 中对应 int 类型，在数据交互中广泛应用。...但因浮点数精度问题，在计算和比较时可能出现误差，使用时需谨慎。DOUBLE双精度浮点数，占 8 字节，精度高于 FLOAT。...Java 中用 String 类型接收，读取时需用 trim() 方法去除可能的填充空格，常用于存储长度固定的字符串数据，如身份证号固定位数部分等。...在 Java 中用 byte[] 数组接收与处理，通过输入输出流进行二进制数据的读写操作，可用于存储图像、音频、视频等文件的二进制内容。...Java 中可先用 String 类型接收，但更好的做法是定义一个枚举类（enum）与之对应，以增强数据约束与验证，常用于存储有限个固定值的字段，如性别、状态等。

    17920

    范围和精度？那就是【表示不到】的意思啊！

    大家好，欢迎来到程序视点！我是小二哥。 在上一篇文章中，我们又主要介绍了浮点数。今天，我们接着把浮点数的范围和精度问题弄清楚。...（想想圆周率的小数位数~） 因此，用浮点数表示一个数字，那就只能表示其中的一部分数据。这就是我们说的范围和精度问题。...根据IEEE754 浮点数标准中的规定，我们可以计算出单精度浮点数和双精度浮点数的范围和精度。...双精度浮点数 用同样的方法可以算出，double 能表示的最大二进制数为 +1.111…111（小数点后52个1） * 2^1023 ≈ 2^1024 = 1.79 * 10^308，所以 double...按照IEEE 754 标准的 64 位双精度浮点数，小数部分最多支持 53 位二进制位，之后的二进制位就会被截断。因此，计算机存储的0.2的二进制不是完整的，是有精度缺失的。 于是乎！

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