参考链接： Java中的字符串到整数– parseInt() 学习笔记： 转换为浮点型： 使用Double或者Float的parseDouble或者parseFloat方法进行转换 ...要确保字符串为一个数值，否则会出异常 double d = Double.parseDouble(s); float f = Float.parseFloat(s); 转换为整型...： 使用Integer的parseInt方法进行转换。 ...int i = Integer.parseInt([String]);//[String]待转换的字符串
输出函数我们使用print函数，输出函数其实有很多可以使用的技巧，它可以输出很多类型的结果，对象的输出还会包含内存地址。 此外，还学习了一种数据类型int整型，就是整数类型。...---- 本节知识视频教程 文字讲解开始： 一、浮点型数据 浮点型：就是指数学中的含有小数的那些数据，只不过在计算机中的小数长度是有限的。 如何得到浮点型数据？...我们可以采用系统内置函数int，以下举例使用int函数的方式： >>>t=input("t=") t=3 >>>t '3' >>>t=int(t) >>>t 3 >>>t+1 4 那么如何将整型转浮点型...举例： >>>t 3 >>>t=t/1 >>>t 3.0 如果想要浮点型转整型呢？ 通过int函数转的方式，其实是属于正数的向下取整。所谓向下取整，就是指得到的结果比原数小的最接近的整数。...用来进行数据类型的转换，这个一个舍去小数部分的函数。 2、掌握float浮点型。有小数的数据类型。通过除法的方式可以直接得到浮点型数据。
今天我们来看一个在 PHP 中比较有意思的事：浮点数(floats) <?php die(var_dump(1200.85 * 100 === 120085)); 你认为上面的代码会出现什么结果呢？...这是没什么可以特别讨论的。 那如果是这样呢？ <?php die(var_dump(1200.85 * 100 == 120085)); 就是我们使用 == 来比较的时候呢？...如果你看 PHP 文档的时候：http://php.net/manual/zh/language.types.float.php 有注意那个很大的 Warning 的话，你应该就会明白：这里的核心问题其实就是浮点数的精度...那这样的话，我们如何比较才是我们期望的值呢？...，或者是使用一些保险的手段进行比较，不然就会吃大亏！
输出结果: 这个结果就代表着我们成功限定了用户输入的数据类型 下面是我这个小萌新对scanf的理解和调整的想法 (借鉴了一下其他作者的内容,如有侵权请告知我!)...= '\n')的解释 清空缓存区,向缓存区读取数据,直到把所有数据读完,再跳出,防止无限循环 对 函数int Judge(int n)的解释 我们需要的是用户输入的为整型,故设置其返回值的类型为整型...调整为浮点型 (头文件我就忽略了哈!!!) double Judge(double n) { while (scanf("%lf", &n) == 0 || getchar() !...= '\n') { printf("输入的字符不为浮点型，请重新输入："); while (getchar() !...: 当然调整成浮点型也是能接收整型的!!!
函数法 下面来演示使整型变量取绝对值的方法 1.创建函数 代码如下： int absolute(int number)//声明一个返回值为整形的函数absolute，形参为整型变量number... 如下： #include int absolute(int number)//声明一个返回值为整形的函数absolute，形参为整型变量number { if (...() { int number = -10;//实参和形参如果命名相同互不冲突 absolute(number);//引用函数absoulte（实参） return 0; } 如果要使浮点型数字取绝对值的话...，将absolute（）函数和main（）函数中变量前的int 变为float或者double就可以了 math库函数 在数学库中包含着计算绝对值的函数abs（整型）和fabs（浮点型）...所以在计算不同类型变量的绝对值时只需用不同的函数即可，计算整型变量绝对值用abs，浮点型为fabs。
上期知识： 掌握使用input输入函数，有返回值，值为（字符串）文本类型 使用print输出函数，参数可以有多个 数据类型int是整型（整数类型，包含正整数、0、负整数） 本期： 如何转换Python整型与浮点型的数值...【零基础Python教程 006】 通过本节课程，我们将学会： 知识1.什么是浮点数、整型、文本型？ 知识2.文本型、浮点型、整型如何相互转化？ 那么，首先我们来看看什么是浮点型数据？...来表示整型数据类型，用float来表示浮点型数据类型。...2）那么，如何将整型转浮点型呢？ 可见，我们还是可以回复到本文开头部分讲到的知识点，就是用除法的方法即可。这里非常巧妙地用除法将一个整数除以1，就得到一个浮点型的数据。...3）最后来看，浮点型转整型吧！ 值得注意的是使用int函数将浮点型转为整型固然非常方便，但是绝对不是向下取整，这里很容易搞错！
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）...tensorflow版本：1.15.0，虽然目前tensorflow已经出到2.x版本了，但据说2.x版本的还存在一些bug，就使用目前的1.x版本的了。...1、python基本数据类型 数字型：整型、浮点型、布尔型、复数型。 非数字型：字符串、列表、元组、字典。...，int32 或 int64） intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32...这里的i1指代的是int8, 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下： 字符 对应类型 b 布尔型 i (有符号) 整型 u 无符号整型 integer f 浮点型 c 复数浮点型 m timedelta
> 整形数据的数值范围与平台有关： 32位系统：取值范围-2^31~2^31 64位系统：取值范围-2^64~2^64 4、浮点型 浮点型数据也叫双精度数或实数，其定义方式有： 标注格式定义：$a =...或false is_double 检测是否为双精度浮点型，返回true或false is_integer 检测是否为整型，返回true或false is_int 检测是否为整型，返回true或false...) 转换为整型 (string) 转换为字符串型 (float)(double) 转换为浮点型 (array) 转换为数组类型 (object) 转换为对象类型 (unset) 转换为空 (binary...> 在进行布尔类型转化时，在返回false或出现下面布尔型时，改布尔值被认定为假，否则被认为为真。...变为0，true变为1； 布尔型转为字符串时：flase变为 “”,true变为1； 浮点型转为整形时：将向零取整； 整形或浮点型转为字符串时：会变成数字样式的字符串; 当空数组转化为字符串时：会变成
TF中的数据表达 tensor是tensorflow上数据的载体 what's Tensor 标量 scalar : 1.1 向量 vector :[...,dtype=tf.double)#创建浮点型tensor，并指定为双精度 c=tf.constant([True,False])#创建布尔型 d=tf.constant('hello,word')...tensor aa=tf.convert_to_tensor(a,dtype=tf.int32)#转换为tensor，并改为32位 tf.cast(aa,dtype=tf.float32)#将aa转换为浮点型...32位 b=tf.constant([0,1]) tf.cast(b,dtype=tf.bool)#整型0、1可以和布尔类型相互转换 Variable 变量，可更改优化的数据。...([1,2]) tf.convert_to_tensor([[1],[2.0]]) #ones,zeros接受的数据是shape，[2,3]指生成二行三列的矩阵 tf.convert_to_tensor
> 整形数据的数值范围与平台有关： 32位系统：取值范围-2^31~2^31 64位系统：取值范围-2^64~2^64 4、浮点型 浮点型数据也叫双精度数或实数，其定义方式有： 标注格式定义：$a =...检测是否为双精度浮点型，返回true或false is_integer 检测是否为整型，返回true或false is_int 检测是否为整型...解释 (int)(integer) 转换为整型 (string) 转换为字符串型 (float)(double) 转换为浮点型...> 在进行布尔类型转化时，在返回false或出现下面布尔型时，改布尔值被认定为假，否则被认为为真。...变为0，true变为1； 布尔型转为字符串时：flase变为 "",true变为1； 浮点型转为整形时：将向零取整； 整形或浮点型转为字符串时：会变成数字样式的字符串; 当空数组转化为字符串时：会变成
一，整数在内存中的存储 ⭐对于整型数据来说：数据是以补码的形式存放在内存中 1，为什么要以补码的形式储存呢？...我们把整型分成两大类：正数和负数 ①正数： ●正数的原码，反码，补码是相同的 例如（对于int 类型的数据5） 原码：00000000000000000000000000000101 反码：00000000000000000000000000000101...补码：00000000000000000000000000000101 ●无符号整型的反码补码原码也都是相同的（因为也都是正数） ②负数： ●原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码...三，浮点型数据在内存中的储存 开门见山：浮点数在内存中的储存与整数是不一样的！ 整数是以补码的方式储存，那浮点数呢？...所以浮点数5.5在内存中的储存应该是： 2，浮点数取的过程 1）E不全为0或不全为1 •指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第⼀位的1。
tf.random_uniform (shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 在输出 浮点型定域随机值...时，等同于 np.random.uniform；区别在于， tf.random_uniform 还可以输出 整型定域随机值。...0.41073584 5.94850748 6.9064396 ]] # random_uniform，输出 浮点型定域随机值 **单值** 9.2136666451 # tf.random_uniform...，输出 浮点型定域随机值 数组 [[ 8.30479622 3.55791092 4.70838642 5.91044331 2.22215414] [ 1.59040809 7.77726269...5.59780979 2.02908754 4.63784933]] # tf.random_uniform，输出 整型定域随机值 数组 [[0 5 0 5 8] [9 9 5 3 7]]
1．转换说明符 %a(%A) 浮点数、十六进制数字和p-(P-)记数法(C99) %c 字符 %d 有符号十进制整数 %f 浮点数(包括float和doulbe) %e(%E) 浮点数指数输出[e-(E...“%m.ns”：输出m位，取字符串(左起)n位，左补空格，当n>m or m省略时m=n e.g. “%7.2s” 输入CHINA 输出” CH” “%m.nf”：输出浮点数，m为宽度，n为小数点右边数位...e.g. “%3.1f” 输入3852.99 输出3853.0 长度：为ｈ短整形量,ｌ为长整形量 printf的格式控制的完整格式： % – 0 m.n l或h 格式字符 下面对组成格式说明的各项加以说明...②-：有-表示左对齐输出，如省略表示右对齐输出。 ③0：有0表示指定空位填0,如省略表示指定空位不填。 ④m.n：m指域宽，即对应的输出项在输出设备上所占的字符数。N指精度。...用于说明输出的实型数的小数位数。为指定n时，隐含的精度为n=6位。 ⑤l或h:l对整型指long型，对实型指double型。h用于将整型的格式字符修正为short型。
%e 浮点数、e-记数法 %E 浮点数、Ｅ-记数法 %f 浮点数、十进制记数法 %g 根据数值不同自动选择％f或％e．...２、-：有-表示左对齐输出，如省略表示右对齐输出。 ３、0：有0表示指定空位填0,如省略表示指定空位不填。 ４、m.n：m指域宽，即对应的输出项在输出设备上所占的字符数。 N指精度。...用于说明输出的实型数的小数位数。为指定n时， 隐含的精度为n=6位。 ５、l或h:l对整型指long型，对实型指double型。h用于将整型的格式 字符修正为short型。...如果数据的位数小于m， 则左端补以空格，若大于m，则按实际位数输出。 %ld：输出长整型数据。 ２、o格式：以无符号八进制形式输出整数。对长整型可以用"%lo"格式 输出。...此处n指数据的数字 部分的小数位数，m表示整个输出数据所占的宽度。 ９、g格式：自动选f格式或e格式中较短的一种输出，且不输出无意义的 零。
第一类：数 据类型关键 字 A基本数据类 型（5个）： void： 声明函数无返回值或无参数，声明无类型指针，显式丢弃运算结果。 char： 字符型类型数据，属于整型数据的一种。...int： 整型数据，通常为编译器指定的机器字长。 float： 单精度浮点型数据，属于浮点数据的一种，小数点后保存6位。...double： 双精度浮点型数据，属于浮点数据的一种，比float保存的精度高，小数点后保存15/16位。...B类型修饰关 键字（4个）： short ：修饰int，短整型数据，可省略被修饰的int。 long ：修饰int，长整形数据，可省略被修饰的int。...sizeof ：得到特定类型或特定类型变量的大小。 D存储级别关 键字（6个）： auto ：指定为自动变量，由编译器自动分配及释放。通常在栈上分配。
Python的整型分为几种：布尔型 标准整型 长整型 （1）布尔型 取值范围只有True和False。...---- 3.双精度浮点数 Python中的浮点型类似C语言中的double类型，是双精度浮点型（即长浮点数），每个浮点型占8个字节，即64位，完全遵守IEEE745标准浮点数规范。...，另一个操作数则被转换为复数 否则，如果有一个操作数是浮点型，另一个操作数被转换为浮点型 否则，如果有一个操作数是长整型，另一个操作数被转换为长整型 否则，两者必须都是普通整型，无须作类型转换 （2）标准类型操作符...'123', 8) 83 >>> int('123', 16) 291 当然也可以指定为0，说明把原来的字符串数作为一个整型（跟base=10时一样）： >>> int('123', 0) 123...math.floor()：得到最接近原数但又小于原数的整型（返回值为浮点型） round()：四舍五入 可以举下面的例子来作区分： >>> from math import
现在我们可以进入更深层次的C语言世界了，而本文是我们进阶的首篇文章，主要是介绍各种数据在内存中的存储情况，比如有符号char的最大值是多少、整型数据与浮点型数据在内存的存储方式有何不同等，学会这些知识能增加我们的内功...整型指针，指向整型数据float* pf 浮点型指针，指向浮点型数据char* pc 字符型指针，指向字符型数据void* pv ...由此可见浮点数在内存中的储存与整型完全不一样，也就是说如果在输入（输出）时格式匹配错误，那么数据肯定就是有问题的！！！...： 1.指数E非全0或非全1时，常规取出，如果存的时候加了中间值127（或1023）取的时候就要减去中间值127（或1023），这是比较常见的取出形式。...例题 模拟将整型存入浮点型，将浮点型存入整型的场景 //模拟 int main() { int a = 9; float* pa = &a; printf("%d\n", a); printf
php /*字符串（String）： 指单引号或双引号包住的一串字符*/ echo "12rqwr#@%"; echo 'rq#@wr12%'; /*整型（Integer）： 指整数，不能有小数点...，可正数或负数*/ echo 3124; echo -3124; /*浮点型（Float）： 指有小数点的整数或小数，以及指数*/ echo 0.35; echo 3.0; /*布尔型（Boolean...）： 指是或非，用True和False表示*/ echo True; echo False; /*数组（Array）： 指一组数据的集合，数据包含字符串和整型，浮点型等*/ print_r(...在上面的示例中，补充两个基础知识点：注释和打印输出。注释意在备注，对程序没有影响，只是方便开发人员理解程序。打印输出意在把结果显示出来。...PHP的注释有2种，示例如下： //双斜线用于注释单行 /*这个符号用于注释多行*/ PHP的打印输出有3种，示例如下： <?
5.有一个或多个输出：算法的目的是为了求解，这些解只有通过输出才能得到，但是不论是否有解，即使失败，算法最少都会有一个输出。...） 3.循环结构（while和for） 数据相关知识 数据的表现形式：常量和变量 常量：整型常量、实型常量、字符常量、字符串常量、符号常量 变量：整型变量、浮点型变量 五个常量： 整型常量（int）：整数常量是指直接实用的整形常数...，基本整型int，长整型long等； 实型变量（float、double）：C语言中浮点型变量指的就是实数变量（存放可以带小数的数据的变量），并且实型变量分为两类：单精度型（float）和双精度型（double...float：通常占用4个字节（32位）存储空间，其数值范围为-3.4E38～3.4E38，单精度浮点数最多有7位十进制有效数字，单精度浮点数的指数用“E”或“e”表示。...赋值过程中的类型转换 1.将浮点型数据赋值给整型变量时，直接舍弃小数部分。 2.将整型数据赋值给浮点型时，数值不变，以指数形式存储到浮点型变量中。
如果旨在大幅改进 CPU 或兼容固定点加速器，则应使用此训练后整型量化工具；若会影响模型准确率，则可能还需使用量化感知训练。...这样可使转换过程顺利进行，并会生成始终在常规移动 CPU 上执行的模型，鉴于 TensorFlow Lite 将在只使用整型的加速器中执行整型运算，并在执行浮点运算时回退到 CPU。 ...若要在完全不支持浮点运算的专用硬件（如某些机器学习加速器，包括 Edge TPU）上完整执行运算，您可以指定标记以仅输出整型运算： 1converter.target_ops = [tf.lite.OpSet.TFLITE_BUILTINS_INT8...准确率 仅使用 ImageNet 数据集中的 100 张校准图像，完全量化的整型模型便获得了与浮点模型相当的准确率（MobileNet v1 损失了 1% 的准确率）。 ?...整型模型的工作原理 记录动态范围 以上新工具的工作原理是：记录动态范围，在浮点 TensorFlow Lite 模型上运行多个推理，并将用户提供的代表性数据集用作输入。
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