目录 1-0常见的浮点数 1-1浮点数在内存中的存储引入 1-2浮点数存的规则 1-3浮点数取的规则 1-4重新研究引入的那一题：（结合存和取） 1-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1-7 完结...，可使用软件everything里搜索） 1-1浮点数在内存中的存储引入 先来看一道题引入 #include //浮点型数据在内存中的存储 int main() { int...，同时按照整数（浮点数）的视角拿出来是正常的 2.但是按整数（浮点数）的方式存进去，同时按照浮点数（整数）的视角拿出来不正常（和我们开始想的不一样）的 总结： 从这里我们可以看出整数和浮点数在内存中的存储方式是有区别的...M表示有效数字，1<=M<2 2^E表示指数位： 浮点型数据写成二进制时各个位的位权： 举例子： 对于float: S表示的数据占1bite E表示的数据占8bite M表示的数据占23bite...，由于范围的特殊性，这个E表示的数肯定是1.XXX,所以规定不存这个1，只存XXX,到时候拿出来的时候只需加上1.就行了 E（指数）：（修正值）至于指数E，E为一个无符号整数（unsigned int
一、整数在内存中的存储 计算机中有3中二进制存储方法，即原码、补码、反码 正整数的原码、反码、补码都相同 负整数原码、反码、补码各不相同： 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。...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反码。 补码：反码+1就得到补码。 对于整型数据，数据内存其实存放的是补码 why？ 在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表⽰和存储。...大小端的介绍 其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储，下⾯是具体的概念： ⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...三、浮点数在内存中的存储 常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
在计算机中，通常使用补码来表示和存储有符号整数，因为它可以简化算术运算。 部分类型数据的存储 在内存中，整数的存储通常是以二进制形式表示的。整数占用的存储空间取决于其数据类型的位数。...大小端字节序和字节序判断 我们以一个数据为开始，来观察它在内存中的存储 #include int main() { int a = 0x11223344; return 0;...这意味着这些类型可以有固定数量的可能值，它们的表示范围是有界的，因此当它们的值超出这个范围时会出现周期性的回绕行为——这通常称为溢出。...这种周期性行为是底层数据类型和算术操作直接的结果。这也说明了为什么在实际编程中很重要的一点，那就是确保不会意外地造成数据类型溢出，因为这会导致不可预期的行为。...这正是因为浮点数在内存中存储的特殊性 浮点数在内存中的存储遵循IEEE 754标准，是目前最广泛使用的浮点数表示方法。
要想学习编程，就必须了解二进制，它是计算机处理数据的基础。 内存条是一个非常精密的部件，包含了上亿个电子元器件，它们很小，达到了纳米级别。...我们可以给每一种组合赋予特定的含义，例如，可以分别用 1101000、00011100、11111111、00000000、01010101、10101010 来表示 C、语、言、中、文、网 这几个字，...1PB = 1024TB = 250Byte 1EB = 1024PB = 260Byte 我们平时使用计算机时，通常只会设计到 KB、MB、GB、TB 这几个单位，PB 和 EB 这两个高级单位一般在大数据处理过程中才会用到...你看，在内存中没有abc这样的字符，也没有gif、jpg这样的图片，只有0和1两个数字，计算机也只认识0和1。...所以，计算机使用二进制，而不是我们熟悉的十进制，写入内存中的数据，都会被转换成0和1的组合。 我们将在《C语言调试》中的《查看、修改运行时的内存》一节教大家如何操作C语言程序的内存。
---- 数据在内存中的存储：： 整型及其浮点型存储方式: 1.数据类型介绍 内置类型: char 字符型 short 短整型 int 整型 long 长整型 long long 更长的整型 C99标准中引入...注：数据在内存中存储的是补码的二进制序列，只是显示的时候将其十六进制化. 3.大小端字节序介绍及判断 大小端介绍： 大端存储模式：是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位保存在内存的低地址中....小端存储模式：是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位保存在内存的高地址中....#include 大端存储模式：是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位保存在内存的低地址中....小端存储模式：是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位保存在内存的高地址中.
划分了之后，就能更好的学习，所以在对数据在内存的存储的学习中，我们学习完了整数在内存中的存储。接下来就学习另一大块浮点数在内存中的存储。...整数在内存中的存储练习题 大小端字节和字节序判断（练习1） 基础知识点认知 对于内部字节为多个的单个数据来说，有大小端存储模式 那么为什么会存在大小端存储模式呢？...到这我们的整数在内存中的存储就结束了，接下来将给大家讲述单个数据另一大块：浮点数在内存中的存储。...浮点数在内存中的存储 浮点数在内存中的存储都是以二进制形式存储。...(对于浮点数在内存中的计算在之后的文章会讲到，现在还没到时候) 全文总结 这就是数据在内存中的存储，分为整数和浮点数两大块，现在讲完了（之后可能还会再讲一些与其相关的知识点，但现在已把最重要的点都讲完
整形在内存中的存储 对于整形来说，数据存放在内存中其实存放的是补码。原因在于，使用补码，可以将符号位和数值域同一处理。...大小端介绍 大端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的高地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处 小端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的低地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处...浮点型在内存中的存储 我们先看一个例子： 如果我们浮点型在内存中的存储方式与整形相同的话，第一个*pfloat的值应该为9.000000，可是我们看到结果却是0.000000。...显然，浮点型与整形在内存中的存储方式不同。...因为打印时是有符号的整形，第一位是0（是正数），原码等于补码，直接转成十进制的数后，结果就是一个很大的数。 以上就是数据在内存中的存储的简单介绍。
TRICONEX 4210 数据丢失和无限制的互操作性图片数据集成和物联网或工业4.0多年来一直在推动市场的发展，最终处于突破和成功的边缘，因为现在可以集成并成功使用令人难以置信的一系列技术和大量的传感器...目前产生的大量数据也是如此。在“物联网”或工业4.0中，运营技术(OT)和信息技术(IT)之间的无缝数据交换对于竞争力和成功至关重要。然而，这不是唯一的决定性因素。...制造业和流程工业中的生产流程都需要不断提高效率和性能，这只能在未来通过创新、可靠的数据集成来实现。生产和业务数据与IT世界的深度集成为新的收入来源和业务模式提供了各种机会。...因此，OT/IT集成的智能解决方案不仅要让用户能够充分利用IT创新，还要提供最大程度的安全性以防止数据丢失和无限制的互操作性，并保持较低的总拥有成本。...无论选择哪种解决方案，过程和机器数据始终是公司最有价值的资产，必须安全存储，防止第三方访问，并且随时可用，以提高集成度和效率。但是我们把这些数据放在哪里呢？
二、两类浮点型数据(float、double)在内存中的存储方式 2.1两类浮点型数据的存储模型 根据IEEE754标准规定，浮点型数据的存储和读取按照公式： Value为浮点型数据的二进制值 S表示浮点型数据的正负...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。...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： 。
浮点型在内存中的存储 常见的浮点数： 3.14159 1E10 ------ 1.0 * 10^10 浮点数家族包括： float、double、long double 类型 浮点数表示的范围：...float.h中定义 3.1 一个例子 浮点数存储的例子： #include int main() { int n = 9; float* pFloat = (float*...因此，我们可以推出：整型和浮点型在内存中的存储方式是有差异的！ 3.2 浮点数存储规则 num 和 *pFloat 在内存中明明是同一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，存入内存时E的真实值必须再加上一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023。...//0 00000000 00000000000000000001001 //S E M //E在内存中是全0 //0 -126 0.00000000000000000001001
数据类型介绍 前面我们已经学习了基本的内置类型以及它们所占存储空间的大小（单位：字节）： char — 字符数据类型 — 1 short — 短整型 — 2 int — 整形 — 4 long...整形在内存中的存储 我们之前讲过一个变量的创建是要在内存中开辟空间的，空间的大小是根据不同的类型而决定的。...#include int main() { INT_MAX; return 0; } 那接下来我们谈谈数据在所开辟内存中到底是如何存储的？...2.2 大小端介绍 int main() { int a = 0x11223344; return 0; } 字节序是以字节为单位，讨论存储顺序的 大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中...，而数据的高位，保存在内存的低地址中 小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位，保存在内存的高地址中 为什么有大端和小端： 为什么会有大小端模式之分呢？
本章重点 数据类型详细介绍 整形在内存中的存储：原码、反码、补码 大小端字节序介绍及判断 浮点型在内存中的存储解析 1....整形在内存中的存储 我们之前说过一个变量的创建是要在内存中开辟空间的。空间的大小是根据不同的类型而决定的 那接下来我们谈谈数据在所开辟内存中到底是如何存储的？...补码 反码+1就得到补码 对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。...进制数列以字节为单位产生了倒序，究其原因，且让我们看以下内容 2.2 大小端介绍 当数据在内存中数值大于一个字节时，就有了存储顺序的问题，这里就规定了两种存储方式 什么大端小端： 大端（存储）模式，...是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中； 小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，保存在内存的高地址中。
数据有效性（Excel2013版之后称为“数据验证”）是一个很有用的功能，也是用户的常用功能之一，特别是使用数据有效性列表。...如下图1所示，在“数据验证”对话框中，选择“允许”下拉列表中的“序列”，在“来源”框中设置数据列表来源。 ? 图1 数据有效性列表的数据来源有两种设置方式： 1. 使用逗号分隔的字符串 2....使用单元格区域 然而，如果使用逗号分隔的字符串作为数据列表的来源，你会发现这样的字符串的字符数被限制为255个字符，超过此限制的字符串根本无法输入到数据来源中。...下面的代码创建了一个逗号分隔的344个字符的字符串，并在A1中创建了一个数据有效性列表。...图5 在打开的工作簿中，数据有效性列表已被删除。 复修记录并没有告诉我们数据有效性列表被移除的原因，但可以肯定的是，列表字符数超出了字符数限制。
+1） 2、大小端字节序，字节序判断 在知道存储的方法后，那我们不经想起到底是怎么，才把这样的4个字节的数字在内存中存储的呢？...==大端：==是指数据的低位字节内容保存在内存中的高地址处，而数据高字节内容，保存在内存中的低地址处。...==小端：==是指数据的低位字节内容保存在内存中的低地址处，而数据高字节内容，保存在内存中的高地址处。 记住大小端的区别，方便区分！...int check_sys() { union { int i; char c; }un; un.i = 1; return un.c; } 3、关于数据存储的问题 3、1整型提升...还有剩下来的浮点数在内存中的存储，下章解释清楚
它的主要思想是，每次读取数据时都假设没有其他线程对数据进行修改，只有在更新数据时才会根据实际情况进行并发冲突的检测和处理。使用方法：在数据表中增加一个版本号（version）字段。...当读取数据时，将该版本号一同读取出来。在更新数据时，首先判断当前的版本号与之前读取到的版本号是否一致。如果一致，则表示期间没有其他线程对该数据进行修改，可以进行更新操作并将版本号加一。...适用场景：乐观锁适用于读多写少的场景，可以有效提高并发读取并减少对数据的独占性，常用于以下情况：多线程并发读取同一数据，但写入操作相对较少的场景。数据冲突的产生概率较低，即并发更新冲突的概率较小。...优点：不需要显式地对数据进行加锁操作，减少了资源竞争的情况，提高了并发读取的性能。适用于高并发读取、少量写入的场景，能够在保证数据一致性的前提下提高系统的并发处理能力。...缺点：在并发冲突的情况下，需要重新尝试更新数据或者进行其他处理，增加了编码复杂度和运行时开销。适用场景有限，不适合并发写入较多的场景，因为并发冲突较多时，重新尝试更新的次数可能会增加，导致性能下降。
在本文中，我们将探讨正确配置这些设置的重要性以及它们对 Kubernetes 集群内工作负载管理的影响，本文大纲如下， 了解 CPU/内存资源的申请和最大限制 在深入研究 CPU 和内存申请和最大限制的复杂性之前...通过调整这些值，我们确保每个容器接收必要的资源，同时防止与集群中其他容器的资源争用。...因此节点资源被使用殆尽，只能为我们的 pod 留下了有限的资源来满足其最大限制的 16 个核心。 这种情况凸显了将 CPU 申请设置为最大值并且确保集群内的其他 pod 遵守其自身资源限制的重要性。...通过了解 CPU/内存请求和限制的细微差别以及实施建议的策略，您可以在 Kubernetes 部署中实现有效的资源分配，提高可扩展性并创建和谐的工作负载共存。...通过调整申请和最大限制，您可以确保资源的公平分配、减轻吵闹邻居的影响并防止资源争用。此外通过监控和战略性实施 Kubernetes 功能来营造良好的邻居环境，可以增强集群的稳定性和整体性能。
2-1二进制和十六进制 数据在内存中是以2进制存储，VS在展示的时候是以16进制展示的 一个字节占8个二进制位，等价也等于2个十六进制位 调试->窗口->内存->&a如何使用vs在调试时查看内存...总体来看： 只要是整数，在内存中的都是以补码的形式存储 举个例子： unsigned int a=1; int a=1;//signed int a=1; 原码&反码&补码：0000 0000...这也类似我们的大小端字节序 为什么有大小端字节序 由上面数据以二进制补码的形式存储在内存中，如果现有一个十六进制数0x112223344，我们知道电脑内存被划分为一个个聂村单元，每一个内存单元就是一个字节...，那么我们还得再细分这个0x11223344这个数，从字节的角度考虑这个数是怎么存储的，即是数据的每一个字节究竟是怎么存储的，这也就是大小端存储存在的理由了。...("大端"); } else { printf("小端"); } return 0; } 二进制+大小端=整型数据在内存中的存储 4.相关笔试题 4-1 猜一猜打印的结果 int main
传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在...数据库以行、列的二维表的形式存储数据，但是却以一维字符串的方式存储，例如以下的一个表： ? 行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。...在基于列式存储的数据库中， 数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。 ?...列式存储引擎的适用场景包括： 1、查询过程中，可针对各列的运算并发执行(SMP)，在内存中聚合完整记录集，可降低查询响应时间; 2、可在数据列中高效查找数据，无需维护索引(任何列都能作为索引)，查询过程中能够尽量减少无关...通常行式数据库的给出的优化方案是加“索引”，给表分区等等之类的. 适用场景 行式数据库主要适合于在线交易性的OLTP应用，而列式数据库主要适合于海量静态数据的分析，一般应用于OLAP。
前言 我们知道在操作符中与2进制有关的操作符：& | ^ ~ >> << 使用这些操作符就离不开整数中在内存中的存储。 我们一起来看看整数的存储。 2....整数在内存中的存储 整数存储： 整数的二进制表示方法有三种：原码、反码和补码。...负数原反补之间转换就用下面这个图来表示： 2.1 为什么整数在内存中存放的是补码 这是因为在计算机系统中，数值⼀律用补码来表示和存储。...说明整数和浮点数在内存中的存储是不相同的。 4.1 浮点数的存储 上⾯的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？...9以整型的形式存储在内存中，得到如下二进制序列：1 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001首先，将 9 的二进制序列按照浮点数的形式拆分，得到第一位符号位s=0，
---- 前言 不同的数据在内存中的存储形式是不同的，而当我们掌握数据在内存中的存储形式之后，会帮助我们更加了解计算机深层工作原理 废话不多说，我们接下来直接进入正题 一：数据类型详细介绍 ##1....二：整型在内存中的存储 2.1原码，反码，补码的介绍 这三种整型的表达形式均有符号位和数值位 原码其实就是把我们所直观看到的数字，用二进制形式表达出来 例如：char型的数字-1表示为10000001...1，当发生截断后存储在变量abc中的内存形式均为11111111，但打印的是int型的十进制数字，所以要进行整型提升。...输出结果：我们其实可以知道，无论i的数值为多少，它永远都在0到255这个循环里面，那么for循环的判断条件就永远成立，所以这个循环就会一直进行下去，自然程序输出的结果为死循环 三：浮点型在内存中的存储...，所以IEEE规定，当我们在内存中存储整数E时，E的真实值要加上一个中间数，对于不同的精度浮点数，这个中间数分别是127和1023 （2.指数从内存中的取出）：当我们存储的知识点介绍完之后，读取指数的方式又分为
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