我们先来看一个不可思议的错误:1.2-1.0=0.19999999999999996
小林:这其实非常直接, 定义一个简单结构和相关的算术函数就可以了。C99 在标准中支持复数类别。
阿一:电脑一般都是用一种浮点的格式来 近似的模拟实数的运算, 注意是近似, 不是完全。下溢、误差的累积和其它非常规 性是常遇到的麻烦。不要假设浮点运算结果是精确的, 特别是别假设两个浮点值可以进行等价比 较。也不要随意的引入 “模糊因素”。这并不是C语言特有的问题, 其它电脑语言有一样的问题。浮点的某些方面被通 常定义为“中央处理器是这样做的”, 否则在一个没有“正 确” 浮点模型的处理器上, 编译器要被迫做代价非凡的仿真。
《深入理解计算机系统》前两章主要介绍了无符号整数和补码表示的整数的特点和运算,以及浮点数表示和运算。这些知识有助于了解计算机系统中数与计算机指令的关系,为编程提供基础。
结果是负数!!!! 这个结果理论上是非常不应该的,这已经违背了我们的常识,毕竟正数的乘积,最后的结果应该还是一个正数,但是这里出现负数的情况,虽然结果不对,但是好在即使我们各种交换顺序,结果都是一致的
在开始先来看一个有意思的东西: root@localhost: lldb (lldb) print (500 * 400) * (300 * 200) (int) $0 = -884901888 (lldb) print ((500 * 400)* 300) * 200 (int) $1 = -884901888 (lldb) print ((200 * 500) * 300) * 400 (int) $2 = -884901888 (lldb) print 400 * (200 * (300 * 500
编者按:浮点运算,说起来简单,实现起来可不是那么容易的事情,我们认为很简单的运算,计算机特别是嵌入式处理器实现起来,也不是那么容易。嵌入式处理器,用的最多的当属ARM家族了,我也每天都跟她打交道,但对
目前大多数CPU都支持浮点运算单元FPU,FPU作为一个单独的协处理器放置在处理器核外,但是对于嵌入式处理器,浮点运算本来就少用,有些嵌入式处理器就会去掉浮点协处理器。
任何一个学过小数点运算的拥有小学数学水平的人,都应该知道 1.0-0.9=0.1。然而当你把这个问题抛给可以计算出圆周率小数点后上百位、拥有超强算力的计算机的时候,结果总是非常迷。
背景就简单点儿说,当初一个项目 C# 编写,涉及浮点运算,来龙去脉省去,直接看如下代码。(为什么有这个问题产生,是因为当初线上产生了很诡异的问题,和本地调试效果不一致。)
在 Java 中,浮点运算指的是对浮点数进行加减乘除等基本运算操作。Java 提供了两种浮点类型:float 和 double。
本题考查的是计算机的浮点运算知识点。不仅是 python 语言,其他的编程语言也面临同样的问题:在进行浮点运算的时候,10 进制表示方式会丢掉它的精度,造成运算结果与实际结果不符合。
bc命令是一种支持任意精度的交互执行的计算器语言。bash内置了对整数四则运算的支持,但是并不支持浮点运算,而bc命令可以很方便的进行浮点运算,当然整数运算也不再话下。
上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准,本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题,以及简单的介绍浮点数的运算。
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从小我们就知道 0.1 + 0.2=0.3。但是,在光怪陆离的计算世界中,运算方式却大相径庭。
如果表达式执行结果为成功时返回0,当参数 signal_spec 没有指定有效值时返回1。
在本篇文章中,我收集了很多经验和方法。应用这些经验和方法,可以帮助我们从执行速度和内存使用等方面来优化C语言代码。
上一章学习了二进制数与其他进制数之间的转换还有数字在计算机里的存储方式,接下来了解数据的编码格式等知识点。
段的分类 根据C语言的特点,每一个源程序生成的目标代码将包含源程序所需要表达的所有信息和功能。目标代码中各段生成情况如下:
Java是一种强类型语言,每个变量都必须声明其数据类型。Java的数据类型可分为两大类:基本数据类型(primitive data type)和引用数据类型(reference data type)。 Java中定义了**3类8种基本数据类型** 数值型- byte、 short、int、 long、float、 double 字符型- char 布尔型-boolean 整型用于表示没有小数部分的数值,它允许是负数。整型的范围与运行Java代码的机器无关,这正是Java程序具有很强移植能力的原因之一。与此相反,C和C++程序需要针对不同的处理器选择最有效的整型。 Java 语言整型常量的四种表示形式 十进制整数,如:99, -500, 0 八进制整数,要求以 0 开头,如:015 十六进制数,要求 0x 或 0X 开头,如:0x15 二进制数,要求0b或0B开头,如:0b01110011
FLOPS是指的是每秒浮点运算次数,全称是:floating-point operations per second 而E 代表的是一百京,所以称为每秒一百京次(=10^18)浮点运算。
这里硬件主要是指CPU和GPU, 计算机的计算能力主要依靠这两类硬件的支持, 下面以本地开发机的例子说明一下如何计算CPU和GPU的FLOPS。
13)Conversion from floating-point to fixed-point—浮点转定点
在很多情况下,可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢?举一个简单的例子:假设你正在训练一个网络模型,该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频,而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话,模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题,可以做一些事情来解决:
在ANE中如果SDK调用了so库,则需要把so库放到ANE下Android-ARM/lib/armeabi (调试模式)或者 armeabi-v7a(发行模式)下。可以贴个ADT代码说明问题:
笔者接触嵌入式领域软件开发已近五年,几乎用的都是 ARM Cortex M 内核系列的微控制器。在这五年期间,感谢C语言编译器的存在,让我不用接触汇编即可进行开发,但是彷佛也错过了一些风景,没有领域到编译器之美和CPU之美,所以决定周末无聊的休息时间通过寻找资料、动手实验、得出结论的方法来探索 ARM CPU 架构的美妙,以及C语言编译器的奥秘。(因为我个人实在是不赞同学校中微机原理类课程的教学方法)。
原文:Getting Started with Deep Learning: A REVIEW OF AVAILABLE TOOLS 作者: MATTHEW RUBASHKIN 翻译:冯斌 【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具,对于想进行深度学习开发的团队来说,可以参考一二。以下为译文: 在硅谷数据科学公司里,我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收集数据、创建模型,评估模型的技术路线。然而,当开发者研究什么技术可应用时,却找不到一个简明的可供参考的总结材料来开始一个新
【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具,对于想进行深度学习开发的团队来说,可以参考一二。以下为译文: 在硅谷数据科学公司里,我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收
近年来,计算密集型的人工智能任务推动了各种用于高效运行这些强大的新型系统的定制化硬件的出现。我们采用浮点运算来训练深度学习模型,如 ResNet-50 卷积神经网络。但是,由于浮点数十分消耗资源,真正部署的人工智能系统通常依赖于使用 int8/32 数学运算的少数几个流行的整型量化技术。
编译选项: 现在我们Makefile中的编译选项有: -g :可执行程序包含调试信息;(给gdb调试使用) -O2:该优化选项会牺牲部分编译速度,除了执行-O1所执行的所有优化之外 还会采用几乎所有目
在 AMD FirePro S9150 服务器 GPU 面前,强度最大的计算密集型工 作负载和复杂计算都不能构成挑战。它支持 OpenCL™ 1.2、16GB GDDR5 显存、最高可达 2.53 TFLOPS 的峰值双精度浮点运算性能和 最高可达 10.8 GFLOPS/W 的峰值双精度性能,这让您的选择毋庸 置疑。AMD FirePro S9150 GPU 能够提供无与伦比计算性能和每瓦特 性能。 GPU 计算性能处于业内领先地位 作为首款具有 ½ 比率双精度, 并突破 2.0 TFLOPS 双精
最近浏览一个挺流行的视频 – X天学会单片机。内容确实通俗易懂,制作的比较用心。但其中的有个观点笔者不敢苟同,就是现在 C 语言已经强大到胜任所有任务,大家没有必要再去学习汇编语言了,直接从 C 学起就行了。
我们从小就被教导说0.1+0.2=0.3,但是在奇妙的计算机编程世界里面,事情变得不一样了。
第一个典型的CNN是LeNet5网络,而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中,AlexNet 横空出世,直接将错误率降低了近 10 个百分点,这是之前所有机器学习模型无法做到的。
我们在编程序的时候,经常会出现不同类型的数据之间需要计算、赋值,必然会出现类型转换问题。C语言的变量数据类型是可以转换的,转换的方法有两类,一种是自动转换,一种是强制转换。 自动转换 这种转换发生在不同数据类型的量混合运算或赋值时,由编译系统自动完成。自动转换遵循以下规则: 1,若参与运算量的类型不同,则先转换成同一类型,然后进行运算。,2,转换时按数据长度增加的方向进行,以保证精度不降低。如int型和long型运算时,先把int量转成long型后再进行运算。 3,所有的浮点运算都是以双精度进行的,即使
trap命令是Shell内建命令,用于指定在接收到信号后将要采取的动作。常见的用途是在脚本程序被中断时完成清理工作。
终于要写点干货了,其实思考了很久下面一篇文章要写什么,主要的纠结点在于,既想要分享那些精美的知识,又怕这些知识不太好嚼。后来想想还是对初学者不太好友算了..一来这系列文章叫做学习笔记,我的。另外写得足够有料,才能发挥笔记的作用,不然索然无味的,连收藏、喜欢的意义也没有了。 写在文章之前 终于写点干货了,想先简单谈谈自己的一些看法。对于我自己而言,我比较厌烦那些繁琐的无聊的知识点,反而更在乎一些实际应用的东西。但了解一些底层的东西是非常有意义的,它有助于我们理解程序。 每一点知识的积累,终会有用武之地
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-bc.html
如果你是初学者,可能对函数不太了解,没关系,你先了解它的组成部分和作用就可以了,后面函数会详细说明。
指计算设备(GPU、CPU、NPU等)完成计算的能力大小,一般评价指标为在单位时间内完成的运算次数
搞音视频,相信RGB与YUV之间的转换,大家都不陌生。不过呢,由于这个转换的公式是浮点运算,再加上大量像素的密集型运算,导致对资源的消耗比较大,进而效率需要进一步的提升。
Intel最近 发布了AVX-512,据说对浮点运算有很大提升,我的机器目前不支持AVX-512,但是支持AVX2,按照之前Intel给出的数据,据说能提速将近8倍: Introduction to Intel® Advanced Vector Extensions
Bash Shell 本身一些内置命令可以执行简单的整数运算,但复杂一些的运算(比如浮点数运算)需要通过一些外部命令来实现,Bash Shell 数学运算符只支持整数运算。
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