文章目录 一、安全转换函数 二、浮点型转整型 一、安全转换函数 ---- 在 Kotlin 中 , 将 字符串 String 类型 转为 数字类型 , 如果 字符串 代表的数字类型 与 要换转的 数字类型...不匹配 , 就会出异常 ; 如 : 执行如下代码 , 就会报异常 ; 字符串内容是 0.5 , 显然是一个 Double 类型的数字 , 强行将其转为 Int 类型 , 就会出现 NumberFormatException...; /** * 将字符串解析为[Int]数字并返回结果 * 如果字符串不是数字的有效表示，则为' null '。...= "0.5".toIntOrNull() println(numbber) } 二、浮点型转整型 ---- toInt 强制转换函数 , 强行将 小数点 后面的小数抹掉 ; 函数原型如下 :...> Int.MAX_VALUE this Int.MIN_VALUE else -> Math.round(this).toInt() } 格式化浮点数
TIA中已经支持64位高精度的浮点格式，当S7-1200/1500与S7300/400通讯的时候，这些高精度的浮点数是无法在300/400里计算，必须转成32为浮点数，剑指工控里很多网友都不知道该如何转换...，那在这里我们首先看一下32位浮点数的格式。...而双精度(64位)浮点数的结构与单精度相仿 名称 长度 位置 符号位 Sign （S）...: 11bit （62-52） 尾数部分Mantissa （M） : 52bit （51-0） 双精度的指数部分（E）采用的偏置码为1023 解决方法： 双精度浮点和单精度浮点主要区别就是...）+127. 2、小数，无论单精度还是双精度小数部分计算方式一样，所以可以直接从双精度浮点小数中截取前23位就可以了。
2、浮点数二进制表示 基数为2，只保留符号位（s）、尾数（m）、指数（e）： ? 3、浮点数格式： 单精度、双精度和扩展精度。...双精度浮点数为64位： 对应于C语言中的double。 4、规格化 当指数位E表示的二进制序列不全0也不全1时，该浮点数为规格化形式。...对于规格化浮点数，IEEE—754标准规定尾数位小数点左侧的隐含位为1，此时m的计算公式为: m=| 1.M | M=“1001000….0”，1.M=1.1001000…0，带入上式得到： m=1+...）、尾数m的最小值为1，对应的M全为0，最大值为2-2^(-23) （3）、规格化浮点数能表示的数绝对值最大值为（2-2^（-23））x 2^(127)。...单精度规格化浮点数计算公式为： ? 6、非规格化 当E的二进制位全部为0时，该浮点数为非规格化形式。指数位e和m为： ?
阶码（exp）：对浮点数加权，即 中的 。...浮点数数值舍入 IEEE 浮点格式定义了四种不同格式的舍入方式，默认的方法是向偶数舍入。 3.1 向上舍入 。 3.2 向下舍入 。...3.3 向偶数舍入 将数字向上或向下舍入，使得结果的最低有效数字是偶数。 3.4 向零舍入 x > 0：向下舍入。 x < 0：向上舍入。 4....24 位，双精度浮点数有效位数为 53 位（隐含尾数未显示的首位 1 ）。...对于非规格化数：单精度浮点数有效位数为 23 位， 双精度浮点数有效位数为 52 位。
浮点类型 1. 类型介绍 浮点数和定点数类型的特点是可以处理小数，你可以把整数看成小数的一个特例。因此，浮点数和定点数的使用场景，比整数大多了。...MySQL支持的浮点数类型，分别是 FLOAT、DOUBLE、REAL。 FLOAT 表示单精度浮点数； DOUBLE 表示双精度浮点数； [在这里插入图片描述] REAL默认就是 DOUBLE。...MySQL 存储浮点数的格式为：符号(S)、尾数(M)和 阶码(E)。因此，无论有没有符号，MySQL 的浮点数都会存储表示符号的部分。...精度误差说明 浮点数类型有个缺陷，就是不精准。下面我来重点解释一下为什么 MySQL 的浮点数不够精准。...在编程中，如果用到浮点数，要特别注意误差问题，因为浮点数是不准确的，所以我们要避免使用“=”来判断两个数是否相等。
使用浮点类型可以表示带小数部分的数字,计算机将这样的值分为两部分存储，一部分表示值，一部分对值进行放大或缩小，比如3.1415926和31.415926 处了小数点位置不一样，其他都一样，可以将值表示为...0.31415926 缩放因子为10 31.415926 缩放因子为100 只不过计算机存放缩放因子是二进制 因此是2的次幂 不是10 浮点的书写方式 小数点 E表示法 3.45E6 = 3.45* 10...^6 6被成为指数 3.45被称为尾数 这里要区分负尾数 和 负指数 负指数表示乘以10^(-x)相当于除以10^x e+n表示小数点向右移动n位 E~n表示小数点向左移动n位 浮点的有效位 该系统保证...我们前面谁说过浮点数据存储时是指数和小数分开存储的。...浮点常量 默认情况下，程序把类似8.24 2.4E8这样的浮点存储为浮点型，如果希望是float类型，则用float后缀(f或F) 优点 与整数相比 浮点可以表示整数之间的值 其次因为有缩放因子 他们可以表示的范围很大
本文由量化、数据类型、上溢和下溢衍生，将浮点数看作是实数域的一种量化方式，分析浮点数，尤其是非规则浮点数和规则浮点数之间的差异。 0....我在写量化、数据类型、上溢和下溢时有两个目的，一是从数字信号处理中量化的角度出发，阐明计算机内部数据的表示方式（即如何用有限的集合表示任意数，以及会带来什么样的问题），据此给出包括数据类型转化和计算过程中误差的产生原因...从数字信号处理的角度来说是为了保持相对一致的信噪比，当然可以简单的举个例子 测量1吨左右的物体，一般而言1吨零1克和零2克基本没有什么区别；然而测量重量约为1克的物体，是1克还是2克差别就很大了。...浮点数的具体定义在量化、数据类型、上溢和下溢中已经给出。 浮点型（32比特浮点） 参考维基百科, 32比特浮点数的存储方式表示如下图。 ?...非规则浮点数的问题 非规则浮点数的表示能力依旧是有限的，同时由于其与规则浮点数不相同的定义方式，会导致计算速率方面的问题，即 非规则浮点数的计算速度慢于规则浮点数（一般而言）
问题 前台页面进行一些js数据计算，发现浮点类型（保留两位小数）的计算，比如0.03-0.01时结果是0.019999999999999997。当然，这并不是我们想要的结果。...首先，将两个浮点类型分别乘以100（0.03 * 100 -0.01 * 100） ，然后计算的结果再除以100。这样就规避了在做减法的时候上面出现的问题。
浮点峰值的计算，一般是计算单位时间内，乘法和加法的最大总吞吐量，单位是GFLOPS或者TFLOPS，表示每秒钟计算乘法和加法的总次数。...SNB架构示意图如下： 六个dispatch ports，其中port0和port1各有一条向量乘法（256-FP MUL）和向量加法（256-FP Add），即一个周期内，SNB架构可以吞吐一条浮点向量乘法和浮点向量加法...由于AVX指令集还不支持融合乘加FMA，浮点峰值计算只能使用这两条指令的总和吞吐量。 综上所述，SNB架构的理论浮点峰值就等于（8Mul + 8Add） * 核心频率 * 核心数。...我们这个测试程序已经完整地利用了浮点乘加的吞吐能力，所以超线程并不带来好处。...同样的方法也可以测试ARM架构的CPU浮点峰值，但是需要注意ARM NEON指令包含两种乘加方式：向量乘向量，以及向量乘标量。
举个例子，有这样一个数字：1999.99，如果用科学计数法表示则为1.99999*10^3，在这个过程中我们很明显地看到了小数点发生了“浮动”，浮点数的名字也由此得来。...23位为有效数字M。 ...例如保存1.01的时候，只保存101，在读取的时候再把第一位的1加上去，其目的是可以节省1位有效数字，以32位浮点数为例，留给M的只有23位，将第一位舍弃后，就可以保存24位有效数字了。 ...3.E全为0或全为1 当E全为0时，此时的浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023），即为真实值，有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxx的小数这样做是为了表示正负0，以及接近于...0的很小的数字。
关于C语言的浮点数精度问题，很多人存在误解，他们往往认为精度指的是float、double和long double三种数据类型，这是片面的。 拓展： 浮点数的二进制存储细节： ?...对于每个不同的浮点数，都有相应的最小可辨识精度（即δ），此最小可辨识精度随着该浮点数的数值变化而变化，具体究竟是多少要具体分析该浮点数的二进制存储内部细节，找到其指数域之后才能确定，我们根据这个最小可辨识精度才能明确判定代码中所有对此浮点数的运算是否有效
浮点数基础 浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。...1 浮点数基础知识 ? 浮点数由四部分构成：符号位（Sign Bit）、尾数（Mantissa）、基数（Radix）和指数（Exponent）。...s、m、e分别为符号数、尾数和指数，n为相应的浮点数值。 ? IEEE-754规定了三种浮点数：单精度（float）、双精度（double）和扩展精度。...M为0110表示：二进制.0110 E： 规格化（normalized） 非规格化（denormalized） 2 规格化浮点数 E表示的二进制不全为0也不全为1时该浮点数为规格化浮点数。 ?...s=0 m = 1.5625 e =9 n =55.5112 单精度浮点数的公式可表示为： ? 3非规格化浮点数 E的二进制位全为0时该浮点数为非规格化浮点数。 bias=127 ?
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。
Java-浮点类型 浮点类型尾数部分可能丢失，造成精度损失，因为小数是一个接近值 在机器中存放形式：浮点数=符号位+指数位+尾数位 double 双精度 这个最长用，不知道多少精度时就直接用double
参考文章，鸟哥的两篇文章外加IEEE 754 PHP 浮点数的一个常见问题的解答 关于PHP浮点数你应该知道的 IEEE 754 / IEEE二进制浮点数算术标准 IEEE 754 全称为，IEEE二进制浮点数算术标准...， 此标准中，规定了浮点数二进制表示的规范： 浮点数二进制表示包括三部分， 符号位， 用1个字节来表示 指数位， 有效数字 如： 单精度浮点数共32位(bit)，1bit的符号位，8bit指数位，23bit...有效数字 双精度浮点数共64位(bit)，1bit的符号位，11bit指数位，52bit有效数字 浮点数表示为二进制的计算方式是: 浮点数二进制表示学习笔记 整数部分除以2取余，然后再用所得的商除以2取余...浮点数转化为二进制的例子 10.625转化为二进制 整数部分10， 对2求余， 商继续对2求余，直到商为0， 再逆序排列每一步得到的余数 计算 余数 商 10/2 0 5 5/2 1 2 2/2 0 1...看似两个相等的浮点数，其实进行比较时， 可能不想等了。
以下内容是我Zipack格式的中文规范，其中最精彩的部分在“变长浮点数”的部分。 ?...VLQ正整数 前缀：1111 1000 长度：无 负载：vlq自然数+128 VLQ负整数 前缀：1111 1001 长度：无 负载：-1-vlq自然数 小数编码 zipack的小数不采用IEEE的浮点数编码规则
浮点数表达 IEEE754标准是用于规范浮点数运算的IEEE标准，用于解决浮点数标准混乱的问题。其被认证后不久，几乎所有的处理器生产商都采用这一标准，极大的推动了软件的发展。...浮点数存储的格式如下： ? float.png 浮点数由符号位，指数位和尾数三个部分组成，表达公式如下式： ?...在IEEE754标准中，主要规定了单精度浮点（float）和双精度浮点（double）两种浮点数： 类型 符号位数 指数位数 尾数位数 单精度浮点（float） 1 8 23 双精度浮点（double）...该标准内还定义了几个特殊值： 特殊值 说明 0 指数部分和尾数部分均为1 无穷大 指数部分为（指数最大值），尾数部分为0 NaN 指数部分为（指数最大值），尾数部分不为0 浮点数计算 浮点数乘法 浮点数的乘法分为以下几个步骤...浮点数加法 浮点数的加法分为以下几个步骤： 对阶：将指数较小的浮点数进行尾数向右移位，指数同步增大，直到两个操作数的指数等 求和：对尾数进行求和 规格化：对指数和尾数做规格化，并对尾数进行舍入 ?
在 JavaScript 中，所有的数字包括整数和小数都是用 Number 类型来表示的。...本文通过介绍 Number 的二进制存储标准来理解浮点数运算精度问题，和理解 Number 对象的 MAX_VALUE 等属性值是如何取值的，最后介绍了一些常用的浮点数精度运算解决方案。...对于一个非 0 数字而言，,它的二进制的科学计数法里的第一位有效数字固定是 1。这样，一个双精度浮点型数字的值就是 ?...整数转化为二进制后，小数点后是不会有数字的，而用二进制的科学计数法表示时，小数点后最多保留 52 位，加上前置的一个 1，有 53 位数字，所以当一个数转化二进制时，如果位数超过 53 位，必然会截断末尾的部分...关于 js 浮点数运算精度丢失的问题，不同场景可以有不同的解决方案。
这其实是float累加过程中精度丢失导致的，要理解这点我们首先要理解什么是浮点数。首先我们了解数在计算机中是如何表示的，因为计算机只能理解0和1两个数，所以一切信息都是用二进制表示的。...小数的特点是小数点前后的位数是不固定的，这个小数点是浮动的，这就是浮点数这个名词的由来。...为了表示浮点数，我们可以把一个数拆分成两个部分，数值部分和指数部分，比如11.16可以表示为1116乘以$10^{-2}$ ，0.1表示为1乘以$10^{-1}$。...注意，23位之前有个1被省略掉了，所以他的有效位其实是24位，float所能表示的有效数值只有$2^{24}$，大概8位数，因此它不能标识超过8位的有效数字，否则会丢失精度，这就是浮点数美丽的表象。...这就得先理解浮点数的加法是怎么做的。当两个float数相加时，计算机首先会对齐两个数的指数位，向指数位比较大的一个靠拢，这时候比较小的float数的有效数位就要右移。
文章目录 一、Python 字符串格式化 1、浮点数精度问题 2、浮点数精度控制 一、Python 字符串格式化 ---- 1、浮点数精度问题 在上一篇博客 【Python】字符串 ③ ( Python...; 浮点数精度控制示例 : 设置宽度 : %3d 用于设置宽度为 3 位 , 如果数字为 1 , 其被设置了 3 位的宽度 , 在打印时 , 会在 1 前面添加两个空格 ; 1 打印时为 [空格...; 1 打印时为 1.000 ; 代码示例 : # 数字精度控制 num = 1 # 设置宽度 print("数字 1 宽度 5 : %5d" % num) num = 1.01 # 设置...宽度 + 精度 print("数字 1.01 宽度 5 : %5.2f" % num) # 设置精度 print("数字 1.01 精度 1: %.1f" % num) 执行结果 : 数字 1 宽度 5...: 1 数字 1.01 宽度 5 : 1.01 数字 1.01 精度 1: 1.0
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