#1024程序员节｜用代码，改变世界# 目录 一、整形的存储 1.原码、反码、补码的概念 （1）正数的原反补码： （2）负数的原反补码： （3）原码运算： 2.大小端介绍： 二、浮点型的存储 1.浮点型的存储...2.浮点型的读取： 一、整形的存储 以整形int为例，我们知道在c语言中整形int占四个字节，那么在计算机中这四个字节又是怎样将数据存储下来的呢？...二、浮点型的存储 我们可以先看一段代码：试着猜一下结果 //编号：001 #include int main() { int a = 6;//定义一个整形变量a float* p...比如，2^10的E是10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即 10001001。 举个例子：浮点型float= -6.5的存储。...-6.5(十进制)---->0110.1（二进制）---->1.101*2^2 S=1，M=1.101,E=2 2.浮点型的读取： 我们知道浮点型在内存中的存储后，将步骤反过来就是取出的过程了。
//分别以整形和浮点型的方式打印a和*p的值 *p = 8.0; //通过指针解引用的方式将a的值改为8.0 printf("a的值为：%d\n", a); printf("*p的值为：%...f\n", *p); //再分别以整形和浮点型的方式打印a和*p的值 return 0; } 该程序放入vs编译器后的运行结果如下： 可以发现一个有趣的现象，当我们使用...%f来打印一个整形时，大概率编译器都会打印出一个0.000000出来，而使用%d来打印一个浮点型数据时编译器大概率会打印出一个（看似）非常大且没有规律的数字。...但接下来我们一起探究一下整形数据和浮点型数据在内存中的存储后，就能明白其实编译器给出的这些数字是经过非常严格的计算得来的，而不是我们想象的那样是个随机值。...三.了解浮点型数据在内存中的存储方式 了解了整形数据在内存中的存储方式后，我们再来看浮点型数据是如何在内存中存储的, 首先我们来看看浮点数是什么：（来源：百度百科）
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？...php die(var_dump(1200.85 * 100 == 120085)); 就是我们使用 == 来比较的时候呢？...php die(var_dump(1200.81 * 100 == 120081)); 你会发现结果非常神奇，这个时候结果是 true，所以说，这种比较其实还真是视情况而定。 那么问题出现在哪里呢？...php var_dump(1200.85 * 100); die(var_dump(120085)); 结果会类似这样： float(120085) int(120085) 好像没看出什么核心区别，...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
在PHP中，浮点型是一种基本的数据类型，用于表示浮点数值。在本文中，我们将探讨PHP浮点型的概念、使用和注意事项。...浮点型的概念浮点型（Floating Point）是一种表示实数值的数据类型，可以用科学计数法表示，例如1.23e3表示1230，1.23e-3表示0.00123。...在PHP中，浮点型变量使用双精度浮点数表示，即IEEE 754标准的双精度浮点数。...浮点型的使用在PHP中，可以使用以下方法来声明和使用浮点型变量：$myFloat = 1.23; // 浮点型变量赋值或者$myFloat = (float)1.23; // 强制转换为浮点型浮点型的注意事项在使用浮点型时...浮点型的概念、使用和注意事项，熟练掌握浮点型的使用可以帮助开发人员更好地编写PHP程序，实现更多的功能。
按照存储大小，把浮点型划分为 f32 和 f64。其中 f64 是默认的浮点类型。f32 又称为 单精度浮点型。...f64 又称为 双精度浮点型，它是 Rust 默认的浮点类型.Rust 中不能将 0.0 赋值给任意一个整型，也不能将 0 赋值给任意一个浮点型。...let price9 = 18.00; // 默认是 f64 let price10:f32 = 8.88; let price11:f64 = 168.125; // 双精度浮点型
使用php的浮点数转int型时，出现转换结果不符合预期，直接转换出现问题在其他强类型语言中可能会有意识的去规避，而php能从心所欲，反倒会出现这种细节问题。...的官方文档，对于这个不符合预期的解释： 浮点数的精度 浮点数的精度有限。...所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度，应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数。...其次可以选将浮点数转字符串，再将字符串转成int类型。...= $a * 100; $c = intval((string)$b); var_dump($b);// double(58) var_dump($c); //int(57) 引用： Float 浮点型
PHP面试中, 经常会被问到的一个问题 <?php $f = 0.58; var_dump(intval($f * 100)); ?...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...看似两个相等的浮点数，其实进行比较时， 可能不想等了。
使用php的浮点数转int型时，出现转换结果不符合预期，直接转换出现问题在其他强类型语言中可能会有意识的去规避，而php能从心所欲，反倒会出现这种细节问题。...的官方文档，对于这个不符合语气的解释： 浮点数的精度 浮点数的精度有限。...尽管取决于系统，PHP 通常使用 IEEE 754 双精度格式，则由于取整而导致的最大相对误差为 1.11e-16。非基本数学运算可能会给出更大误差，并且要考虑到进行复合运算时的误差传递。...所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度，应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数。...其次可以选将浮点数转字符串，再将字符串转成int类型。
那么MySQL的浮点型在什么情况下表示成正常的实数（如0.18，2.345），什么情况下表示成科学计数法（如1.23e+12，2.45e-16）呢？...下面我们进行更精确的实验以及从源码角度来解释MySQL对于浮点数的显示问题。...另外由于上面的select并没有来自某个具体表，所以浮点数展示的规则是和存储引擎没有关系的，MySQL对于浮点数展示包装的逻辑是在server层完成的。 我们去代码里验证一下这个规律是否正确。...如果同样数值的’e’format不会丢失有效数字，MySQL就会把该浮点数从’f’format转为’e’format。 下面的这个if语句确定了用’f’format表示浮点数的条件。...2个条件： 用’f’format表示浮点数不会因为宽度限制造成精度丢失。
〇、概述 浮点型：与整型不同，浮点型是指可以有小数点及以后数据部分的数据。...单精度浮点型 用英文 single 表示 双精度浮点型 用英文 double 表示 一、单精度浮点型 有符号整型 是一般是指带有正负号的整型。...四、浮点型参与的运算 这里如果你有其它语言的学习背景的话，这里的浮点型的运算也是建议牢牢记住浮点型参与的运算的一些注意事项。 1....运算中的注意事项 双精度浮点型 与 整型 做数学运算结果仍是 整型 （上一节说的） 双精度浮点型 与 单精度浮点型 做数学运算结果是 单精度浮点型 双精度浮点型 与 字符型、逻辑型 做运算结果是 双精度浮点型...单精度浮点型 与 整型 不能做数学运算 （上一节说的） 单精度浮点型 与 字符型、逻辑型 以及 任何浮点型 做运算都是 单精度浮点型。
一、C风格字符串 1.<stdlib.h>中的转换函数 atoi atol atoll itoa ltoa ultoa lltoa ...
在引入知识之前，先来看一个案例，就知道了解浮点型数据存储的重要性与必要性。...那就有必要让我们来了解浮点型数据的存储啦！...2.那么浮点型数据是怎么存储的呢？...事实上，c语言内存存储浮点数时，也确实是只存储S、和指数E有关的一个值、和M有关的一个值(注意，这里不是直接存E、M) 详情如下: 相对应的float型是32位的，它的存储空间如下： ...浮点型数据存储是很重要的知识点，它也加强了我们对数据存储的了解！
一、C风格字符串 1.<stdlib.h>中的转换函数 atoi atol atoll itoa ltoa ultoa lltoa atof e...
PHP手册里有一句话：永远不要比较两个浮点数是否相等。 计算机内部处理浮点数的方式决定了浮点数不可能100%的精确，所以在处理浮点数运算时会出现精度损失问题。...在PHP5中对这个问题做了些“优化”，输出结果中不会显示不精确的部分，但同时也会让我们忽视这个问题，以为$c==41.12。 第二条输出语句：在PHP4和PHP5中都会输出false。...声明一点：这不是PHP的问题，而是计算机内部处理浮点数的问题！在C/JAVA中也会遇到同样的问题。...详细的解释可参看《深入浅出浮点数 》 延伸一下：我们同样不能使用>、=或<= 那么，我们应该怎么比较两个浮点数相等呢？ 看了上面的介绍后，我们就知道了：没办法精确的比较两个浮点数相等！...下面是PHP手册评论中的示例 [php] view plaincopyprint?
在百思不得其解下 ，我查阅各个文章都没有很好的 专门关于 浮点精度缺失 导致 预期结果 的文章 所以在此记录， 结果： 其实在C语言中浮点型是有误差的，会导致结果不一样， 比如我们不可以直接把两个浮点型用...= 比较的（注：只要是关于大小比较都不可以），因为小数位是不一样的，所以再等号上要比较浮点型解决方法是 abs(x-y) <1e-6 （小于则认为二者一样，否则不一样（大于或者小于，要得到具体去掉绝对值函数...0.3333那结果是0.0000333就不为0， 那么如果此时判断语句为if Δ<0 就不能达到预期效果了，所以为了避免这种情况，解决办法： 设置一个足够小的值（一般情况用10e-6）当作0,使其作为浮点型之间判断大小的准则
Php:BCMathbc是BinaryCalculator的缩写。...bc*函数的参数都是操作数加上PHP Php: BCMath bc是Binary Calculator的缩写。...PHP code ?
Golang系列之浮点型与复数类型 1、浮点类型定义 浮点类型也可以称之为浮点数，用于存储小数类型的数据，比如3.14等等，都是浮点型 var price float32 = 100.12 fmt.Println...("price="+price) 2、浮点类型表示 浮点型存储分为三个部分，符号位+指数位+尾数位，一般使用E指数位来表示， E为16进制的一个符号指数位，表示的是10的n次方，eg：1.34E08，...可以精确到小数点后15位 类型 占用存储空间大小 范围 单精度float32 4字节 -3.403E38 ~3.403E38 双精度float64 8字节 -1.798E308 ~ 1.798E308 注意： go浮点型默认类型是...只能在允许误差的情况，进行比较，方法引用博客：Go 数据类型篇：浮点型与复数类型 // 最小误差值 p := 0.000001 // 判断两个浮点数误差是否在误差值之间 if math.Dim(float64...(fNum1), fNum2) < p { fmt.Println("fNum1 和 fNum2 相等") } 5、复数类型 我们常将整型和浮点型称之为实数，而复数是实数的拓展延伸。
一.浮点数据类型 float double long double 注意在定义 float 类型的变量时，默认是 double 型的，在数据后面加个 f 就是float类型的了。...浮点数存储规则 根据国际标准IEEE（ 电器和电子工程协会 ） 754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式： --（-1）^ S * M * 2 ^ E --（-1）^ S 表示符号位，当 S...IEEE 745 规定： 1.对于32位的浮点数，最高的1位是符号位s，接着的8位是指数E，剩下的23位为有效数字M。...下面以32位的浮点数为例： 然后，指数E从内存中取出还可以再分成三种情况： E不全为0或不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将 有效数字...这就涉及到浮点型数据的存储与读取了 请看下图： 我们把代码改成下图所示，就能看见小数点后更多的数字： 例2： #include int main() { float a=5.5f
65535; s = s+1; if (s > 100) { printf("s > 100"); }else{ printf("s < 100"); } 同样情况也会发生在有符号整型数据中 浮点数在计算机中的编码...浮点数其实就是科学计数法在计算机中的表现形式。...这也浅出一个编程中经常遇到的问题，浮点数为什么很多情况下并不是精确的 浮点数为什么是不精确的？ 最直接的原因，便是十进制数的小数位，在小数最后一位非5时，并不能精确的转换成二进数。 如。...0.0999998 float a = 123.5; float b = 123.4; printf("a-b = %f \n",a-b); //a-b = 0.099998 但对于最后一位小数位5的浮点数而言...float a = 123.5; float b = 122.5; printf("a-b = %f \n",a-b); // a-b = 1.000000 在实际运用中，对于浮点数的比较是否相同
该方法仅通过整数运算实现了全整形GEMM的动态量化输入和输出。...这阻碍了LLMs在边缘和云设备上的部署，这是因为浮点运算代价较高，甚至有些设备没有浮点算力。...设计了DI-ClippedSoftmax、DI-Exp和DI-Norm等整形推理的非线性算子，采用了高效的位移操作同时保持了精度。...因此，现有的量化方案为了保证精度，普遍采用per-token的量化方案，这种在线量化引入了大量的浮点操作。而全整形GEMM量化的最大难点在于量化参数（scale和zero point）必须是浮点数。...为了避免浮点运算，我们dyadic number近似浮点乘法。
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