浮点数在计算机硬件中表示为以 2 为基数（二进制）的小数。举例而言，十进制的小数0.125等于 1/10 + 2/100 + 5/1000 ，同理，二进制的小数0.001等于0/2 + 0/4 + 1/8。这两个小数具有相同的值，唯一真正的区别是第一个是以 10 为基数的小数表示法，第二个则是 2 为基数。不幸的是，大多数的十进制小数都不能精确地表示为二进制小数。这导致在大多数情况下，输入的十进制
浮点数在计算机中表达为二进制（binary）小数。例如：十进制小数:0.125是 1/10 + 2/100 + 5/1000 的值，同样二进制小数:0.001是 0/2 + 0/4 + 1/8。这两个数值相同。唯一的实质区别是第一个写为十进制小数记法，第二个是二进制。不幸的是，大多数十进制小数不能完全用二进制小数表示。结果是，一般情况下，你输入的十进制浮点数仅由实际存储在计算机中的近似的二进制浮点
一、初识DSPDSP的应用特点： [1]专用的硬件乘法器 在DSP芯片中，有专门的硬件乘法器，使得一次或者两次乘法运算可以在一个单指令周期中完成，大大提高了运算速度。 [2]哈佛结构及改进的哈佛结构（哈佛结构：将程序和数据存储在不同的存储空间中） TMS320系列：1.允许数据存放在程序存储器中，并被算数运算指令直接使用；2.指令存储在高速缓冲器中，当执行此指 令时，不需要再从存储器中读取指令，节
越来越多的神经网络模型在部署的时候采用 8 位浮点数，感到有些好奇，所以粗略了解一下，聊聊这个话题。1.浮点数的格式先说说浮点数的表示方法。任意二进制数N可以写成 N = 2^e * M 的形式，其中 M 称为浮点数的尾数，是一个纯小数。e 是比例因子的指数，称为浮点数的指数，是一个整数。比例因子的基数 2 对二进记数制的机器是一个常数。我们参照 IEEE R32.24 标准，看看 float32
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2024-03-22 14:16:57
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一、为什么要定点化？1、为了支持硬件处理：定点DSP我这里有在VC下编写的用于数字信号处理的C程序，里面所用的数据格式全是double型的。现在要将程序移植到数据格式为16位的定点DSP（数字信号处理器）下运行，需要将浮点程序定点化。定点运算相当于只会做整数的加减乘除，为了实现浮点运算，比如a=0.08，b=0.3 计算x=a+b时： 实际使用中不再出现a和b 而是(假设)用a =a×100； b
package com.minxinloan.utils;
import java.math.BigDecimal;
public class DoubleUtil {
/*
* 默认小数位
*
*/
private static final int DEF_DIV_SCALE = 2;
/*****************加法计算********************
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2024-07-10 21:50:17
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# Python浮点运算库——decimal
## 1. 引言
在使用Python进行数值计算时，我们经常会遇到浮点数运算精度丢失的问题。这是因为Python中的float类型使用的是IEEE 754浮点数标准，其精度有限。为了解决这个问题，Python提供了decimal库，它是一个用于高精度数值计算的库。本文将介绍decimal库的基本用法，并通过示例代码演示其功能。
## 2. dec
原创
2023-11-20 04:02:48
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微软MSDN上关于ARM芯片浮点运算的资料
勿使用浮点运算
ARM 处理器并不支持浮点运算 (Floating Point Math)。所有的浮点运算都是在浮点运算模拟器上进行，因此特别缓慢。需要浮点运算的函式，常要耗费数千个循
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2024-07-26 00:59:55
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浮点数的作用：区别于整形数，用来表示小数。可以用来表示很大的数，或者非常接近0的小数，或者近似的做实数计算，浮点数的一般形式：$x\times 2^y$。IEEE（pronounced “Eye-Triple-Eee”）浮点数标准。rounding：when a number cannot be represented exactly in the format and hence must be
前言 不论你是不是计算机专业的学生，想必都知道计算机底层的存储结构只能存储0和1.而正是由于这种存储方式，当我们在存储一个浮点数（可以简单的理解为小数）的时候，计算机往往不能准确表达，而能做到的只是近似的表示一个数。 eg：数字1/5，我们用十进制小数
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2024-05-14 12:27:47
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Python 数据类型基础 字面常量 所谓字面，就是我们在程序中直接以值的行式来操作、表现（可以对照变量）；
所谓常量，是指这些值不能再被改变了。
字面常量的种类：
（1）整形
整形数值 默认是int型，例如：22,33
如果要表示一个long型，则加 l、L后缀。例如：22L、33L
（2）浮点型
浮点数默认是双精度dobule型的。例如：33.3
如果要表示单精度浮点型，
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2024-05-16 18:55:55
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四、浮点四则运算1.浮点加减运算对阶尾数求和规格化舍入溢出判断2.浮点乘除法运算阶码运算尾数运算3.浮点运算所需的硬件配置 四、浮点四则运算
的形式。其中
Sx
S
x
为浮点数的尾数，一般为绝对值小于1的规格
浮点数的运算方法一、浮点数的表示1.浮点数的表示2.IEEE 754标准3.浮点数类型二、浮点数的加减法1.定义2.运算步骤三、运算部件四、强化练习 一、浮点数的表示1.浮点数的表示 Ms表示尾数的符号位，E中1bit保存阶码的符号位其余空间存放阶码值，M中存放规格化后的尾数。 因为尾数规格化后其绝对值应大于或等于0.5D，故小数点后第一位都是1，故从小数点后第二位开始保存即可，节省空间并提高精度
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2024-04-20 17:44:03
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第一代：x87浮点指令集特征使用80位浮点协处理器处理浮点运算浮点协处理器内部为栈结构运算过程指令这里只介绍部分指令，详细的参考Intel / AMD 开发手册;入栈
fld st(i) ;将st(i)的值压入栈顶
fld mem32/mem64/mem80 ;将浮点数压栈 交给st(0) 同时原st(0)交给st(1)
;加法
fadd st(0),st(i)
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2024-05-14 11:50:43
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6月17日，新一期全球超算500强榜单出炉，入选500强的所有超算浮点运算速度都突破每秒千万亿次，中国超算也在前四占有两席位置。普通计算机用指令运算速度衡量计算性能，而超算通常用浮点运算速度来衡量其性能。那么，什么是浮点运算速度，超算榜单为什么会选择浮点运算速度来进行比较？500强特别是前十的超算，科学家们都在想哪些办法让浮点运算速度越来越快？节能环保是对超算的另一衡量指标，超算要节能环保，最新的
目录1.浮点数的加减运算1.1 运算步骤1.1.1 对阶1.1.2 尾数相加减1.1.3 规格化处理1.1.4 舍入操作1.1.5 判断阶码是否溢出1.2 举个例子2.浮点数的乘除操作2.1 操作步骤2.1.1 阶码相加减2.1.2 尾数乘除运算2.2 举个例子 1.浮点数的加减运算1.1 运算步骤（1）对阶（小向大对齐）； （2）尾数相加； （3）浮点数规范化； （4）舍入操作； （5）判断溢出
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2024-05-06 13:16:11
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SIMD初学在学习SIMD之前，我们首先需要了解两个概念。 浮点运算指令分为两大类：Packed（矢量） 和Scalar（标量）。 Packed指令是一次对寄存器中的四个浮点数（即DATA0 ~ DATA3）均进行计算，而Scalar一次则只对寄存器中的DATA0进行计算。如下图所示：1.SIMD的历史与指令集分类SIMD(Single Instruction Multiple Data)即单指令
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2024-02-25 18:47:53
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一、控制指令(带9B的控制指令前缀F变为FN时浮点不检查，机器码去掉9B)FINIT 初始化浮点部件 机器码 9B DB E3FCLEX 清除异常 机器码 9B DB E2 FDISI 浮点检查禁止中断 机器码 9B DB E1FENI 浮点检查禁止中断二 机器码 9B DB E0WAIT 同步CPU和FPU 机器码 9B FWAIT 同步CPU和FPU 机器码 D9 D0FNOP 无
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2024-05-01 20:20:39
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浮点的计算方法1、计算步骤2、基本要素2.1 浮点数2.2 规格化浮点数2.3 偏置指数2.4 IEEE浮点数2.5 特点3、计算实例4、舍入机制扩展：乘除计算步骤 1、计算步骤浮点数格式： 单精度：符号位1位，阶码8位，尾数23位 双精度：符号位1位，阶码11位，尾数52位 阶码是移码表示 浮点数的加减运算的五个步骤：对阶、尾数运算、规格化、舍入（要求使用对偶舍入）（0舍1入）、溢出判断。对阶
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2024-05-21 16:53:13
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浮点运算（floating point arithmetic）就是实数运算，因为计算机只能存储整数，所以实数都是约数，这样浮点运算是很慢的而且会有误差。大多数机器都是32位的，也就是说32位都用来表示整数的话，那么对于无符号整数就是0 到 2^32-1，对于有符号的话就是-2^31 到 2^31-1。基本特征当我们用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者我们在进
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2024-04-26 16:55:18
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