发一下牢骚和主题无关:    在条件判断的时候,我们经常会碰到与0值比拟的情况,但是通常有很多人使用时采用不恰当的条件判断。上面我们就详细讨论各种情况:    1. 布尔变量与零值的比拟:    假设布尔变量的变量名为flag,则它和0值比拟的条件判断语句如下:if(flag)
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)
转载 2024-05-14 11:50:43
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 对于浮点类型数据,首先我们需要明白的一点是:浮点数和整型数的编码方式是很不一样的,IEEE浮点标准采用V = (-1)s×M×2E的形式来表示一个数,其中符号s决定是负数(s=1)还是正数(s=0),由1位符号位表示。有效数M是一个二进制小数,它的范围在1~2-ε之间(当指数域E既不全为0也不全为1,即浮点数为规格化值时。ε为有效数M的精度误差,比如当有效数为23位时,ε为2-24),
数学是自然科学的皇后,计算机的设计初衷是科学计算。计算机的最基本功能是需要存储整数、实数,及对整数和实数进行算术四则运算。但是在计算机从业者的眼中,我们知道的数学相关的基本数据类型通常是整型、浮点型、布尔型。整型又分为int8(用8位表示的整数)、uint8(用8位表示的无符号整数)、int16、uint16、int32、uint32,浮点型又分为float16(半精度,FP16)、float32
第二章运算方法与运算运算方法:指算术(四则)运算和逻辑运算,在运算器的实现方法,而实现这两种运算的硬设备就是算术逻辑部件ALU(Arithmeticand Logic Unit)或称运算器由于逻辑运算及实现较简单,所以本章主要讨论计算机中算术四则运算以及运算器的逻辑结构。2.1.1为什么要进行运算方法的研究将实际数,用机器数表示;计算机特定的运算方式:定点,浮点;早期运算器只设加法器和寄存器;采
浮点表示对形如V=x*2^y的有理数进行编码。小数表示形式:根据阶码(exp)的值,被编码的值可以分成三种不同的情况,如下:1、规格化的值这就是平常普通的模式。当exp的位模式既不全为0,也不全为1(单精度数值为255,双精度数值为2047)时。阶码的值是E=e-Bias,来表示有符号数,bias单精度为127,双精度为1023。由此产生的指数取值范围,对于单精度是-126+127(因为其e为12
目录一、STM32F103C8T6简介二、GPIO端口初始化1.时钟配置2.输入输出模式和输出速率设置三、代码实现1.流水灯原理2.c语言实现3.汇编代码四、效果参考文献 一、STM32F103C8T6简介STM32F103C8T6是一款由意法半导体公司(ST)推出的基于Cortex-M3内核的32位微控制器,硬件采用LQFP48封装,属于ST公司微控制器中的STM32系列。除了被我们熟知的ST
MCU(单片机)微控制单元(Microcontroller Unit;MCU) ,又称单片微型计算机(Single Chip Microcomputer )或者单片机,是把中央处理器(Central Process Unit;CPU)的频率与规格做适当缩减,并将内存(memory)、计数器(Timer)、USB、A/D转换、UART、PLC、DMA等周边接口,甚至LCD驱动电路都整合在单一芯片上,
2020-04-08  21:54:53 1 DSP中的数据表述DSP中数据通常是有定点数与浮点数表示,其中可以对字长进行相关定义,可以选取字长为16位、24位、32位不同字长使用。而格式与字长决定了数据的精度与动态范围,同时也一定程度上决定了DSP处理器的功耗、成本与编程难度。定点数:小数点位置为确定的。浮点数:小数点位置可以改变。定点运算的硬件实现较为简单,功耗较
C++中浮点数的输出方式有:定点输出法:我们平常日常生活中书写小数的方法,小数点不能随便移动,如3.1415926、123456.789; //设置浮点数按定点方式输出 std::cout.setf(std::ios_base::fixed, std::ios_base::floatfield);科学计数输出法:将一个浮点数写成一个数乘以10的n次方的形式,如123456.789可以写成1.234
1、问题:之前有同学问过这样一个问题:echo|awk '{print 3.99 -1.19 -2.80}'4.44089e-16类似的问题还有在 java 或者 javascript 中:23.53 + 5.88 + 17.64 = 47.0523.53 + 17.64 + 5.88 = 47.050000000000004为什么结果不是 0 或者不相等呢?如果你不能立马回答出原因,那
    JavaScript 只有一种数字类型 Number,而且在Javascript中所有的数字都是以IEEE-754标准格式表示的。浮点数的精度问题不是JavaScript特有的,因为有些小数以 二进制表示位数是无穷的。     十进制        
从cpu硬件和精度上进行说明CPU浮点数的计算比整数的计算慢主要是因为浮点数的计算涉及到更复杂的运算和更多的步骤。精度:浮点数的精度相对于整数更高,需要更多的位数来表示。浮点数通常使用IEEE 754标准进行表示,其中包括符号位、指数位和尾数位。这些额外的位数会增加计算的复杂度和时间。算法:浮点数的计算涉及到更复杂的算法,例如浮点数的加减乘除、开方、对数等操作需要更多的计算步骤和更复杂的逻辑。相比
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作者:strongerHuang一、写在前面本文讲述的内容是“Options for Target”,即工程目标选项的配置内容,也就是我们常见的工程配置内容。由于目标配置的选项比较多,我将其分为工程目标选项配置(一)和工程目标选项配置(二)两篇文章来讲述。目标选项包含了一个工程目标所有的配置信息,这些信息是保存于我们工程(.uvprojx)和对应的(.uvoptx)文件。二、本文要点本文主要讲述的
  许多DSP都是定点DSP,处理定点数据会相当快,但是处理浮点数据就会非常慢。可以利用Q格式进行浮点数据到定点的转化,节约CPU时间。实际应用中,浮点运算大都时候都是既有整数部分,也有小数部分的。所以要选择一个适当的定标格式才能更好的处理运算。  Q格式表示为:Qm.n,表示数据用m比特表示整数部分,n比特表示小数部分,共需要m+n+1位来表示这个数据,多余的一位用作符合位。假设小数点在n位的左
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
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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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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