本文介绍X-CTR100控制器如何开启STM32F4的硬件FPU，并对比使用硬件FPU和不使用硬件FPU的速度差别。
原理
FPU即浮点运算单元（Float Point Unit），浮点运算，对于定点CPU（没有FPU的CPU）来说必须要按照IEEE-754标准的算法来完成运算，是相当耗费时间的。而对于有FPU的CPU来说，浮点运算则只是几条指令的
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2023-12-13 22:24:48
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处理器包含CPU，GPU甚至ASIC，其计算能力由三个主要因素，第一，核心数目，第二，核心频率，第三核心单时钟周期能力；共同决定。
我们常用双精度浮点运算能力衡量一个处理器的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力支持AVX2的处理器的单指令的长度是256bit，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者
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2023-11-29 13:10:01
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一、前言相比于整数，浮点数的存储和表示方法更为复杂。很多开发人员因浮点数难以掌控的精度问题而尽量避免使用浮点数。本文从浮点数的表示方法入手，浅析浮点数的精度问题，希望可以加深大家对浮点数的理解。常用的浮点数有单精度浮点数(float)和双精度浮点数(double)，本文主要以单精度浮点数为例，双精度浮点数原理相同。二、浮点数的表示方法通常使用IEEE754标准存储和表示浮点数。IEEE754标准用
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2024-05-01 15:08:16
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半精度浮点数半精度浮点数 是一种被计算机使用的二进制浮点数据类型。半精度浮点数使用2个字节（16位）来存储。浮點數精度IEEE 754半精度浮点数單精度浮點數雙精度浮點數其他高精度计算在IEEE 754-2008中，它被称作binary16。这种数据类型只适合存储对精度要求不高的数字，不适合用来计算。半精度浮点数是一种较新的浮点类型。 英伟达在2002年初发布的Cg语言中称它作 half
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2024-10-21 08:56:04
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double 没有问题，
Single有问题
'0.7' 0.69999999999999996
Single; // 4 byte real
Double; // 8 byte real
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2016-01-26 15:44:00
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# JavaScript浮点精度
JavaScript中的浮点数是一种用于表示小数的数据类型。然而，由于计算机内部表示小数的方式与我们人类理解小数的方式略有不同，所以在处理浮点数时可能会出现精度问题。本文将介绍JavaScript中浮点精度的问题，并提供解决方案。
## 问题描述
在JavaScript中，浮点数采用IEEE 754标准进行表示。这种表示方法使用二进制来近似表示十进制小数。然
原创
2023-08-04 20:05:05
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在ACM中，精度问题非常常见。其中计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题，代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了。精度问题则不好说，有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈，让你debug半天都找不到错误出在哪。1.浮点数为啥会有精度问题：浮点数(以C/C++为准)，一般用的较多的是float, double。 占字节数数值范围十进制精度位数float4-3.4e-38～3
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是1980年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number）），一些特殊数值（无穷（Inf）与非数值（NaN）），以及这些数值的“浮点数运算符”；它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况（包括例外发生的时机与处理方式）。IEEE 754规定了四种
学过编程语言的都知道，浮点型是有精度问题的。（说人话它实际值与我们想要存入的的值是有细微误差的）。接下来我的讲解将让你对于浮点型的了解更加深入。 废话不多说，先看一个例子。（基于C语言）c语言中浮点型有两种1.单精度浮点型（float）2.双精度浮点型（double）先看一段代码#incl
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2024-04-07 14:09:09
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D3D设备初始化以后，双精度浮点运算的结果出现了不同。 在FPU中，存在着三种运算精度：single precision(24bits)，double precision(53bits)，double extended precision(64bits)。而默认精度是53bits的double precision，也就是双精度浮点。D3D出于性能考虑，会将fpu的计算精度改为单精度。因为fpu线程
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2023-06-27 07:34:52
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浮点数进行计算时，产生精度损失：发现问题：在算法编程中，经过计算本应该得到对称矩阵，但是却得到和对称矩阵有微小差异的非对称矩阵。经多次检查，确定并非算法错误，困扰了很久，没有解决。解决问题：最后在看一个python的基础教程时，看到有关浮点数精度损失的问题，才想到可能是精度损失影响了计算。（这可能是所谓的温故知新吧）所以在对数值的精度有一定要求的算法实现时，可以考虑用python的第三方库deci
问题提出：12.0f-11.9f=0.10000038，”减不尽”为什么？来自MSDN的解释：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx为何浮点数可能丢失精度，浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式。 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用。为此，可能会经历一些精度丢失，并且一些浮点运算可能会产生意外的结果。导致此行为的原因是下面之一：
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2023-12-06 11:22:27
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加减法：一.将十进制数变为二进制数十进制的小数转换为二进制，主要是小数部分乘以2，取整数部分依次从左往右放在小数点后，直至小数点后为0。例如十进制的0.125，要转换为二进制的小数。 举例： 0.125（十进制变为二进制） 将小数部分0.125乘以2，得0.25，然后取整数部分0 再将小数部分0.25乘以2，得0.5，然后取整数部分0 再将小数部分0.5乘以2，得1，然后取整数部分1 则得到的二进
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2024-04-25 15:57:43
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数据类型1.浮点数浮点数也称小数或实数，C语言中用float和double关键字来定义小数。其中float为单精度浮点型，double为双精度浮点型。1.floatC语言规定，float类型必须至少能够表示6位有效数字，且取值范围至少是10^(-37) ~ 10^37.float类型数据表示的是一个近似的小数，不是精确地，小数点后n位有误差，浮点数的位数越大，误差就越大。到了有效数字8位以后误差位
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2024-05-30 14:06:21
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浮点精度运算可以说是每个语言都必有的问题。因为这个是计算机的存储bug。原理我就不说了，一是我不是技术党不了解那么深。二是我不可能从源头去解决所以我也不需要了解源头是什么造成的。PHP也不例外。因本人在电商的公司工作过几年。对于钱的问题很敏感。计算价格的时候肯定就会涉及到浮点运算。所以就有了这个总结那么PHP的浮点运算有2中解决方式。①bc函数bcadd、bcdiv... 当你看到php文档对于f
原创
2013-08-08 11:17:15
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1、为什么叫浮点数？
相对于浮点数，就是固点数，小数点固定在最右边，也就是整数。浮点数的小数点，根据指数的取值，左右移动。
2、考虑二进制整数，假设只有2个bit，可以表示00,01,10,11，共四个整数，表示范围是[0,3]，可以表示这个范围内的所有整数。
3、考虑二进制小数，假设只有2个bit，可以表示多少个小数？ 答案也是四个。假设小数点在最左边，分别为00,01,10,11，表
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2015-04-04 10:34:00
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计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题，代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了。精度问题则不好说，有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈，简直“画龙点睛”。这些年的题目基本是朝着越来越不卡精度的方向发展了，但是也不乏一些%^&%题#$%$^，另外有些常识不管题目卡不卡，都是应该知道的。今天我就开膛回顾下见过且还有印象的精度问题，由于本人见识和记忆均有限，望各位大神瞄过后不吝补充。另
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2023-09-15 09:28:35
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# Python浮点精度设置
## 简介
在Python中，浮点数是一种用于表示小数的数据类型。然而，由于浮点数的特性，可能会出现精度丢失的问题。在某些情况下，这可能会导致计算结果的不准确性。为了解决这个问题，我们可以通过设置浮点数精度来控制小数的位数。本文将介绍如何在Python中设置浮点数的精度。
## 步骤
下面是设置Python浮点数精度的步骤，我们可以用表格的形式展示出来：
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原创
2023-09-14 22:12:19
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# 如何在 Python 中降低浮点精度
在编程中，处理浮点数精度是一项常见的任务，尤其是在涉及科学计算、财务分析等领域时。降低浮点数的精度对于减少计算误差、存储空间或者改善性能等都有重要意义。本文将为一位刚入行的新手详细解析如何在 Python 中降低浮点精度。
## 提示：整个流程
我们将通过下面的步骤来实现这个目标：
| 步骤 | 操作
前言我们都遇到过如下计算结果： 为什么会出现如此结果？难道不为 0.3 吗？这涉及到 js 的精度问题。首先 js 的数字类型采用基于 IEEE 754 标准来实现的(也称为浮点数)。其选用的精度格式是：双精度格式(64 位的二进制数)这篇就稍稍深入了解下双精度浮点数，以及有关于数 Number 的问题。IEEE 754 标准IEEE 二进制浮点数算术标准(IEEE 754)
