方案来自网络，实现简单，便于做加减乘除使用，由于项目临时要用记录下如需要更加复杂的计算类库，可以考虑 math.js等知名类库一，解决方案 1 /**
2 * floatTool 包含加减乘除四个方法，能确保浮点数运算不丢失精度
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4 * 我们知道计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题（或称舍入误差），其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示
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移位避免浮点运算
原创
2018-01-02 09:17:44
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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
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
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
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
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
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
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)
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
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
简单来讲在现代计算机环境下的日常使用中，整点运算性能影响如压缩与解压缩，计算机进程调度，编译器语法分析，计算机电路辅助设计，游戏AI处理类型的操作。而浮点运算单元主要影响CPU的科学计算性能，如流体力学，量子力学等，而更贴近我们日常能见到的应用就是多媒体相关的应用，如音视频的编解码，图像处理等操作。而我们通常在测试CPU时使用如Sandra 2018，Super Pi,wPrime，Fritz C
浮点数的加减法运算前言：运算过程：对阶、尾数求和、规格化、舍入、溢出判断浮点加减运算在计算机中，加减法运算用补码实现。 算术运算的常识：两个浮点数如果要进行加减法运算，它们的阶或者指数必须相等。一、对阶求阶差如果把阶码大的向阶码小的看齐，就要把阶码大的数的尾数部分左移，阶码减小。这个操作有可能在移位过程中把尾数的高位部分移掉，这样就引发了数据的错误，所以，尾数左移在计算机运算中不可取。如果把阶码小
以前就听说过浮点运算，但是只是听说过名称而已，很少运用，今天因为写程序需要用到浮点运算的运算命令，瞬间头晕了，这是什么玩意儿，说好的实数运算怎么在计算机上变成这么复杂的东西，今天就总结一下平时需要用到的浮点运算指令：首先需要认清一点浮点运算就是数学里的实数运算，只不过是要在计算机中运算存储罢了，因为计算机只能存储整数，因此要想在计算机上进行浮点运算的确有点麻烦。 浮点运算使用三种不同的数据： 1、
浮点运算一直是定点CPU的难题，比如一个简单的1.1+1.1，定点CPU必须要按照IEEE-754标准的算法来完成运算，对于8位单片机来说已经完全是噩梦，对32为单片机来说也不会有多大改善。虽然将浮点数进行Q化处理能充分发挥32位单片机的运算性能，但是精度受到限制而不会太高。对于有FPU（浮点运算单元）的单片机或者CPU来说，浮点加法只是几条指令的事情。 &nbs
最近在项目中遇到一个问题，测试服务器接口返回金额精度缺失，导致app解析不正确发生闪退。调试后发现浮点数在json_encode后损失了精度，如下图所示。网上说是因为php7.1版本的serialize_precision配置不当导致，但是查看配置文件后发现配置正确，默认值为-1。在服务器上测试浮点数运算如下:测试后发现浮点数的加减运算会导致精度损失。我们都知道计算机是通过二进制数存储浮点数的一
目录概念单位换算浮点运算量(FLOPs)和参数量(paremeters)的区别深度学习框架FLOPs的组成FLOPs没有考虑几个对速度有相当大影响的重要因素——MAC\并行度\平台CNN的FLOPs计算公式CNN的#paras计算公式python计算FLOPs的库概念FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解
上一篇博文中 电池温度检测原理和示例代码 ，由于驱动要使用对数函数而从网上参看一个实现double ln(double a)
{
int N = 15;
int k,nk;
double x,xx,y;
x = (a-1)/(a+1);
xx = x*x;
nk = 2*N+1;
y = 1.0/nk;
fo
Shell整数的运算 a=2 b=1 c=$((a+b)) d=$((a-b)) Shell浮点数运算 Shell本身不支持浮点数运算，(())之类的数学运算符只能进行整数运算。要想在shell中运算浮点数，只能借助于bc, Awk或者Perl。 如 bc方式 a=0.1 b=0.2 c=$(ech ...
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2021-09-08 15:06:00
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CreateTime--2017年12月1日11:35:00 Author:Marydon java 浮点类型（float、double）间的运算工具类 /** * 进行BigDecimal对象的加减乘除，四舍五入等运算的工具类 * * @author Marydon * @createTime 2
原创
2023-02-15 14:17:07
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