浮点数运算 汇编指令
1． 数据传递和对常量的操作指令 指令格式 指令含义 执行的操作 FLD src 装入实数到 st(0) st(0) <- src (mem32/mem64/mem80) FILD src 装入整数 到st(0) st(0) <
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关于浮点优化选项摘自C in a nutshell测试
测试方法marvell 编译器 -ffast-math测试结果Meamo 编译器 -ffast-math测试结果
关于浮点优化选项：（摘自C in a nutshell）C99 浮点环境支持科学和数学级别的应用，这些应用必须有相当高的精度，但是某些应用却不是如此，注重速度高于精
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2017-04-21 11:12:00
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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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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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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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MIPS 、DMIPS、MFLOPS简介衡量处理器的性能指标，从芯片的MIPS，到核心的DMIPS， 再到浮点性能的MFLOPS。CPU性能评估采用综合测试程序，较流行的有Whetstone 和 Dhrystone 两种。Dhrystone主要用于测整数计算能力，计算单位就是DMIPS。采用Whetstone 主要用于测浮点计算能力，计算单位就是MFLOPS。MIPSMillion Instruc
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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IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是20世纪80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∞与非数值NaN），以及这些数值的“浮点数运算符”。
IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式：单精确度（32位）、双精确度（64位）、延伸单精确度（43比
使用十进制浮点数,可以避免二进制浮点数与我们习惯的十进制数之间的表示误差.这个在金融领域是非常重要的.但是计算机基本都只能对二进制浮点数进行计算,也就是IEEE754格式表示的浮点数.很多程序都会自己模拟十进制浮点数的计算.为了统一,IEEE754做了扩展,包括了十进制的浮点数.IEEE 754-2008里面规定了十进制浮点数的一些规范.不过里面没有说具体的二进制表示方法.只是规定了32位,64位
对于Cockos Reaper中可用的“回放重采样模式”选项，特别是Medium（64pt Sinc）、Good（192pt Sinc）和Better（384pt Sinc） 模式之间的差异，我表示不理解。此外，默认轨道混合位深度为'64-bit 浮点数'。我想这是因为大多数CPU现在都是64位引擎来工作，但这个设置与我们的外置ADDA转换器（或是声卡）有什么关系吗，因为外置ADDA和声卡都是最高
# MYSQL 浮点运算精度丢失解决方案
## 介绍
在进行浮点数运算时，由于计算机内部对浮点数的存储和计算方式的特殊性，可能会导致浮点数的精度丢失。这在一些对数据精确度要求较高的应用中会带来问题。本文将介绍如何解决MYSQL浮点运算精度丢失的问题。
## 解决方案
为了解决MYSQL浮点运算精度丢失的问题，我们可以使用以下步骤：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
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原创
2023-11-06 12:48:50
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我们这期文章讨论浮点数在内存中的存储方式。我们以单精度浮点数（float）为例，它占用的内存为4字节。根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会） 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 ，其中(-1)^S表示符号位；M表示有效数字，大于等于1，小于2；2^E表示指数位。按照上述规则这样，计算机就可以知道三个数值并且计算出我们需要的那个浮点数
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2024-06-25 13:55:06
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背景当下做AI基本都用float16进行推理，目前用的比较多的还有bfloat16, 这里我们只讨论float16的这个数据类型。float16有个优点是大部分的GPU或者部分CPU支持float16的计算，速度快于float32, 此外显存或者内存也可以减少一半，基于这个特点，所以有必要彻底弄清楚float16。float32 float32就是我们日常说的float，一共四个字节，32个bit
1.任务相关的API函数函数存在于task.c中，主要的函数有：xTaskCreate()：使用动态的方法创建一个任务；xTaskCreatStatic()：使用静态的方法创建一个任务（用的非常少）；xTaskCreateRestricted()：创建一个使用MPU进行限制的任务；vTaskDelete()：删除一个任务；vTaskSuspend()：挂起一个任务；vTaskResume()：恢复
Python保证计算精度在大数据和人工智能时代，计算精度是至关重要的。Python被广泛应用于数据科学和机器学习领域，因此需要保证计算精度。什么是计算精度？计算精度是指计算结果与真实值之间的误差程度。在数值计算中，由于计算机内部使用二进制的方式表示数字，会出现舍入误差。这种误差会对计算结果产生影响，导致结果的偏差。Python中的浮点数Python中的浮点数采用IEEE 754标准表示，这是一种二
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2023-08-20 13:21:58
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在进行浮点数计算时它们无法精确表达出所有的十进制小数位。a = 4.1
b = 5.329
print(a+b)
9.428999999999998这些误差实际上是底层CPU的浮点运算单元和IEEE754浮点数算数标准的一种“特性”。python的浮点数类型保存的数据采用的是原始表示形式，因此使用float实例时就不能避免这样的误差。我们可以使用decimal模块避免这种操作(如果不介意牺牲下
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2023-06-26 14:10:25
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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
感谢原作者。 关于16进制浮点数对于大小为32-bit的浮点数（32-bit为单精度，64-bit浮点数为双精度，80-bit为扩展精度浮点数）， 1、其第31 bit为符号位，为0则表示正数，反之为复数，其读数值用s表示； 2、第30～23 bit为幂数，其读数值用e表示； 3、第22～0 bit共23 bit作为系数，视为二进制纯小数，假定该
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2024-05-05 22:05:03
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原因解释：浮点数（小数）在计算机中实际是以二进制存储的，并不精确。 比如0.1是十进制，转换为二进制后就是一个无限循环的数： 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 python是以双精度（64bit）来保存浮点数的，后面多余的会被砍掉，所以在电脑上实际保存的已经小于0.1的值了，后面拿来参与运算就产生了误差。解决
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2023-06-16 10:08:40
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最近有客户反应商城订单金额总是不准确，总是相隔一分钱。检查相关代码逻辑都是正确的，就是
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2021-07-13 10:07:49
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