定点数

3 月，跳不动了？>>> 翻译自 Fixed Point Arithmetic on the ARM 介绍 定点算法原理 指数变化 加法和减法 乘法 除法 平方根 溢出 实例 信号处理 图像处理 总结 C 程序 使用汇编编程 翻译自 Fixed Point Arithmetic on the ARM 介绍 本应用笔记介绍了如何使用ARM C编译器和ARM或Thumb汇编器编写高效的定点算术代码。 由于ARM内核是一个整数处理器，因此必须使用整数算术模拟所有浮点操作。 使用定点算法而不是浮点数将大大提高许多算法的性能。 本文档包含以下部分： 定点运算原理：描述了定点运算所需的数学概念。 例子：给出了为信号处理和图形处理编写定点代码的例子，这是两种最常见的用途。 C编程：涵盖了在C中实现定点代码的实际细节。示例程序与一组宏定义一起给出。 汇编程序：介绍汇编程序示例。 定点算法原理 在计算算术中，可以使用一对整数（n，e）来近似表示分数：分别为尾数和指数。这对整数表示分数 n 2 − e n2−e 。指数 e 可以被认为是放置二进制小数点之前必须移动 n 的位数。比如 Mantissa (n) Exponent (e) Binary Decimal 01100100 -1 011001000. 200 01100100 0 01100100. 100 01100100 1 0110010

　　笔者最近在编程的时候，要控制浮点数的精度进行计算和对比，在网上经过一系列查找后终于 在Csdn上面找到了相关的内容，虽然控制浮点数的精度后没有性能上的提升，笔者知道了如何修改 和控制浮点数的精度了，总的来说，每天要进步一点点。 代码如下： 1 #include "cuda_runtime.h" 2 #include "device_launch_parameters.h" 3 4 #include <stdio.h> 5 6 #include <iomanip> 7 #include <sstream> 8 #include <iostream> 9 #include <cmath> 10 11 // 功能：四舍五入（double），支持正负数 12 // dSrc ： 待四舍五入之数 13 // iBit ： 保留的小数位数。 0 - 不保留小数、1 - 保留一位小数 14 // 返回值：返回计算结果 15 // 16 double Round(_In_ double dSrc, _In_ int iBit) 17 { 18 double retVal = 0.0; 19 int intTmp = 0; 20 21 22 // 若保留小数位数不正确 23 if (0 > iBit ) 24 { 25 return 0; 26 } 27 28 // 若 为负数 29 if (0

1【单选题】针对8位二进制数,下列说法中正确的是 。（5.0分） A、-127的补码为10000000 B、-127的反码等于0的移码 C、+1的移码等于-127的反码 D、0的补码等于-1的反码 正确答案： B 2【单选题】若某数x的真值为-0.1010,在计算机中该数表示为1.0110, 则该数所用的编码方法为 码。（5.0分） A、原 B、补 C、反 D、移 正确答案： B 3【单选题】已知定点整数x的原码为1xn-1,xn-2,xn-3,…x0，且,则必有 。（5.0分） A、 B、 C、 D、 正确答案： A 4【单选题】已知定点小数x的反码为1,x1,x2,x3,且,则必有 。（5.0分） A、 B、 C、 D、 正确答案： D 5【单选题】 在整数定点机中,下述第______种说法是正确的­。（5.0分） A、原码和反码不能表示 -1,补码可以表示 -1; B、三种机器数均可表示 -1; C、三种机器数均可表示 -1,且三种机器数的表示范围相同; D、三种机器数均不可表示 -1。 正确答案： B 6【单选题】在下列机器数_____中,零的表示形式是唯一的。（5.0分） A、原码 B、补码 C、反码 D、原码和反码 正确答案： B 7【单选题】下列数中最小的数是______。（5.0分） A、(1101001)2 B、(52)8 C、(133)8 D、(30)16

1. 定点数 定点数 数的 小数点 固定再某个位置 2. 带符号定点数 约定小数位置 再 符号位 后 表示范围 关于 为什么是n 的解释，n+1位中 有1位是符号位 要去掉。 3. 带符号定点整数 约定 小数点 位置 在 最低 数值位 后 表示范围 4. 无符号定点整数 约定小数点位置在最低数值位后 无符号 所 n+1位 全部表示 数据 表示范围 字长 8 位 定点数表示 总结表 来源： CSDN 作者： QuinnTian 链接： https://blog.csdn.net/LeoFitz/article/details/104045303

定点数与浮点数 定点数的表示方式 定点数：小数点固定在某个位置的数 纯小数 纯整数 乘以比列因子来满足定点数保存格式 浮点数的表示方式 计算机处理的很大程度上不是纯小数和纯整数 数据的范围很大，定点数很难表示 浮点数的表达格式 科学计数法 1234000000000 = 1.234 * 10^12 尾数 1.234 基数 10 阶码 12 尾数规定使用纯小数 S 尾数 r 基数 j 阶码 例： 11.0101 = 0.110101 × 2^10 11.0101 = 0.0110101 × 2^11 浮点数的表示范围 浮点数的规格化 定点数与浮点数的对比 来源： CSDN 作者： CpuCode 链接： https://blog.csdn.net/qq_44226094/article/details/104077313

　　每一个常量、变量和参数都有数据类型、它用来指定一定的存储格式、约束和有效范围。MySQL提供了多种数据类型、主要有数值型、字符串类型、日期和时间类型。不同的MySQL版本支持的数据类型可能会稍有不同。 　　 数值类型： 　　MySQL支持所有标准SQL 中的数值类型、其中包括了严格数值类型、近似数值数据类型、并在此基础上做了一些扩展、增加了三种不同长度的整型。 　　在整数类型中、按照取值范围和存储方式不同、分为tinyint、smallint、mediumint、int和bigint这五种类型，如果超出类型范围的操作，会发生“Out of range” 错误提示。为了避免此类问题的发生，在选择数据类型的时候要根据应用的实际情况确定其取值范围，最后根据确定的结果去选择数据类型。 　　对于整型数据，MySQL还支持在类型名称后面的小括号能指定显示宽度，例如 int(5) 表示当数值宽度小于5位的时候在数字前面填满宽度，如果不显示指定宽度则默认为int(11)。一般配合zerofill使用，zerofill就是用“0”填充的意思，也就是在数字位数不够的空间用字符“0”填满。 　　所有的整数类型都有一个可选属性UNSIGNED(无符号)，如果需要在字段里面保存非负数或者需要较大的上限值时，可以用此选项，他的取值范围时正常值得下限取0，上限取原值的2倍，例如tinyint有符号范围是

https://blog.csdn.net/maxwell2ic/article/details/80620991 https://blog.csdn.net/mdpsdhr/article/details/61922126 https://www.cnblogs.com/woshitianma/archive/2013/05/19/3087258.html 来源： https://www.cnblogs.com/weijianlong/p/11934188.html

JS中数字运算时，有一个叫做 数字运算中的精度缺失的问题，这篇文章，就带着大家了解下JS运算中精度的缺失问题。 首先我们先来看一个例子： 这里0.1 + 0.2 != 0.3 这个就是我们要解决的问题了。 要弄清这个问题的原因，首先我们需要了解下在计算机中数字是如何存储和运算的。在计算机中，数字无论是定点数还是浮点数都是以多位二进制的方式进行存储的。 在JS中数字采用的IEEE 754的双精度标准进行存储，我们可以无需知道他的存储形式，只需要简单的理解成就是存储一个数值所使用的二进制位数比较多而已，这样得到的数会更加精确。 这里为了简单直观，我们使用定点数来说明问题。在定点数中，如果我们以8位二进制来存储数字。 对于整数来说，十进制的35会被存储为： 00100011 其代表 2^5 + 2^1 + 2^0。 对于纯小数来说，十进制的0.375会被存储为： 0.011 其代表 1/2^2 + 1/2^3 = 1/4 + 1/8 = 0.375 而对于像0.1这样的数值用二进制表示你就会发现无法整除，最后算下来会是 0.000110011....由于存储空间有限，最后计算机会舍弃后面的数值，所以我们最后就只能得到一个近似值。 在JS中采用的IEEE 754的双精度标准也是一样的道理，我们且不管这个标准下的存储方式跟定点数存储有何不同，单单在这一点上他们都是相同的，也就是存储空间有限

** JS中关于0.1+0.2 !==0.3 和0.1+0.7!==0.8的问题 ** 在js中，0.1+0.2不会等于0.3，而是等于： 在js中，0.1+0.7不会等于0.8，而是等于： JS中数字运算时，有一个叫做 数字运算中的精度缺失的问题 要弄清这个问题的原因，首先我们需要了解下在计算机中数字是如何存储和运算的。在计算机中，数字无论是定点数还是浮点数都是以多位二进制的方式进行存储的。 在JS中数字采用的IEEE 754的双精度标准进行存储，我们可以无需知道他的存储形式，只需要简单的理解成就是存储一个数值所使用的二进制位数比较多而已，这样得到的数会更加精确。 这里为了简单直观，我们使用定点数来说明问题。在定点数中，如果我们以8位二进制来存储数字。 对于整数来说，十进制的35会被存储为： 00100011 其代表 2^5 + 2^1 + 2^0。 对于纯小数来说，十进制的0.375会被存储为： 0.011 其代表 1/2^2 + 1/2^3 = 1/4 + 1/8 = 0.375 而对于像0.1这样的数值用二进制表示你就会发现无法整除，最后算下来会是 0.000110011…由于存储空间有限，最后计算机会舍弃后面的数值，所以我们最后就只能得到一个近似值。 在JS中采用的IEEE 754的双精度标准也是一样的道理，我们且不管这个标准下的存储方式跟定点数存储有何不同

1.定点数 2.浮点数 IEEE754格式 。。。 来源： https://www.cnblogs.com/mznsndy/p/11828866.html