浮点数保存的字节格式如下: 地址 +0 +1 +2 +3内容 SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM 这里S 代表符号位,1是负,0是正E 偏移127的幂,二进制阶码=(EEEEEEEE)-127.M 24位的尾数保存在23位中,只存储23位,最高位固定为1.此方法用最较少的位数实现了较高的有效位数,提高了精度. 零是一个特定值,幂是0 尾数也是0. 浮点数-12.5作为一个十六进制数0xC1480000保存在存储区中,这个值如下:地址 +0 +1 +2

因工作需要,把再串口通信中浮点数与字节流的数据转换函数放在这,转发的,谢谢原作者. 今天花了一天的时间搜罗资料,为了解决一个串口编程的进制转化问题.因为串口传送的浮点数据格式与IEEE-754标准(32)有关.此标准长度为32位,四个字节的浮点数据传送顺序为先低字节后高字节,作为8个ASCII码传送.格式:D31符号位(1位表正负),D30-D23价码(8位),D22-D0尾数(23位). 希望能够研究此块的同行们提供些帮助,下面是C#的转化方法: /// <summary> /// 将二进制

1- jmp为无条件转移指令,可以只修改IP, 也可以同时修改CS和IP jmp指令要给出两种信息: (1) 转移的目的地址 (2) 转移的距离(段间转移, 段内转移, 段内近转移) 2- 依据位移进行转移的jmp指令 jmp short 标号(转到表号处执行指令) ;段内短转移 -128-127 assume cs:codesg codesg segment jmp short s s:inc ax codesg ends end start 执行后 ax 0001H 2- 根据位移进行转移的

问题的提出:如果我们编译运行下面这个程序会看到什么? public static void main(String args[]){ System.out.println(0.05+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.out.println("BigDecimal:"+new BigDecimal(Double.toString(4.015)).multiply(new B

计算价格, java中浮点数精度丢失的解决方案

jmeter 中 浮点数计算精度问题解决方法: 编写 beanshell 时使用 java.math.BigDecimal 方法构造,使用 BigDecimal 并且一定要用 String 来够造. 代码如下: import java.math.BigDecimal; /** * 提供精确的加法运算. * @param v1 被加数 * @param v2 加数 * @return 两个参数的和 */ public static double add(double v1,double v2){

先上代码: C/C++ code   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 int main(int argc, char *argv[]) {     QApplication a(argc, argv);     QFile file1("test.dat");     if(!file1.open(QIODevice::WriteOnly))         std::cout<<"can not open file"&l

上一节中成功实现了发送多个字节的数据.把需要发送的数据分成多段遵循uart协议的数据依次发送.上一节是使用状态机实现的,每发一次设定为一个状态,所以需要发送的数据越多,状态的个数越多,代码越长,因而冗长且适应范围不广 . 在这里,我通过优化代码,实现了把发送状态固定为3个,并且能适用任意长度的输入数据的功能.只需要修改一个参数即可实现. 学习: 1.error:cannot index into non-array type wire for 'dataN' 出现这个错误是因为dataN没有定义

为什么要使用 bigdecimal? 借用<Effactive Java>这本书中的话,float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算.他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们没有提供完全精确的结果,所以不应该被用于要求精确结果的场合.但是,商业计算往往要求结果精确,这时候BigDecimal就派上大用场啦. BigDecimal简介 BigDecimal 由任意精度的整数非标度值 和32 位的整数标度 (scale

转自http://blog.csdn.net/seizef/article/details/5571783#ref_1,有删改. 先简单介绍一下浮点数在计算机中的组成,在Java中采用的浮点数表示法是IEEE754标准. 任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式,进一步说明请参照[1]: (1)(-1)^s表示符号位,当s=0,V为正数:当s=1,V为负数. (2)M表示尾数,范围是[1,2)(规格化)或者是[0,1)(非规范化). (3)2^E表示阶码. 当用浮点数来表示整数时,我们要得到连

偶然查看Math.round的JDK public static int round(float a) { if (a != 0x1.fffffep-2f) // greatest float value less than 0.5 return (int)floor(a + 0.5f); else return 0; } 注释说0x1.fffffep-2f是最接近0.5的float类型的小数,咦,科学计数法用e表示指数我是知道的,但是这个p是什么鬼.可能有的读者还会问,为什么这个数时最接近0.

这是浮点数的通常表示形式,在IEEE754中,单精度浮点数有如下形式: 位单精度 个比特存储. 位长 至23偏正值(实际的指数大小+127) 至0位编号(从右边开始为0) S为符号位,Exp为指数字,Fraction为有效数字. 指数部分即使用所谓的偏正值形式表示,偏正值为实际的指数大小与一个固定值(32位的情况是127)的和.采用这种方式表示的目的是简化比较.因为,指数的值可能为正也可能为负,如果采用补码表示的话,全体符号位S和Exp自身的符号位将导致不能简单的进行大小比较.正因为如此,指数部

如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug,是跨语言的,我用python也遇到这个问题.所以基本上大部分语言都提供了精准计算的类库或函数库,比如php有BC高精确度函数库,下面达内php培训老师介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用. 例子  代码如下   <?php    $f = 0.58;    var_dump(intval(

查阅PIC单片机芯片手册,关于进位/借位位的说明为: C:进位/借位位. 1 = 结果的最高位发生了进位 0 = 结果的最高位未发生进位 同时有一条标注:借位的极性是相反的. 通过以上说明,可以将C的分析分为两种情况: 1.加法: 最高位发生了进位:C = 1: 最高位未发生进位:C = 0: 2.减法: 最高位发生了借位:C = 0: 最高位未发生借位:C = 1: 为了加深理解,在MPLAB中写入一段代码,通过观测STATUS寄存器的值来测试以上分析: ;测试SUBWF.ADDWF指令与状态

当您在计算Money的时候,请看好了!!!要不损失了别后悔!!! 现象1: public static void main(String[] args) { System.out.println(0.030*100);//输出3.0 System.out.println(0.031*100);//输出3.1 System.out.println(0.032*100);//输出3.2 System.out.println(0.033*100);//输出3.3000000000000003 Syst

浮点数比较大小,由于精度问题,所以直接比较有时可能会出错. 单精度数7位有效数字. (float)双精度数16位有效数字.(double) 单精度数的尾数用23位存储,加上默认的小数点前的1位1,2^(23+1) = 16777216.因为 10^7 < 16777216 < 10^8,所以说单精度浮点数的有效位数是7位. 双精度的尾数用52位存储,2^(52+1) = 9007199254740992,10^16 < 9007199254740992 < 10^17,所以双精度的

原码:一个正数,转换为二进制位就是这个正数的原码.负数的绝对值转换成二进制位然后在高位补1就是这个负数的原码. 但是原码有几个缺点,零分两种 +0 和 -0 .很奇怪是吧!还有,在进行不同符号的加法运算或者同符号的减法运算的时候,不能直接判断出结果的正负.你需要将两个值的绝对值进行比较,然后进行加减操作 ,最后符号位由绝对值大的决定.于是反码就产生了.反码:正数的反码就是原码,负数的反码等于原码除符号位以外所有的位取反. 解决了加减运算的问题,但还是有正负零之分,然后就到补码了补码:正数的补码与

在c/c++中,因为浮点数在内存中的表示是不精确的,会有很微小的误差,所以判断是否为0,就看它的绝对值是不是<=eps. eps可以看成是epsilon的缩写,可以用来表示一个无穷小的量,通常取eps的值为:1e-10~1e-8 之间.如: #define eps 1e-10 原理: IEEE754标准中,单精度浮点数(4byte)表示法:1bit符号位(S),8bit指数位(E,用阶码表示),23bit小数部分(尾数M).双精度浮点数(8byte)表示法:1bit符号位,11bit指数位(用阶

Python中,浮点数运算,经常会碰到如下情况: 出现上面的情况,主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的,有些数不精确.比如说: 0.1是十进制,转化为二进制后它是个无限循环的数:0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100而python是以双精度(64)位来保存浮点数,多余的位会被截掉,所以看到的是0.1,但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1,参与运算后,也就有可能点误差,特别是金融邻域里面,对精度更是要求

问题出现 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 问题分析 对于浮点数的四则运算,几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题,只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题,而 JavaScript 是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型,所以精度误差的问题就显得格外突出. 我们知道,能被计算机读懂的是二进制,而不是十进制,所以我们先把 0.1 和 0.2 转换成二进制看看: 0.1==>0.1.toString(2