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(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比特以上,很少使

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

两种基本浮点格式:单精度和双精度.IEEE单精度格式具有24位有效数字,并总共占用32 位.IEEE双精度格式具有53位有效数字精度,并总共占用64位 两种扩展浮点格式:单精度扩展和双精度扩展.此标准并未规定扩展格式的精度和大小,但它指定了最小精度和大小.例如,IEEE 双精度扩展格式必须至少具有64位有效数字,并总共占用至少79 位 浮点运算的准确度要求:加.减.乘.除.平方根.余数.将浮点格式的数舍入为整数值.在不同浮点格式之间转换.在浮点和整数格式之间转换以及比较.求余和比较运算必须精确无

由于不同机器所选用的基数.尾数位长度和阶码位长度不同,因此对浮点数的表示有较大差别,这不利于软件在不同计算机之间的移植.为此,美国IEEE(电器及电子工程师协会)提出了一个从系统角度支持浮点数的表示方法,称为IEEE754标准(IEEE,1985),当今流行的计算机几乎都采用了这一标准. IEEE754标准在表示浮点数时,每个浮点数均由三部分组成:符号位S.指数部分E和尾数部分M,如下: 符号位S 指数E 尾数M  IEEE754标准的浮点数采用以下四种基本形式: 1.单精度(32位):E=8位

关于多字节数据类型在内存中的存储问题 //////////////////////////////////////////////////////////////// int ,short 各自是4.2字节.他们在内存中的存储方式以下举个样例说明. int data = 0xf4f3f2f1; 当中低位存放在编址小的内存单元.高位存放在编址高的内存单元 例如以下: 地址:0x8000      0x8001    0x8002   0x8003 数据:   f1              f2 

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

原文地址:https://blog.fanscore.cn/p/26/ 友情提示:本文排版不太好,但内容简单,请耐心观看,总会搞懂的. 1. 定点数 对于一个无符号二进制小数,例如101.111,如果我们要用2个字节即16位来存储它,我们可以约定用高8位存储小数点前的数字,用低8位存储小数点后的数字,这样的话它在存储空间中就是这样的:00000101.11100000.这种存储方式中小数点的位置是固定的,这称为定点数.这种存储方式有个问题那就是存储的数值是有上限的即11111111.111111

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

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

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

经常我们打开外国网站的时候出现乱码,又或者打开很多非英语的外国网站的时候,显示的都是口口口口口的字符, WordPress程序是用的UTF-8,很多cms用的是GB2312. ● 为什么有这么多编码? ● UTF-8和GB2312有什么区别? ● 我们在国内做网站是用UTF-8编码格式还是GB2312编码格式好? 一. 各种编码的来历 可能很多同学一直对字符的各种编码方式懵懵懂懂,根本搞不清为什么他们有这么多编码. ANSI编码 其实在很久很久以前,有一群人,他们决定用8个可以开合的晶体管来组合

今天写一下计算机中最核心的一部分,就是计算机的大脑---CPU.CPU也就是中央处理器(Central Processing Unit).中央处理器是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心(Control Unit).它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据. 1.CPU组成 中央处理器主要包括运算器(算术逻辑运算单元,ALU,Arithmetic Logic Unit)和高速缓冲存储器(Cache)及实现它们之间联系的数据(Data).控制及状态的总

首先直接上判断方法:一切判断直接将整数部分装化成二进制,如果位数相等则相减后的值是等于的,如果不相等,相减大的结果一定不等于你要比较的结果. 如66.6-60.6==6.0的情况,66.6的二进制:1000010.100110011001100110011001100110011001100110011 60.6的二进制: 111100.10011001100110011001100110011001100110011001101 6.0的二进制: 110 大家可以看到60.6的整数长度比66.

1.位(bit) 来自英文bit,音译为“比特”,表示二进制位.位是计算机内部数据储存的最小单位,11010100是一个8位二进制数.一个二进制位只可以表示0和1两种状态(21):两个二进制位可以表示00.01.10.11四种(22)状态:三位二进制数可表示八种状态(23)……. 2.字节(byte) 字节来自英文Byte,音译为“拜特”,习惯上用大写的“B”表示. 字节是计算机中数据处理的基本单位.计算机中以字节为单位存储和解释信息,规定一个字节由八个二进制位构成,即1个字节等于8个比特(1B

摘自网络的一段话: “在程序代码中,可以用多种方式表示数据,十进制.十六进制.八进制都是常用的表示方式,但计算机内部永远就只使用二进制,与你写程序时用什么无关.你说要定义数组int a[10],其中涉及具体数据表示的就只有十进制数10,但这个数值你完全可以用十六进制表示,写int a[0x0A],最终结果都是一样的,数组a都是(十进制)10个元素.至于如果你说数组a中要储存十六进制数据,那也是跟这个完全一样,计算机内部就只认识那些二进制数,呈现出来人眼要观察那些数据,是你希望它以什么进制显示出来

今日电脑偶然出现:[无法启动此程序,因为计算机中丢失MSVCP71.dll.尝试重新安装该程序以解决此问题.]的不断地弹窗报错. 在网上查找了好久,也没有找到解决办法,就在我将要准备重装系统的时候,又看到了一个以前没见到的方式,立即试了下,发现还是出错,但是又觉得人家说的很有道理,就仔细检查了下,并按照自己的思路进行修改,果然成功,现记录下修复步骤,希望可以帮到有需要的朋友. 解决步骤:在网上下载自己windows系统对应的版本的msvcr71.dll和msvcp71.dll两个dll文件,并将

基本知识回顾: 计算机中的颜色Color,用RGB模式存储(用R.G.B三个分量表示颜色,每个分量的范围是0—255). 而计算机中的颜色除了用RGB模式表示以外,常见的还有HSV模式(或者是HSB.HSL模式) RGB模式: 用R.G.B三个分量表示颜色 R分量:红色(Red)分量,整数型,范围是[0,255] G分量:绿色(Green)分量,整数型,范围是[0,255] B分量:蓝色(Blue)分量,整数型,范围是[0,255] HSV模式: 用H.S.V三个分量表示颜色 H分量:色相(Hu

我的博客:www.while0.com 参考http://blog.csdn.net/ce123_zhouwei/article/details/6971544 写的很详细. 大小端主要是对数字类型来说的,字符串不存在大小端问题,字符串是从低地址到高地址顺序排列的. 1) Little-Endian就是低位字节排放在内存的低地址端,高位字节排放在内存的高地址端.2) Big-Endian就是高位字节排放在内存的低地址端,低位字节排放在内存的高地址端. 在我们的X86系列中,主要是使用的小端(Li

problom : 'f1' value hava been changed when output. reason : the binary repersentation of 2.2f is : 00110011001100110011... (is an infinite recurring decimal) but computer only store 24 byte , so discard the remaining number , lead to the value has b

作为一个程序员,一个中国的程序员,想来“乱码”问题基本上都遇到过,也为之头疼过.出现乱码问题的根本原因是编码与解码使用了不同而且不兼容的“标准”,在国内一般出现在中文的编解码过程中. 我们平时常见的编码有Unicode,GBK,ASCII,utf8,utf16,ISO8859-1等,弄清这些编码之间的关系,就不难理解“乱码”出现的原因以及解决办法. 所谓字符集编码其实就是将字符(包括英文字符.特殊符号,控制字符,数字,汉子等)与计算机中的一个数字(二进制存储)一一对应起来,用这个数字来表示该字符

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