6.1浮点数的数值范围 根据上面的探讨,浮点数可以表示-∞到+∞,这只是一种特殊情况,显然不是我们想要的数值范围. 以32位单精度浮点数为例,阶码E由8位表示,取值范围为0-255,去除0和255这两种特殊情况,那么指数e的取值范围就是1-127=-126到254-127=127. (1)最大正数 因此单精度浮点数最大正数值的符号位S=0,阶码E=254,指数e=254-127=127,尾数M=111 1111 1111 1111 1111 1111,其机器码为:0 11111110 111 1

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

对32K*32K的随机数矩阵进行FFT变换,数的格式是32位浮点数.将产生的数据存放在堆上,对每一行数据进行N=32K的FFT,记录32K次fft的时间. 比较串行for循环和并行for循环的运行时间. //并行计算//调用openmp,通过g++ -fopenmp test.cpp -o out 编译程序#pragma omp parallel for ;i<LEN;i++) fft(num[i],LEN,); 最终的运行时间:247,844,013 us 而串行fft,不调用openmp,它

问题 WebGL浮点数精度最大的问题是就是因为js是64位精度的,js往着色器里面穿的时候只能是32位浮点数,有效数是8位,精度丢失比较严重. 这篇文章里讲了一些处理方式,但是视坐标这种方式放在我们的场景里不适用 http://www.yanglajiao.com/article/baidumap2018/80270150     分析 在基础底图中,所有的要素拿到的都是瓦片里面的相对坐标,坐标范围在0-256之间.在每次渲染时都会重新实时计算瓦片相对中心点的一个偏移来计算瓦片自己的矩阵,这种情

    单精度浮点数(Single) 双精度浮点数(double)       Decimal为SQL Server.MySql等数据库的一种数据类型,不属于浮点数类型,可以在定义时划定整数部分以及小数部分的位数.使用精确小数类型不仅能够保证数据计算更为精确,还可以节省储存空间,例如百分比使用decimal(4,2)即可.存储数据范围是:-10^38~10^38-1 的固定精度和小数位的数字.一个decimal类型的数据占用了2~17个字节. 在C#里decimal表示 128 位数据类型.do

上节课简单介绍了浮点数.计算机程序中的浮点数分为单精度浮点数和双精度浮点数. 单精度和双精度精确的范围不一样. 计算机里的最基本的存储单位用位(bit)来表示.bit只能用来存储0或1. 稍大一点的单位是字节(Byte,简写为B). 再大一级的是千字节(kilo Bytes),用k来表示. 再大一级的单位是兆字节(Mega Bytes),用M来表示.一张照片的大小通常为1~3M. 再大一级的单位为G.一部高清电影的大小通常为1~2G. 再大一级的单位为T. 换算关系为: 1B = 8bit 1k

32位嵌入式微处理器(processor)一览 由于嵌入式系统的专用型与定制性,与全球PC市场不同,没有一种微处理器或者微处理器公司可以主导嵌入式系统.本文分析了当前市场上主流的一些32位嵌入式微处理器的特点和应用场合,并对其未来发展做一些展望.这里只是按照体系结构分类,不涉及具体的处理器芯片. 一． ARM ARM处理器是由英国的ARM公司设计的32位RISC处理器. 毫无疑问,ARM芯片是嵌入式微处理器中的佼佼者,是很多数字电子产品的核心.如今95%的手机里面的核心处理器使用的都是ARM芯片

十进制数转IEE754单精度浮点数 理解题目 单精度浮点数:单精度浮点数是用来表示带有小数部分的实数,一般用于科学计算.占用4个字节(32位)存储空间,包括符号位1位,阶码8位,尾数23位.其数值范围为-3.4E38-3.4E38,单精度浮点数最多有7位十进制有效数字,单精度浮点数的指数用"E"或"e"表示. 具体规则及例子 规则参照链接https://zhidao.baidu.com/question/457693134.html 较详细讲解了单精度浮点数向十进制

32bit-64bit porting work注意事项 64位服务器逐步普及,各条产品线对64位升级的需求也不断加大.在本文中,主要讨论向64位平台移植现有32位代码时,应注意的一些细小问题. 什么样的程序需要升级到64位? 理论上说,64位的操作系统,对32位的程序具有良好的兼容性,即使全部换成64位平台,依然可以良好的运行32位的程序.因此,许多目前在32位平台上运行良好的程序也许不必移植,有选择,有甄别的进行模块的升级,对我们工作的展开,是有帮助的. 什么样的程序需要升级到64位呢? 除

今儿面试了一个刚刚毕业的,但是不知道一个int.long.double这几个都是多少位,我给你们总结一下哈: 常用数据类型对应字节数  可用如sizeof(char),sizeof(char*)等得出 32位编译器: char :1个字节      char*(即指针变量): 4个字节(32位的寻址空间是2^32, 即32个bit,也就是4个字节.同理64位编译器)      short int : 2个字节      int:  4个字节      unsigned int : 4个字节   

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

内存模式 .386 .model flat,stdcall ;子程序调用模式,win32中只能用stdcall,因为win32api调用使用的这个 option casemap:none ;定义了程序中变量和子程序名是否对大小写敏感,win32api名称区分大小写,所以只需要记住这个定式 指定使用的指令集 .model语句 .model 内存模式[,语言模式][,其他模式] 内存模式 模式 内存使用方式 tiny 用来建立.com文件,所有的代码.数据和堆栈都在同一个64KB段内 small 建

---<这种类型的题目出的太多了,还是整理下吧!>--- 一.机器平台:X86_64 处理器 操作系统:Red Hat 4.1.2-14 编译器: gcc version 4.1.2 20070626 char:                            1 unsigned char:              1 signed char:                  1 int:                                    4 short:   

场景: 一个float型的变量赋值1170601,加上19000000,结果出现错误. 原因: float占用4个字节(32位)存储空间,包括符号位1位,阶码位8位,尾数23位.浮点数精度与它的尾数有关. 尾数为二进制小数1.m,m为23位的小数.所以浮点数的精度为24位二进制有效位数.2的24次方为16777216. 19000000 > 16777216,做加法计算之后丢失精度导致结果出错. 解决方法: 将float用double替换,double占用8个字节(64位)存储空间,包括符号位1

float, double : 采用IEEE标准浮点数格式,格式固定 float 32bit, double 64bit int一般和CPU寄存器长度有关,不过也和编译器,汇编器有关 由于C ,C++ 标准没有规定整数类型的固定长度.同一CPU不同操作系统和编译器,对于int 类型规定的长度是不同的于是为了区别这些不同,出现了数据模型这种东西.数据模型(LP32 ILP32 LP64 LLP64 ILP64 )TYPE               LP32  ILP32  LP64  ILP64

前言 作为一名java学习者,怎能不懂这些java基础中的基础呢?本文就带各位温顾温顾java浮点型.单精度浮点数.双精度浮点数. 浮点型 首先明确java中浮点型数据类型主要有:单精度float.双精度double   至于浮点型就是跟int ,string类型差不多.都是数据类型. 浮点型浮点型别给我整些花里胡哨的定义,浮点型简单来说就是表示带有小数的数据,而恰恰小数点可以在相应的二进制的不同位置浮动,可能是这样就被定义成浮点型了.~不得不佩服这文化程度,定义个数据名称都这么有深度~ 浮点型

自从操作系统升级到64位以后,就要不断的需要面对32位.64位的问题.相信有很多人并不是很清楚32位程序与64位程序的区别,以及Program Files (x86),Program Files的区别.同时,对于程序的dll文件应该放到System32文件夹,还是SysWow64,大部分人做的决定是,32位程序放到System32,64位程序放到SysWow64.是不是这样呢,那么今天就由我身边发生的一个案例来详细的说明一下. dll文件不匹配导致数据库无法启动 前段时间,数据库做了一些功能上的

网站后台数据库切勿使用明文保存密码,否则一旦黑客拿下你的Webshell,后果不堪设想. 网站后台密码加密大多数采用的就是MD5算法加密.今天给大家送一个本人用c#简单编写的MD5 32位加密程序,虽然没有什么技术含量,但保证没有后门. 程序截图: 开放源码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing;

最近新项目需要编译64位的动态库,这里记录如何配置. 在jni目录下加入Android.mk和Application.mk文件. Application.mk APP_ABI := armeabi armeabi-v7a arm64-v8a Android.mk LOCAL_PATH := $(call my-dir) include $(CLEAR_VARS) LOCAL_MODULE := hello-jni LOCAL_SRC_FILES := hello-jni.c include $(