目录 AIR32F103(一) 合宙AIR32F103CBT6开发板上手报告 AIR32F103(二) Linux环境和LibOpenCM3项目模板 AIR32F103(三) Linux环境基于标准外设库的项目模板 AIR32F103(四) 27倍频216MHz,CoreMark跑分测试 27倍频运行216MHz主频 合宙开发团队10月11日的提交中开源了AIR32F103的PLL倍频调节的代码, 使得在 Linux 下通过 GCC Arm 工具链也能编译运行216MHz. 代码示例 示例代码位

目录 AIR32F103(一) 合宙AIR32F103CBT6开发板上手报告 AIR32F103(二) Linux环境和LibOpenCM3项目模板 AIR32F103(三) Linux环境基于标准外设库的项目模板 Linux 开发环境 使用的 GCC Arm, st-flash 和 JLink 与前一篇相同, 可以参考前一篇的说明 关于 Air32F103-Template 项目地址: https://gitee.com/iosetting/air32f103-template 这是为 GCC

http://blog.chinaunix.net/uid-22545494-id-316735.html 作者: Sam(甄峰)  sam_code@hotmail.com 一:早期ARM上的浮点模拟器: 早期的ARM没有协处理器,所以浮点运算是由CPU来模拟的,即所需浮点运算均在浮点运算模拟器(float math emulation)上进行,需要的浮点运算,常要耗费数千个循环才能执行完毕,因此特别缓慢. 直到今天,在ARM Kernel配置时,都有如下选项: Floating point

http://blog.csdn.net/liujia2100/article/details/7459683 在调试一个代码时,编译能顺利编过.可是,就是不能执行.找了半天才发现,原来是浮点问题.由于6410支持硬件浮点,找了很久,才弄清楚怎么使用硬件浮点. 1.RVDS2.2 选择VFP22.在初始化时,配置协处理器来打开和配置浮点部件. VFPEnable                           EQU        (0x40000000);-----------------

http://blog.csdn.net/liujia2100/article/details/27236477 NEON:SIMD(Single Instruction Multiple Data 单指令多重数据) 指令集, 其针对多媒体和讯号处理程式具备标准化的加速能力. VFP: (Vector Float Point), 向量浮点运算单元,arm11(s3c6410 支持VFPv2),Cortex-A8(s5pv210)支持VFPv3. NEON和VFPv3 浮点协处理器共享寄存器组,所

http://blog.chinaunix.net/uid-27875-id-3449290.html   编译器对VFP的支持一个浮点数操作最后是翻译成VFP指令,还是翻译成fpa,或者是softfloat是编译器决定的, 同时也得有OS的支持.用arm-none-linux-gnueabi-gcc 4.1.2指定-mfpu=vfp -mfloat-abi=softfp参数之后生成VFP指令.好像是从GCC 4之后才支持VFP ARM VFP的一点体会关键字: VFP arm1136JF-S 

/** * 基本数据类型之浮点类型 */ public class DataTypeDemo2 { public static void main(String[] args) { double d1 = 3; System.out.println(d1);//3.0 double d2 = 2.4; d1 = d1 - d2; System.out.println(d1);//0.6000000000000001 float f1 = 3.0F;//声明一个float类型变量需要加后缀F fl

最近在对我们的渲染引擎进行优化的时候,发现一个奇怪的现象,因为我们做了Pre-Z(把比较大的物体先绘制一遍,这个时候关闭颜色写,只开启深度测试和写入,目的是为了减少后面一些不可见像素的计算.),面在绘制另外一遍的时候(这一遍我们是把相同的进行了合批处理,采用硬件实例化技术(Hardware instancing)),会发现某些像素会闪烁,这个就说明了两次计算的深度并不一样才导致了闪烁的问题,知道了问题出现的原因,那就开始查找. 一开始主要有以下几个猜测: 1.可能是在把世界位置传给GPU时精度丢

特殊浮点值NaN(Not-a-Number),例如asin()函数返回反正弦值,所以输入参数不能大于1,否则函数返回NaN值,printf()显示为nan,NaN或类似形式.

作者:风影残烛 在还原代码的过程中.目前程序是采用VS2005(以上版本)写的. 我使用的是vc6.0,结果.在运算的时候.发现编译器对 // FpuTlxTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <string.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> void KeyFun(char* pComputerName) { char sz

使用头文件cfloat中的符号常量获知浮点类型数据的表数范围 cfloat头文件包含了系统的浮点数的长度限制 头文件climits中的符号常量是获知整型数据的表数范围,并不能获取浮点类型数据的表数范围. <climits>该头文件包含了系统的整数长度的限制,它已取代了头文件<limits.h> <cfloat> 该头文件包含了系统的浮点数的长度限制,它以取代了头文件<float.h> <cfloat> 头文件各字符常量的取值和含义 上图中在程序中

平时不接触绘图,似乎感觉不到浮点和整形所带来的区别,这次项目中意外的碰到了浮点与整形进行迁移的工作.因此写点心得,让自己以后也可以看看. 用浮点作图有个最大的弊端就是边界情况,比如你需要在点(20,20)的地方画一根直线,但由于是浮点,此时你不一定真的能到(20,20),你可能在横坐标或者纵坐标下只能到19.784类似的小数,而到不了真正的20.因为再一加,可能都已经抄20了,你的碰撞检测就已经报警了.因此,解决此类浮点边界情况的方法是建立跳跃机制--即当系统检测到此时你的offset出现了一个

java浮点类型需要采用java.math.*这个工具包,这样的计算结果才是我们想要的.呵呵 import java.math.BigDecimal; import java.text.NumberFormat; /** * 数学计算类 * @author mingge * */ public class ArithUtil { private ArithUtil(){ } /** * 浮点数加法 * @param num1 * @param num2 * @return */ public s

原文网址:http://www.cnblogs.com/zjujunge/archive/2012/09/13/2682613.html Intel聘请了最好的数值分析家来为8087FPU设计浮点数格式,他们设计的KCS浮点数标准的工作是如此出色,因此IEEE将这种格式作为IEEE浮点数格式的基础. 为了满足广泛的性能与精度需求,intel实际实现三种浮点格式:单精度.双精度以及扩展精度,本文以前两种讲解. 单精度浮点格式 单精度使用24位的尾数与8位的阶码,尾数通常表示的值在(1.0,2.0)

MSC-51 3字节和4字节浮点数计算程序,主要用于数据采集及上传,经过IEEE转换,在上位机直接显示. ;这是本人使用的MSC-51 3字节和4字节浮点数计算程序,主要用于数据采集及上传,经过IEEE转换,在上位机直接显示. ;本人还有热电阻和热电偶温度查表计算程序,有需要可EMAIL:majingsong1@2911.net ; FLOATING PROGRAM ; ;########################################## ;##################

使用Intel编译器获得一致的浮点数值计算结果大多数十进制的浮点数, 用二进制表示时不是完全一致的; 与此同时, 大多数与浮点数值相关的计算结果, 存在着固有的不确定性.通常, 编写浮点计算应用软件希望达到如下的目标:  - 准确性:     意味着该产品产生的计算结果,应当"接近"于实际计算的结果; 评判的标准是误差值, 有时候也采用最后几位("units in the last place", ulp)  - 可复制性:    意味着该产品始终产生一致的结果, 

这两天用webbrower写东西,有时候打开SSL加密网站时会出现”Invalid floating point operation.”的错误,上网搜了下,把解决方法贴上. 导致原因 在Delphi2011中需要通过浮点单位控制指令设置浮点运算单位.浮点单位控制指令控制着浮点运算的精度.四舍五入的方式以及特定的浮点运算是否触发异常.可以参阅Intel处理器的详细文档. 在Delphi2011中有函数可以直接访问处理器的控制指令.比如,可以使用Set8087CW函数改变8087CW控制指令的值,从

在GAMIT/GLOBK的使用过程中,经常会碰到固定解.浮点解.约束解.松弛解及其相关组合解(如约束固定解)等词汇,对于初学者,一时难以弄明白其中的含义,一般只有按部就班按照教程中,怎么说就怎么弄,不明白其中为什么这么做.现将其解的类型分别作一些介绍. 1.固定解(fixed)     固定解指在基线解算过程中,对整周模糊度固定为整数后,回代到方程解算得到的未知参数解(如基线向量.位置坐标.对流层参数等).在详细解算结果文件(q文件)中,有如下描述 **** Summary of biases-

Java八种基本类型: 六种数字类型(四个整数型,两个浮点型), 一种字符类型, 一种布尔型. 具体如下 1.整数:包括int,short,byte,long 2.浮点型:float,double 3.字符:char 4.布尔:boolean 对应空间和范围如下 基本型别 二进制位数 最小值 最大值 包装类 boolean 无 无 无 char 16-bit 0(Unicode) 65535(Unicode 2^16-1) java.lang.Character byte 8-bit -128

在几年前的时候在做修图APP算法的时候, 曾经一度想过对3D Lut 预设数据进行压缩, 主要用于提升用户体验. 关于3d lut算法开源的资源也挺多的,就不多做科普了. 有兴趣的朋友,可以去查阅下ffmepg项目相关实现代码. 最早接触3d lut算法是2014年逆向 VSCO Cam 胶片算法的时候, 当然一开始我也不知道它的算法是3d lut, 是反反复复编写各个版本,算法优化, 直到有一天我突然想起一个常量特别奇怪, 后来有一段时间在看3d lut算法资料的时候,觉得算法特别熟悉. 后来

//import java.math.*; package cn.xiaomu_01_rumrnjieduan; import java.math.BigDecimal; /** * 浮点型和BigDecimal的使用 * float(4个字节).double(8个字节) * float:单精度,精确到七个数字 * double:双精度类型,精确度大概是float的两倍 * 表示形式: * 十进制表示:3.152 56.261 * 科学计数法:31e36.965E2 * 浮点数的比较: * 1.