https://blog.csdn.net/K346K346/article/details/50487127

IEEE754 浮点数 1.阅读IEEE754浮点数 A,阶码是用移码表示的,这里会有一个127的偏移量,它的127相当于0,小于127时为负,大于127时为正,比如:10000001表示指数为129-127=2,表示真值为2^2,而01111110则表示2^(-1). B, 尾数全都是小数点后面的数, C, 但尾数中省略了一个1,因此尾数全为0时,也是1.0...00; D,当尾数的值不为0时,尾数的最高有效位应为1,这称为浮点数的规格化表示 2.把十进制数5.75,161.875,-0.02

前言 Go语言之父Rob Pike大神曾吐槽:不能掌握正则表达式或浮点数就不配当码农! You should not be permitted to write production code if you do not have an journeyman license in regular expressions or floating point math. 此前使用Java写Spark SQL业务时,也有遇到浮点数比较问题即x>70的记录行居然出现了70的记录,尽管SQL做了类型转换再

IEEE二进制浮点数算术标准(ANSI/IEEE Std 754-1985)是一套规定如何用二进制表示浮点数的标准.就像"补码规则"建立了二进制位和正负数的一一对应关系一样,IEEE754规则说明了一个从二进制状态到实数集的一一映射的规则(当然事实上状态有限而实数无限,叫做"单射"更为合适). IEEE754的初标准在1985年发布,也是现在广为流传的版本,被大多数语言所采用.事实上后来已经有了更新的标准了,不过两者间没有太大的区别.因此了解老标准就可以. 浮点数是

将十进制数转换为单精度浮点数 如何将十进制数转换为单精度浮点数参考 首先要知道 IEEE浮点标准:V=(-1)^s * M * 2^E 1.符号(sign)s决定这个数是负数(s=1)还是正数,0(s=0). 2.尾数(significand) M是一个二进制小数. 3.阶码(exponent)E对浮点数加权. 其次要知道单精度浮点数一般下是32位,由三段组成,第一段只有一位即s,第二段有8位,如何得到,可以通过公式中2的指数加上127,所得到的数转换成二进制可得,第三段是由转换的二进制小数中小

>>> 0.3+0.6 0.8999999999999999 >>> 1-0.9 0.09999999999999998 >>> 0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 最初碰到这个问题是在写js的金额计算中遇到的,始终找不到是什么原因造成的,于是把锅甩给了JS:垃圾js浮点运算有bug!然后百度拷贝了一个解决浮点 运算的函数才解决了问题. 直到最近才发现,原来不仅js会“算不清”0.3+0.6,C#,JAVA,Python等很

把一个IEEE754浮点数转换为IBM370浮点数的C#代码. 在这个网页上有古老的IBM370浮点格式的说明. // http://en.wikipedia.org/wiki/IBM_Floating_Point_Architecture // float2ibm(-118.625F) == 0xC276A000 // 1 100 0010 0111 0110 1010 0000 0000 0000 // IBM/370 single precision, 4 bytes // xxxx.xx

浮点数与定点数表示法是我们在计算机中常用的表示方法 所以必须要弄懂原理,特别是在FPGA里面,由于FPGA不能像在MCU一样直接用乘除法. 定点数 首先说一下简单的定点数,定点数是克服整数表示法不能表示实数的缺陷,那么我们就可以通过将实数乘上一个分数来实现,当然要是分数就是2^-i倍数,那么我们的定点数表示法就是精确的表示,但是很不幸我们自然界中的树并不是那么凑巧.所以定点数只能是近视表示实数,包括浮点法也是这样的.具体的实现就是将表示成2进制后,然后在左移k位,那么对于N为的定点数表示法中,就

------------恢复内容开始------------ %2020/12/2 11:42:31clcformat long % IEEE754 to deca = '40800000'a = dec2bin(hex2dec(a),32)M = bin2dec(a(10:32))E = bin2dec(a(2:9))x = (-1)^a(1)*(1 + M*2^-23)*2^(E-127) % dec to IEEE754 result = cos(x) if(result<0) S = '

人工转换: 5.75转换成二进制:101.11右移2位,补0:1.0111000000000000000000000000000000000000000000000000.10000000001 161.875转换:10100001.111右移6位,补0:1.010000111100000000000000000000000000000000000000000.10000000110 -0.0234375转换:0.0000011左移6位,补0:1.100000000000000000000000

[题外话] 最近在做C3D文件的解析,好奇怪的是文件中竟然存储了CPU的类型,原本不以为然,结果后来读取一个文件发现浮点数全部读取错误.查了下发现虽然在上世纪80年代就提出了IEEE754要统一浮点数标准,但是到现在仍然有计算机采用不同方式存储浮点数.在某些非IEEE754标准的计算机产生的二进制文件中,如果拿到其他计算机中读取,如果不进行专门的转换,可能导致数据错误等问题. [文章索引] IEEE754标准浮点数字的存储详解 VAX及IBM浮点数字的存储和转换 双精度浮点数的处理 [一.IEE

原文网址:http://blog.chinaunix.net/uid-24118190-id-75212.html 单双精度浮点数的IEEE标准格式 关键字:浮点数 IEEE标准 大多数高级语言按照IEEE-754标准来规定浮点数的存储格式.IEEE-754规定 单精度浮点数用4字节存储,双精度浮点数用8字节存储,表示为三部分:符号位.阶和尾数. S+E+MS 符号位,尾数的符号位:E 阶,即指数:M 尾数,即有效小数位数: 单精度格式符号位 1位, bit31阶     8位,bit30~23

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

C/C++浮点数在内存中的存储方式 任何数据在内存中都是以二进制的形式存储的,例如一个short型数据1156,其二进制表示形式为00000100 10000100.则在Intel CPU架构的系统中,存放方式为  10000100(低地址单元) 00000100(高地址单元),因为Intel CPU的架构是小端模式.但是对于浮点数在内存是如何存储的?目前所有的C/C++编译器都是采用IEEE所制定的标准浮点格式,即二进制科学表示法. 在二进制科学表示法中,S=M*2^N 主要由三部分构成:符号

转自:https://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/10/02/2198280.html 任何数据在内存中都是以二进制的形式存储的,例如一个short型数据1156,其二进制表示形式为00000100 10000100.则在Intel CPU架构的系统中,存放方式为  10000100(低地址单元) 00000100(高地址单元),因为Intel CPU的架构是小端模式.但是对于浮点数在内存是如何存储的?目前所有的C/C++编译器都是采用IEE

package test1; public class Test2 { /*** @param args*/public static void main(String[] args) {   Float xx = 2.0f;   Float yy = 1.8f;   Float tt = xx - yy;   System.out.println("tttttt-----" + tt); } } 果然输出结果是: tttttt-----0.20000005 再测试了几个float类型

IEEE754   阶码:移码:尾数:原码 一个规格化的32位浮点数x的真值可表示为:          x=(-1)^s×(1. M) × 2^(E-127)       e=E-127 其中尾数域所表示的值是1. M.因为规格化的浮点数的尾数域最左位(最高有效位)总是1.故这一位经常不予存储,而认为隐藏在小数点的左边.     64位的浮点数中符号位1位,阶码域11位,尾数域52位,指数偏移值是1023.因此规格化的64位浮点数x的真值为:          x=(-1)^s ×(1.M)

二进制小数 首先复习进位计数制的要素: 数码:用来表示进制数的元素.比如 二进制数的数码为:0,1 十进制数的数码为:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 十六进制数的数码为:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F 基数:数码的个数.比如 二进制数的基数为2 十进制数的基数为10 十六进制数的基数为 16 位权:数制中每一固定位置对应的单位值称为位权. 二进制第2位的位权为\(2^1\),第3位的位权为\(2^2\):\((10010.1110)_2 = 1 * 2^4

笔试题: #include <iostream>#include <stdio.h>#include <string.h>#include <conio.h>using namespace std; int main(){ float a = 1.0f; cout << sizeof(int) <<endl;//4 cout << sizeof(float) <<endl;//4 cout << (

在说这个问题之前,先说两个需要知道的背景知识: (1)语言的类型的强制转换不会修改原来的数据,会另外的开辟一个临时的或者程序中指定的空间来存储强制转换后的值. (2)C++引用的实现是在符号表中动了手脚,把自己的变量符号对应的内存地址写成了它所引用的那个变量的内存地址了. (3)C++的cout函数的执行,是根据变量的名称找到对应的内存地址,然后根据变量的类型从内存中抓取相应的数据. 有了上面的两个知识点,看下面的程序: #include <iostream> using namespace