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IEEE浮点和内存中的快速浮点表示

IEEE浮点是一种浮点数表示标准，由IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）制定。它定义了浮点数的表示方法、运算规则和异常处理等，为计算机在进行浮点数运算时提供了一致的规范。

在内存中，浮点数采用IEEE 754标准进行表示。IEEE 754定义了两种浮点数格式：单精度（32位）和双精度（64位）。单精度浮点数由1位符号位、8位指数位和23位尾数位组成，双精度浮点数由1位符号位、11位指数位和52位尾数位组成。

快速浮点表示是一种优化技术，用于加速浮点数运算。它通过对浮点数进行近似表示，以减少运算的复杂度和提高计算速度。快速浮点表示通常会牺牲一定的精度，但在很多应用场景下，精度的损失可以接受。

快速浮点表示在科学计算、图形处理、物理模拟等领域有广泛的应用。例如，在图形处理中，快速浮点表示可以加速三维渲染、光照计算等复杂的图形运算。在物理模拟中，快速浮点表示可以提高计算效率，加速模拟过程。

腾讯云提供了多个与浮点数计算相关的产品和服务。例如，腾讯云提供了弹性计算服务（Elastic Compute Service，ECS），用户可以在云上创建虚拟机实例，进行高性能计算和科学计算。此外，腾讯云还提供了云函数（Serverless Cloud Function，SCF）和容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE），用于支持快速浮点计算的无服务器和容器化部署。

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    整数和浮点数在内存中存储

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    浮点数在内存中的存储

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    浮点数在内存中的存储

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    整数和浮点数在内存中存储

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    浮点数在内存中的存储

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    浮点数在内存中的存储

    浮点数在内存中的存储 常见的浮点数: 3.14159 , 1E10等, 浮点数家族包括 : float , double , long double类型....欲知后事如何,请看下面讲解 : 上面的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？...根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会）754，任意⼀个二进制浮点数V可以表示成下面的形式： 举个栗子: 十进制的5.0, 写成二进制是101.0, 相当于1.01 * 2 ^ 2....浮点数存的过程 IEEE754对有效数字M和指数E，还有⼀些特别规定。 M的取值为， 1≤M<2 ，也就是说，M可以写成 1.xxxxxx 的形式，其中 xxxxxx 表示小数部分。...浮点数取的过程 指数E从内存中取出的过程可以再分为三种情况: E不全为0不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第⼀位的1.

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