贴代码: // 自定义高精度浮点数运算 // 对象格式写法 var float_calculator={ /** * 1.记录两个运算数小数点后的位数 * 2.将其转化为整数类型进行运算
1、无中生“友” 2、浮点型数据介绍 3、浮点数的表示形式 3.1 浮点数转换为二进制 3.2 科学计数法表示二进制数 3.3 存储科学计数法表示的二进制 4、如何精确的表示浮点数 1、无中生“...0.2并不等于0.3了,其实这个现象很常见,对别的语言来说也一样,下面通过一步步简要分析来解释这个现象 刚好在学习基础时再遇到,于是再花一点时间去拾遗下大学的基础知识,顺便记录一下(O_o) 2、浮点型数据介绍...日常程序开发并不只是用到整数,反而在多数情况下,我们用到的都是实数(有理数和无理数的集合) 实数之间的运算即浮点型运算,浮点运算不像整数运算,它的计算结果一般是不确定的。...一块芯片上的浮点计算结果也许与另一块芯片上的不同 部分文字内容来源于大学时的计算机基础课程《计算机组成原理》 3、浮点数的表示形式 浮点型的科学计数法表示:N=M*rE M称为浮点数的尾数,M取小数...Float64,用64位的二进制来存储一个浮点数 以float32位为例进行表示 sign:用1位表示浮点型的正负,0表示正数,1表示负数 exponent(指数):存储科学技术法的指数部分的值
前言 开发过程中免不了有浮点运算,JavaScript浮点运算的精度问题会带来一些困扰 JavaScript 只有一种数字类型 ( Number ) JavaScript采用 IEEE 754 标准双精度浮点...(64),64位中 1位浮点数中符号,11存储指数,52位存储浮点数的有效数字 有时候小数在二进制中表示是无限的,所以从53位开始就会舍入(舍入规则是0舍1入),这样就造成了“浮点精度问题”(由于舍入规则有时大点... 先安装decimal.js npm install --save decimal.js 把上面的示例,用decimal.js运算一次,对比一下结果 image.png var Decimal =...= 0.7 console.log('直接减法运算 a - b =', a - b); console.log('Decimal.js减法运算 a - b =', new Decimal(a).sub...= 0.029; var b = 10; console.log('直接除法运算 a / b =', a / b); console.log('Decimal.js除法运算 a / b =', new
所有使用 IEEE 754 标准的编程语言,都存在浮点数运算的精度问题,不论是 C/C++、Java、Ruby,还是 Go、Python,当然 JavaScript/Node.js 也是如此。...02 — 解决 一般解决上述运算精度问题的主要思想是通过将浮点数运算转化为整数运算。...一、直接扩大缩小倍数 比如: ( 0.1 * 10 + 0.2 * 10 ) / 10 = 0.3 这种方式乍一看好像是转化成了整数运算,但其实也是存在问题的,因为其扩大倍数的时候仍然是浮点数运算,...二、通过检测小数的位数转换为整数 上一种方式的软肋在于转换为整数的过程仍然是浮点数运算,然而这种完全是可以通过另一种途径解决。...03 — 库 首先推荐使用 decimal.js 这个库(npm、github 搜索即可),能够满足绝大多数基本运算需求。 使用示例: 可以看到其常用的运算方法使用起来是比较简单的。
按照存储大小,把浮点型划分为 f32 和 f64。其中 f64 是默认的浮点类型。f32 又称为 单精度浮点型。...f64 又称为 双精度浮点型,它是 Rust 默认的浮点类型.Rust 中不能将 0.0 赋值给任意一个整型,也不能将 0 赋值给任意一个浮点型。...let price9 = 18.00; // 默认是 f64 let price10:f32 = 8.88; let price11:f64 = 168.125; // 双精度浮点型
> 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754): 浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位)....而两者的二进制, 如果只是通过这52位计算的话,分别是: 0.58 -> 0.57999999999999996 0.57 -> 0.56999999999999995 至于0.58 * 100的具体浮点数乘法...对了,这就是浮点数不是刚刚好等于一个十进制浮点数的原因
移位运算符在程序设计中,是位操作运算符的一种。移位运算符可以在二进制的基础上对数字进行平移。...c语言中提供了两种移位运算符: 左移运算符:<< 右移运算符:>> 左移运算符(<<) int main(void) { int a = 4; //把a的二进制位向左移动1位 int...右移运算符(>>) int main(void) { int a = 10; //把a的二进制位向右移动1位 int b = a >> 1; printf("b = %d", b);...那么这里的右移运算到底是算数右移还是逻辑右移呢?...int a = 10; int b = a + 1; 和上面的代码是一样的,在进行移位运算的时候,移位对象的值并不会发生改变 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
这里给出的样例程序是有关浮点向量运算的例子。 其中函数_mm_add_ps()实现的是浮点向量(4个数)加法运算。样例程序中使用了若干有关avx2的函数。...使用AVX2指令实现向量运算,由于使用的是SIMD指令,其优点在于各个分量是并行计算的,计算速度相对比较快。...浮点向量运算样例程序1: /* 浮点向量运算 */ #include #include #include using...result[1]); printf("2: %lf\n", result[2]); printf("3: %lf\n", result[3]); return 0; } 运算结果...: 0: 8.000000 1: 6.000000 2: 4.000000 3: 2.000000 浮点向量运算样例程序2: /* 浮点向量运算 */ #include #
浮点数运算丢失精度 今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序: print(sys.float_info.max - 1.0) print(sys.float_info.max...这种方式的前提是需要确切的知道小数的位数, 但是好在精度高, 在运算的时候不会造成误差. 比较适合保存金额等....在两个浮点数进行运算的时候, 要先将指数部分保持一致, 然后再进行相应的运算, 也就是说: 1.0*10^4 + 1.0*10^2 要转换成: 1.0*10^4 + 0.01*10^4 如此, 上面的最大值...所以, 要将浮点数1.0进行转换, 而这个数字要想转换成相同指数的话, 其基数部分就要后移1023位, 导致溢出, 就变成0了. 所以就相当于和0做运算, 其结果不变....如此说来, 小数在两个相差很多的数字之间进行运算的时候, 也容易导致丢失精度.
四、浮点型参与的运算 这里如果你有其它语言的学习背景的话,这里的浮点型的运算也是建议牢牢记住浮点型参与的运算的一些注意事项。 1....运算中的注意事项 双精度浮点型 与 整型 做数学运算结果仍是 整型 (上一节说的) 双精度浮点型 与 单精度浮点型 做数学运算结果是 单精度浮点型 双精度浮点型 与 字符型、逻辑型 做运算结果是 双精度浮点型...单精度浮点型 与 整型 不能做数学运算 (上一节说的) 单精度浮点型 与 字符型、逻辑型 以及 任何浮点型 做运算都是 单精度浮点型。...) %双精度浮点型与单精度浮点型做数学运算 b = single 100 >> >> c=double(10)*'a' %双精度浮点型与字符型做数学运算 c = 970...>> >> f=single(10)*'a' %单精度浮点型与字符型做运算 f = single 970 >> >> g=single(10)*false %单精度浮点型与逻辑型做运算
那么MySQL的浮点型在什么情况下表示成正常的实数(如0.18,2.345),什么情况下表示成科学计数法(如1.23e+12,2.45e-16)呢?...下面我们进行更精确的实验以及从源码角度来解释MySQL对于浮点数的显示问题。...另外由于上面的select并没有来自某个具体表,所以浮点数展示的规则是和存储引擎没有关系的,MySQL对于浮点数展示包装的逻辑是在server层完成的。 我们去代码里验证一下这个规律是否正确。...如果同样数值的’e’format不会丢失有效数字,MySQL就会把该浮点数从’f’format转为’e’format。 下面的这个if语句确定了用’f’format表示浮点数的条件。...2个条件: 用’f’format表示浮点数不会因为宽度限制造成精度丢失。
在引入知识之前,先来看一个案例,就知道了解浮点型数据存储的重要性与必要性。...那就有必要让我们来了解浮点型数据的存储啦!...2.那么浮点型数据是怎么存储的呢?...事实上,c语言内存存储浮点数时,也确实是只存储S、和指数E有关的一个值、和M有关的一个值(注意,这里不是直接存E、M) 详情如下: 相对应的float型是32位的,它的存储空间如下: ...浮点型数据存储是很重要的知识点,它也加强了我们对数据存储的了解!
解惑 其实这设计到了计算机的浮点数存储是以二进制进行存储的。...十进制的0.1,转换成二进制是:0.00011001100110011无限循环的小数,所以二进制的小数运算,就会出现上面的1/3+1/3的情况,无法精确计算,只能够近似表示。...:0.00011001 (再反转回十进制,就会发现精度的丢失了,十进制是:0.09765625) 十进制的0.2,转换成二进制为:0.00110011 (反转回十进制,为:0.19921875) 加法运算...十进制 0.1+0.2=0.3 二进制 0.00011001+0.00110011=0.01001100 (转成十进制:0.296875) ---- 当然,计算机中存储的位数要比8位多,python浮点数占用...当然,这个0.3也不是精确的0.3,但会在显示过程进行精度转换,通过整数运算,避免了小数运算过程中的丢失精度问题。
基本结论是:对于标准解码器模型,FLOPS(每秒浮点运算数)的分配如下(按每层计算): 6d^2 用于计算QKV(Query(查询)、Key(键)和Value(值)) 2d^2 用于计算注意力输出矩阵,
什么是 Java 浮点运算? 在 Java 中,浮点运算指的是对浮点数进行加减乘除等基本运算操作。Java 提供了两种浮点类型:float 和 double。 2....为什么 Java 浮点运算不精确? Java 浮点运算不精确主要是由于浮点数的内部表示方式以及计算机硬件的限制所导致的。...Java 浮点运算的实现原理 Java 浮点数的内部表示采用 IEEE 754 标准,该标准定义了浮点数的二进制格式以及基本运算规则。...其中,指数位用于表示浮点数的数量级,尾数位用于表示浮点数的精度。通过调整指数位和尾数位的值,可以表示不同范围和精度的浮点数。 在进行浮点运算时,Java 会根据运算符和操作数的类型选择相应的运算规则。...总结 Java 浮点运算不精确主要是由于浮点数的内部表示方式以及计算机硬件的限制所导致的。虽然存在一定的精度损失,但 Java 提供了标准化的浮点数表示方式和运算规则,能够满足大多数数值计算需求。
#1024程序员节|用代码,改变世界# 目录 一、整形的存储 1.原码、反码、补码的概念 (1)正数的原反补码: (2)负数的原反补码: (3)原码运算: 2.大小端介绍: 二、浮点型的存储 1.浮点型的存储...2.浮点型的读取: 一、整形的存储 以整形int为例,我们知道在c语言中整形int占四个字节,那么在计算机中这四个字节又是怎样将数据存储下来的呢?...1.浮点型的存储 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: (-1)^S * M * 2^E (-1)^s表示符号位,当s=0,V为正数;当s=1...比如,2^10的E是10,所以保存成32位浮点数时,必须保存成10+127=137,即 10001001。 举个例子:浮点型float= -6.5的存储。...-6.5(十进制)---->0110.1(二进制)---->1.101*2^2 S=1,M=1.101,E=2 2.浮点型的读取: 我们知道浮点型在内存中的存储后,将步骤反过来就是取出的过程了。
在百思不得其解下 ,我查阅各个文章都没有很好的 专门关于 浮点精度缺失 导致 预期结果 的文章 所以在此记录, 结果: 其实在C语言中浮点型是有误差的,会导致结果不一样, 比如我们不可以直接把两个浮点型用...= 比较的(注:只要是关于大小比较都不可以),因为小数位是不一样的,所以再等号上要比较浮点型解决方法是 abs(x-y) <1e-6 (小于则认为二者一样,否则不一样(大于或者小于,要得到具体去掉绝对值函数...0.3333那结果是0.0000333就不为0, 那么如果此时判断语句为if Δ<0 就不能达到预期效果了,所以为了避免这种情况,解决办法: 设置一个足够小的值(一般情况用10e-6)当作0,使其作为浮点型之间判断大小的准则
一.浮点数据类型 float double long double 注意在定义 float 类型的变量时,默认是 double 型的,在数据后面加个 f 就是float类型的了。...浮点数存储规则 根据国际标准IEEE( 电器和电子工程协会 ) 754,任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式: --(-1)^ S * M * 2 ^ E --(-1)^ S 表示符号位,当 S...IEEE 745 规定: 1.对于32位的浮点数,最高的1位是符号位s,接着的8位是指数E,剩下的23位为有效数字M。...下面以32位的浮点数为例: 然后,指数E从内存中取出还可以再分成三种情况: E不全为0或不全为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...这就涉及到浮点型数据的存储与读取了 请看下图: 我们把代码改成下图所示,就能看见小数点后更多的数字: 例2: #include int main() { float a=5.5f
Golang系列之浮点型与复数类型 1、浮点类型定义 浮点类型也可以称之为浮点数,用于存储小数类型的数据,比如3.14等等,都是浮点型 var price float32 = 100.12 fmt.Println...("price="+price) 2、浮点类型表示 浮点型存储分为三个部分,符号位+指数位+尾数位,一般使用E指数位来表示, E为16进制的一个符号指数位,表示的是10的n次方,eg:1.34E08,...只能在允许误差的情况,进行比较,方法引用博客:Go 数据类型篇:浮点型与复数类型 // 最小误差值 p := 0.000001 // 判断两个浮点数误差是否在误差值之间 if math.Dim(float64...(fNum1), fNum2) < p { fmt.Println("fNum1 和 fNum2 相等") } 5、复数类型 我们常将整型和浮点型称之为实数,而复数是实数的拓展延伸。...math/cmplx 库提供了复数运算所需要的函数。
65535; s = s+1; if (s > 100) { printf("s > 100"); }else{ printf("s < 100"); } 同样情况也会发生在有符号整型数据中 浮点数在计算机中的编码...浮点数其实就是科学计数法在计算机中的表现形式。...这也浅出一个编程中经常遇到的问题,浮点数为什么很多情况下并不是精确的 浮点数为什么是不精确的? 最直接的原因,便是十进制数的小数位,在小数最后一位非5时,并不能精确的转换成二进数。 如。...0.0999998 float a = 123.5; float b = 123.4; printf("a-b = %f \n",a-b); //a-b = 0.099998 但对于最后一位小数位5的浮点数而言...float a = 123.5; float b = 122.5; printf("a-b = %f \n",a-b); // a-b = 1.000000 在实际运用中,对于浮点数的比较是否相同
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云