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。
背景就简单点儿说，当初一个项目 C# 编写，涉及浮点运算，来龙去脉省去，直接看如下代码。（为什么有这个问题产生，是因为当初线上产生了很诡异的问题，和本地调试效果不一致。）
近年来，计算密集型的人工智能任务推动了各种用于高效运行这些强大的新型系统的定制化硬件的出现。我们采用浮点运算来训练深度学习模型，如 ResNet-50 卷积神经网络。但是，由于浮点数十分消耗资源，真正部署的人工智能系统通常依赖于使用 int8/32 数学运算的少数几个流行的整型量化技术。
当时前台在页面上展示时是65.32，但是我后来查后台日志时发现传到后台时的数值为6531.999999999999，潇洒以为是我们后台的原因，我后来查了代码发现是由于前台传金额与后台不一致，故被后台拦截。 然后我去看了前台的js代码，发现展示的金额确实没问题，但是在订单提交的时候出了问题。
昨天微信群里在讨论金额计算及存储的话题，今天特来结贴一下。 经典的精度丢失问题 Java中的类型float、double用来做计算会有精度丢失问题，下面来看下面的示例。 public static void main(String[] args) { test1(); test2(); } private static void test1() { double totalAmount = 0.09; double feeAmount = 0.02; doubl
目前大多数CPU都支持浮点运算单元FPU，FPU作为一个单独的协处理器放置在处理器核外，但是对于嵌入式处理器，浮点运算本来就少用，有些嵌入式处理器就会去掉浮点协处理器。
在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？举一个简单的例子：假设你正在训练一个网络模型，该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频，而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话，模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题，可以做一些事情来解决：
FLOPS是指的是每秒浮点运算次数，全称是：floating-point operations per second 而E 代表的是一百京，所以称为每秒一百京次(=10^18)浮点运算。
编者按：浮点运算，说起来简单，实现起来可不是那么容易的事情，我们认为很简单的运算，计算机特别是嵌入式处理器实现起来，也不是那么容易。嵌入式处理器，用的最多的当属ARM家族了，我也每天都跟她打交道，但对
第一天我们搭建了 C++ 的运行环境并画了一个点，根据 点 → 线 → 面 的顺序，今天我们讲讲如何画一条直线。
1.编译命令gcc test.c -o test 带上参数o就是指定编译文件名 2.printf(“%.2lf”,b) 其中前面2是小数点后位数，l是字母，f是浮点型变量 备注：整型用%d格式化输出，浮点型用%lf格式化输出，低精度转换成高精度之后进行运算输出 3.sqrt是计算数字的算数平方根 4.scanf(“%d%d”,&a,&b)这样输入的时候可以使用空格或者enter来分割两个变量 5.const double pi = 4.0 * atan(1.0);定义一个常量（值始终不可更改）
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，有时小点） 下面用示例来看看 JavaScript加减乘除运算 加法 ima
任何一个学过小数点运算的拥有小学数学水平的人，都应该知道 1.0-0.9=0.1。然而当你把这个问题抛给可以计算出圆周率小数点后上百位、拥有超强算力的计算机的时候，结果总是非常迷。
阿一：电脑一般都是用一种浮点的格式来 近似的模拟实数的运算, 注意是近似, 不是完全。下溢、误差的累积和其它非常规 性是常遇到的麻烦。不要假设浮点运算结果是精确的, 特别是别假设两个浮点值可以进行等价比 较。也不要随意的引入 “模糊因素”。这并不是C语言特有的问题, 其它电脑语言有一样的问题。浮点的某些方面被通 常定义为“中央处理器是这样做的”， 否则在一个没有“正 确” 浮点模型的处理器上, 编译器要被迫做代价非凡的仿真。
在 AMD FirePro S9150 服务器 GPU 面前，强度最大的计算密集型工 作负载和复杂计算都不能构成挑战。它支持 OpenCL™ 1.2、16GB GDDR5 显存、最高可达 2.53 TFLOPS 的峰值双精度浮点运算性能和 最高可达 10.8 GFLOPS/W 的峰值双精度性能，这让您的选择毋庸 置疑。AMD FirePro S9150 GPU 能够提供无与伦比计算性能和每瓦特 性能。 GPU 计算性能处于业内领先地位 作为首款具有 ½ 比率双精度， 并突破 2.0 TFLOPS 双精
这里硬件主要是指CPU和GPU, 计算机的计算能力主要依靠这两类硬件的支持, 下面以本地开发机的例子说明一下如何计算CPU和GPU的FLOPS。
13）Conversion from floating-point to fixed-point—浮点转定点
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
指计算设备（GPU、CPU、NPU等）完成计算的能力大小，一般评价指标为在单位时间内完成的运算次数
搞音视频，相信RGB与YUV之间的转换，大家都不陌生。不过呢，由于这个转换的公式是浮点运算，再加上大量像素的密集型运算，导致对资源的消耗比较大，进而效率需要进一步的提升。
上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准，本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题，以及简单的介绍浮点数的运算。
Python中可以处理任意大小的数值，包括负整数，在Python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一样，例如：1 ， 100 ，-8000 ， 0 ，等等。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
Java是一种强类型语言，每个变量都必须声明其数据类型。Java的数据类型可分为两大类：基本数据类型（primitive data type）和引用数据类型（reference data type）。 Java中定义了**3类8种基本数据类型** 数值型－ byte、 short、int、 long、float、 double 字符型－ char 布尔型－boolean 整型用于表示没有小数部分的数值，它允许是负数。整型的范围与运行Java代码的机器无关，这正是Java程序具有很强移植能力的原因之一。与此相反，C和C++程序需要针对不同的处理器选择最有效的整型。 Java 语言整型常量的四种表示形式 十进制整数，如：99, -500, 0 八进制整数，要求以 0 开头，如：015 十六进制数，要求 0x 或 0X 开头，如：0x15 二进制数，要求0b或0B开头，如：0b01110011
Bash Shell 本身一些内置命令可以执行简单的整数运算，但复杂一些的运算（比如浮点数运算）需要通过一些外部命令来实现，Bash Shell 数学运算符只支持整数运算。
长久以来，云端的数据中心市场被视为创业公司的禁地，因为英特尔、英伟达、AMD 等巨头林立，竞争太过凶残。
Sobel算子包括x和y方向的差分运算，求取其平方根作为最终取值，一般情况下，在FPGA处理中，考虑到效率和资源占用问题，也可以用绝对值来代替。 将Sobel算子的表达式再次列出如下： 由数学表达式，
在计算平方根的倒数时，传统的计算方法是先计算a的平方根sqrt(a)，再计算它的倒数1/sqrt(a)。但在计算平方根时使用了牛顿迭代法，大量的浮点运算速度很慢。
定义 \[运算强度 = 运算量/访存量\] 运算量是 一个样本进行一次前向传播的浮点运算次数 访存量是 一个样本进行一次前向传播的内存交换数量
其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算，它的参数量比较小，但是运算量非常大，它是一种计算密集型的操作。反观全连接结构，它的参数量非常多，但运算量并没有显得那么大。
6月17日在德国法兰克福举办的第34届国际超级计算大会中，新一期全球超级计算机500强榜单正式发布，中国共计有219台超算上榜，上榜数量位居第一，这是自2017年以来，中国超算上榜数量连续四次位居第一。
其中NaN类型是js中唯一不等于自身的类型，当发生未定义的数学操作的时候，就会返回NaN，如：1 * 'asdf'、Number('asdf')。浮点数的运算可能会出现如0.1 + 0.2 !== 0.3的问题，这是由于浮点运算的精度的问题，一般采用toFixed(10)便可以解决此类问题。
在深度学习和大数据分析领域，高性能计算能力是至关重要的。英伟达（NVIDIA）作为全球领先的显卡和GPU制造商，推出了多款适用于不同场景的硬件产品。其中，H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。
那么一次3x3的卷积（求右图矩阵一个元素的值）所需运算量：(3x3)个乘法+(3x3-1)个加法 = 17
假设你正在练习投篮，目标是投进篮筐。已知的是投篮和你的出手点高度、投篮角度、手腕力度大小有关，作为一个小白你并不知道出手点高度、投篮角度、手腕力度大小该控制多少，那么你的第一次出手就是一个随机控制，至于篮球进不进篮筐就交给上帝吧。
这次我们准备聊下决定系统计算性能的两大关键指标，1. 浮点运算能力(FLOPS)， 2. 内存带宽（Memory Bandwidth）。
《深入理解计算机系统》前两章主要介绍了无符号整数和补码表示的整数的特点和运算，以及浮点数表示和运算。这些知识有助于了解计算机系统中数与计算机指令的关系，为编程提供基础。
【新智元导读】OpenAI研究人员Jakob Foerster在OpenAI博客介绍了一个很有趣的实验，他们发现线性神经网络中的浮点表示实际上在零附近有一个比较大的偏差，由此线性神经网络也可以做非线性的计算。这一发现有助于更好地训练神经网络，以及提升复杂机器学习系统的性能。 我们通过实验展示了，使用浮点运算实现的深度线性网络实际上并不是线性的，它们可以进行非线性计算。我们使用进化策略来发现具有这种特征的线性网络中的参数，让我们解决non-trivial的问题。 神经网络由线性层+非线性层堆叠而成。理论上，在
#include <iostream> #include <cmath> /*输出所有形如aabb的4位完全平方数（即前两位数字相等，后两位数字相等）*/ /*求平方根，看是否为整数,即用一个int型变量m存储sqrt(n)四舍五入后的整数，然后判断m平方是否等于n*/ using namespace std; int main() { for (int i = 1; i < 10; ++i) { for (int j = 1; j < 10; ++j) { int a = i * 11
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字，突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余，各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈，辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知，这些人的底座脆弱到不堪一击，那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标，就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累，绝无捷径。
如果你除了JavaScript外还有接触过其他的编程语言，那么你应该会发现在别的编程语言中，数值型的数据类型有好几种，例如Objective-C中的int，double， float，long等，而在JavaScript中就有一个特殊的点，它只有Number这一种数值型的数据类型。因为这一特殊性，Number也是ECMAScript中需要特别关注的一个数据类型了。
纳尼，不应该是0.1么，怎么变成0.09999999999999998呢？这就要从ECMAScript标准讲起了。
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AVX2是SIMD(单指令多数据流)指令集，支持在一个指令周期内同时对256位内存进行操作。包含乘法，加法，位运算等功能。下附Intel官网使用文档。 Intel® Intrinsics Guide
在编写高精度浮点运算程序时，需要对浮点环境进行控制并捕获浮点环境异常。cfenv头文件定义了对浮点环境控制及异常相关的函数和宏。
MUX：数据选择器（multiplexer），也称为多路选择器：在多路数据传送过程中，能够根据需要将其中任意一路选出来的电路。 PMD：个人移动设备 DSA：特定领域架构，针对特定领域设计的体系架构，也称为加速器，可以加速某些特定的应用程序； CPU：Central Processing Unit；GPU：Graphic Processing Unit；TPU：Tensor Processing Unit。 NVDLA：Nvidia Deep Learning Accelerator，Nvidia于2017
今年AI大热，AIGC、大模型、AGI以及FLOPS等等让人半懂不懂的词不断在各种头条新闻中出现，想学这方面内容，该怎么入手呢？
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