首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

可以使用双精度来表示64位数而不会损失精度

当我们谈论双精度时,我们指的是一种数字表示方法,它使用64位来表示一个数字。双精度数字的表示方法是基于IEEE 754标准。这种表示方法允许我们表示非常大或非常小的数字,同时保持相当高的精度。

在双精度数字表示中,有一个符号位,用于表示数字的正负性。接下来的52位用于表示数字的尾数,而另外11位用于表示指数。这种表示方法允许我们表示的数字范围大约是从1.7 × 10^-308到1.7 × 10^308之间,并且可以精确到小数点后15位左右。

双精度数字的表示方法在计算机编程中非常常见,因为许多编程语言和计算机系统使用它作为默认的数字表示方法。例如,在Java和C++等编程语言中,双精度数字是默认的浮点数表示方法。

总之,双精度数字是一种非常有用的数字表示方法,可以表示非常大或非常小的数字,同时保持相当高的精度。它在计算机编程和计算机系统中非常常见,并且是IEEE 754标准的一部分。

相关搜索:精度不会因为keras训练而改变,损失几乎不会减少梯度下降损失和精度不会通过迭代而改变所有单精度数字都可以用双精度格式表示吗?Django:如何在 MySQL 中使用浮点精度而不是双精度如何使用双精度值而不是符号值来显示函数?检查字符串是否为双精度,不会因NumberFormatException而失败Blazor使用双精度设置组件的位置使用逗号而不是点(10.5%而不是10.5%)步幅(从: 0.0,到: 10.0,按: 2.0)使用浮动类型而不是双精度?如何将带有空格的双精度数字字符串更改为可以使用的双精度数组如何使用泛型来开发适用于双精度和小数的代码使用UISlider更新标签中的字符串,而不是整型/双精度型等UWP DataGrid列绑定到可以为空的双精度值,但修改单元格不会修改该属性在Progress 4GL中,有没有一种方法可以将字符串转换为小数而不损失任何精度?使用ffmpeg来水平翻转mp4视频而不会损失质量,并增加文件大小(太大)我在java中使用泛型来查找数组的最大值,但它只接受双精度数据类型,而不接受其他数据类型。我们是否可以将SSD与HSQLDB一起使用,以获得持久的信任,而不会损失性能或空间?我是否可以在字符串中设置轴,而不是默认的双精度,并在JHeatChart中设置较小的像素宽度和颜色,如下图所示使用C++,有没有一种方法可以检测到浮点数/双精度反范式是否被编译器/系统“规范化”了?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【重学 MySQL】五十五、浮点和定点数据类型

定点数据精度 定点数据(如DECIMAL等)在计算机中采用固定小数点位置的方式存储,即小数点位置是固定的,不会随着数值的变化变化。定点数的精度由其小数位数确定。...由于定点数采用固定小数点位置的方式存储,因此它们可以精确表示指定精度范围内的小数数值,不会发生精度丢失。...定点数:精度由用户定义的小数位数确定。由于采用固定小数点位置的方式存储,因此定点数可以精确表示指定精度范围内的小数数值,不会发生精度丢失。...,price列使用了FLOAT类型存储商品价格,scientific_value列使用了DOUBLE类型存储科学计算值,financial_value列则使用了DECIMAL类型存储财务数据。...注意事项 精度损失:浮点和定点数据类型在存储和计算时可能会产生精度损失。因此,在需要高精度计算的场景中,应谨慎使用浮点和定点数据类型。

9310

计算误差的真相:为什么 float 加法会出现精度损失

在大多数编程语言中,float类型通常使用32位表示,也被称为“单精度浮点数”或“单精度实数”。它可以表示的数值范围比整数类型要大得多,并且可以存储小数位数较多的数值。...可用科学计数法表示:由于float类型的精度有限,因此可以使用科学计数法表示超过范围的数字。float类型是一种精度有限但可以快速运算的浮点数类型。在处理较大或较小的数字时,需要注意其精度限制。...单精度浮点数占用32位,其中1位表示符号位,8位表示指数,23位表示尾数。精度浮点数占用64位,其中1位表示符号位,11位表示指数,52位表示尾数。...三、如何减少float相加精度损失?在进行浮点数相加时,精度损失是不可避免的,但可以通过一些方法尽可能地减少精度损失。尽量避免使用float类型进行累加操作。将相近的数值合并。...4.2、减少float相加精度损失的方法的示例使用double类型减少float相加精度损失的影响:#include using namespace std;int main()

49700
  • 浮点数在计算机系统中是如何表示和存储的

    在计算机系统中,浮点数是以一种称为浮点数表示法的形式表示和存储的。浮点数表示使用科学计数法的形式,将一个实数表示为一个值乘以一个基数的幂的形式。表示一个浮点数需要三个要素:符号位、尾数和指数。...浮点数的存储通常采用两种标准:单精度精度。单精度浮点数采用32位表示,包括一个符号位、8位指数和23位尾数。精度浮点数则采用64位表示,包括一个符号位、11位指数和52位尾数。...尾数是带有隐藏位的,即只保存尾数部分的有效位数,隐藏位是假定的1,不保存在浮点数存储中。指数(8位或11位):指数用于表示浮点数的大小范围。单精度浮点数的指数有8位,精度浮点数的指数有11位。...浮点数的表示方法可以通过以下公式计算出实际值:(-1)^符号位 × (1 + 尾数部分) × 2^(指数部分 - 偏移值)通过这种方式,浮点数可以表示非常大或非常小的实数,并且能够维持一定的精度。...然而,浮点数表示法也存在精度问题,因为有些实数无法精确地表示为有限位的浮点数,会产生舍入误差。因此,在进行浮点数计算时需要注意精度损失的问题。

    36941

    深度神经网络基础知识

    针对这个问题,可以做一些事情解决: 在损失函数中使用权重:对数据量小的类别在损失函数中添加更高的权重,使得对于该特定类别的任何未正确分类将导致损失函数输出非常高的错误。...前者,可以训练多个分类器,判断该维度属性的是否,损失函数常使用 softmax loss。...对于浮点计算来说, CPU 可以同时支持不同精度的浮点运算,但在 GPU 里针对单精度精度就需要各自独立的计算单元。...假设用θ表示神经网络参数,J(θ)表示在给定的参数取值下训练数据上损失函数的大小,那么整个优化过程就可以抽象为寻找 一个参数 θ 使得 J(θ) 最小。...L1 与 L2 有很大区别,L1 正则化会让参数变得更加稀疏, L2 不会。所谓参数变得更加稀疏是指会有更多的参数变为0,这样可以达到类似 特征选取的功能。

    1.4K20

    在货币计算中应该避免浮点数

    float和double数据类型对金融计算(甚至是军事用途)都是有害的,永远不要用它们进行货币计算。如果精度是您的需求之一,那么使用BigDecimal。...让我们通过一个例子来探讨这个问题: 所有可以表示货币数量(以美元和美分计)的浮点值都不能准确地存储在内存中。因此,如果我们想存储0.1美元(10美分),float/double就不能存储它原来的样子。...这里有一个例子,使用精度损失: public class DoubleForCurrency { public static void main...这是精度损失(或意义的损失)。 损失的原因 浮点算术 在计算中,浮点运算(FP)是一种使用公式化的实数表示法作为近似支持范围和精度之间的权衡的算法。...String 设置比例尺时应设置舍入模式 剥去所有跟在后面的零 toString()可能使用科学的符号,但是toPlainString()在其结果中永远不会返回指数 你知道吗使用Float, Double

    2.5K30

    【C语言】double 关键字

    ⒈描述⇢精度浮点类型的使用关键字是 double,它在内存中占用的是⑧个字节。...return 0; } 运行结果 精度浮点类型 = 3.24359223......明明在实际的值当中并没有出现过1的这个数字阿,按理来说不会这也阿。 解答-张三同学你发现的这个问题我们就把它称之为四字『精度损失』。...如果你对这个不了解的话可以去康康(●'◡'●) 专业词汇解释精度损失⇢在上述的拓展当中我们提到过精度损失,接下来我们用代码来讲述下倒不如说是证明下这精度损失到底是不是为真正是浮点数类型为精度损失了。...Yes精度损失 ①结论⇢浮点数在进行比较的时候,绝对不能直接使用==号进行比较。

    61530

    模型压缩一半,精度几乎无损,TensorFlow推出半精度浮点量化工具包,还有在线Demo

    压缩大小,不减精度 精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)存储。...比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点;而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储存空间和带宽。 ? 比起精度和单精度浮点数,半精度浮点显然没有那么适合计算。...体积压缩了,精确度难道不会损失吗? 降低浮点数精度,当然会带来精确度的损失,但是不必担心,这样的损失小到可以忽略不计。...top5,fp16模型的精度损失都小于0.03%。...小体积,高精度,有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢? 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位,操作并不复杂。只需设置两行关键代码。

    1.4K20

    模型压缩一半,精度几乎无损,TensorFlow推出半精度浮点量化工具包,还有在线Demo

    压缩大小,不减精度 精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)存储。...比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点;而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储存空间和带宽。 ? 比起精度和单精度浮点数,半精度浮点显然没有那么适合计算。...体积压缩了,精确度难道不会损失吗? 降低浮点数精度,当然会带来精确度的损失,但是不必担心,这样的损失小到可以忽略不计。...top5,fp16模型的精度损失都小于0.03%。...小体积,高精度,有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢? 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位,操作并不复杂。只需设置两行关键代码。

    2.1K50

    范围和精度?那就是【表示不到】的意思啊!

    今天,我们接着把浮点数的范围和精度问题弄清楚。 浮点数的范围和精度 根据IEEE754 浮点数标准,无论是单精度浮点数,还是精度浮点数,都是通过有限个 bit 位表示的。...根据IEEE754 浮点数标准中的规定,我们可以计算出单精度浮点数和精度浮点数的范围和精度。...单精度浮点数 以单精度浮点数 float 为例,它能表示的最大二进制数为 +1.11111…1 * 2^127(小数点后23个1),二进制 1.11111…1 ≈ 2,所以 float 能表示的最大数为...精度浮点数 用同样的方法可以算出,double 能表示的最大二进制数为 +1.111…111(小数点后52个1) * 2^1023 ≈ 2^1024 = 1.79 * 10^308,所以 double...当有无限循环的小数(二进制无效循环)存储在计算机时,只能被截断,所以就会导致小数精度发生损失的情况。这也就是解释了为什么浮点数没有办法用二进制精确表示

    21910

    由Long类型引发的生产事故

    原因 Java 服务端如果直接返回 Long 整型数据给前端,JS 会自动转换为 Number 类型(注:此类型为精度浮点数,表示原理与取值范围等同于 Java 中的 Double)。...Long 类型能表示的最大值是 2 的 63 次方-1,在取值范围之内,超过 2 的 53 次方 (9007199254740992)的数值转化为 JS 的 Number 时,有些数值会有精度损失。...扩展说明:在 Long 取值范围内,任何 2 的指数次整数都是绝对不会存在精度损失的,所以说精度损失是一个概率问题。...若浮点数尾数位与指数位空间不限,则可以精确表示任何整数,但很不幸,精度浮点数的尾数位只有 52 位2 的 63 次方-1 等于 9223372036854775807图片https://developer.mozilla.org...实际开发中操作订单状态应该是通过PRIMARY KEY操作订单表,PRIMARY KEY可以是自增id 雪花id uuid等分布式唯一id,orderId是单独的一列 非主键存储,尽量避免通过orderId

    20830

    Facebook如何训练超大模型---(4)

    摘录如下: IEEE 浮点算术标准是在计算机上用二进制表示数字的通用约定。在精度格式中,每个数字占用 64 位。单精度格式使用 32 位,精度只有 16 位。...剩余的 23 位用于表示组成数字的数字,称为有效数。 相反,精度为指数保留 11 位,为有效数保留 52 位,大大扩展了它可以表示的数字的范围和大小。...使用这种方法,当应用程序完成计算时,累积的答案在准确度上可与在精度算术中运行整个事情相媲美。这种技术可以将传统精度应用程序的速度提高多达 25 倍,同时减少运行它们所需的内存、运行时间和功耗。...缩放因子的更新率可以通过选择增加/减少的乘数以及N(增加前的非溢出迭代次数)调整。 动态损失缩放方法对应了了以下训练流程: 在FP32中保持一份权重的主副本。 将S初始化为一个大的数值。...它可以在fairscale.optim.grad_scaler中使用。 在这两种情况下,Autocast都可以照常使用,并且损失将以同样的方式被缩放和处理。

    1.6K10

    你以为用了BigDecimal后,计算结果就一定精确了?

    IEEE 754规定了多种表示浮点数值的方式,其中最常用的就是32位单精度浮点数和64位精度浮点数。 在Java中,使用float和double分别用来表示精度浮点数和精度浮点数。...二进制无法表示的0.1,使用BigDecimal就可以表示了,及通过无标度值1和标度1表示。...这是因为doule自身表示的只是一个近似值。 ?  所以,如果我们在代码中,使用BigDecimal(double) 创建一个BigDecimal的话,那么是损失精度的,这是极其严重的。...所以,人们采用了一种通过近似值的方式在计算机中表示,于是就有了单精度浮点数和精度浮点数等。...所以,当使用BigDecimal(Double)创建一个的时候,得到的BigDecimal是损失精度的。 而使用一个损失精度的数字进行计算,得到的结果也是不精确的。

    90220

    什么是浮点数?

    但用定点数表示小数时,存在数值范围、精度范围有限的缺点,所以在计算机中,我们一般使用「浮点数」表示小数。 这篇文章,我们就来详细看一下浮点数到底是如何表示小数的,以及浮点数的的范围和精度有多大。...使用同样的规则,对于二进制数,我们也可以用科学计数法表示,也就是说把基数 10 换成 2 即可。 浮点数如何表示数字?...24 位有效数字,精度 52 位尾数可以表示 53 位有效数字 指数 E 是个无符号整数,表示 float 时,一共占 8 bit,所以它的取值范围为 0 ~ 255。...因为十进制的 0.2 无法精确转换成二进制小数,计算机在表示一个数字时,宽度是有限的,无限循环的小数存储在计算机时,只能被截断,所以就会导致小数精度发生损失的情况。 浮点数的范围和精度有多大?...从这里可以看出,虽然浮点数的范围和精度也有限,但其范围和精度都已非常之大,所以在计算机中,对于小数的表示我们通常会使用浮点数来存储。

    1.3K21

    JS最新基本数据类型:BigInt

    在对大整数执行数学运算时,以任意精度表示整数的能力尤为重要。使用BigInt,整数溢出将不再是问题。 此外,可以安全地使用更加准确时间戳,大整数ID等,而无需使用变通方法。...许多编程语言支持多种数字类型,如浮点型、精度型、整数型和精度型,但JS却不是这样。在JS中,按照IEEE 754-2008标准的定义,所有数字都以精度64位浮点格式表示。...现在可以在标准JS中执行对大整数的算术运算,不会精度损失的风险。 要创建BigInt,只需在整数的末尾追加n即可。...Firefox默认不支持BigInt,但是可以在about:config中将javascript.options.bigint 设置为true开启它,最新支持的情况可在“Can I use”上查看。...这种数据类型允许我们安全地对大整数执行算术操作,表示高分辨率的时间戳,使用大整数id,等等,不需要使用库。

    2.7K30

    java从入门到精通二(Java基本语法,关键字,数据类型)

    例如十进制的127,用二进制表示为011111八进制表示为017,用十六进制表示为0x7F或者0X7F。 浮点数常量 分为foat单精度浮点数和double精度浮点数两种类型。...其中,单精度浮点数后面以F或f结尾,精度浮点数则以D或d结尾。当然,在使用浮点数时也可以在结尾处不加任何的后缀,此时虚拟机会默认为double精度浮点数。浮点数常量还可以通过指数形式表示。...我们来看浮点数类型 浮点数类型分为两种,一个是double,这个是精度的,一个是float,这个是单精度的。说白了,精度的变量类型就是比单精度的变量类型小数的保留位数多而已,这是使用上的区别。...当然,在占用内存上,单精度的占用32位,也就是4个字节,精度占用的就是64位,也就是8个字节。...不同的是在使用&运算时。不论左边结果是啥,他两边的表达式都会运算,&&就不一样了,当左边为false时,右边就不会进行运算.

    30620

    公司同事用float和double,结果导致..

    BigDecimal 阿粉相信大家对这个肯定不陌生,只要你公司的业务中涉及到一些比较精确的数字的时候,都会使用 BigDecimal,不会使用 Float 和 double,并且在数据库做设计的时候...阿里手册定义 数据库 小数类型为 decimal,禁止使用 float 和 double。 在存储的时候,float 和 double 都存在精度损失的问题,很可能在比较值的时候,得到不正确的 结果。...BigDecimal 要注意的东西 1.BigDecimal(double) 创建一个具有参数所指定精度值的对象 但是这种类型是都不推荐使用的,为什么不推荐使用,我们来试一下 BigDecimal...也就是说存在精度损失风险,在精确计算或值比较的场景中可能会导致业务逻辑异常 既然不推荐使用 BigDecimal(double)。那么推荐使用什么呢?...你如果回答不会丢失精度,那恭喜你,你凉了,如果你回答会丢失精度,那么面试官肯定会追问到什么情况会丢失精度,什么情况不会丢失精度

    80640

    【Python】Math--数学函数(详细附解析~)

    这用于以可移植方式“分离”浮点数的内部表示。 math.fsum(iterable) 返回可迭代对象中的值的精确浮点总计值。 通过跟踪多个中间部分和避免精度损失。...对于某些应用来说,可以更适合取值为使得 n ≤ a² 的最小整数 a ,或者换句话说就是 n 的实际平方根向上取整。 对于正数 n,这可以使用 a = 1 + isqrt(n - 1) 计算。...在使用IEEE 754二进制浮点的平台上,此操作的结果始终可以完全表示不会引入舍入错误。3.7 新版功能....大致相当于:sum(itertools.starmap(operator.mul, zip(p, q, strict=True)))对于浮点数或混合整数/浮点数的输入,中间的乘积和总计值将使用扩展精度计算...曲函数 曲函数 是基于双曲线而非圆对三解函数进行的模拟。 math.acosh(x) 返回 x 的反曲余弦值。 math.asinh(x) 返回 x 的反曲正弦值。

    8410

    论文推送 | 动态多尺度特征的高分辨率三元组网络用于遥感影像变化检测

    HRTNet是一个具有三个分支的网络, 输入数据包括时相遥感影像以及通过直接相减得到的差分图像。此外, HRTNet中使用了高分辨率网络以减少在降采样过程中导致的信息损失。...总之, 应用HRNet提取高分辨率图像特征时, 原始图像中包含的语义信息可以充分学习, 像素信息的潜在损失则被降到最小。...HRNet和HRSNet在Lebedev数据集上的精度对比 从该表可以看出,与HRSNet相比,HRTNet的召回率提高了0.82%,F1分数提高了0.42%,精确率和OA值也有所提高。...HRTNet结构应用DIM丰富特征信息的表示,提取多尺度的时间特征。为了评估引入DIM的影响,将包含DIM的HRSNet和HRTNet模型与不包含DIM的模型进行比较。...使用不同的主干网络的模型在Lebedev数据集上的精度比较 可以看出,与没有DIM的模型相比,使用了DIM的HRSNet和HRTNet明显提高了精度、F1和OA, 召回值略有下降。

    1.1K30

    double精度丢失问题

    前言在Java中,使用double类型时可能会遇到精度丢失的问题。这是由于double类型是一种浮点数类型,在表示某些小数时可能会存在精度损失。...为了避免这种问题,可以考虑使用BigDecimal类来处理精确的十进制数值运算,因为BigDecimal类可以提供更高的精度和控制。...这是因为0.1和0.2在二进制表示中是无限循环小数,double类型无法精确表示这些值,因此会导致精度丢失。解决方案为了避免这种问题,可以考虑使用BigDecimal类来处理精确的十进制数值运算。...下面是一个使用BigDecimal解决精度问题的示例:import java.math.BigDecimal;public class BigDecimalExample { public static...但他越是作为一个精度的基础的逻辑对象。所以这一点在日常的代码逻辑处理是不可忽视的。精度丢失会造成很严重的结果不一致问题。

    54210

    CVPR 2019 Oral 论文解读 | 无监督域适应语义分割

    在后续对抗训练时, 网络依据互斥分类器产生的两个预测向量之差(Discrepancy)对判别网络所反馈的对抗损失进行加权。网络结构如下图3所示。 ? 图3....网络结构 图3中,橙色的线条表示源域流,蓝色的线条表示目标域流,绿色的箭头表示我们在训练中强迫两个分类器的参数正交,以达到互斥分类器的目的。...绿色的箭头处,我们使用余弦距离作为损失,训练两个分类器产生不同的模型参数: ? 目标域流中,集成预测同样进入判别器D。...最后,根据以上三个损失,我们可以得出最终的总体损失函数: ? 基于以上损失函数,算法整体的优化目标为: ? 在训练中,我们交替优化G和D,直至损失收敛。 · 5. 特征空间分析 · ? 图4....特别的,在一些不常见类上(用蓝色表示),传统方法容易造成负迁移,CLAN明显要优于其他方法。 ? 表 1. 由虚拟数据集GTA5 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。

    1.4K30
    领券