本文将重点介绍其中的DSPFP32，它是一个硬化的浮点加法器和乘法器。 DSPFP32包括一个单精度浮点加法器和乘法器。它们可以独立使用，也可以组合为乘累加操作。...如果你使用fabric routing将FPA输出外部连接到B输入，你可以在5个时钟周期的延迟下计算类似FPM=A*(C+D)的东西。...第二张图显示了FP32乘法器和加法器内部连接为MAC，因此可以在4个时钟周期的延迟下计算FPA=C+AB或FPA=FPA+AB。...虽然这些图中没有显示，但FPA和FPM都可以路由到PCOUT端口，因此使用P级联输出从相邻的DSP借用一个乘法器，你也可以在四个时钟周期的延迟内计算FPA=C+A1B1+A2B2，因此可以用4个DSPFP32...在早期的FPGA系列中，浮点设计总是可能的，Xilinx多年来一直提供基于fabric的软浮点IP，但硬化的DSPFP32现在提供了使用单个DSP58原语和几乎没有fabric资源的选项，具有更低的延迟
如果用php的+-*/计算浮点数的时候，可能会遇到一些计算结果错误的问题，比如echo intval( 0.58*100 );会打印57，而不是58，这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug...，是跨语言的，我用python也遇到这个问题。...PHP手册对于浮点数有以下警告信息: Warning 浮点数精度 显然简单的十进制分数如同 0.1 或 0.7 不能在不丢失一点点精度的情况下转换为内部二进制的格式。...所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度，应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数 <?...这些函数在涉及到有关金钱计算时比较有用，比如电商的价格计算。
public class Arith { // 默认除法运算精度 private static final int DEF_DIV_SCALE ...
浮点数的精度问题不是JavaScript特有的，因为有些小数以二进制表示位数是无穷的： 十进制 二进制 0.1 0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101...下面给出一种目前用的比较多的解决方案, 在判断浮点运算结果前对计算结果进行精度缩小，因为在精度缩小的过程总会自动四舍五入: (1.0-0.9).toFixed(digits) // toFixed
计算机在处理浮点数时会用二进制表示，遇到无法用二进制精确表示的十进制浮点数时便会根据精确度位数进行截断，Python 也不例外。...Python 精度 python 默认使用的是 double 精度， 浮点数在计算机中都是以二进制保存，当有无法精确表示的二进制数字时便会产生截断， 这就导致了在有限精度下，电脑为自己把精度范围外的小数...可以随时在 Python 环境下测试： 0.1+0.2 --> 0.30000000000000004 也就是说，如果你使用很精确的浮点数字计算的结果作为一个逻辑表达式时，可能会发生问题： 0.1...解决方案 如果有需要更高精度计算的需求，可以继续提升有效 bit 位数。.../notes/coding/python/python-precision/python-precision/
浮点数计算在软考中的考查形式一般为选择题，要求选择正确的或者错误的是什么，所以需要学习浮点数的基本运算流程。...另外在本科《计算机组成原理》中还学过 IEEE754单精度 浮点数运算，所以一块复习。...---- 二、尾数计算 在进行 A + B 的计算中，因为 B 的阶乘（8）要小于 A 的阶乘（9），所以临时将 B 的数值改为 0.1056 x 10^9。...最后再套上阶乘，结果就是 1.179 x 10 ^9，计算完毕。 ---- 三、IEEE754 单精度浮点数运算 IEEE754 单精度浮点数运算可以解决浮点数进制转换的问题，具体流程如下图所示。...---- 四、总结 本文对浮点数计算流程和 IEEE754 进行了复习，主要是要了解浮点数对接和尾数相加的流程。
输出打印为: b1=>7.2882 b2=>7.1 7.22-7.0=0.1882
在小程序框架中对于浮点数计算存在误差情况。 ?...num2: 10.2, } this.setData({ num3: this.data.num1 + this.data.num2 }) {{num3}} 计算结果
计算机中的数字都是以二进制存储的，二进制浮点数表示法并不能精确的表示类似0.1这样 的简单的数字 如果要计算 0.1 + 0.2 的结果，计算机会先把 0.1 和 0.2 分别转化成二进制，然后相加，...，需要先进行 “对位”，将较小的指数化为较大的指数，并将小数部分相应右移： 最终，“0.1 + 0.2” 在计算机里的计算过程如下： ?...浮点数丢失解决方案 我们常用的分数（特别是在金融的计算方面）都是十进制分数1/10，1/100等。或许以后电路设计或许会支持十进制数字类型以避免这些舍入问题。...一般用于高精度计算。比如会计制度经常需要对很长的数字串作准确的计算。相对于一般的浮点式记数法，采用BCD码，既可保存数值的精确度，又可免去使电脑作浮点运算时所耗费的时间。...:小数计算不准确+浮点数精度丢失根源 如有不妥之处，请到本人源站留言。
计算机中的数字都是以二进制存储的，二进制浮点数表示法并不能精确的表示类似0.1这样 的简单的数字 如果要计算 0.1 + 0.2 的结果，计算机会先把 0.1 和 0.2 分别转化成二进制，然后相加，...，需要先进行 “对位”，将较小的指数化为较大的指数，并将小数部分相应右移： 最终，“0.1 + 0.2” 在计算机里的计算过程如下： 经过上面的计算过程，0.1 + 0.2 得到的结果也可以表示为：...浮点数丢失解决方案 我们常用的分数（特别是在金融的计算方面）都是十进制分数1/10，1/100等。或许以后电路设计或许会支持十进制数字类型以避免这些舍入问题。...一般用于高精度计算。比如会计制度经常需要对很长的数字串作准确的计算。相对于一般的浮点式记数法，采用BCD码，既可保存数值的精确度，又可免去使电脑作浮点运算时所耗费的时间。...:小数计算不准确+浮点数精度丢失根源 - computer science - 周陆军的个人网站 如有不妥之处，请到本人源站留言。
float和double数据类型对金融计算（甚至是军事用途）都是有害的，永远不要用它们来进行货币计算。如果精度是您的需求之一，那么使用BigDecimal。...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来支持范围和精度之间的权衡的算法。 根据维基百科: 有理数是否有终止展开式取决于基数。...这意味着，如果以十进制格式编写的数字看起来很短且精确，那么在转换为二进制浮点数时可能需要近似处理。...实际上，使用BigDecimal可以计算出小数点后20亿的位置，唯一的限制是可用的物理内存。 这就是为什么在财务计算中我们总是喜欢使用BigDecimal或BigInteger。...特别指出 基本类型:如果不需要十进制精度，int和long对于货币计算也很有用。
稍微有经验大概能反应出来这是存储时数据长度截取产生的原因，但是具体是计算机怎么计算的呢，自己也解释不清，于是带着好奇稍微探索了一下。...浮点数在计算机中的存储 IEEE标准 首先科普一下 js 中使用的二进制浮点数算术标准 IEEE_754 他采用的存储格式为： E = (-1)^ × M × ^E (-1)^s表示符号位，当s=0，...这时，浮点数就采用上面的规则表示，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。 E 全为 0。...另外，由于js并没有特别区分整型和浮点型，实际上整型在 js 里面也是用浮点数的结构存储的，不过放在了尾数部分，以便于在计算过程总能随意自由切换。...那要怎么在 js 中尽可能准确的计算出结果，以及怎么判断两个小数是否相等呢，敬请期待下回分解～ 参考资料 IEEE_754-1985 how to round binary fractions 浮点数的二进制表示
Python中，浮点数运算，经常会碰到如下情况: 出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。...比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数： 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 而python...是以双精度(64)位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1，参与运算后，也就有可能点误差,特别是金融邻域里面，对精度更是要求更高，如何在Python中获取特定位数精度值
blogtest.stackoverflow.club/article/represent_float_number/ 像 1011.0011 这样带小数点的表现形式，完全是纸面上的二进制数表现形式，在计算机内部是无法使用的...那么，实际上计算机是以什么样的表现形式来处理小数的呢？我们一起来看一下。 很多编程语言中都提供了两种表示小数的数据类型，分别是双精度浮点数和单精度浮点数。...浮点数是指用符号、尾数、基数和指数这四部分来表示的小数。因为计算机内部使用的是二进制数，所以基数自然就是 2。因此，实际的数据中往往不考虑基数，只用符号、尾数、指数这三部分即可表示浮点数。...双精度浮点数和单精度浮点数在表示同一个数值时使用的位数不同。此外，双精度浮点数能够表示的数值范围要大于单精度浮点数。...该协会制定了计算机领域的各种规定。读作“eye-triple-e，I-3E”。 符号部分是指使用一个数据位来表示数值的符号。该数据位是 1 时表示负，为 0 时则表示“正或者 0”。
原文详情： “Python猫” ? 本周的PyCoder's Weekly上分享了一篇小文章，它里面提到的冷知识很有意思，我稍作补充，分享给大家。...float() 是个内置函数，可以将入参构造成一个浮点数。 为什么会这样呢？...在早期的 Python 版本中，负无穷大数的哈希结果其实是 -271828，正是取自于自然对数 e。这两个数都是硬编码在 Python 解释器中的，算是某种致敬吧。...好了，两个很冷的小知识分享完毕，背后的原因都在于 float() 取浮点数时，Python 允许了 nan（不是数）的存在，它表示不确切的存在，所以导致了这些奇怪的结果。...两个对象做比较时相等，其哈希结果也相等；可用作字典的键值，但是会产生冲突 float('nan') 的哈希结果为 0，float('inf') 的哈希结果为 314159 参考资料： https://docs.python.org
浮点数精度问题 下面的代码都是PHP代码，Python的浮点数精度问题可以使用下面同样的方法解决 $i = 0.58; echo intval($i*100); // 输出结果 57 ?...（PHP浮点数的一个常见问题的解答） 主要需要理解的就是在计算机中浮点数转成二进制时是无限长的值。...0010001111010111000010100011110101110000101000111101 0.58的二进制表示基本上(52位)是: 0010100011110101110000101000111101011100001010001111 浮点数...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 当使用0.58*100的时候实际上是...看似有穷的小数在计算机的二进制表示里实际上是无穷的。 解决方案 使用round()函数 $i = 0.58; echo round($i*100); // 输出结果 58
在网络爬虫或者读取文件中的数据时，很多时候读取出来的数值是字符串形式的，这些字符串形式的数据并不能用来作计算或者更深入的操作，因此我们需要把他们转换为数值的形式。...简单粗暴的 for 循环 假设，这里有一个以字符串形式存储数值的列表，具体如下： a = ['2', '3.5', '10', '88', '32.66'] 我们需要将其转换为浮点的形式，最简单粗暴直接的方法...a_float.append(float(num)) a_float >> [2.0, 3.5, 10.0, 88.0, 32.66] 我们通过 for 循环， 把列表中的每一个数值都用 float() 函数将其转换成浮点的形式...，然后再将转换后的值添加到一个新列表中，最终我们即可得到一个浮点值得列表。...这里有一点需要注意，在 Python2 中，map() 返回的是列表，而在 Python3 中，返回的是迭代器。因此，我们这里如果想得到一个列表，我们还需要使用以下 list()。
("num 的值为：%d\n",num); printf("*pFloat 的值为：%f\n",*pFloat); return 0; } 运行结果： 产生上述结果的原因：浮点数在计算机中的表示与整数在计算机中的表示存在差异...---- 分析： 整数在计算机中的表示： int num = 9; 上面这条语句声明并定义了一个整型 int 变量 num 为 9；在普通的 32 位计算机中，用四个字节表示 int，其二进制表示为...： 00000000 00000000 00000000 00001001 浮点数在计算机中的表示： 根据国际标准 IEEE 754，任意一个二进制浮点数 V 可以表示为下面这种形式：...IEEE 754 规定，在计算机内包存 M 时，默认这个数的第一位为 1，因此可以被舍去，这样子就可以节省一位有效数字位，使得 32（64）位浮点数可以保存 24（53）位的有效数字。...综上：浮点数 9.0 在计算机内的表示为：0 10000010 00100000000000000000000，将其转化为十进制就是：1091567616
前言 本文主要是介绍了，给定一个卷积神经网络的配置之后，如何大概估算它的浮点数运算量。...相关代码：CalFlops，基于MXNet框架的 Scala 接口实现的一个计算MXNet网络模型运算量 的demo。...那么对于给定一个卷积神经 网络的模型定义，该如何估算其浮点数运算量，对于卷积神经网络来说，卷积层的运算量是占网络 总运算量的大头，而对于一些像素级别任务，反卷积层也要算上，而全连接的权值大小是占网络 权值的大头...网络各层运算量计算方法 卷积层运算量 对于卷积层来说，计算运算量的话其实很简单，因为卷积层的操作其实可以改写为矩阵乘法， 这个思想很经典了，把输入的feature map通过im2col操作生成一个矩阵...所以计算反卷积的运算量，除了权值大小，输出大小（计算偏置），还需要知道输入的大小。
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