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Java中float和double类型的数据在内存中是怎样存放的?
JavaPeak
2008-08-30 09:48:47
Java中float和double类型的数据在内存中是怎样存放的?
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JavaPeak
2008-09-01
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谢谢老紫竹和大家
magicxin031
2008-08-30
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[Quote=引用 2 楼 java2000_net 的回复:]
浮点数保存的字节格式如下:
地址 +0 +1 +2 +3
内容 SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM
这里
S 代表符号位,1是负,0是正
E 偏移127的幂,二进制阶码=(EEEEEEEE)-127。
M 24位的尾数保存在23位中,只存储23位,最高位固定为1。此方法用最较少的位数实现了
较高的有效位数,提高了精度。
零是一个特定值,幂是0 尾数也是0。
浮点数-12.5作为一个十六进制数0xC1480000保存在存储区中,这个值如下:
地址…
[/Quote]
学习
headyao
2008-08-30
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学习了
ZangXT
2008-08-30
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传说中的IEEE754表示方法
老紫竹
2008-08-30
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浮点数保存的字节格式如下:
地址 +0 +1 +2 +3
内容 SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM
这里
S 代表符号位,1是负,0是正
E 偏移127的幂,二进制阶码=(EEEEEEEE)-127。
M 24位的尾数保存在23位中,只存储23位,最高位固定为1。此方法用最较少的位数实现了
较高的有效位数,提高了精度。
零是一个特定值,幂是0 尾数也是0。
浮点数-12.5作为一个十六进制数0xC1480000保存在存储区中,这个值如下:
地址 +0 +1 +2 +3
内容0xC1 0x48 0x00 0x00
浮点数和十六进制等效保存值之间的转换相当简单。下面的例子说明上面的值-12.5如何转
换。
浮点保存值不是一个直接的格式,要转换为一个浮点数,位必须按上面的浮点数保存格式表
所列的那样分开,例如:
地址 +0 +1 +2 +3
格式 SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM
二进制 11000001 01001000 00000000 00000000
十六进制 C1 48 00 00
从这个例子可以得到下面的信息:
符号位是1 表示一个负数
幂是二进制10000010或十进制130,130减去127是3,就是实际的幂。
尾数是后面的二进制数10010000000000000000000
在尾数的左边有一个省略的小数点和1,这个1在浮点数的保存中经常省略,加上一个1和小数
点到尾数的开头,得到尾数值如下:
1.10010000000000000000000
接着,根据指数调整尾数.一个负的指数向左移动小数点.一个正的指数向右移动小数点.因为
指数是3,尾数调整如下:
1100.10000000000000000000
结果是一个二进制浮点数,小数点左边的二进制数代表所处位置的2的幂,例如:1100表示
(1*2^3)+(1*2^2)+(0*2^1)+(0*2^0)=12。
小数点的右边也代表所处位置的2的幂,只是幂是负的。例如:.100...表示(1*2^(-1))+
(0*2^(-2))+(0*2^(-2))...=0.5。
这些值的和是12.5。因为设置的符号位表示这数是负的,因此十六进制值0xC1480000表示-
12.5。
ZangXT
2008-08-30
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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络
中
使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像
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通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他
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基于 Yolov5的检测模型
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为onnx,选择best_1.pt输入模型,点击运行。 2.在根目录找到detect_onnx.py文件,修改代码221行默认路径至模型路径,222行路径更改至所需测试图片路径,点击运行。
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