硬浮点数和软浮点数有什么区别？
当我使用交叉工具链编译C代码时，链接程序将显示警告页面，其中指出我的可执行文件使用硬浮点，而我的libc使用软浮点。有什么不同？
问题答案：
硬浮点使用片上浮点单元。软浮点在软件中模拟一个。区别在于速度。看到两者都在同一目标体系结构上使用，这很奇怪，因为该芯片要么具有FPU，要么没有FPU。您可以使用-
msoft-float在GCC中启用软浮点。您可能需要重新编译libc以使用硬件浮点。
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3.2. 浮点数 Go语言提供了两种精度的浮点数，float32和float64。它们的算术规范由IEEE754浮点数国际标准定义，该浮点数规范被所有现代的CPU支持。 这些浮点数类型的取值范围可以从很微小到很巨大。浮点数的范围极限值可以在math包找到。常量math.MaxFloat32表示float32能表示的最大数值，大约是 3.4e38；对应的math.MaxFloat64常量大约是1.8
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问题内容： 我很困惑为什么在这种情况下python为什么要添加一些额外的十进制数，请帮助解释 问题答案： 浮点数是一个近似值，它们不能精确存储十进制数。因为它们试图仅用64位表示很大范围的数字，所以它们必须在某种程度上近似。 意识到这一点非常重要，因为它会导致一些怪异的副作用。例如，你可能会非常合理认为，十批的总和会。尽管这似乎合乎逻辑，但在浮点数方面也是错误的： 您可能会认为。浮点世界再次不同意
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11.1.3 浮点数 在计算机中，浮点数一般由三部分组成：数值的符号位、阶码和有效数字(以后简称为尾数)。这种浮点数是用科学记数法来表示的，即：浮点数＝符号位.有效数字×2阶码。 Intel系列的协处理器支持3种形式的浮点数：短型浮点数(32位)、长型浮点数(64位)和临时浮点数(80位)，它们分别对应单精度、双精度和扩展精度浮点数。这些浮点数的数据格式都符合IEEE-754标准，它们的具体格式如
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4. 浮点数 浮点数在计算机中的表示是基于科学计数法（Scientific Notation）的，我们知道32767这个数用科学计数法可以写成3.2767×104，3.2767称为尾数（Mantissa，或者叫Significand），4称为指数（Exponent）。浮点数在计算机中的表示与此类似，只不过基数（Radix）是2而不是10。下面我们用一个简单的模型来解释浮点数的基本概念。我们的模型由
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上一章我们曾遇到处理非整型数的问题。我们使用百分数代替小数，避开了这个问题。然而还有一种更通用的解决方案，即使用浮点数，可以同时表示小数和整数。C++有两种浮点类型：float和double，本书仅使用double型。 你可以创建浮点型变量并赋值，语法与使用其它数据类型一样。例如： double pi; pi = 3.14159; 声明变量同时赋值也是合法的： int x = 1; stri
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这样一个看似简单的数字怎么会“太大”而无法在64位内存中表达呢？