浮点

由创龙自主研发的SOM-TL570x核心板，基于TI AM570x浮点DSP+ARM处理器，大小仅有58mm*36mm，性能强、成本低、性价比高。采用沉金无铅工艺的8层板设计，专业的PCB Layout保证信号完整性的同时，经过严格的质量控制，通过高低温和振动测试，满足工业环境应用。 SOM-TL570x引出CPU全部资源信号引脚，二次开发极其容易，客户只需要专注上层运用，降低了开发难度和时间成本，让产品快速上市，及时抢占市场先机。 不仅提供丰富的DSP+ARM软件开发，还提供DSP+ARM双核通信开发教程，全面的技术支持，协助客户进行底板设计和调试以及DSP+ARM软件开发。 核心板简介 基于TI AM570x浮点DSP C66x + ARM Cortex-A15工业控制及高性能音视频处理器； pin to pin兼容AM5708/AM5706，集成ARM Cortex-A15、C66x浮点DSP、2个双核PRU-ICSS、2个双核IPU Cortex-M4和GPU等处理单元，支持OpenCL、OpenMP、IPC多核开发； C66x浮点VLIW DSP主频高达750MHz，基于C66x可实现运动控制、视觉处理等算法； 内部IVA-HD系统支持H.264视频编解码，最高支持1路4K@15或1路1080P60或2路720P60或4路720P30或者其他硬件编解码；

bool isE(double a,double b) { if(fabs(a-b)<1e-6) return true; else return false; } abs() //求int型的绝对值 fabs() //求浮点型的绝对值 bool Equal(double a, double b) { if((a- b > -0.0000001) && (a - b < 0.0000001)) return true; else return false; } 来源： https://www.cnblogs.com/didiaoxiaoguai/p/11545041.html

由广州创龙自主研发的SOM-TL6748核心板是基于TI TMS320C6748定点/浮点DSP核心板，55mm*33mm，仅硬币大小，功耗小、成本低、性价比高。采用沉金无铅工艺的6层板设计，专业的PCB Layout保证信号完整性的同时 ， 经过严格的质量控制，通过高低温和振动测试认证，满足工业环境应用。 SOM-TL6748引出CPU全部资源信号引脚，二次开发更加容易，用户只需要专注上层运用，降低了开发难度和时间成本，让产品快速上市，及时抢占市场先机。 不仅提供丰富的Demo程序，还提供全面的技术支持，协助用户进行底板设计和调试以及DSP软件开发。 核心板简介 基于TI TMS320C6748定点/浮点DSP C674x处理器，主频456MHz； 集成uPP、EMIFA、SATA、USB 2.0 OTG等大数据接口，可与FPGA/CPLD配套使用； 55mm*33mm，极小的C6000系列DSP核心板，仅硬币大小； 采用精密工业级B2B连接器，占用空间小，稳定性强，易插拔，防反插； 通过高低温、振动测试认证，满足工业环境需求，发热量低，手持设备首选； 支持裸机、SYS/BIOS操作系统。 典型运用领域 数据采集处理显示系统 智能电力系统 图像处理设备 高精度仪器仪表 中高端数控系统 通信设备 音视频数据处理 增值服务 主板定制设计 核心板定制设计 嵌入式软件开发 项目合作开发

        过程化程序设计基础之基础数据类型     概述 数据类型可以说是一种语言中最基础的部分，如果连基本数据都不能很好的理解清楚，那么写出来的程序必定也达不到很高的水准。   数据类型的分类及介绍 数据基本分类 按照数据实际类型来分   整型 ：整型，顾名思义可以将其理解为整数，至于为什么会有short，int，long这三种，是由于它们所存储的数据大小所决定。 浮点型 ：浮点型，说明它有小数点，所以可以把它理解为小数，单精度浮点和双精度浮点的区别就在于小数点后面的位数，精度越高，小数后位数越多。 字符型 ：字符型，也就是用来存储字符的，像 A，B,C 等这种就是字符类型的数据，但是像 char 这样一个单词，可不能用字符类型来存储，这个属于字符串类型的数据。 注释 : 本次博文旨在讲解最基础的数据类型，讲究一个入门，像结构体，指针，数组这些类型需要对编程有一些了解后理解起来更方便，就不在本篇博客中讲解了。 按使用方法来分 常量 基本概念 1.常量顾名思义就是在程序执行过程中不能被改变的量。   2.常量的值在被定义以后不能进行修改。     分类 整型常量 实型常量(浮点形式) 字符常量 .......... 变量 基本概念 1.变量在程序执行过程中是可以改变的。   2.变量在使用前必须要先定义 类型关键字 变量名; int a;(举例) 基本变量声明实例

摘抄自： 高质量C语言编程思想 浮点变量与零值比较 可将浮点变量用“==”或“！=”与任何数字比较。 千万要留意，无论是float还是double类型的变量，都有精度限制。所以一定要避免将浮点变量用“==”或“！=”与数字比较，应该设法转化成“>=”或“<=”形式。 假设浮点变量的名字为x，应当将 if (x == 0.0) //隐含错误的比较 转化为 if ((x>=-EPSINON) &&(x<=EPSINON)) 其中EPSINON是允许的误差（即精度）。 来源： https://blog.csdn.net/qq_34157534/article/details/100545044

由广州创龙自主研发的SOM-TL5728核心板，基于TI-AM5728浮点双DSP +双ARM核，大小仅86.5mm*60.5mm，性能强、成本低、性价比高。采用沉金无铅工艺的10层板设计，专业的PCB Layout保证信号完整性的同时 ， 经过严格的质量控制，通过高低温和振动测试，满足工业环境应用。 SOM-TL5728引出CPU全部资源信号引脚，二次开发极其容易，客户只需要专注上层运用，降低了开发难度和时间成本，让产品快速上市，及时抢占市场先机。 不仅提供丰富的DSP+ARM软件开发 ，还提供 DSP+ARM 双核通信开发教程，全面的技术支持，协助客户进行底板设计和调试以及 DSP+ARM 软件开发。 核心板简介 基于TI AM5728浮点双DSP C66x +双ARM Cortex-A15工业控制及高性能音视频处理器； 多核异构CPU，集成双核Cortex-A15、双核C66x浮点DSP、双核PRU-ICSS、双核IPU Cortex-M4、双核GPU等处理单元，支持OpenCL、OpenMP、IPC多核开发； 强劲的视频编解码能力，支持1路1080P60或2路720P60或4路720P30视频硬件编解码，支持H.265视频软解码； 支持高达6路1080P60全高清视频输入和3路LCD + 1路HDMI 1.4a输出； 双核PRU-ICSS工业实时控制子系统

PyTorch中的数据类型 分为浮点型和整数型两种： import torch # 浮点型 float_a = torch.FloatTensor(4, 5) # size为2*3的矩阵 float_b = torch.FloatTensor([1, 2, 3, 4]) # [1,2,3,4]矩阵 # 整形 int_a = torch.IntTensor(4, 5) int_b = torch.IntTensor([1, 2, 3, 4]) 初始化数组 import torch # 随机生成浮点型Tensor rand_a = torch.rand(2, 3) # 随机生成E=0，D=1 正态分布的Tensor randn_a = torch.randn(2, 3) # 设定起始值、结束值、步长 的Tensor 此方法在0.5版本将被更改 range_a = torch.range(1, 20, 1) # 设定数据为0的Tensor zeros_a=torch.zeros(2, 3) 　　 来源： https://www.cnblogs.com/zuhaoran/p/11452082.html

神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章，阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程，整理了一些对这些文章的分析和看法。 【转载请注明出处】 chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展，网络性能虽然越来越强大，但是也耗费了太多的计算资源和内存，为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端，近几年神经网络的压缩算法成了一个研究热点，主要的网络压缩途径有五种，量化、剪枝、低秩分解、教师-学生网络、轻量化网络设计，量化就是将以往用32bit或者64bit表达的浮点数用1bit、2bit占用较少内存空间的形式进行存储。剪枝的目的是为了去掉一些不重要的神经元、连接、通道等，低秩分解主要是通过各种分解方法用精简的张量来表达复杂张量，教师-学生网络间接通过提升小网络性能来压缩学生网络的规模，一般可以与其他压缩方法同时使用，轻量化网络设计主要是类似MobileNet这种设计的非常精简但性能又好的网络。几种方法都各有特点，都是值得研究和讨论的，本文主要针对量化算法近几年的发展做一个梳理和归纳，我觉得量化算法有几个特点， 理论简单，公式少，性能稳定且trick多。 下图1

有这样一道智力题：三人住旅馆,老板娘说30元她们付钱后进去了,老板娘想起今天是特价25元,就叫伙计拿5元还给三位顾客,可伙计藏了2元,给了她们3元,这样她们每人得1元,就是说每人付了9元,那3*9=27,再加伙计藏的2元,等于29元,那还有1元哪里去啦？ 很多人疑惑蛮久，这剩下的1块钱到底去了哪里？我们用角色分析一下： 老板：实得到25元 伙计：实得 2元 客户：付出3*9=27成本 27=25+2 成本和收益是平衡的。上面主要是混淆了逻辑。 但在java开发中，你的钱也许一不小心就会丢失哦，请看题！ public class TestFloatDouble { public static void main(String[] args) { System.out.println(0.05f+0.01f); System.out.println(1.0f-0.42f); System.out.println(4.015d*100); System.out.println(123.3d/100); }} 猜对话，有大奖！哈哈 0.0600000020.58000004401.499999999999941.2329999999999999 我们发现在使用浮点数类型float或者double进行运算时，数据有可能会失真。是上面原因呢？ 我们知道

目录 什么是数据类型 为什么对数据分类 整型和浮点型统称为数字类型 整型（int） 作用 定义 使用方法 浮点型（float） 作用 定义 使用方法 强制类型转换 什么是字符串 作用 定义 使用方法 +、* 和逻辑比较 索引取值 列表 作用 定义 使用方法 索引取值 修改索引值 切片 加值 字典 作用 定义 使用方法 什么是数据类型 数据类型是指变量值的不同类型 为什么对数据分类 变量是用来反映描述世间万物的状态的，针对不同的状态就你应该用不同类型的数据去做标识 整型和浮点型统称为数字类型 整型（int） 作用 表示年龄、号码、级别等 定义 age = 18 # age=int(18) print(id(age)) print(type(age)) print(age) 4530100848 <class 'int'> 18 使用方法 加减乘除、逻辑判断（大于、小于） 浮点型（float） 作用 表示身高、体重、薪资（带小数点） 定义 salary = 2.1 # salary=float(2.1) print(id(salary)) print(type(salary)) print(salary) 4569240656 <class 'float'> 2.1 使用方法 加减乘除、逻辑判断（大于、小于） 强制类型转换 a = 1 # 整型 b = 1.0 # 浮点型 a =