低数值精度推理和训练 介绍 如今，大多数商业深度学习应用程序使用 32 位浮点精度 ( ) 来处理训练和推理工作负载。各种研究人员已经证明，深度学习训练和推理都可以以较低的数值精度进行，使用 16 位乘法器进行训练，使用 8 位乘法器进行推理，精度损失最小甚至没有。使用这些较低的数值精度（使用 ...

Java POI读取excel中数值精度损失 描述： excel 单元格中，纯数字的单元格，读取后 后面会加上 .0 。 例如： 1 --> 1.0 而使用下面的方法，可能会对小数存在精度损失 例如： 2.2 --> 2.1999999997 目前的解决办法 ...

描述：excel 单元格中，纯数字的单元格，读取后 后面会加上 .0 。例如： 1 --> 1.0 而使用下面的方法，可能会对小数存在精度损失 例如： 2.2 --> 2.1999999997 目前的解决办法：一. 将excel单元格改为文本类型。注意，直接修改单元格属性 ...

问题 Fortran中的浮点数，默认是单精度数，也就是6-7位的精度。双精度数有15位 注意，只要你写的是2.0,1.0之类的数字，就默认是单精度，并且不会强制类型转换 什么意思呢？ 看这样一个例子 gfortran编译，输出结果是 这里就看出端倪了，e的结果是 ...

先来看个小程序: 运行结果为: 显然a是可以取到千位pi,毕竟pi只是在3.14与3.15之间,这个数值当然在双精度浮点型的所能表示的范围内.所以不会出现错误. 但如果把"3."去掉,会显示1415926535897932384....超过double ...

————————————命令行方法————————————— 直接在命令行中输入以下命令，但该命令不影响数据的存储形式和计算精度，下次还需进行修改。 format 默认格式 format short 5字长定点数 format long ...

需求 设计一个 y = kx + b 的函数，输入 k, x, b，返回 y ; 其中，k 默认取 1 （未被赋值时），x 和 b 取任意值。 实现 测试： 总结 首先，使用 ...

1.不精确 set(gca,'XMinorTick','on') 　　 这样的话知识x轴显示了细的密度，网格线并没有变。 2.精确 set(gca,'xtick',-1: ...