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這個問題好像其實一直有很多討論。。。。。。
網上的結果其實不太能讓我信服，我覺得缺少了一種自然。
我們知道，單精度浮點是8位表示指數的。按照無符號數而言
00000000~11111111
八位數，那麼就是256種可能性，0~255都可以涉及到
ieee 754把0和255歸類到非規格化數和無窮大那了，所以我們還剩下
1~254
1~254剛好有254個數，取中間值就剛好127，所以bias就127，可以表示[1-127，254-127]
說實話噢，其實我覺得這種思路還挺自然的，當然了網上還有很多類似於表達範圍對稱啦很多很多解釋
其實也是眾說紛紜，但我覺得找到一種比較自然的理解方式就可以了，或許太深入就鑽牛角尖了。
什麼叫單精度浮點型？什麼叫雙精度浮點型？
引用一寫道 單精度浮點型 float 專指占用32位儲存空間的單精度 single precision 值。單精度在一些處理器上比雙精度更快而且只占用雙精度一半的空間，但是當值很大或很小的時候，它將變得不精確。當你需要小數部分並且對精度的要求不高時，單精度浮點型的變數是有用的。例如，當表示美元和分時...
單精度浮點數（IEEE754）
單精度浮點數佔據4個位元組，4個位元組的分配如下 a 第一位為符號位，0表示正，1表示負 b 第2 9位為階碼，採用移碼表示 c 第10 32位為尾數，採用原碼表示。1 給定32位串，如何轉換成十進位制數 假設記憶體中存在32位串 cd cc 08 41。因為intel cpu採用little en...
半精度浮點數到單精度的python 實現
實現原理可參考3.參考文獻部分。輸入引數s是字串形式的16位二進數，如 0011010101010101 def halfpre2spre s s代表16位二進數，sign int s 0 res0 pow 1 sign 符號位 exp int 0b s 1 6 2 指數字 endpre s 6 尾...