+64.5双精度内存表示

时间: 2023-09-15 08:19:31 浏览: 106
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SM3267AE_R0413_v2.5.64.5.zip

64.5的双精度内存表示为：`0100000000100100000000000000000000000000000000000000000000000000`。具体解释如下： 首位为符号位，0表示正数； 接下来的11位为指数位，采用偏移码表示法，实际指数为2的(1025-1023)次方=2的2次方=4； 最后的52位为尾数位，即有效数字位，采用隐式表示法，值为1.5，转化为二进制为0.1。 将符号位、指数位和尾数位组合起来，即可得到该数的双精度内存表示。
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在上面的代码中，我们定义了三个函数 transTime，分别用于将用浮点数表示的时长转换成时分秒、将时分秒转换成浮点数表示的时长以及将分秒表示的时长转换成浮点数表示的时长。这三个函数的参数类型不同，因此它们...

ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'work'@'10.233.64.5' (using password: YES)

这个错误提示意味着你使用的用户名和密码不正确，或者你没有权限访问数据库。请确保你使用的用户名和密码是正确的...如果这些都没有解决问题，你可以检查一下你的数据库服务器的配置是否正确，或者联系管理员寻求帮助。

求某一位学生的成绩平均分。某学生的记录由学号、8门课程成绩和平均分组成，学号和8门课程的成绩已在主函数中给出，请编写函数fun，其功能是：求出该学生的平均分，并放入记录的ave成员中。例如，学生的成绩是：85.5,76,69.5,85,91,72,64.5，87.5，则他的平均分应为78.875。#include <stdio.h>#define N 8typedef struct{ char num[10]; double s[N]; double ave;} STREC;void fun(STREC *a){ }main(){ STREC s={"GA005",85.5,76,69.5,85,91,72,64.5,87.5}; int i; fun( &s ); printf("The %s's student data:\n", s.num); for(i=0;i<N; i++) printf("%4.1f\n",s.s[i]); printf("\nave=%7.3f\n",s.ave);}

好的，我明白了。请看下面的代码实现： void fun(STREC *a){ double sum = 0; for(int i = 0; i ; i++){ sum += a->s[i];...在函数中，我们对8门课程的成绩进行累加求和，最后计算平均分并存入记录的ave成员中...

某学生的记录由学号、8门课程成绩和平均分组成，学号和8门课程的成绩已在主函数中给出。请编写函数fun，它的功能是：求出该学生的平均分放在记录的ave成员中。请自己定义正确的形参。 例如，学生的成绩是：85.5,76,69.5,85,91,72,64.5,87.5，他的平均分应当是：78.875。 注意：部分源程序存在考生文件夹下的文件prog82.c中。 请勿改动主函数main和其他函数中的任何内容，仅在函数fun的花括号中填入你编写的若干语句。 #include "stdio.h" #define N 8 typedef struct { char num[10]; double s[N]; double ave; }STREC; void fun(STREC *p) { } main() { STREC s={"GA005",85.5,76,69.5,85,91,72,64.5,87.5}; int i; fun(&s); printf("ave=%.3f\n",s.ave); }

struct student stu = {1001, {85.5,76,69.5,85,91,72,64.5,87.5}}; // 定义一个学生结构体变量，并初始化学号和各门课程成绩 fun(&stu); // 调用fun函数，求出该学生的平均分并将其保存在记录的ave成员中 ...

某学生的记录由学号、8门课程成绩和平均分组成，学号和8门课程的成绩在主函数中给出。请编写函数fun,它的功能是：求出该学生的平均分放在记录的ave成员中。 例如，学生的成绩是：85.5,76,69.5,85,91,72,64.5,87.5,他的平均分应当是：78.875

在C++中，你可以创建一个结构体来表示学生的信息，包括学号、数组来存储8门课程的成绩以及一个初始值为0的成员变量用于存储平均分。然后定义一个函数fun接收这个结构体作为参数，并计算平均分。以下是代码示例： ...

某学生的记录由学号、8门课程成绩和平均分组成，学号和8门课程的成绩已在主函数中给出。请编写函数fun,它的功能是：求出该学生的平均分放在记录的ave成员中。 例如，学生的成绩是：85.5,76,69.5,85,91,72,64.5,87.5,他的平均分应当是：78.875。用c语言编写

{85.5, 76, 69.5, 85, 91, 72, 64.5, 87.5}, 0 }; fun(&s); printf("学生%d的平均分是：%.3f", s.id, s.ave); return 0; } 输出结果为： 学生1的平均分是：78.875 注意：在函数fun中，使用指针...

学生的记录由学号、8门课程成绩和平均分组成，学号和8门课程的成绩已在主函数中给出。 请编写函数fun，已的功能是：求出 该学生的平均分放在记录的ave成员中。请自己定义正确的形参。 例如，学生的成绩是：85.5,76.69.5,85,91,72,64.5,87.5， 他的平均分应当是：78.875。 注意：部分源程序存在考生文件夹下的文件prog82.c中。 请勿改动主区数main和其他西数中的任何内容，仅在西数fun的花括号中填入你编写的若干语句

float score[N] = {85.5, 76, 69.5, 85, 91, 72, 64.5, 87.5}; // 初始化学生记录 struct student stu; stu.id = 20210001; // 假设学号是20210001 for(int i=0; i; i++){ stu.score[i] = score[i]; } // ...

K = np.array([[97981909.8521,0,914.5],[0,97956658.9519,64.5],[0,0,1]]) D = np.array([0,0,-0,-0,0]) #外参矩阵R和T R是旋转矩阵 R = np.array([[1,-0,0],[-0,1,0],[-0,-0,1]]) T = np.array([-4.3939,-2.891,589187.672]) # 投影矩阵 P P = K.dot(np.hstack((R, T.reshape(-1, 1)))) np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(P)

根据你提供的代码，这段代码实现了相机的投影矩阵 P 的计算。其中，K 是相机内参矩阵，D 是相机的畸变参数，R 和 T 是相机的旋转矩阵和平移矩阵，通过将它们合并起来，可以得到相机的外参矩阵 [R|T]。...

import numpy as np #内参矩阵 K 和畸变系数 D #内参矩阵K包含了相机的焦距、光心等参数、畸变系数D描述了相机镜头的畸变情况 K = np.array([[97981909.8521,0,914.5 ],[0,97956658.9519,64.5],0,0,1]) D = np.array([0,0,-0,-0,0]) #外参矩阵R和T R是旋转矩阵 R = np.array([[1,-0,0],[-0,1,0],[-0,-0,1]]) T = np.array([-4.3939,-2.891,589187.672]) # 投影矩阵 P P = K.dot(np.hstack((R, T.reshape(-1, 1)))) print(P)这段代码为什么报错

这段代码报错的原因可能是第7行的 K 矩阵中有一个括号位置写...K = np.array([[97981909.8521,0,914.5],[0,97956658.9519,64.5],[0,0,1]]) 这样可以确保 K 矩阵的形状为 3x3，可以与 R 矩阵相乘并得到投影矩阵 P。

用IEEE754单精度浮点数加减运算计算0.75+(-65.25). (注: 可不考虑附加位)

因此，0.75的IEEE754单精度浮点数表示为: 0 01111111 10000000000000000000000 -65.25的二进制表示为-1000001.01(101.01)，符号为1，指数为6+127=133，尾数为0.01(1.01)。因此，-65.25的IEEE754单精度浮点数表示为...

import numpy as np dimiandian = np.loadtxt('C:\dimiandian\dimiandianzuobiao.txt') #内参矩阵 K 和畸变系数 D #内参矩阵K包含了相机的焦距、光心等参数、畸变系数D描述了相机镜头的畸变情况 K = np.array([[97981909.8521,0,914.5],[0,97956658.9519,64.5],[0,0,1]]) D = np.array([0,0,-0,-0,0]) #外参矩阵R和T R是旋转矩阵 R = np.array([[1,-0,0],[-0,1,0],[-0,-0,1]]) T = np.array([-4.3939,-2.891,589187.672]) extrinsic = np.hstack((R, T.reshape(3, 1))) # 投影矩阵 P P = K.dot(np.hstack((R, T.reshape(-1, 1)))) np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(P) doc_dimiandian = np.hstack((dimiandian, np.ones((dimiandian.shape[0], 1)))) camera_point =extrinsic.dot(doc_dimiandian.T) pixel_point =P.dot(camera_point) uv = pixel_point[:2, :] / pixel_point[2, :] print(uv.T)这段代码做了什么工作

这段代码实现了相机坐标系下三维物体点云到像素坐标系下的映射。具体实现步骤如下： 1. 从文件中读取点云坐标信息，保存在dimiandian中。 2. 定义内参矩阵K和畸变系数D，用于描述相机的内部参数和畸变情况。...
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