如何在计算机中表示和存储浮点数？请详细说明IEEE 754标准下的浮点数表示，并举例说明正负浮点数的二进制转换过程。

在计算机系统中，浮点数的表示依赖于IEEE 754标准，这是一种广泛采用的浮点数表示方法，用以实现实数在计算机中的表示。具体来说，IEEE 754标准定义了浮点数的结构，包括符号位、指数位和尾数位三个部分，可以表示正数和负数。例如，一个单精度浮点数（32位）的结构包括1位符号位、8位指数位和23位尾数位，而双精度浮点数（64位）则分别有1位、11位和52位。符号位决定了数的正负，指数位表示了数的范围，尾数位则提供了数的精度。

参考资源链接：[计算机数据表示与计算实验报告：二进制、浮点数及进制转换](https://wenku.csdn.net/doc/83t3mvyz84?spm=1055.2569.3001.10343)

对于正负浮点数的二进制转换，我们可以参考《计算机数据表示与计算实验报告：二进制、浮点数及进制转换》中的内容。例如，将十进制的+0.75转换为二进制浮点数表示：
1. 将0.75转换为二进制数：0.75的二进制表示为0.11。
2. 规范化为1.1×2^-1。
3. 确定指数和偏移量（对于32位浮点数，指数偏移量为127）：-1 + 127 = 126，转换为二进制是***。
4. 尾数部分（不包括整数位1，因为规范化时已经包含）是11，因为二进制表示被规范为1.1，所以取小数部分（省略整数位）。
5. 符号位为0，因为是正数。
最终，+0.75的32位浮点数表示为***。

相反地，对于-0.75的转换，我们只需要在符号位放置1即可。

通过这个实验报告，你可以学习到浮点数表示的详细过程，包括如何处理指数和尾数的规范化、如何计算实际指数值以及如何理解浮点数的二进制表示。这份资料是理解计算机数据表示，特别是浮点数表示的优秀资源。在掌握了基础概念之后，你可以进一步探索进制转换、数据的原码、补码和反码表示以及二进制算术运算的细节，实验报告中的案例和解释将助你一臂之力。

参考资源链接：[计算机数据表示与计算实验报告：二进制、浮点数及进制转换](https://wenku.csdn.net/doc/83t3mvyz84?spm=1055.2569.3001.10343)