28335计算精度？

一、28335计算精度？

2812是定时32位DSP，28335是32位浮点DSP.28335的浮点计算功能非常强大，可以很方便的计算小数，而定点DSP不能直接计算小数必须经过转换。另外2812的AD在设计时就有缺陷，达不到12位，而28335的精度较高。

二、simsolid计算精度如何？

在悬臂梁模型算例中，Discovery Live和SimSolid都得到了和解析解非常一致的结果；在带圆孔的薄钢板受均匀拉伸算例中，Discovery Live体现出了极高的精度，而SimSolid孔边应力结果偏小16% . 总体来讲精度尚可。

三、什么叫计算精度？

计算精度的意思是计算出精确程度。

四、gps 距离计算精度？

单GPS系统提供的定位精度是优于25米，而为得到更高的定位精度，我们通常采用差分GPS技术：将一台GPS接收机安置在基准站上进行观测。

根据基准站已知精密坐标，计算出基准站到卫星的距离改正数，并由基准站实时将这一数据发送出去。

用户接收机在进行GPS观测的同时，也接收到基准站发出的改正数，并对其定位结果进行改正，从而提高定位精度。

五、excel默认的计算精度？

Excel默认的计算精度是15位有效数字。这意味着Excel可以准确计算最多15位数字的运算结果。然而，当进行复杂的计算时，Excel可能会出现舍入误差。此外，Excel还提供了一些函数和选项，如ROUND函数和设置精确度选项，可以帮助用户控制计算的精度。如果需要更高的精度，可以使用Excel的高精度计算插件或使用其他专业的数学软件。

六、matlab如何设置计算精度？

MATLAB中控制运算精度 ：format long 只能设置显示精度，并不能控制运算精度。在MATLAB中，控制运算精度一般使用 digits 和 vpa。示例：digits %显示当前运算精度digits(n) %设定默认的精度vpa(x,n) %表示将s表示为n位有效数的符号对象如果不设定digits(n) ，系统默认为32位 需要注意：

1，vpa算出的值为符号变量，可以进行初等运算，但不能进行关系运算等；

2，vpa的运算速度比MATLAB标准函数要慢。

七、wps表格计算精度设置？

1、首先我们打开电脑里的excel软件，然后打开一个要设置以显示精度为准的表格文件。

2、在表中界面上，选择左上角的文件，然后选择选项。

3、点击选项后，弹出excel选项，再选择高级。

4、在高级选中找到“计算此工作表时”，选择将精度设为所显示的精度，即为在框中打勾选上。

5、打上勾后，会弹出提示，提醒数据精度将会受到影响，点击确定完成即可。

6、此时计算结果就为所显示数值运算得到的结果。

八、matlab中怎么设置计算精度？

MATLAB中控制运算精度 ：format long 只能设置显示精度，并不能控制运算精度。在MATLAB中，控制运算精度一般使用 digits 和 vpa。示例：digits %显示当前运算精度digits(n) %设定默认的精度vpa(x,n) %表示将s表示为n位有效数的符号对象如果不设定digits(n) ，系统默认为32位 需要注意：

1，vpa算出的值为符号变量，可以进行初等运算，但不能进行关系运算等；

2，vpa的运算速度比MATLAB标准函数要慢。

九、gpu计算精度和cpu有差别

GPU计算精度和CPU有差别在深度学习和机器学习领域中起着至关重要的作用。在这两种处理器之间存在着一些显著的区别，影响着算法的执行速度和准确性。了解这些差异对于优化计算资源的利用至关重要。

GPU计算精度

GPU以其并行计算的能力而闻名。与CPU相比，GPU能够同时处理大量数据，加快计算速度。然而，GPU的计算精度通常较低，这意味着在执行数学运算时存在一定的误差。

在深度学习中，GPU通常使用较低的计算精度（如半精度或浮点精度）来加速模型的训练过程。尽管计算精度较低，但在许多情况下，这种牺牲是可以接受的，因为速度的提升能够让模型更快地收敛。

CPU计算精度

相较之下，CPU在计算精度方面通常更加准确。CPU通常使用更高的计算精度（如双精度）来执行数学运算，确保结果的准确性。这种高精度的计算在某些任务中至关重要，尤其是涉及对数据精确处理的情况。

虽然CPU的计算速度可能较慢，但在某些情况下，高精度的计算是不可或缺的。特别是在涉及对数据精确处理和计算结果准确性要求较高的领域，如科学计算和金融领域。

优化计算资源的选择

在实际应用中，选择何种计算资源取决于具体的需求和任务。对于需要追求速度和并行计算能力的任务，GPU可能是更好的选择。而对于需要高精度计算和结果准确性的任务，则可能需要借助于CPU。

在某些情况下，可以根据任务的不同阶段选择不同的计算资源来实现最佳的效果。例如，在模型训练阶段可以使用GPU进行加速，而在结果验证和精确计算阶段则可以切换到CPU。

结论

综上所述，GPU计算精度和CPU有差别在深度学习和机器学习中扮演着不同的角色。了解这两者之间的区别及优势可以帮助我们更好地利用计算资源，提高模型训练和计算的效率。在实际应用中，根据具体任务的需求合理选择GPU或CPU是至关重要的。

十、wps表格中怎么调节计算精度？

打开表格，选择你要输入的单元格，单击右键—单元格格式—数字—保留小数点多少位自己选择