计算机中保存着固定点数和浮动小数点数，现在主要是固定点数和浮动小数点数被保存在计算机中的形式。
决定积分数
常数的数量简单来说就是小数点固定的数量。 对于小数，小数点固定在数字的顶部左侧。 对于整数，小数点固定在最低的右侧。 常数的数量不仅有小数、整数的部分，还有正数、负数的部分。 那么正数、负数在计算机中是怎么表示的呢？
在数字中生成符号位即可。
目前，定点数通过计算存储的两个问题已经解决，剩下的是存储的形式。 主要有四种形式，老生常谈。
他们分别是原码、反码、补码、移动码。
原始代码
符号位数值位：数为正，数值位不变，符号位为0； 数字为负，数值比特不变，编码比特为1。
由于原代码中0、-0的原代码不同，所以8位中的原代码范围位-127~127
反码
已编码比特的数字比特：数字为正，数字比特为不变，已编码比特为0 .数字为负，数字比特为反，即原始为0且原始为1且已编码比特为0。
由于反转码中0、-0的反转码不同，所以8比特中的反转范围为-127~127。
补全码
符号位数值位：数为正，数值位不变，符号位为0。 如果数字为负，则数字位为反符号，最后一位加1，符号位为1。
补数中0的补数是唯一的，8位为00000000。 补数中的10000000为-128，因此补数范围为-128~127。
移动代码
其实是在二进制上加上了偏移量。 简单地说，补码是符号位转换，即除1为0、0为1外保持不变。
浮点数字
简而言之，是小数点不固定的数，形式与科学记数法相似。 形式为尾数M*2的n次幂。
这样，浮点数的存储被认为主要是解决尾数和阶码，即乘方。 尾数中主要解决符号位、数据位，它们在定点数中被提及。 阶符主要有阶符、数据。 浮点数在计算机中的存储是层编号、层编号、尾数、末尾编号的组合。
浮点溢出通常以阶码溢出为溢出，分为上溢出、下溢出。
溢出可分为两种情况。 一个是正数，即尾码最大，除了阶码最大以外。 一个是负数，即末尾符号的数量最小，次数符号最大以外。
下溢是指，在阶码值小于能够表现的阶码自身能够表现的最小值的情况下，值的结果一般小于0的情况.
浮点数规范化
没有规则，不会成为周围人。 浮点数的记忆形式没有统一的标准的时候，就像我们山南海北的方言一样，除了当地人，你可能不知道在说什么哦。 普通话正如大家都能理解的那样，这似乎是浮点数的记忆形式。
标准化的硬件要件之一是尾数的绝对值为1/2以上且小于1； 简单来说，如果尾数不为0，则尾数的最高有效位为1。
标准化可以用原码、补码表示。 原始代码表示的时候，有一个规律。 最高有效位的数值始终为1； 补数表示时的法则：符号位与最高位位的值相反。 也就是说，如果符号位为1，则最高位为0，如果符号位为0，则最高位为1。 于是，-0.1在补数正规化时为1100，可见不符合上述规律。 因此，-0.1不能使用补码规范化。
IEEE754标准
该标准是浮点数用计算机表现的标准，用原码、移码来表现。 存储顺序为末尾符号、楼层编号(包括楼层符号)、尾数。 其基本形式如下表所示。
IEEE754存储要求
值得注意的是，楼层代码使用移动代码，其他使用原码。 移动代码需要抑制楼梯的能力。 另外，因为正规化后的最高位的有效位总是1，所以没有写尾数的最高位。 即，已知1.1101在计算机中是1101，最高位是1，所以也可以不在其中保管。 另外，因为少了1位，所以23位就可以保存相当于24位的数量，变得更正确。
怎么读取754的内容？ 公式为(1.M ) ) 2的次数代码乘)； m是计算机中存在的尾数。
最后再总结一次754标准，就是将一个二进制数转换为1.XXX。 不是说尾数的绝对值在1/2以上小于1吗？ 事情是怎么变成这样的？ 这是754个标准，首先，其次是准确的。 然后，将0.XXX存储在计算机的尾数中，将步骤代码以代码移动形式存储即可。