如果您读取的浮点数，还有另外需要关注的问题。
If you're reading a floating point number, there are other concerns.
适应性公式返回的是介于0和1之间的一个浮点数。
The fitness formula should return a floating point number between 0 and 1.
浮点运算很少是精确的。
刷新时间的单位为秒，但可能是浮点值。
它只是返回一个表示温度的浮点数。
All it does is return a floating point number representing the temperature.
例如，10,000和10,001之间只有1,025个浮点数；它们的距离是0.001。
For instance, there are only 1,025 floats between 10,000 and 10,001; and they're 0.001 apart.
基本浮点类型和包装类浮点有不同的比较行为。
Primitive float type and wrapper class float have different comparison behavior.
可以看到，对于比较小的2的幂次方，浮点数是非常精确的。
As you can see, floats are pretty accurate for small powers of two.
ebnf样式的浮点数描述。
它与实际的浮点值。
浮点运算是高性能计算研究中的一个重要领域。
The floating point arithmetic is very important for high performance arithmetic.
这就是所谓的浮点表示法。
固定的浮点面板。
编辑器中的浮点数字段。
为什么我们要将我们的左右浮点只消耗在图像上？
Why should we waste our left and right floats on just images?
传统的浮点乘加部件采用“乘法-加法-规格化-舍入”的结构。
The structure of traditional FMAF is "multiply - add - normalize - round".
因此，高性能浮点微处理单元的设计是非常有必要。
返回从字符串转换得到的浮点数。
我的整个应用程序几乎是一个大的浮点操作。
那问题实际是在第四行，应该用浮点除法，结果多打了一个右斜杠，弄成了地板除法，才导致的错误。
The problem is in line 4, which uses floor division instead of floating-point division.
你必须通过浮点数的值，而不是它的地址。
You must pass the value of the floating-point number, not its address.
浮点运算是高性能计算研究中的一个重要领域。
Floating point arithmetic is one of the most important one in high performance arithmetic.
浮点运算是高性能计算研究中的一个重要领域。
Floating point arithmetic is one of the most important one in high performance arithmetic.
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