Перевод дробных чисел из одной системы счисления в другую
РаботаИнженерныеКонвертеры
Перевод дробных чисел из одной системы счисления в другую
После того, как я сделал несколько калькуляторов для перевода между разными системами счисления — вот список от первой до последней версии, от самого простого к сложному: Перевод числа в другие системы счисления, Перевод из десятичной системы счисления, Перевод из одной системы счисления в другую — в комментариях стали периодически спрашивать — а что же, мол, дробные числа, как же их переводить? И когда спросили больше трех раз, я таки решил изучить этот вопрос.
Результатом стал калькулятор, который вы видите ниже, он умеет переводить и дробные числа в том числе. Как водится, для любознательных под калькулятором немного теории.
Перевод дробных чисел из одной системы счисления в другую
Исходное число
Исходное основание
Основание системы счисления исходного числа
Основание результата
Основание системы счисления переведенного числа
Точность вычисления
Знаков после запятой: 8
Переведенное число
Исходное число в десятичной системе счисления
Переведенное число в десятичной системе счисления
Погрешность перевода (в десятичном выражении)
Максимальная погрешность перевода (в десятичном выражении)
Теперь теория.
Я, честно говоря, думал, что вопрос довольно сложный, но при ближайшем рассмотрении все оказалось проще простого. Надо было только держать в голове тот факт, что речь идет о позиционных системах счисления.
В чем тут суть? Рассмотрим на примере десятичного числа 6.125. Это дробное число в десятичной системе счисления представляется так:
Все просто, не так ли? Та же самая простота сохраняется и при записи дробного числа в любой другой системе счисления. Возьмем, например, горячо любимую каждым программистом двоичную систему и число, например, 110.001. Эта запись есть не что иное как
Да-да, число для примера было выбрано не просто так. То есть, 110.001 в двоичной системе есть 6.125 в десятичной. Принцип, я думаю, ясен.
Есть только одно но — все-таки из-за того, что здесь участвую дроби с разными знаменателями, не всегда одно и тоже число можно одинаково точно выразить в разных системах счисления. Что я имею в виду?
Возьмем, например, число . Отлично смотрится в десятичной системе счисления.
Но вот если попробовать получить запись этого числа в двоичной системе счисления — будут проблемы. Попробуем, пока не устанем
Продолжать можно еще довольно долго, но уже сейчас видно, что 0.8 в десятичной системе это 0.11001100…(дальше очень много цифр) в двоичной. Если честно, то это периодическое число с перидом 1100, так что мы никогда не сможем выразить его точно в двоичной системе счисления. 110011001100… будет продолжаться до бесконечности.
Поэтому перевод дробного числа из одной системы счисления в другую чаще всего дает погрешность. Погрешность эта зависит от того, сколько разрядов мы используем для записи дробной части переведенного числа. Возьмем пример с числом 0.8 и используем для записи его двоичного представления шесть разрядов после запятой — 0.110011. Полученное число вовсе не 0.8, а 0.796875, разница при этом составляет 0.003125. Это и есть наша погрешность перевода десятичного числа 0.8 в двоичный вид при использовании шести разрядов после запятой.
Вес крайнего правого разряда (самого младшего разряда) называется разрешением (resolution) или точностью (precision), и определяет наименьшее неравное нулю число, которое может быть представлено данным числом разрядов. Для нашего примера это . При этом максимально возможная погрешность представления числа, как нетрудно сообразить, не превышает половины этого веса, или 0.0078125. Так что для 0.8 мы имеем еще и не самую плохую погрешность.
Вот, собственно, и все.
Ссылка скопирована в буфер обмена
Похожие калькуляторы
- • Перевод из одной системы счисления в другую
- • Перевод из десятичной системы счисления
- • Калькулятор с поддержкой разных систем счисления
- • Перевод числа в другие системы счисления
- • Дополнение числа
- • Раздел: Конвертеры ( 54 калькуляторов )
#информатика #системасчисления дробные числа Информатика Конвертеры перевод из системы счисления системы счисления
PLANETCALC, Перевод дробных чисел из одной системы счисления в другую
Timur2020-11-03 14:19:28
Рассчитать стоимость доставки груза, калькулятор Экспресс Точка Ру
Что везем
Обратите внимание, что некоторые предметы запрещены к пересылке
Характер груза
Документы Мебель Компьютер
Вес, кг
Длина, см
Ширина, см
Высота, см
Объемный вес, кг
Кол-во
Хрупкий
Не удалось рассчитать одно или несколько отправлений.
Для расчета доставки необходимо обратиться к сотрудникам компании.
Пожалуйста, позвоните в удобный вам офис или отправьте электронную заявку.
Удалить
Добавить место
Характер груза
Документы Мебель Компьютер
Вес, кг
Длина, см
Ширина, см
Высота, см
Объемный вес, кг
Кол-во
Хрупкий
Не удалось рассчитать одно или несколько отправлений. Для расчета доставки необходимо обратиться к сотрудникам компании.
Пожалуйста, позвоните в удобный вам офис или отправьте электронную заявку.
Удалить
Упаковка
Упакую самостоятельно
Требуется упаковка
Обратите внимание на
рекомендации к упаковке
бумажный конверт
пластиковый пакет
картонная коробка
обрешетка
стрейч-пленка
пузырьковая пленка
Не знаю, какая упаковка нужна
Откуда
Забрать по адресу
Привезу на склад
Привезу в пункт приема
Город
Москва Санкт-Петербург
Отправления с данной географией временно не принимаются
Улица
нет улицы
Корпус
Офис/кв
Дата забора
00010203040506070809101112131415161718192021222300153045С
00010203040506070809101112131415161718192021222300153045До
следующего дня
Фамилия
Номер телефона
Москва Санкт-Петербург Белгород Бишкек Благовещенск Великие Луки Владикавказ Владимир Волгодонск Вологда Воронеж Екатеринбург Иркутск Казань Калининград Киров Краснодар Липецк Магадан Нижний Новгород Новосибирск Новый Уренгой Пермь Псков Пятигорск Ростов-на-Дону Смоленск Сургут Таганрог Тверь Ульяновск Уфа Челябинск Чита Город
Москва Санкт-Петербург
Дата забора
Груз бесплатно хранится на складе города получения в течение 7 дней
Фамилия
Номер телефона
Москва Краснодар Пятигорск Город
Москва
Пункт Выдачи
Дата забора
Груз бесплатно хранится в пункте выдачи в течение 3 дней
Фамилия
Номер телефона
Доставить по адресу
Заберу со склада
Заберу из пункта выдачи
Город
Москва Санкт-Петербург
Отправления с данной географией временно не принимаются
Улица
нет улицы
Корпус
Офис/кв
Планируемая дата доставки
Срок и стоимость доставки грузов из Калининграда, просьба уточнять у оператора по телефону
до 14:00
до 12:00
Фамилия
Номер телефона
Москва Санкт-Петербург Белгород Бишкек Благовещенск Великие Луки Владикавказ Владимир Волгодонск Вологда Воронеж Екатеринбург Иркутск Казань Калининград Киров Краснодар Липецк Магадан Нижний Новгород Новосибирск Новый Уренгой Пермь Псков Пятигорск Ростов-на-Дону Смоленск Сургут Таганрог Тверь Ульяновск Уфа Челябинск Чита Город
Москва Санкт-Петербург
Планируемая дата доставки
Срок и стоимость доставки грузов из Калининграда, просьба уточнять у оператора по телефону
до 14:00
до 12:00
Груз бесплатно хранится на складе в течение 7 дней
Фамилия
Номер телефонаМосква Краснодар Пятигорск Город
Москва
Пункт Выдачи
Планируемая дата доставки
Срок и стоимость доставки грузов из Калининграда, просьба уточнять у оператора по телефону
до 14:00
до 12:00
Груз бесплатно хранится в пункте выдачи в течение 3 дней
Фамилия
Номер телефона
срочная доставка
Доставка в максимально короткие сроки.
Согласование сроков происходит при обращении в компанию.
сверхсрочная доставка Доставка в максимально короткие сроки. Согласование сроков происходит при обращении в компанию.
ГрузовойПассажирскийЛифт
страхование Стоимость услуги 1% от объявленной ценности груза. Отправление считается застрахованным только при указании в накладной характера груза и объявленной ценности. Для клиентов без договора обязательно предоставление копии паспорта отправителя.
Объявленная ценность, руб
Страховая премия, руб
Оповещения
sms
Номер телефона
Оплата
оплачивает отправитель
оплачивает получатель
оплачивает третья сторона
Картой курьеру
Наличными
Онлайн
По счету от юр.
лица
По договору Необходимо заключить договор
Промокод
Стоимость вашей доставки
Согласен(-на) на обработку персональных данных на сайте согласно политике Возможно изменение стоимости после контрольного взвешивания из-за более точного измерения веса или габаритов отправления.
Калькуляторru — SQL Roadie
В своей предыдущей статье Введение в Azure Cosmos DB я лишь кратко упомянул Partition и Throughput . Принятие хорошей схемы секционирования является квинтэссенцией настройки контейнера Cosmos DB для гибкого масштабирования и невероятной производительности. В этой статье эти два аспекта будут подробно рассмотрены, чтобы помочь в полной мере использовать предложения Cosmos DB по хранению и производительности.
Раздел
В контейнерах Azure Cosmos DB хранятся документы, графики или таблицы. Контейнеры (иначе коллекции в контексте документов) — это логические объекты, которые могут быть распределены по нескольким физическим разделам или серверам.
Физические и логические разделы
Физический раздел — это внутренняя концепция Cosmos DB, представляющая собой фиксированный объем хранилища SSD в сочетании с переменным объемом вычислительной мощности (ЦП, память и ввод-вывод) . Количество физических разделов контейнера зависит от его хранилища и пропускной способности. Для контейнеров с общей пропускной способностью количество секций зависит от ЕЗ/с, назначенных набору контейнеров.
Единица запроса (RU/s) – единица пропускной способности. 1 ЕЗ/с обслуживает get by self-link (внутреннее свойство) или id элемента размером 1 КБ.
При создании коллекции мы можем указать фиксированную емкость хранилища 10 ГБ или неограниченную емкость .
Производительность коллекции фиксированных хранилищ ограничена максимальным значением 10 000 ЕЗ/с. Если мы выберем неограниченную емкость, потенциально созданная коллекция не будет иметь максимального количества ЕЗ/с. Коллекции предположительно не ограничены с точки зрения хранилища и пропускной способности, а управление физическими разделами осуществляется Cosmos DB за кулисами. Обратите внимание, что для многораздельной коллекции нам нужно указать ключ раздела .
Данные внутри контейнера с одинаковым значением ключа раздела образуют логический раздел . Максимальный предел хранения логического раздела составляет 10 ГБ , что означает, что если данные, связанные с определенным значением ключа раздела, превысят 10 ГБ, логический раздел будет заполнен и больше не сможет расти. Вот почему использование хорошей схемы секционирования очень важно для использования гарантий хранения и производительности Azure Cosmos DB.
Пример секционирования
Внутри Azure Cosmos DB установлено ограничение на максимальную пропускную способность, которую может обеспечить физический раздел, — PRUmax . Это значение постоянно меняется в зависимости от таких факторов, как используемое оборудование и обновления платформы. А пока имейте в виду, что это происходит за кулисами.
Предположим, что PRUmax = 10 000 RU/с. Мы создаем неограниченную коллекцию продукта с начальной пропускной способностью 20 000 ЕЗ/с и productid в качестве ключа раздела. Cosmos DB необходимо создать по крайней мере 2 физических раздела для поддержки запрошенной пропускной способности 20 000 ЕЗ/с. В настоящее время значение по умолчанию равно 5. Таким образом, Cosmos DB создает новую коллекцию с 5 физическими разделами. Запрошенная пропускная способность будет в равной степени назначена этим физическим разделам.
Это означает, что максимальное ограничение пропускной способности для каждого раздела составляет 20 000/5 = 4000 ЕЗ/с.
По мере добавления новых документов Cosmos DB равномерно и согласованно распределяет ключевое пространство хэшей ключей разделов между 5 физическими разделами. Если ключ секции выбран правильно, операции записи будут равномерно распределены по секциям, каждая секция обслуживает около 5000 ЕЗ/с, а в сумме около 20 000 ЕЗ/с. Это идеально. В реальном мире возможно, что мы выбрали неверный ключ раздела.
Что может пойти не так?
- Влияние на производительность : если большинство одновременных операций записи/чтения относится к определенному значению ключа раздела, у нас может быть 1 физический раздел с максимальной пропускной способностью 5000 ЕЗ/с, выделенных ему ( горячий раздел ), в то время как другой 4 раздела на холостом ходу. Когда это произойдет, запросы будут ограничены по скорости, и мы получим код ответа Http 429 .
- Воздействие на хранилище : Ранее в статье я упоминал концепцию логического раздела. Все данные, имеющие один и тот же ключ раздела, образуют логический раздел. Логические разделы нельзя разделить на физические разделы. По той же причине, если выбранный ключ секции имеет плохую кардинальность, у нас потенциально может быть перекос в распределении памяти. Скажем, 1 логический раздел становится толще быстрее и достигает максимального предела в 10 ГБ, а остальные почти пустые. Физический раздел, в котором находится максимально загруженный логический раздел, не может быть разделен, что может привести к простою приложения.
Разделение физических разделов
Azure Cosmos DB незаметно управляет физическими разделами, если вы правильно выбрали ключ раздела. Ниже приведены два сценария, когда Cosmos DB разделит физический раздел.
- Максимальный объем хранилища 10 ГБ : Когда физический раздел заполнен, Cosmos DB разделит его на 2 новых раздела, назначив данные, соответствующие почти половине ключей, каждому новому разделу. Как упоминалось ранее, разделение не может произойти, если данные в рассматриваемом физическом разделе имеют одинаковое значение ключа раздела.
- Увеличение пропускной способности: Когда назначенная пропускная способность увеличивается настолько, что существующего количества физических разделов недостаточно для ее поддержки, Cosmos DB добавит новые физические разделы. В приведенном выше примере, если пропускная способность увеличена до 100 000 ЕЗ/с, Cosmos DB добавит 5 новых физических разделов.
Cosmos DB требуется 100 000/PRUmax = 10 физических разделов для поддержки настройки пропускной способности.
Как упоминалось ранее, разделение не может произойти, если данные в рассматриваемом физическом разделе имеют одинаковое значение ключа раздела.Пропускная способность
Что делает Cosmos DB привлекательной базой данных транзакций большого объема, так это простота масштабирования. Когда частота запросов низкая, пропускная способность может быть снижена, чтобы снизить затраты. Производительность Cosmos DB предсказуема. Например, чтение документа размером 1 КБ с согласованностью сеанса всегда требует 1 RU, независимо от количества одновременных запросов или объема хранимых данных.
Тем не менее, существует два основных аспекта проектирования, которые позволяют упростить эластичное масштабирование Azure Cosmos DB.
Распределить запросы и хранилище
Идеальное свойство-кандидат для ключа секции позволит распределять записи по различным различным значениям. Запросы к одному и тому же ключу секции должны оставаться ниже максимального предела пропускной способности, выделенного для секции. Хороший ключ раздела будет равномерно распределять записи по всем физическим разделам и не вызывать горячих разделов. В нашем примере productid — хороший ключ раздела, потому что маловероятно, что все параллельные запросы будут сосредоточены на конкретном продукте. Если бы мы выбрали свойство productcategory в качестве ключа раздела, это потенциально могло бы привести к горячим разделам
Область раздела для запросов и транзакций
С одной стороны, мы можем использовать один и тот же ключ раздела для всех документов.
С другой стороны, у нас может быть уникальный ключ раздела для каждого документа. Оба подхода имеют свои ограничения. Использование одного и того же ключа раздела для всех документов ограничит масштабируемость и приведет к горячему разделу и неэффективному использованию пропускной способности. Использование уникальных ключей разделов обеспечит высокую масштабируемость, но приведет к большому количеству запросов между разделами и предотвратит использование транзакций между документами. Периодическое разветвление запросов не так уж плохо, но частое разветвление приведет к высокому потреблению RU и приведет к ограничению скорости.
Оценка пропускной способности
Пропускную способность можно оценить на основе ожидаемого числа операций чтения/записи в секунду. 1 Единица запроса (RU) соответствует чтению документа размером 1 КБ, содержащего 10 уникальных значений свойств, с помощью ссылки или идентификатора. Запись, замена или удаление потребляют больше ЕЗ/с.
Калькулятор RU
Microsoft предоставляет калькулятор единиц запроса, который служит для получения базовой пропускной способности, назначаемой при создании новой коллекции.
Будьте готовы к точной настройке RU во время бега, но это хорошая отправная точка.
Этот URL-адрес вызывает ностальгию 🙂
Изображение предоставлено MicrosoftЗаключение
Azure Cosmos DB намного более универсален по сравнению с первоначальными днями Document DB. Благодаря дополнительной поддержке API-интерфейсов Mongo DB, Graph, Cassandra и Table, а также поддержке нескольких мастеров и глобального распространения Cosmos DB, безусловно, является самым интересным продуктом в технологии баз данных на данный момент. Благодаря новым продуктам обработки данных Azure, таким как Azure Stream Analytics, Azure Data Bricks и HDInsight, поддерживающим готовую интеграцию с Cosmos DB, он быстро становится хорошим кандидатом для решений для работы с большими данными.
Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас есть вопросы. Я всегда рад обсудить технологии 🙂
azure — Рассчитайте среднее количество запросов в секунду, просмотрев журналы показателей CosmosDB
Я пытаюсь рассчитать среднее количество запросов в секунду, просмотрев журналы показателей CosmosDB.
Азуреметрикс | где MetricName == "TotalRequestUnits"
Я не могу понять следующие свойства в записях TotalRequestUnits : Всего , Количество , Максимум , Минимум , Среднее . Каково их значение в данном контексте? Какое свойство описывает общее количество ЕЗ, используемых во время ведения журнала?
Это Итого или Считать ?
Вот пример записи:
TenantId ххх Исходная система Лазурный TimeGenerated [UTC] 2018-10-19T12:01:00Z идентификатор ресурса ххх Ресурс ххх группа ресурсов ххх ResourceProvider MICROSOFT.DOCUMENTDB идентификатор подписки ххх МетрикаИмя ВсегоRequestUnits Общий 15 445 Считать 6585 Максимум 168 Минимум 0 Средний 2.3454821564 ВремяЗерно ПТ1М UnitName Считать Тип Азуреметрикс _ResourceId ххх
Документация Azure Monitor также не очень ясна по этому поводу: Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts
Какое свойство я должен использовать для расчета среднего количества запросов в секунду?
Спасибо за поддержку.
- azure
- azure-cosmosdb
- azure-monitoring
Какое свойство следует использовать для расчета среднего числа запросов в секунду?
Как и вы, я не нашел явного официального документа, объясняющего, что означает каждая из этих метрик.
На мой взгляд:
Итого — это общая стоимость потребленных RU.
Количество — общее количество записей запросов.
Таким образом, Среднее = Всего/Число (15445/6585) = 2,3454821564.
Максимум — это максимальный потребляемый Rus записей запросов, который противоположен Минимум .
И UnitName = количество в столбце Unit в Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts.
Итак, если вы хотите рассчитать среднее значение Ru/s, обратитесь к AVG в своем журнале показателей.
0
Попробую ответить на свой вопрос.