1.Vue2.6x源码解析（二）：初始化状态
2.数据结构麻烦解释一下划线部分
3.浮点数的判断基础知识

Vue2.6x源码解析（二）：初始化状态

       深入解析Vue2.6x源码中的初始化状态过程，包括props、源码methods、规格格化data、化判computed属性与watcher的断源的原初始化原理与实现。

       首先，码规sip广播对讲源码初始化状态涉及的形式props数据传递机制由父组件至子组件，通过props字段选择所需内容。判断Vue.js内部对props进行筛选后，源码将其添加至子组件上下文。规格格化值得注意的化判是，props的断源的原规格化处理在子组件实例创建时执行，该步骤发生在initProps函数之前，码规通过mergeOptions方法中的形式normalizeProps函数完成。

       测试数据验证了筛选过程，判断数据通过proxy代理方法在子组件实例上定义访问属性，cardview源码这些属性实际指向了内部_data对象。

       初始化方法在initMethods阶段，主要是遍历methods对象，将方法挂载至vm实例，同时进行合法校验并给出警告提示。

       在initData阶段，数据初始化过程简洁高效。首先获取组件中的data对象，然后循环遍历并定义相应的key属性在vm实例上，通过proxy代理指向vm._data对象，实现响应式数据的访问。观察者机制的内部原理将在后续的Observer/Dep/Watcher部分详细阐述。

       测试数据显示，data定义的属性通过proxy代理被vm实例化为可访问属性，这些属性实际上指向了真正的codeblock源码响应式数据。

       接下来，我们关注initComputed阶段，详细解析计算属性computed的内部原理。computed属性在vm实例上被定义为特殊的getter方法，其独特之处在于内部代理函数的使用，结合Watcher实现缓存与依赖收集功能。在定义计算属性前，还涉及到createComputedGetter方法的检查，服务器渲染环境下的特殊处理，以及shouldCache变量的设置。

       测试数据再次验证了计算属性的正确实现与功能。

       最后，初始化watcher阶段，只有在用户设置了watch选项且不等于浏览器原生watch时才进行初始化。watcher的processhacker源码初始化在最后执行，以确保可以监听到初始化完成的props、data、computed属性。解析watch内部实现，重点在于createWatcher方法，以及$watch方法的使用。$watch方法创建watcher，观察目标依赖变化，并执行用户传入的回调函数，实现数据响应式更新。

       总结，Vue2.6x的初始化状态过程涉及多方面机制，包括数据传递、方法挂载、属性定义以及依赖监听，videoscribe源码这些设计与实现共同构成了Vue框架的高效响应式系统。

数据结构麻烦解释一下划线部分

       2^不是2的次方，上面的也是二进制所以是4次方，下面的是-3次方

       对于浮点数的规格化我觉得一句话是讲不清的

       浮点数的表示作出明确规定，同一个浮点数的表示就不是唯一的。例如，十进制数可以表示成1.ס0，0.ס1,0.ס2等多种形式。为了提高数据的表示精度，当尾数得值不为0时，尾数域的最高有效位应为1，这称为浮点数的规格化表示。否则以修改阶码同时左右移小数点位置的办法，使其变为规格化数的形式。

       但在IEEE标准中，一个规格化的位浮点数x的真值表示为：

       x=(-1)ˇS×(1.M)×2ˇ(E-) e=E- 其中S是浮点数的符号位，占1位。M是尾数，放在低位部分，占用位，小数点位置放在尾数域最左（最高）有效位的右边。E是阶码，占用8位。它的尾数域所表示的值是1.M。e为实际指数。因为规格化浮点数的尾数域最左位（最高有效位）总是1，故这一位经常不予存储，而认为隐藏在小数点的左边。

       位的浮点数中符号位1位，阶码域位，尾数域位，指数偏移值是.因此规格化的位浮点数x的真值为

       x=（-1）ˇS×（1.M)×2ˇ(E-) e=E-

       了解一下就行。

       编译型语言是典型的通过编译器(将源代码生成机器码的翻译工具)而不是解释器(一步步执行源码，不会在运行前发生转换)实现的编程语言。(维基百科)

浮点数的基础知识

       探索浮点数的奥秘：从基础到深入理解

       浮点数，就像科学计数法的电子版，它的核心在于小数点的自由移动。在二进制世界里，C语言中的float类型就是这种神奇数的载体。

       浮点数的构造巧妙融合了定点数的整数部分（价码）和小数部分（尾数）的特性。价码通常采用补码或移码表示，尾数则用源码或补码，通过阶码E来指示小数点的位置变化。例如，E3.，这里的代表价码的大小，3是阶码，0.则是尾数。

       规格化是浮点数处理的关键，左规和右规是调整的手段。以a=0,.为例，通过调整使尾数部分更紧凑，如0.，价码相应减3，实现了规格化。溢出则可能在浮点运算中出现，这时需要调整并重新规格化。

       IEEE 标准对浮点数的表示进行了统一，如阶码采用移码表示，尾数用源码，确保了不同系统间的兼容性。例如，源码尾数1.，经过左移3位和补0后，规格化为0.，而阶码的处理则遵循特定的偏移规则。

深入理解IEEE ：浮点运算的基石

       移码的运用，将补码的符号位翻转，是IEEE 标准中的重要组成部分。阶码的偏移值是关键，它确保了不同位宽浮点数的有效表示范围。例如，尾数为1.，阶码的偏移值将决定其在存储中的精确表示。

       从十进制到二进制，浮点数的转换规则复杂而有序，涉及对阶、尾数加减、规格化等步骤，确保运算的准确性。强制类型转换在不同数据类型的运算中起着关键作用。

总结：浮点数的精密运算艺术

       无论是十进制的运算规则，还是二进制世界中的加减运算，浮点数都展示了精密计算的微妙之处。理解这些基础概念，是深入理解计算机科学和编程语言的重要基石。让我们一起掌握浮点数的奥秘，为编程世界增添更多可能。