NSString转换成NSURL

Cadence Sigrity PowerSI实战:从.brd到S参数提取的完整避坑指南 本文详细介绍了使用Cadence Sigrity PowerSI进行信号完整性分析的完整流程,从.brd文件预处理到S参数提取的关键技巧。通过实战案例和避坑指南,帮助工程师高效解决高速PCB设计中的信号质量问题,提升仿真精度和设计效率。 阅读详情

--------常用各种类型相互转换

1. NSString转化为UNICODE String:


  1. (NSString*)fname = @“Test”;  
  2. char fnameStr[10];  
  3. memcpy(fnameStr, [fname cStringUsingEncoding:NSUnicodeStringEncoding], 2*([fname length]));  
  4. 与strcpy相比,memcpy并不是遇到'\0'就结束,而是一定会拷贝完n个字节  

 2. NSString 转化为 char *


  1. NSString * str= @“Test”;  
  2. const char * a =[str UTF8String];  

3.char * 转化为 NSString

  1. NSString *str=[NSString stringWithCString  encoding:NSUTF8StringEncoding];   

4. char * 转化 NSData

  1. 方法一:  
  2.   char * a = (char*)malloc(sizeof(byte)*16);  
  3.   NSData *data = [NSData dataWithBytes: a   length:strlen(a)];  
  4. 方法二:  
  5.    转换为NSString: - (id)initWithUTF8String:(const char *)bytes  
  6.    然后用NSString的 - (NSData *)dataUsingEncoding:(NSStringEncoding)encoding  

 5. NSData 转化 char *

  1. NSData data ;  
  2. char* a=[data bytes];  

 6. NSData 转化 NSString;

  1. NSData* data;  
  2. NSString* aStr= [NSString alloc] initWithData:data   encoding:NSASCIIStringEncoding];  

 7. NSString 转化 NSData对象

  1. NSData* xmlData = [@"testdata" dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];   

 8.NSString 转化 NSURL  

  1. //NSURL *url = [NSURL URLWithString:[str   stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding ]];   
  2. SString *urlString=[@"http://www.google.com/search?client=safari&rls=en&q=搜索&ie=UTF-8&oe=UTF-8" stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];  

 9.NSURL 转化 NSString

  1. NSURL *url=[NSURL URLWithString:urlString];  
  2. NSString *s=[[url absoluteString] stringByReplacingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];  
  3. NSArray *arr = [urlStr componentsSeparatedByString:@"&"];   
  4. NSURL *url = [NSURL URLWithString:[[arr objectAtIndex:0] stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding ]];   
  5. NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:url];   
  6. [request setHTTPMethod:@"POST"];   
  7. NSMutableArray *_array = [[NSMutableArray alloc] initWithCapacity:0];   
  8. for (int i = 1; i < [arr count]; ++i ){   
  9. NSString *str = [arr objectAtIndex:i];   
  10. [_array addObject:str];   
  11. }   
  12. [_array componentsJoinedByString:@"&"];   
  13. NSData *data = [[_array componentsJoinedByString:@"&"] dataUsingEncoding: NSASCIIStringEncoding];   
  14. [request setHTTPBody:data];  
  15.  // 发送请求并获得服务器反馈的数据  
  16.     NSData *urldata = [AESEnCDeCViewController Get:url];  
  17.     // 第一种 转换NSData数据到char*字符串  
  18.     char * test = (char*)[urldata bytes];  
  19.     std::string old = deaes(test);  
  20.     // 第二种 转换NSData到UTF8编码的NSString中再转换为char*字符串  
  21. //    NSString *desStr = [[NSString alloc] initWithData:urldata encoding:NSUTF8StringEncoding];  
  22. //    const char *desresult = [desStr UTF8String];  
  23. //    std::string old = deaes(desresult);  
  24.     // 解密字字符串到明文  
  25.     NSString *oldstr = [[NSString alloc] initWithCString:old.c_str()];  
  26. 很多时候软件读取的中文网页编码集是gb2312,所以显示出来的是乱码。这时需要将NSString文字编码转换  
  27. 1 NSURL *url = [NSURL URLWithString:urlStr];  
  28. 2 NSData *data = [NSData dataWithContentsOfURL:url];      
  29. 3 NSStringEncoding enc = CFStringConvertEncodingToNSStringEncoding(kCFStringEncodingGB_18030_2000);      
  30. 4 NSString *retStr = [[NSString alloc] initWithData:data encoding:enc]; 
  31.   

文件存在几种形式:

NSData 最基本的字节流,在文件传输的过程中,首先需要decoder解码转化为一个字节流,然后传输,接收数据时需要encoder编码,必须保证编码正确才能显示出正确的数据。一般传递的数据为string,file,文件包括:二进制文件,音频,图像,文本文件等,文本文件一般是xml,json,jsp等文件,里面包含了数据。

NSString,NSDictionary 这是在程序中使用的数据,包括了不同的数据存储形式

NSFile 持久性存储的一种形式


10.将UIImage转换成NSData

UIImage *img = _picview.image;

NSData *imgData = UIImageJPEGRepresentation(img, 0.5);


11.将JSON数据转化成NSData

   id result = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:data options:NSJSONReadingMutableContainers error:nil];

12.将NSData转化成JSON

 NSJSONSerialization *jsonData = [NSJSONSerialization dataWithJSONObject:json对象 options:NSJSONReadingMutableContainers error:nil];


13.NSString中如果包括中文字符的话转换为NSURL得到的值为nil

用stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding可以解决,代码如下:

NSString *str = [NSString stringWithUTF8String:surl.c_str()];
    str = @"http://218.21.213.10/MobileOA/TIFF/鄂安办发45号关于下达2012年全市安全生产相对控制指标的通知1.jpg";
    str = [str stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];
    NSURL *imageUrl = [NSURL URLWithString:str];

    UIImage *image = [UIImage imageWithData:[NSData dataWithContentsOfURL:imageUrl]]; 

中间如果不加 str = [str stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];这一行则imageUrl为nil





华为2288H-V5服务器做raid的详细步骤 操作步骤 服务器启动界面 按del键进入设置输入密码,2288H-v5默认密码是Admin@9000 移动光标选择device manager 驱动管理选择configurationutility 配置管理 选择main menu 主菜单 选择第一个 configuration management 配置管理 选择create virtual driver 创建虚拟驱动选择select RAID level 选择RAID等级选择level-5 选择select drivers 选择驱...... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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