UCS,UNICODE和UTF-8

用C语言实现UCS-2和UTF-8之间的互相转化 本文简单介绍UCS,UNICODE和UTF-8,并利用C语言实现了UTF-8与UCS2之间的互相转化。1.什么是UCS和ISO10646?国际标准ISO10646定义了通用字符集(Universal Character Set, UCS). UCS是所有其它字符集标准的一个超集,它保证也其它字符集双向兼容,即编码间相互转换不会丢失任何信息。UCS字符集U+0000到U+007F与US-ASCII是 阅读详情

UCS,UNICODE和UTF-8

                                      

本文简单介绍UCS,UNICODE和UTF-8,并利用C语言实现了UTF-8与UCS2之间的互相转化。
1.什么是UCS和ISO10646?
国际标准ISO10646定义了通用字符集(Universal Character Set, UCS). UCS是所有其它字符集标准的一个超集,它保证也其它字符集双向兼容,即编码间相互转换不会丢失任何信息。UCS字符集U+0000到U+007F与US-ASCII是一致的。

2.什么是UNICODE
历史上, 有两个独立的, 创立单一字符集的尝试. 一个是国际标准化组织(ISO)的 ISO 10646 项目, 另一个是由(一开始大多是美国的)多语言软件制造商组成的协会组织的 Unicode 项目. 幸运的是, 1991年前后, 两个项目的参与者都认识到, 世界不需要两个不同的单一字符集. 它们合并双方的工作成果, 并为创立一个单一编码表而协同工作. 两个项目仍都存在并独立地公布各自的标准, 但 Unicode 协会和 ISO/IEC JTC1/SC2 都同意保持 Unicode 和 ISO 10646 标准的码表兼容, 并紧密地共同调整任何未来的扩展.

3.什么是UTF-8(一种传送和存储格式)
UCS和UNICODE为每个字符分配了一个对应的整数,但并没有明确说明其实现机制.故存在多种编码方式,其中以两个字节和四个字节来存储一个字符的方法分别叫UCS-2, UCS-4,要将一个ASCII文件转换成一个UCS-2文件只要在每个字节前加一个字节0X00,转换成UCS-4只要在每个字节前加三个0X00。
而internet上大量的信息是以ASCII码存在的,如果都用两个字节来存储将浪费大量的资源,同时Unix和Linux下使用USC-2和USC-4会导致严重问题,于是出现了UTF-8(定义于ISO10646-1).
UTF-8(UTF-8 stands for Unicode Transformation Format-8. It is an octet (8-bit) lossless encoding of Unicode characters.)

UNICODE(UCS)和UTF-8的对应关系。
U-00000000 - U-0000007F:  0xxxxxxx 
U-00000080 - U-000007FF:  110xxxxx 10xxxxxx 
U-00000800 - U-0000FFFF:  1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 
U-00010000 - U-001FFFFF:  11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 
U-00200000 - U-03FFFFFF:  111110xx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 
U-04000000 - U-7FFFFFFF:  1111110x 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx

在多字节串中,第一个字节的开头‘1’的数目就是整个串中字节的数目.

下面举UCS-2与UTF-8的对应关系,并利用C语言实现之间的互相转化。
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| UCS2                               | UTF-8                                  |
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|                                           |    code           | 1st Byte       | 2nd byte       | 3rd Byte       |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 000000000aaaaaaa    | 0000 - 007F  | 0aaaaaaa  |                        |                      |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 00000bbbbbaaaaaa    | 0080 - 07FF  | 110bbbbb  | 10aaaaaa    |                       |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| ccccbbbbbbaaaaaa     | 0800 - FFFF  | 1110cccc   | 10bbbbbb     | 10aaaaaa  |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------

在这儿我只实现了单个字符的转换,串的转换也是一样的道理。
1,把一个UTF-8字符转换成一个UCS-2字符。
如果转换成功返回1,如果UTF-8字符是一个unrecognized字符,则返回0,且存一个blackbox(U+22e0)到ucs2_code_ptr中。


typedef unsigned short UINT16;
typedef unsigned char UINT8;
typedef unsigned char BOOL;
#define TRURE (BOOL)(1)
#define FALSE (BOOL)(0)

BOOL UTF8toUCS2Code(const UINT8* utf8_code, UINT16* ucs2_code){
       UINT16 temp1, temp2;
       BOOL is_unrecognized = FALSE ;
       UINT16 * in = utf8_code;
       if(!utf8_code || !ucs2_code){
             return is_unrecognized;
      }
     
      if(0x00 == (*in & 0x80)){
      /* 1 byte UTF-8 Charater.*/
             *ucs2_code= (UINT16)*in;
             is_unrecognized = TRUE;
      }
      else if(0xc0 == (*in & 0xe0) &&
               0x80 == (*(in + 1) & 0xc0)
              ){
      /* 2 bytes UTF-8 Charater.*/ 
             temp1 = (UINT16)(*in & 0x1f);
             temp1 <<= 6;
             temp1 |= (UINT16)(*(in + 1) & 0x3f);
             *ucs2_code = temp1;
             is_unrecognized = TRUE;
      }
      else if( 0xe0 == (*in & 0xf0) &&
                0x80 == (*(in +1) & 0xc0) &&
                0x80 == (*(in + 2) & 0xc0)
              ){
      /* 3bytes UTF-8 Charater.*/
             temp1 = (UINT16)(*in &0x0f);
             temp1 <<= 12;
             temp2 = (UINT16)(*(in+1) & 0x3F);
             temp2 <<= 6;
             temp1 = temp1 | temp2 | (UINT16)(*(in+2) & 0x3F);
             *ucs2_code = temp1;
             is_unrecognized  = TRUE;
       }
       else{
       /* unrecognize byte. */
             *ucs2_code = 0x22e0;
             is_unrecognized = FALSE;
     }
     return is_unrecognized;
}

2,把一个UCS-2字符转换成UTF-8字符。函数返回转换成UTF-8的长度(字节1 -- 3),如果目标指针为空,返回0。

UINT8 UCS2toUTF8Code(UINT16 ucs2_code, UINT8* utf8_code){
      int length = 0;
      UINT8* out = utf8_code;
      if(!utf8_code){
           return length;
      }
      if(0x0080 > ucs2_code){
      /* 1 byte UTF-8 Character.*/
          *out = (UINT8)ucs2_code;
          length++;  
      }
      else if(0x0800 > ucs2_code){
      /*2 bytes UTF-8 Character.*/
           *out = ((UINT8)(ucs2_code >> 6)) | 0xc0;
           *(out+1) = ((UINT8)(ucs2_code & 0x003F)) | 0x80;
           length += 2;
     }
     else{
     /* 3 bytes UTF-8 Character .*/
        *out = ((UINT8)(ucs2_code >> 12)) | 0xE0;
        *(out+1) = ((UINT8)((ucs2_code & 0x0FC0)>> 6)) | 0x80;
        *(out+2) = ((UINT8)(ucs2_code & 0x003F)) | 0x80;
        length += 3;              
    }
    return length;
}

字符串间的转换也是一样的。

 

unicode和ucs的区别 unicode,中文叫万国码,统一码,是统一码联盟为了世界上大多数文字系统进行整理和编码。        unicode2.0后基本和ISO 10646规范保持一致.       和unicode类似,iso组织也在做同样的事情,iso开展了 ISO/IEC 10646项目,名字叫“ Universal Multiple-Octet Coded Character Set”,简称UCS。 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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digitalkee的博客 310

Unicode详解(UTF-8,UTF16,UCS)

<br />基本知识<br />介绍Unicode之前,首先要讲解一些基础知识。虽然跟Unicode没有直接的关系,但想弄明白Unicode,没这些还真不行。字节和字符的区别<br />咦,字节和字符能有什么区别啊?不都是一样的吗?完全正确,但只是在古老的DOS时代。当Unicode出现后,字节和字符就不一样了。<br />字节(octet)是一个八位的存储单元,取值范围一定是0~255。而字符(character,或者word)为语言意义上的符号,范围就不一定了。例如在UCS-2中定义的字符范围为0~65

wushouchun2007的专栏 2015

UCS和UTF

UCS-2和UCS-4 Unicode是为整合全世界的所有语言文字而诞生的。任何文字在Unicode中都对应一个值, 这个值称为代码点(code point)。代码点的值通常写成 U+ABCD 的格式。 而文字和代码点之间的对应关系就是UCS-2(Universal Character Set coded in 2 octets)。 顾名思义,UCS-2是用两个字节来表示代码点,其取值范围为 U...

qq_37309849的博客 1004
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StrongDog
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