bytes

#UVM# 关于field automation机制中的 pack_bytes 和unpack_bytes 函数剖析 如果默认的打包和解包行为不满足需求,可以通过重写。 阅读详情

getBytes()是将一个字符串转化为一个字节数组。

String的getBytes()方法是得到一个系统默认的编码格式的字节数组。将一个string类型的字符串中包含的字符转换成byte类型并且存入一个byte数组中

在java中的所有数据底层都是字节,字节数据可以存入到byte数组。

存储字符数据时(字符串就是字符数据),会先进行查表,然后将查询的结果写入设备,读取时也是先查表,把查到的内容打 印到显示设备上,getBytes()是使用默认的字符集进行转换,getBytes(“utf-8”)是使用UTF-8编码表进行转换.

String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示.

byte[] b_gbk = "中".getBytes("GBK"); 
byte[] b_utf8 = "中".getBytes("UTF-8"); 
byte[] b_iso88591 = "中".getBytes("ISO8859-1"); 


将分别返回“中”这个汉字在GBK、UTF-8和ISO8859-1编码下的byte数组表示,此时b_gbk的长度为2,b_utf8的长度为3,b_iso88591的长度为1。

而与getBytes相对的,可以通过new String(byte[], decode)的方式来还原这个“中”字时,这个new String(byte[], decode)实际是使用decode指定的编码来将byte[]解析成字符串。 

String s_gbk = new String(b_gbk,"GBK"); 
String s_utf8 = new String(b_utf8,"UTF-8"); 
String s_iso88591 = new String(b_iso88591,"ISO8859-1"); 

通过打印s_gbk、s_utf8和s_iso88591,会发现,s_gbk和s_utf8都是“中”,而只有s_iso88591是一个不认识的字符,为什么使用ISO8859-1编码再组合之后,无法还原“中”字呢,其实原因很简单,因为ISO8859-1编码的编码表中,根本就没有包含汉字字符,当然也就无法通过"中".getBytes("ISO8859-1");来得到正确的“中”字在ISO8859-1中的编码值了,所以再通过new String()来还原就无从谈起了。 (返回长度为1 是中字不能识别,所以整体编码的意思吗?解码可以解回原来的二进制码,但是这个码iso不识别,根据自己的规则解析出乱码?)

因此,通过String.getBytes(String decode)方法来得到byte[]时,一定要确定decode的编码表中确实存在String表示的码值,这样得到的byte[]数组才能正确被还原。 

有时候,为了让中文字符适应某些特殊要求(如http header头要求其内容必须为iso8859-1编码),可能会通过将中文字符按照字节方式来编码的情况,如 

String s_iso88591 = new String("中".getBytes("UTF-8"),"ISO8859-1"), 

这样得到的s_iso8859-1字符串实际是三个在 ISO8859-1中的字符,在将这些字符传递到目的地后, 

目的地程序再通过相反的方式String s_utf8 = new String(s_iso88591.getBytes("ISO8859-1"),"UTF-8")来得到正确的中文汉字“中”。这样就既保证了遵守协议规定、也支持中文。

我们在中文win2k中用编辑软件如记事本编写一个Java源程序文件(包括以上五类JAVA程序),程序文件在保存时默认采用了操作系统默认支持GBK编码格式(操作系统默认支持的格式为file.encoding格式)形成了一个.java文件,也即,java程序在被编译前,我们的JAVA源程序文件是采用操作系统默认支持的file.encoding编码格式保存的,java源程序中含有中文信息字符和英文程序代码;要查看系统的file.encoding参数,可以用以下代码: 
public class ShowSystemDefaultEncoding { 
public static void main(String[] args) { 
String encoding = System.getProperty("file.encoding"); 
System.out.println(encoding); 
}} 
第二步,我们用JDK的javac.exe文件编译我们的Java源程序,由于JDK是国际版的,在编译的时候,如果我们没有用-encoding参数指定我们的JAVA源程序的编码格式,则javac.exe首先获得我们操作系统默认采用的编码格式,也即在编译java程序时,若我们不指定源程序文件的编码格式,JDK首先获得操作系统的file.encoding参数(它保存的就是操作系统默认的编码格式,如WIN2k,它的值为GBK),然后JDK就把我们的java源程序从file.encoding编码格式转化为JAVA内部默认的UNICODE格式放入内存中。然后,javac把转换后的unicode格式的文件进行编译成.class类文件,此时.class文件是UNICODE编码的,它暂放在内存中,紧接着,JDK将此以UNICODE编码的编译后的class文件保存到我们的操作系统中形成我们见到的.class文件。对我们来说,我们最终获得的.class文件是内容以UNICODE编码格式保存的类文件,它内部包含我们源程序中的中文字符串,只不过此时它己经由file.encoding格式转化为UNICODE格式了。这一步中,对于JSP源程序文件是不同的,对于JSP,这个过程是这样的:即WEB容器调用JSP编译器,JSP编译器先查看JSP文件中是否设置有文件编码格式,如果JSP文件中没有设置JSP文件的编码格式,则JSP编译器调用JDK先把JSP文件用JVM默认的字符编码格式(也即WEB容器所在的操作系统的默认的file.encoding)转化为临时的Servlet类,然后再把它编译成UNICODE格式的class类,并保存在临时文件夹中。如:在中文win2k上,WEB容器就把JSP文件从GBK编码格式转化为UNICODE格式,然后编译成临时保存的Servlet类,以响应用户的请求。 
      第三步,运行第二步编译出来的类,分为三种情况: 
      A、 直接在console上运行的类 
      B、 EJB类和不可以直接运行的支持类(如JavaBean类) 
      C、 JSP代码和Servlet类 
      D、 JAVA程序和数据库之间

JSP代码和Servlet类 
经过第二步后,JSP文件也被转化为Servlets类文件,只不过它不像标准的Servlets一校存在于classes目录中,它存在于WEB容器的临时目录中,故这一步中我们也把它做为Servlets来看。 
对于Servlets,客户端请求它时,WEB容器调用它的JVM来运行Servlet,首先,JVM把Servlet的class类从系统中读出并装入内存中,内存中是以UNICODE编码的Servlet类的代码,然后JVM在内存中运行该Servlet类,如果Servlet在运行的过程中,需要接受从客户端传来的字符如:表单输入的值和URL中传入的值,此时如果程序中没有设定接受参数时采用的编码格式,则WEB容器会默认采用ISO-8859-1编码格式来接受传入的值并在JVM中转化为UNICODE格式的保存在WEB容器的内存中。Servlet运行后生成输出,输出的字符串是UNICODE格式的,紧接着,容器将Servlet运行产生的UNICODE格式的串(如html语法,用户输出的串等)直接发送到客户端浏览器上并输出给用户,如果此时指定了发送时输出的编码格式,则按指定的编码格式输出到浏览器上,如果没有指定,则默认按ISO-8859-1编码发送到客户的浏览器上。 
D、Java程序和数据库之间 
对于几乎所有数据库的JDBC驱动程序,默认的在JAVA程序和数据库之间传递数据都是以ISO-8859-1为默认编码格式的,所以,我们的程序在向数据库内存储包含中文的数据时,JDBC首先是把程序内部的UNICODE编码格式的数据转化为ISO-8859-1的格式,然后传递到数据库中,在数据库保存数据时,它默认即以ISO-8859-1保存,所以,这是为什么我们常常在数据库中读出的中文数据是乱码

String final_str = new String(new_str.getBytes("gbk"), "utf-8");//此处的含意与最上边的注释是一致的参数含意
/**
*输出是正常的,此时将gbk编码格式的new_str字符串,用gbk这个charset去解析它,然后用utf-8再转码一次,
    因为new_str确实是gbk格式的,才能经过utf-8编码得到正常的数据显示




Python3 中 bytes 和 string 之间的互相转换 因为这是原来不知道 Markdown 时写的文章,富文本编辑器不知道怎么用脚注,所以参考资料显得有些孤立了,见谅。 Table of Contents 前言 创建 bytes 型数据 创建字符串 相互转换 string to bytes 按 utf-8 的方式编码,转成 bytes 按 gb2312 的方式编码,转成 bytes bytes to string 解码成 stri... 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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博客搬家,原地址:https://langzi989.github.io/2017/06/07/protoBuffer中string与byte类型区别/ 从上一节protobuffer的介绍中我们知道字符串类型在protobuffer中有string和bytes两种类型,那这两种类型有什么区别呢,什么时候用string,什么时候用bytes。在C++中两种类型分别对应的是什么类型.下面将揭开迷雾 ...

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python bytes

1、概念: bytes为字节序列;而bytearray为可变的字节序列,或称为字节数组;它们都是二进制数据组成的序列,取值范围为0~255。 2、bytes的定义: 定义一个空bytes,bytes(): >>> b = bytes() >>> b b'' >>> type(b) <class 'bytes'> >&...

Gordennizaicunzai的博客 2299
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