【漫画】什么是字符集和编码?ASCII、UTF-8、UTF-16、UTF-32又是什么?

本文深入浅出地介绍了计算机中字符编码的基本概念,包括ASCII、Unicode、UTF-8、UTF-16和UTF-32编码方式,解释了码点、码元及编码空间的概念,并对比了不同编码方式的特点。

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 当天下午 

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在计算机底层,比如说你的名字“小萌”在计算机中并不是文字的形式,而是一串二进制数字,如“011001100110…”

人类只认识文字,可惜计算机只认0和1,双方都不能妥协,那就必须要有一个从文字到0、1的映射了。

从我们可以看到的文字到0、1的映射称为编码,反过来从0、1到文字叫解码。这个就是编码的含义。

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因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特(bit)作为一个字节(byte),所以,一个字节能表示的最大的整数就是255(二进制11111111=十进制255),0 - 255被用来表示大小写英文字母、数字和一些符号,这个编码表被称为ASCII编码,比如大写字母A的编码是65,小写字母z的编码是122。

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Unicode编码定义了这个世界上几乎所有字符(就是你眼睛看的字符比如ABC,汉字等)的数字表示,而且Unicode还兼容了很多老版本的编码规范,例如刚刚讲过的 ASCII码。

我们国家的每一个人都对应唯一的一个身份证号,而Unicode也为了每个字符发了一张身份证,这张“身份证”上有一串唯一的数字ID确定了这个字符。

这串数字在整个计算机的世界具有唯一性,Unicode给这串数字ID起了个名字叫[码点]。

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这个[Unicode转换格式]的是为了解决[码点]在计算机存储方式而设计的。

[码点]经过映射后得到的二进制串的转换格式单位称之为[码元](Code Unit)。[码点]就是一串二进制数,【码元】就是切分这个二进制数的方法。

举个例子,如果有一个字符的码点二进制表示有n字节(n*8个二进制数),其码元为8位(1个字节),那么其拥有码元n个。

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Unicode 编码 发展到今天 扩展到了 21 位,为啥扩展到21位了呢?因为一开始老美只考虑自己那26个英文字母和数字,随着越来越多的国家的语言语言编码,Unicode不得的继续扩展,目前21位已经足够使用。

UTF-32是最好理解的一个了。UTF-32也就是说它的码元是32位,每32位去读一下码点,而码点是Unicode给字符的编码,前面也说了,最长才21位,因此每一个 UTF-32 值都可以直接表示对应的码点。

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什么是编码空间呢?前面说了Unicode ,它是 21 位的。这 21 位提供了 1,114,112 个码点,编码空间就是对应这1,114,112 个码点。

对了这里要说一下,这么多码点并不代表有这么多字符,目前大概只有10%的空间被使用了,人类社会还没创造出1,114,112 这么多的字符。

编码空间被分成 17 个平面(plane),每个平面有 65,536 个字符(正好填充2个字节,16位)。0 号平面叫做「基本多文种平面」( BMP, Basic Multilingual Plane ),涵盖了几乎所有你能遇到的字符,除了 emoji(emoji位于1号平面 - -)。其它平面叫做补充平面,大多是空的

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UTF-16要常见得多,它的码元是16位的,也就是说每16位去读一下码点,获取码点的前16位数字,直到读取完成。

编码空间这里要用上了哈,BMP平面(也就是前面说的基本多文种平面)中的每一个码点都直接与一个UTF-16 的码元一一映射。

由于BMP 几乎包括了所有常见字符,UTF-16 一般需要 UTF-32大约 一半的空间。至于其它平面里很少使用的码点都是用两个 16 位的码元来编码的。

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UTF-8 使用一到四个字节来编码一个码点。从 0 到 127 的这些码点直接映射成 1 个字节(对于只包含这个范围字符的文本来说,这一点使得 UTF-8 和 ASCII 完全相同)。接下来的 1,920 个码点映射成 2 个字节,在 BMP 里所有剩下的码点需要 3 个字节。Unicode 的其他平面里的码点则需要 4 个字节。UTF-8 是基于 8 位的码元的。UTF-8 是基于 8 位的码元的,因此它并不需要关心字节顺序(因为字节就是8位的呀,其它UTF-16和UTF-32在不同的机器编译环境下需要考虑字节的顺序问题)

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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