UTF-8 转 UNIcode

本文介绍了一种通过将中文字符串转换为Quoted-Printable编码格式的方法来解决中文显示乱码的问题。该方法首先检查输入字符串是否为空,然后使用UTF-8编码将字符串转换为字节数组,并对每个字节进行格式化处理。
针对中文显示乱码
private String encodeQuotedPrintable(final String str) {
    if (TextUtils.isEmpty(str)) {
        return "";
    }
    final StringBuilder builder = new StringBuilder();
    int index = 0;
    int lineCount = 0;
    byte[] strArray = null;

    try {
        strArray = str.getBytes("UTF-8");
    } catch (UnsupportedEncodingException e) {
        strArray = str.getBytes();
    }
    while (index < strArray.length) {
        builder.append(String.format("=%02X", strArray[index]));
        index += 1;
        lineCount += 3;

        if (lineCount >= 67) {
            // Specification requires CRLF must be inserted before the
            // length of the line
            // becomes more than 76.
            // Assuming that the next character is a multi-byte character,
            // it will become
            // 6 bytes.
            // 76 - 6 - 3 = 67
            builder.append("=\r\n");
            lineCount = 0;
        }
    }
    return builder.toString();
}


                
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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