经典:Java及相关字符集编码问题研究

高通410刷OpenWRT后网络共享配置全攻略 本文详细解析了在高通410设备刷入OpenWRT后,因基带文件丢失导致无法上网的常见问题。核心解决方案是通过SMB网络共享,将备份的原厂基带文件传输至OpenWRT系统并正确还原,从而恢复移动网络连接。文章提供了从备份基带、刷机到配置共享和文件替换的完整操作指南。 阅读详情
值得注意的细节,值得一览!

1. 概述

本文主要包括以下几个方面:编码基本知识,java,系统软件,url,工具软件等。

在下面的描述中,将以"中文"两个字为例,经查表可以知道其GB2312编码是"d6d0 cec4",Unicode编码为"4e2d 6587",UTF编码就是"e4b8ad e69687"。注意,这两个字没有iso8859-1编码,但可以用iso8859-1编码来"表示"。

2. 编码基本知识

最早的编码是iso8859-1,和ascii编码相似。但为了方便表示各种各样的语言,逐渐出现了很多标准编码,重要的有如下几个。

2.1. iso8859-1

属于单字节编码,最多能表示的字符范围是0-255,应用于英文系列。比如,字母a的编码为0x61=97。

很明显,iso8859-1编码表示的字符范围很窄,无法表示中文字符。但是,由于是单字节编码,和计算机最基础的表示单位一致,所以很多时候,仍旧使用 iso8859-1编码来表示。而且在很多协议上,默认使用该编码。比如,虽然"中文"两个字不存在iso8859-1编码,以gb2312编码为例,应该是"d6d0 cec4"两个字符,使用iso8859-1编码的时候则将它拆开为4个字节来表示:"d6 d0 ce c4"(事实上,在进行存储的时候,也是以字节为单位处理的)。而如果是UTF编码,则是6个字节"e4 b8 ad e6 96 87"。很明显,这种表示方法还需要以另一种编码为基础。

2.2. GB2312/GBK

这就是汉子的国标码,专门用来表示汉字,是双字节编码,而英文字母和iso8859-1一致(兼容iso8859-1编码)。其中gbk编码能够用来同时表示繁体字和简体字,而gb2312只能表示简体字,gbk是兼容gb2312编码的。

2.3. unicode

这是最统一的编码,可以用来表示所有语言的字符,而且是定长双字节(也有四字节的)编码,包括英文字母在内。所以可以说它是不兼容iso8859-1编码的,也不兼容任何编码。不过,相对于iso8859-1编码来说,uniocode编码只是在前面增加了一个0字节,比如字母a为"00 61"。

需要说明的是,定长编码便于计算机处理(注意GB2312/GBK不是定长编码),而unicode又可以用来表示所有字符,所以在很多软件内部是使用unicode编码来处理的,比如java。

2.4. UTF

考虑到unicode编码不兼容iso8859-1编码,而且容易占用更多的空间:因为对于英文字母,unicode也需要两个字节来表示。所以 unicode不便于传输和存储。因此而产生了utf编码,utf编码兼容iso8859-1编码,同时也可以用来表示所有语言的字符,不过,utf编码是不定长编码,每一个字符的长度从1-6个字节不等。另外,utf编码自带简单的校验功能。一般来讲,英文字母都是用一个字节表示,而汉字使用三个字节。

注意,虽然说utf是为了使用更少的空间而使用的,但那只是相对于unicode编码来说,如果已经知道是汉字,则使用GB2312/GBK无疑是最节省的。不过另一方面,值得说明的是,虽然utf编码对汉字使用3个字节,但即使对于汉字网页,utf编码也会比unicode编码节省,因为网页中包含了很多的英文字符。

3. java对字符的处理

在java应用软件中,会有多处涉及到字符集编码,有些地方需要进行正确的设置,有些地方需要进行一定程度的处理。

3.1. getBytes(charset)

这是java字符串处理的一个标准函数,其作用是将字符串所表示的字符按照charset编码,并以字节方式表示。注意字符串在java内存中总是按 unicode编码存储的。比如"中文",正常情况下(即没有错误的时候)存储为"4e2d 6587",如果charset为"gbk",则被编码为"d6d0 cec4",然后返回字节"d6 d0 ce c4"。如果charset为"utf8"则最后是"e4 b8 ad e6 96 87"。如果是"iso8859-1",则由于无法编码,最后返回 "3f 3f"(两个问号)。

3.2. new String(charset)

这是java字符串处理的另一个标准函数,和上一个函数的作用相反,将字节数组按照charset编码进行组合识别,最后转换为unicode存储。参考上述getBytes的例子, "gbk" 和"utf8"都可以得出正确的结果"4e2d 6587",但iso8859-1最后变成了"003f 003f"(两个问号)。

因为utf8可以用来表示/编码所有字符,所以new String( str.getBytes( "utf8" ), "utf8" ) === str,即完全可逆。

3.3. setCharacterEncoding()

该函数用来设置http请求或者相应的编码。

对于request,是指提交内容的编码,指定后可以通过getParameter()则直接获得正确的字符串,如果不指定,则默认使用iso8859-1 编码,需要进一步处理。参见下述"表单输入"。值得注意的是在执行setCharacterEncoding()之前,不能执行任何 getParameter()。java doc上说明:This method must be called prior to reading request parameters or reading input using getReader()。而且,该指定只对POST方法有效,对GET方法无效。分析原因,应该是在执行第一个getParameter()的时候, java将会按照编码分析所有的提交内容,而后续的getParameter()不再进行分析,所以setCharacterEncoding()无效。而对于GET方法提交表单是,提交的内容在URL中,一开始就已经按照编码分析所有的提交内容,setCharacterEncoding()自然就无效。

对于response,则是指定输出内容的编码,同时,该设置会传递给浏览器,告诉浏览器输出内容所采用的编码。

3.4. 处理过程

下面分析两个有代表性的例子,说明java对编码有关问题的处理方法。

3.4.1. 表单输入

User input *(gbk:d6d0 cec4) browser *(gbk:d6d0 cec4) web server iso8859-1(00d6 00d 000ce 00c4) class,需要在class中进行处理:getbytes("iso8859-1")为d6 d0 ce c4,new String("gbk")为d6d0 cec4,内存中以unicode编码则为4e2d 6587。

l 用户输入的编码方式和页面指定的编码有关,也和用户的操作系统有关,所以是不确定的,上例以gbk为例。

l 从browser到web server,可以在表单中指定提交内容时使用的字符集,否则会使用页面指定的编码。而如果在url中直接用?的方式输入参数,则其编码往往是操作系统本身的编码,因为这时和页面无关。上述仍旧以gbk编码为例。

l Web server接收到的是字节流,默认时(getParameter)会以iso8859-1编码处理之,结果是不正确的,所以需要进行处理。但如果预先设置了编码(通过request. setCharacterEncoding ()),则能够直接获取到正确的结果。

l 在页面中指定编码是个好习惯,否则可能失去控制,无法指定正确的编码。

3.4.2. 文件编译

假设文件是gbk编码保存的,而编译有两种编码选择:gbk或者iso8859-1,前者是中文windows的默认编码,后者是linux的默认编码,当然也可以在编译时指定编码。

Jsp *(gbk:d6d0 cec4) java file *(gbk:d6d0 cec4) compiler read uincode(gbk: 4e2d 6587; iso8859-1: 00d6 00d 000ce 00c4) compiler write utf(gbk: e4b8ad e69687; iso8859-1: *) compiled file unicode(gbk: 4e2d 6587; iso8859-1: 00d6 00d 000ce 00c4) class。所以用gbk编码保存,而用iso8859-1编译的结果是不正确的。

class unicode(4e2d 6587) system.out / jsp.out gbk(d6d0 cec4) os console / browser。

l 文件可以以多种编码方式保存,中文windows下,默认为ansi/gbk。

l 编译器读取文件时,需要得到文件的编码,如果未指定,则使用系统默认编码。一般class文件,是以系统默认编码保存的,所以编译不会出问题,但对于 jsp文件,如果在中文windows下编辑保存,而部署在英文linux下运行/编译,则会出现问题。所以需要在jsp文件中用 pageEncoding指定编码。

l Java编译的时候会转换成统一的unicode编码处理,最后保存的时候再转换为utf编码。

l 当系统输出字符的时候,会按指定编码输出,对于中文windows下,System.out将使用gbk编码,而对于response(浏览器),则使用 jsp文件头指定的contentType,或者可以直接为response指定编码。同时,会告诉browser网页的编码。如果未指定,则会使用 iso8859-1编码。对于中文,应该为browser指定输出字符串的编码。

l browser显示网页的时候,首先使用response中指定的编码(jsp文件头指定的contentType最终也反映在response上),如果未指定,则会使用网页中meta项指定中的contentType。

3.5. 几处设置

对于web应用程序,和编码有关的设置或者函数如下。

3.5.1. jsp编译

指定文件的存储编码,很明显,该设置应该置于文件的开头。例如:。另外,对于一般class文件,可以在编译的时候指定编码。

3.5.2. jsp输出

指定文件输出到browser是使用的编码,该设置也应该置于文件的开头。例如:。该设置和response.setCharacterEncoding("GBK")等效。

3.5.3. meta设置

指定网页使用的编码,该设置对静态网页尤其有作用。因为静态网页无法采用jsp的设置,而且也无法执行response.setCharacterEncoding()。例如:

如果同时采用了jsp输出和meta设置两种编码指定方式,则jsp指定的优先。因为jsp指定的直接体现在response中。

需要注意的是,apache有一个设置可以给无编码指定的网页指定编码,该指定等同于jsp的编码指定方式,所以会覆盖静态网页中的meta指定。所以有人建议关闭该设置。

3.5.4. form设置

当浏览器提交表单的时候,可以指定相应的编码。例如:
。一般不必不使用该设置,浏览器会直接使用网页的编码。 
内存预取黑科技:__builtin_prefetch在数据库和游戏开发中的高阶用法 本文深入探讨了GCC内置函数`__builtin_prefetch`在数据库和游戏开发中的高阶应用。通过LevelDB的SSTable文件读取优化和UE5引擎场景数据流式加载的实战案例,详细解析了预取参数调优的艺术,并借助perf工具量化分析了不同策略的性能提升效果。文章还介绍了与`__builtin_expect`等内置函数的协同优化技巧,帮助开发者最大化缓存命中率。 阅读详情

相关推荐

慕课软件质量保证与测试(习题集)

慕课金陵科技学院.软件质量保证与测试.期末复习.习题汇总0 总目录1 绪论1.1 软件质量保证与测试的产生与发展1.2 软件缺陷,软件错误,软件故障1.3 软件质量保证与测试的意义,原则和挑战1.4 单元测试1.5 课后作业2 软件测试策略2.1 软件测试的模型,过程和生命周期2.2 软件测试的方法和技术2.3 单元测试2.4 课后作业3 黑盒测试3.1 黑盒测试概述3.2 等价类划分测试3.3 边界值测试3.4 错误推测法3.5 判定表驱动法3.6 因果图法3.7 场景法3.8 正交实验法3.9 单元测试

weixin_42473228的博客 5万+

Java及相关字符集编码问题研究

Java及相关字符集编码问题研究 1. 概述本文主要包括以下几个方面:编码基本知识,java,系统软件,url,工具软件等。在下面的描述中,将以"中文"两个字为例,经查表可以知道其GB2312编码是"d6d0 cec4",Unicode编码为"4e2d 6587",UTF编码就是"e4b8ad e69687"。注意,这两个字没有iso8859-1编码,但可以用iso8859-1编码来"

Rachael™(©野穀子®)的专栏 1307

STM32F030F4P6 ADC多通道定时器触发DMA搬运

主函数中等待转换完成的标志位,然后打印出来。ADC回调函数中将数值赋值给变量。配置定时器1s读一次。

qq_24426625的博客 1357

JAVA字符编码系列三:Java应用中的编码问题

 这两天抽时间又总结/整理了一下各种编码的实际编码方式,和在Java应用中的使用情况,在这里记录下来以便日后参考。为了构成一个完整的对文字编码的认识和深入把握,以便处理在Java开发过程中遇到的各种问题,特别是乱码问题,我觉得组成一个系列来描述和分析更好一些,包括三篇文章:第一篇:JAVA字符编码系列一:Unicode,GBK,GB2312,UTF-8概念基础第二篇:JAVA字符编

qinysong的专栏 4万+

Java实战:绿盾加密文件批量解密工具Ldterm的实现与优化

本文详细介绍了基于Java开发的绿盾加密文件批量解密工具Ldterm的实现与优化过程。通过分析绿盾加密机制,结合Java流处理能力,实现了高效的文件解密方案,并分享了多线程处理、内存优化等性能提升技巧,适用于企业级数据迁移与备份场景。

weixin_29314405的博客 492

STM32F103ZET6驱动57闭环步进电机(连线+代码)

一、设备: 1. STM32F103开发板 (普中F103的板子) 2. 57闭环电机带驱动 3. 24V/3A的直流电源,用于给电机驱动供电 简单说明:使用Keil5编程,主要使用了PWM波,外部中断和时间中断,按键控制电机使能和脱机并且控制PWM的周期,调节周期即调节电机的转速。 二、STM32开发板与电机驱动的连线: 1.PUL-、ENA-、DIR-与STM32的连接方法: 可以参考CSND的这个链接中的说明,使用共阴极接法:STM32F407-用TB6600驱动器驱动57步进电机(代码

baidu_39071234的博客 7430

经典:Java及相关字符集编码问题研究 之二

4. 系统软件下面讨论几个相关的系统软件。4.1. mysql数据库很明显,要支持多语言,应该将数据库的编码设置成utf或者unicode,而utf更适合与存储。但是,如果中文数据中包含的英文字母很少,其实unicode更为适合。数据库的编码可以通过mysql的配置文件设置,例如default-character-set=utf8。还可以在数据库链接URL中设置,例如: useUnicode=tr

深海狂鲨 1018

倒立摆的PLC控制(模型分析+ SCL源代码)

首先简单介绍下倒立摆模型,下面这幅图是MATLAB网站上的倒立摆模型,下面我们利用牛顿第二运动定律建立摆杆的运动方程。

RXXW_Dor的博客 3336

【编码】字符集与编码意义与关系、java编程编码问题相关学习笔记

本文对字符集与编码的定义、java编程中遇到的编码问题排查方案等进行相关的小总结;一、字符集与编码方式(1)字符集(Charset):是一个系统支持的所有抽象字符的集合。字符是各种文字和符号的总称,包括各个国家文字、标点符号、图形符号、数字等; (2)字符编码:将符号转换为计算机可以接受的数字系统的数,成为数字代码; (3)乱码:在解码的过程中使用了错误的解码规则,即编码与解码的方式不一致,导致

吃货小跟班的博客 895

WinClaw安全实战 02|五层纵深防护体系全解析:从原理到实操,打造零风险AI智能体

2026年AI智能体爆发式普及,OpenClaw以27.3万GitHub星标成为现象级工具,但恶意Skill投毒、提示词注入、数据外泄等安全事故频发,国家互联网应急中心、工信部等多部门接连发布风险警示。威努特基于国家关键信息基础设施安全防护经验,打造WinClaw安全版AI智能体,其核心竞争力在于**五层纵深防护体系**。本文从安全痛点切入,通过真实事故案例揭示风险本质,全景解构五层防护的架构设计与技术原理,逐层拆解身份认证、安装审查、消息拦截、执行约束、监控审计的实现逻辑,搭配20+实操演示、对比表格

专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域,希望和大家共同进步! 498

超大规模系统(千万级用户)中实现字段级权限控制

摘要:本文提出了一套分布式架构下的字段级权限优化方案,结合RBAC+ABAC混合模型与技术手段实现性能与安全的平衡。方案包括:1)权限模型优化,采用RBAC预计算基础权限与ABAC动态校验敏感字段;2)数据层优化,实现动态字段过滤与加密存储;3)多级缓存策略与预计算机制提升性能;4)分布式架构设计,通过网关校验和策略引擎集群保证扩展性。最终在千万级用户系统中实现99.9%可用性,权限校验延迟控制在50ms以内。

从技术实践立足,从项目管理方法论延伸思考 1351

Java的字符集和编码

本来以为自己对Java的字符集和编码有一定了解,不过昨天和shiweidong同学讨论了几个问题,还真把我问住了。所以抽空搜索和整理了一下,有什么问题请大家指正。 首先是一些基本概念和术语 字符集(character set) 顾名思义,字符集就是字符的集合。比如26个英文字母的集合,比如Ascii字符集,另外所有汉字的集合也是字符集【当然谁也不能说把包含所有汉字了,只能说包含常见汉字】

1627

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

Java string 字符集编码以及转换

Java string 字符集编码以及转换基本概念关于字符集的种类常用的有utf-8, unicode,gbk,gbk2312等,详细的字符集列表可以查看java.nio.charset.Charset类。关键的字符集处理方法介绍如下:String.getBytes()获取当前string表示的字符,在使用系统默认的字符集(关于系统默认的字符集后面详细讨论)时,所映射的二进制...

weixin_34292287的博客 8064

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

JAVA字符集编码问题

 引自:http://china.eceel.com/article/study_for_character_encoding_java.htm问题研究--字符集编码1. 概述本文主要包括以下几个方面:编码基本知识,java,系统软件,url,工具软件等。在下面的描述中,将以"中文"两个字为例,经查表可以知道其GB2312编码是"d6d0 cec4",Unicode编码为"4e

misubaby的专栏 744

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

java中的字符集使用什么编码,java中的字符集与编码

这是《Java与MySQL字符集与编码》 第三篇。本篇主要是从Java编码、内外码、string编码、io编码、jdbc 编码 这几个方面,讲一下Java相关的编码问题。这篇内容稍微有点多,耐心点~1 系统编码为什么要提系统编码呢? 因为这涉及到后面Java默认编码的问题。在Java 编译、运行时,如果没有设置编码,会默认读取系统编码。Mac上查看编码是这么来操作的:2 内码与外码,以及转换引用个...

weixin_42676678的博客 849

Java字符集和字符编码研究

一、字符集和字符编码方式计算机只懂得0/1两种信号,而人类所使用的符号却无法尽数。要让计算机能够表示大千世界的符号,就一定要为每个符号指定一个唯一的整数。而这一套符号与整数的对应集合,就是我们经常谈论的字符集。而且,每一个字符所对应的整数用多少个计算机字节表示,也就涉及到了字符编码方式的问题。我们用比较规范的语言来定义这两个概念:(1) 字符集:抽象字符集合和整数集合之间的映射关系。US-ASCII、ISO 8859-1、JIS X 0201 和与 ISO 10646-1 都是字符集示例。 (2) 字字符编

First java的专栏 1107
上一篇: java bbs
下一篇: 经典:Java及相关字符集编码问题研究 之二
dotnet90
博客等级 码龄23年 102粉丝 413原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值