各国语言编码表

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i_a_jun
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掌握各国语言编码：编码知识全面解析 本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：编码是将字符转换为计算机可识别的二进制形式的过程，是计算机处理文本的基础。本文深入探讨了包括ASCII、Windows系列编码、GB2312、GBK、BIG5在内的多种编码系统，并分析了它们的应用领域和重要性。了解这些编码表对于开发者来说至关重要，有助于正确处理文本数据，并避免数据交换时出现乱码问题。此外，文章也介绍了Unicode标... 阅读详情
AI摘要

本文全面介绍了各种标准编码，包括ASCII、Big5、UTF-8等，详细列出了每种编码的别名及其对应的语言，如英语、繁体中文、日语等。涵盖了从ASCII到Unicode的各种编码形式，以及它们在不同地区和语言中的应用。

标准编码
编解码器    别名    语言
ascii    646，us-ascii    英语
big5    big5-tw，csbig5    繁体中文
big5hkscs    big5-hkscs，hkscs    繁体中文
cp037    IBM037，IBM039    英语
cp273    273，IBM273，csIBM273    德语
cp424    EBCDIC-CP-HE，IBM424    希伯来语
cp437    437，IBM437    英语
cp500    EBCDIC-CP-BE，EBCDIC-CP-CH，IBM500    西欧
cp720        阿拉伯
cp737        希腊语
cp775    IBM775    波罗的海语言
cp850    850，IBM850    西欧
cp852    852，IBM852    中欧和东欧
cp855    855，IBM855    保加利亚语，白俄罗斯语，马其顿语，俄语，塞尔维亚语
cp856        希伯来语
cp857    857，IBM857    土耳其
cp858    858，IBM858    西欧
cp860    860，IBM860    葡萄牙语
cp861    861，CP-IS，IBM861    冰岛的
cp862    862，IBM862    希伯来语
cp863    863，IBM863    加拿大
cp864    IBM864    阿拉伯
cp865    865，IBM865    丹麦语，挪威语
cp866    866，IBM866    俄语
cp869    869，CP-GR，IBM869    希腊语
cp874        泰国
cp875        希腊语
cp932    932，ms932，mskanji，ms-kanji    日本
cp949    949，ms949，uhc    韩语
cp950    950，ms950    繁体中文
cp1006        乌尔都语
cp1026    ibm1026    土耳其
cp1125    1125，ibm1125，cp866u，ruscii    乌克兰
cp1140    ibm1140    西欧
cp1250    windows-1250    中欧和东欧
cp1251    windows-1251    保加利亚语，白俄罗斯语，马其顿语，俄语，塞尔维亚语
cp1252    windows-1252    西欧
cp1253    windows-1253    希腊语
cp1254    windows-1254    土耳其
cp1255    windows-1255    希伯来语
cp1256    windows-1256    阿拉伯
cp1257    windows-1257    波罗的海语言
cp1258    windows-1258    越南语
cp65001    仅限Windows：Windows UTF-8（CP_UTF8）    
euc_jp    eucjp, ujis, u-jis    日本
euc_jis_2004    jisx0213，eucjis2004    日本
euc_jisx0213    eucjisx0213    日本
euc_kr    euckr，korean，ksc5601，ks_c-5601，ks_c-5601-1987，ksx1001，ks_x-1001    韩语
gb2312    chinese, csiso58gb231280, euc- cn, euccn, eucgb2312-cn, gb2312-1980, gb2312-80, iso- ir-58    简体中文
gbk    936，cp936，ms936    统一中文
gb18030    gb18030-2000    统一中文
赫兹    hzgb，hz-gb，hz-gb-2312    简体中文
iso2022_jp    csiso2022jp，iso2022jp，iso-2022-jp    日本
iso2022_jp_1    iso2022jp-1，iso-2022-jp-1    日本
iso2022_jp_2    iso2022jp-2，iso-2022-jp-2    日语，韩语，简体中文，西欧，希腊语
iso2022_jp_2004    iso2022jp-2004，iso-2022-jp-2004    日本
iso2022_jp_3    iso2022jp-3，iso-2022-jp-3    日本
iso2022_jp_ext    iso2022jp-ext，iso-2022-jp-ext    日本
iso2022_kr    csiso2022kr，iso2022kr，iso-2022-kr    韩语
latin_1    iso-8859-1，iso8859-1,8859，cp819，latin，latin1，L1    西欧
iso8859_2    iso-8859-2，latin2，L2    中欧和东欧
iso8859_3    iso-8859-3，latin3，L3    世界语，马耳他语
iso8859_4    iso-8859-4，latin4，L4    波罗的海语言
iso8859_5    iso-8859-5, cyrillic    保加利亚语，白俄罗斯语，马其顿语，俄语，塞尔维亚语
iso8859_6    iso-8859-6，arabic    阿拉伯
iso8859_7    iso-8859-7，greek，greek8    希腊语
iso8859_8    iso-8859-8，hebrew    希伯来语
iso8859_9    iso-8859-9, latin5, L5    土耳其
iso8859_10    iso-8859-10，latin6，L6    北欧语言
iso8859_11    iso-8859-11    泰语
iso8859_13    iso-8859-13，latin7，L7    波罗的海语言
iso8859_14    iso-8859-14，latin8，L8    凯尔特语
iso8859_15    iso-8859-15，latin9，L9    西欧
iso8859_16    iso-8859-16，latin10，L10    东南欧
johab    cp1361，ms1361    韩语
koi8_r        俄语
koi8_t        塔吉克
koi8_u        乌克兰
kz1048    kz_1048，strk1048_2002，rk1048    哈萨克
mac_cyrillic    maccyrillic    保加利亚语，白俄罗斯语，马其顿语，俄语，塞尔维亚语
mac_greek    macgreek    希腊语
mac_iceland    maciceland    冰岛的
mac_latin2    maclatin2，maccentraleurope    中欧和东欧
mac_roman    macroman，macintosh    西欧
mac_turkish    macturkish    土耳其
ptcp154    csptcp154, pt154, cp154, cyrillic-asian    哈萨克
shift_jis    csshiftjis，shiftjis，sjis，s_jis    日本
shift_jis_2004    shiftjis2004，sjis_2004，sjis2004    日本
shift_jisx0213    shiftjisx0213，sjisx0213，s_jisx0213    日本
utf_32    U32，utf32    所有语言
utf_32_be    UTF-32BE    所有语言
utf_32_le    UTF-32LE    所有语言
utf_16    U16，utf16    所有语言
utf_16_be    UTF-16BE    所有语言
utf_16_le    UTF-16LE    所有语言
utf_7    U7，unicode-1-1-utf-7    所有语言
utf_8    U8，UTF，utf8    所有语言
utf_8_sig        所有语言
python的特定编码
编解码器    别名    目的
idna        实现 RFC 3490，另请参见encodings.idna。仅支持errors=‘strict’。
mbcs    dbcs    Windows only: Encode operand according to the ANSI codepage (CP_ACP)
palmos        Encoding of PalmOS 3.5
punycode        实现 RFC 3492。不支持有状态的编解码器。
raw_unicode_escape        对于其他代码点，使用\uXXXX和\UXXXXXXXX进行拉丁语-1编码。现有反斜杠不以任何方式转义。它用于Python pickle协议。
未定义        引发所有转换（甚至是空字符串）的异常。错误处理程序被忽略。
unicode_escape        在ASCII编码的Python源代码中，编码适合作为Unicode字面值的内容，但引号不会转义。从Latin-1源代码解码。注意，Python源代码实际上默认使用UTF-8。
————————————————
版权声明：本文为优快云博主「Claroja」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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37    IBM EBCDIC (美国-加拿大)    IBM037

437    OEM 美国    IBM437

500    IBM EBCDIC (国际)    IBM500

708    阿拉伯字符(ASMO-708)    ASMO-708

720    阿拉伯字符(DOS)    DOS-720

737    希腊字符(DOS)    ibm737

775    波罗的海字符(DOS)    ibm775

850    西欧字符(DOS)    ibm850

852    中欧字符(DOS)    ibm852

855    OEM 西里尔语    IBM855

857    土耳其字符(DOS)    ibm857

858    OEM 多语言拉丁语 I    IBM00858

860    葡萄牙语(DOS)    IBM860

861    冰岛语(DOS)    ibm861

862    希伯来字符(DOS)    DOS-862

863    加拿大法语(DOS)    IBM863

864    阿拉伯字符(864)    IBM864

865    北欧字符(DOS)    IBM865

866    西里尔字符(DOS)    cp866

869    现代希腊字符(DOS)    ibm869

870    IBM EBCDIC (多语言拉丁语 2)    IBM870

874    泰语(Windows)    windows-874

875    IBM EBCDIC (现代希腊语)    cp875

932    日语(Shift-JIS)    shift_jis

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编码表 - 百度文库

标签
#语言编码 #多国语言 #编码
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日文字库Sjis码表 日文字库Sjis码表 sjis--gbk 立即下载

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语言代码表

语言代码表 自然语言处理中用到的语言代码表 语言代码 语言名称 语言代码 语言名称 af 南非语 it-IT 意大利语(意大利) af-ZA 南非语 ja 日语 ar 阿拉伯语 ja-JP 日语 ar-AE 阿拉伯语(阿联酋) ka 格鲁吉亚语 ar-BH 阿拉伯语(巴林) ka-GE 格鲁吉亚语 ar-DZ 阿拉伯语(阿尔及利亚) kk 哈萨克语 ar-EG 阿拉伯语(埃及) kk-KZ 哈萨克语 ar-IQ 阿拉伯语(伊拉克) kn 卡纳拉语 ar-JO

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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")

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值

GB2312简体中文编码表

很久以前，用C语言对一个汉字（“添”）强制转换类型为char并进行输出，得到的结果是四个字母（CCED），经过一段时间的思考，我想到了编码，查资料我得知，这种编码是GB2312。因此，我专门学习了一段时间的汉字的编码，以了解汉字在二进制的计算机中是如何存储的。现在，将GB2312编码表记录下来，以待自己以后用到的时候方便查询。

u011107826的博客 2226

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！

编码表

编码表的由来： 　　计算机只能识别二进制数据，早期由来是电信号 　　为了方便应用计算机，让他可以识别各个国家的文字 　　就将各个国家的文字用数字来表示，并一一对应，形成一张表，这就是编码表 常见编码表： 　　ASCII：美国标准信息交换码。用一个字节的7位可以表示 　 ISO8859-1：拉丁码表。欧洲码表，用一个字节的8位表示 　　GB2312：中国的中文编码表...

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IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

各种编码表的由来

编码表的由来： 计算机只能识别二进制编码，早期由来是电信号，为了方便应用计算机，让它可以识别各个国家的文字。就将各个国家的文字用数字来表示，并一一对应，形成一张表。 编码表的发展： ASCII：美国标准信息交换码。用一个字节的7位可以表示。 ISO8859-1：拉丁码表。欧洲码表。用一个字节的8位表示。 GB2312：中国最早的中文编码表，包含3000多汉子。 GBK：中国的中文...

qq_37059004的博客 564

编码表概述

编码表概述在计算机中无论任何数据的传输、存储、持久化，都是以二进制的形式体现的。那么当我存一个字符的时候，计算机需要持久化到硬盘，或者保存在内存中。 这个时候保存在内存、硬盘的数据显然也是二进制的。那么当我需要从硬盘、内存中取出这些字符，再显示的时候，为什么二进制会变成了字符呢？ ​ 这就是码表存在的意义。 ​ 码表其实就是一个字符和其对应的二进制相互映射的一张表。 这张表中规定了字符和二进制的映...

h294590501的专栏 1169

JAVA常见字符编码表

常见字符编码表 编码 说明 编码范围 字节量 ASC-II 英文,标点,基本指令 0到127 单字节 ISO-8859-1 ASC-II扩展,西欧字符 128到255 单字节 ANSI,CJK ANSI是一种字符编码规范,设计为了使计算机支持更多语言,英文用单字节编码,其他字符用双字节编码CJK表示亚洲字符编码的统称(中日韩) GBK 中国国标码 最大65535 英文使用单字节,中文使用双字节 UNICODE 统一码Java的char类型字符 就采用Unicode编码 1

scholarHeng的博客 1887

编码表概述和常见编码表

l编码表 •由字符及其对应的数值组成的一张表 l常见编码表 •ASCII/Unicode 字符集 •ISO-8859-1 •GB2312/GBK/GB18030 •BIG5 •UTF-8 计算机只能识别二进制数据，早期由来是电信号。 为了方便应用计算机，让它可以识别各个国家的文字。 就将各个国家的文字用数字来表示，并一一对应，形成一张表。 ASCII：美国标准

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