转载的ActiveRecord Sql Server中文问题2

本文介绍了一个使用ActiveRecord连接SQLServer数据库时遇到的中文字符编码问题。具体表现为在使用UTF-8编码的环境中读取和写入中文字符时出现错误。通过将文件编码改为ANSI,问题得以解决。

ActiveRecord Sql Server中文问题2

1 下面代码在netbean下执行有问题,因为netbean的文件保存格式是utf-8.会报错存在多字节字符。
view sourceprint?1 搞不明白。但如果直接存为ANSI即一切正常。记之
view sourceprint?01 # coding : gb2312 

02 require "rubygems"

03 gem 'activesupport', '=2.3.8'

04 require "active_record"

05 #require 'odbc_utf8' 

06 require 'odbc'

07 require 'iconv'

08   

09 conv=Iconv.new('GB2312','UTF-8') 

10   

11   

12 ActiveRecord::Base.establish_connection( 

13     :adapter => "sqlserver", 

14     :mode=>"odbc", 

15     :dsn=>"localhost", 

16     :database=> "jkdb_sg", 

17     :username => "sa", 

18     :password => "123", 

19     :encoding=>"gb2312"

20 ) 

21   

22 =begin

23 class MyModule < ActiveRecord::Base 

24    

25   set_table_name "Module"

26    set_primary_keys :RoadNo, :ModuleNo 

27   

28 end

29 =end

30   

31   

32 class Road < ActiveRecord::Base 

33   set_table_name "Road"

34   set_primary_key "RoadNo"

35 end

36   

37   

38 Road.all().each do |r| 

39  #puts conv.iconv(r.RoadName) 

40  puts r.RoadName 

41 end

42   

43 =begin

44 r=Road.find(46) 

45 r.RoadName='广珠西'

46 r.save 

47 =end

48   

49   

50   

51   

52   

53 puts "done"

54 puts "完成"

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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