kindle与卫斯理

Kindle中文电子书转换指南

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kindle与卫斯理

Kindel者,亚马逊出的电子书阅读器也;卫斯理者,中国写汉字最多的人也。

为啥这两者会有联系呢?

由于世界还没有大同,各国还在使用不同的文字。更有甚者,同一个国家,可能

还在使用不同的文字。

更更有甚者,在计算机世界里,更加混乱。

即使是相同的文字,也可能用不同的方法编码--就是以数字对文字进行编号。

对英文甚至数字都有不同的编码方案,比如著名的ASCIIBCD码、克雷码等,不

一而足。

更不用说汉字了,计有GBKGB2312GB18060UTF-8等诸多编码方案。

给你串数字497825832403,在不同的编码方案下,对应着不同的文字。如果不告

诉你用的是什么编码,打死你也猜不出来。或者你就挨个方案猜,结合上下文,

看哪个方案猜出来的像是人话。

计算机程序如果事先不知道编码是什么,也就只能瞎猜(比以上更有些依据,有

限)。

Kindle也需要程序解码,因此也有类似的问题。

我在把卫斯理全集整到kindle的过程中,花了40多个小时,悟出了点道理。

以下。

1. 文件名, 文件内容 都是有编码的.

Windows下尚好,只有GB系列的编码,它还是少年,不会犯青年的错误.

Linux对中文以各种方式支持,这就要求使用者选对.

我发现如果发到kindle的邮箱的话,编码相同为宜.

UTF-8编码为宜.

但是,这不是最好的方法.

2. 如果在windows下,能以word发送,相当之好.

这时候排版较好.

最好别整成PDF再发.无论是全图扫描的,很多图片的,编码不是非常简单的,处

理的都不太好看.

3. 有个软件,Calibre,是专门用来转换电子书格式的,很不错.

windows, osx, linux版本.

最大的好处是,传到kindle以前,可以先预览一下效果.

但是,当它处理大文件,即很多文字的时候,速度极其慢.

比如卫斯理全集,在我的实验中,每次都耗费几个小时之多.

然后一看,可能仍不符合要求.打击人.

4. 最后我终于发现最佳处理流程. 如下.

步骤1. 先把不管什么格式,手动整成HTML;这能节省calibre,就是上面说的那

个电子书格式转换软件,很长时间.

不知道该软件啥算法,把PDF或者大的TXT(比如能写如卫斯理这么多文字者)转

HTML就要费掉几个小时.

手动整成HTML的意思,比如把TXT文件改名为HTML后缀.

步骤2. 手动修改HTML

如果是TXT改名成HTML, 加

<html>

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=UTF-8">

</head>

<body>啥啥啥</body>

</html>

head里那段是关键.

步骤3. UTF-8编码保存.

如果是记事本打开,可以另存为UTF-8格式.

如果是用emacs打开,C-x RET f C-x s,编码选UTF-8

如果整不出来utf-8,那么,HTML的编码 和 内容的编码 都用gb2312.

步骤4. 段落

把所有的^J^M改成<p>.

段落前的空两格,与后面要用的转换工具有关.free.kindle.com的信箱和

calibre<p>处理不完全一样.

calibre转换htmlmobi时,<p>的每个段落前不会自动加空格(所以需要手动每

个段落前全角空格,批量替换.我用的方法.);free.kindle.com的信箱转换html

azw时,<p>的每个段落前会自动加2个全角空格那个大的空白;

步骤5. 转换

calibrehtmlmobi格式.

步骤6. 发送

发送mobi格式的文件到free.kindle.com上的你的信箱.

你的信箱的意思是,在kindle上能查到的,你的 用来转换个人文档的 信箱,

不是 yourname@free.kindle.com.

学计算机的谨记,自然语言是模糊的多义的.不咋地的.

以上.

这个故事告诉我们:无论多长的内容,采用了正确的方法,就总能成功解析;无

论多长的路,踏着正确的方向,就总能走到终点.

正确的”关键是,始终如一,处处一致.

GBK,那就是GBK,用UTF-8,那就是UTF-8.

只要有一处矛盾,那么就全盘皆错.这也是逻辑残忍的一面,”它会因为对所有人都

相同的态度而伤害某些人的宗教感情.”

这个故事花费了我40个小时以上的时间.其实尽早地换个数据来源,可能会更容易.

40小时的时间这个故事告诉我们:如果走了很久的夜路仍然没有尽头,那么应该

换条路,或者

醒过来.

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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