mysql乱码数据的修正

在一个rails应用中,使用mysql数据库,因为开发的比较早,当时对rails的中文问题处理了解不够,在database.yml中没有设置"encoding: utf8",这样虽然在rails应用中处理和显示中文都是没有问题的,但因为数据库默认使用的是latin1编码,导致在mysql客户端工具中不能正常显示和修改中文。
这个应用部署后一直这样将就着使用,后来因为需要在java程序中读取这个数据库中的数据,为简单起见,决定统一使用utf8编码。经过一番google和实际试验,采用以下步骤实现了旧的latin1数据转换成正常的utf8编码:
[i]以下内容中db_old为旧的乱码数据库名,db_new为utf8的新数据名[/i]
1、创建新的数据库:
[code]CREATE DATABASE db_new CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;[/code]
2、使用mysqldump导出旧的数据:
[code]mysqldump -u root --password=xxxx --default-character-set=latin1 db_old > db.dump[/code]
3、使用ultraedit或其它文本编辑工具修改db.dump,在最前面加下以下内容:
[code]SET NAMES utf8;
SET CHARACTER_SET_CLIENT=utf8;
SET CHARACTER_SET_RESULTS=utf8;[/code]
保存后退出编辑器
4、导入db.dump文件到新数据库:
[code]mysql -u root --password=xxxx db_new < db.dump[/code]

完成以上步骤后,使用mysql客户端工具连接到db_new之后,可以正常的读取和修改中文内容。
另外,使用utf8后,正确的备份数据库脚本应是:
[code]mysqldump -u root --password=xxxx --default-character-set=utf8 db_new > backup.dump[/code]
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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