《经典精彩Lib翻译》系列之libiconv (2)ICONV程序

本文深入解析了iconv程序的功能与用法,包括如何将文本从一种编码转换到另一种编码,提供了详细的操作步骤和示例,帮助开发者解决字符集转换问题。

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ICONV程序

翻译:兵不厌库

like.lib@gmail.com

11/21/2007

 

查看原文

http://www.gnu.org/software/libiconv/documentation/libiconv/iconv.1.html


名称

iconv – 字符集转换

纲要

iconv [OPTION。。。] [-f encoding] [-tencoding] [inputfile 。。。]

iconv -l

描述

iconv程序将文本从一种编码转换到另一种编码。

更精确地,用选项-f指定源编码方式,选项-t指定目的编码方式。源/目的编码方式默认时,为当前本地的编码方式。

iconv程序依次读取并转换选项inputfiles给定的文件;如果没有给定inputfiles,它将使用标准输入,转换后的文件打印在标准输出上。

 

哪些编码能够实现依赖于系统的,它们列在iconv_open(3) 手册上(manual page)。

 

输入输出控制选项:

-f encoding--from-code=encoding

指定输入的编码。

-t encoding--to-code=encoding

    指定输出的编码。

控制转换问题选项:

    -c

    当该选项被指定时,无法转换的字符将被忽略,而不会导致转换程序出错。

 

--unicode-subst=formatstring

    当该选项被指定时,目标编码不能显示的Unicode字符由formatstring格式串构造的占位符代替,applied to the Unicode code point。formatstring的格式必须与printf命令和printf()函数是相同的,可以不带参数,也可以带一个无符号整数参数。

--byte-subst=formatstring

    当该选项被指定时,输入的在源编码中无效的字节由formatstring格式串构造的占位符代替,applied to the byte's value。formatstring的格式必须与printf命令和printf()函数是相同的,可以不带参数,也可以带一个无符号整数参数。

--widechar-subst=formatstring

    当该选项被指定时,输入的在源编码中无效的宽字符由formatstring格式串构造的占位符代替,applied to the byte's value。formatstring的格式必须与printf命令和printf()函数是相同的,可以不带参数,也可以带一个无符号整数参数。

 

控制错误输出的选项:

-s, --silent

    当该选项被指定时,关于无效字符或不能转换字符的错误信息被忽略,但是,转换后的文件是没有改变的。

 

iconv -l iconv --list 命令列出了iconv支持的编码名称,名称格式依赖于本地系统。根据libiconv实现,编码名称为大写并用空格隔开。一种编码的别名显示在同一行。

示例

iconv -f ISO-8859-1 -t UTF-8

将输入的文本从西欧编码ISO-8859-1转换到Unicode。

 

iconv -f KOI8-R --byte-subst="<0x%x>"

                --unicode-subst="<U+%04X>"

将输入的文本从俄语编码KOI8-R转换到本地编码,同时,无效字节或有效但无法转换的字符用“尖括号+16进制数字”替换。

 

conv –list

列出所有支持的编码。

查看相关

 

iconv_open(3), locale(7)


内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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