html字符转译

HTML转译 NULL 博文链接:https://412599526-qq-com.iteye.com/blog/1178036 立即下载
HTML中<,>,&等有特殊含义(<,>,用于链接签,&用于转义),不能直接使用。这些符号是不显示在我们最终看到的网页里的,那如果我们希望在网页中显示这些符号,该怎么办呢?

这就要说到HTML转义字符串(Escape Seqnce)了。

转义字符串(Escape Seqnce)也称字符实体(Character Entity)。在HTML中,定义转义字符串的原因有两个:第一个原因是像“<”和“>”这类符号已经用来表示HTML标签,因此就不能直接当作文本中的符号来使用。为了在HTML文档中使用这些符号,就需要定义它的转义字符串。当解释程序遇到这类字符串时就把它解释为真实的字符。在输入转义字符串时,要严格遵守字母大小写的规则。第二个原因是,有些字符在ASCII字符集中没有定义,因此需要使用转义字符串来表示。
转义字符串的组成

转义字符串(Escape Seqnce),即字符实体(Character Entity)分成三部分:第一部分是一个&符号,英文叫ampersand;第二部分是实体(Entity)名字或者是#加上实体(Entity)编号;第三部分是一个分号。

比如,要显示小于号(<),就可以写 < 或者 < 。

用实体(Entity)名字的好处是比较好理解,一看lt,大概就猜出是less than的意思,但是其劣势在于并不是所有的浏览器都支持最新的Entity名字。而实体(Entity)编号,各种浏览器都能处理。

提示:实体名称(Entity)是区分大小写的。

备注:同一个符号,可以用“实体名称”和“实体编号”两种方式引用,“实体名称”的优势在于便于记忆,但不能保证所有的浏览器都能顺利识别它,而“实体编号”则没有这种担忧,但它实在不方便记忆。
如何显示空格?

通常情况下,HTML会自动截去多余的空格。不管你加多少空格,都被看做一个空格。比如你在两个字之间加了10个空格,HTML会截去9个空格,只保留一个。为了在网页中增加空格,你可以使用 表示空格。
HTML特殊转义字符列表
最常用的字符实体
Character Entities显示 说明 实体名称 实体编号
半方大的空白    

全方大的空白    

不断行的空白格    
< 小于 < <
> 大于 > >
& &符号 & &
" 双引号 " "
? 版权 © ©
? 已注册商标 ® ®
? 商标(美国) ? ™

× 乘号 × ×
÷ 除号 ÷ ÷

ISO 8859-1 (Latin-1)字符集

HTML 4.01 支持 ISO 8859-1 (Latin-1) 字符集。

备注:为了方便起见,以下表格中,“实体名称”简称为“名称”,“实体编号”简称为“编号” 显示 名称 编号 显示 名称 编号 显示 名称编号 显示 名称 编号 显示 名称 编号
    ? ¡ ¡ ? ¢ ¢ ? £ £ ¤ ¤ ¤
? ¥ ¥ ? ¦ ¦ § § § ¨ ¨ ¨ ? © ©
? ª ª ? « « ? ¬ ¬ ­ ­ ? ® ®
? ¯ ¯ ° ° ° ± ± ± ? ² ² ? ³ ³
? ´ ´ ? µ µ ? ¶ ¶ · · · ? ¸ ¸
? ¹ ¹ ? º º ? » » ? ¼ ¼ ? ½ ½
? ¾ ¾ ? &iqst; ¿ ? À À ? Á Á ? Â Â
? Ã Ã ? Ä Ä ? Å Å ? Æ Æ ? Ç Ç
? È È ? É É ? Ê Ê ? Ë Ë ? Ì Ì
? Í Í ? Î Î ? Ï Ï ? Ð Ð ? Ñ Ñ
? Ò Ò ? Ó Ó ? Ô Ô ? Õ Õ ? Ö Ö
× × × ? Ø Ø ? Ù Ù ? &?ute; Ú ? & irc; Û
? Ü Ü ? Ý Ý ? Þ Þ ? ß ß à à à
á á á ? â â ? ã ã ? ä ä ? å å
? æ æ ? ç ç è è è é é é ê ê ê
? ë ë ì ì ì í í í ? î î ? ï ï
? ð ð ? ñ ñ ò ò ò ó ó ó ? ô ô
? õ õ ? ö ö ÷ ÷ ÷ ? ø ø ù ù ù
ú &?ute; ú ? & irc; û ü ü ü ? ý ý ? þ þ
? ÿ ÿ

数学和希腊字母标志
symbols, mathematical symbols, and Greek letters显示 名称 编号 显示 名称 编号显示 名称 编号 显示 名称 编号 显示 名称 编号
? ƒ ƒ Α Α Α Β Β Β Γ Γ Γ Δ Δ Δ
Ε Ε Ε Ζ Ζ Ζ Η Η Η Θ Θ Θ Ι Ι Ι
Κ Κ Κ Λ Λ Λ Μ Μ Μ Ν Ν Ν Ξ Ξ Ξ
Ο Ο Ο Π Π Π Ρ Ρ Ρ Σ Σ Σ Τ Τ Τ
Υ Υ Υ Φ Φ Φ Χ Χ Χ Ψ Ψ Ψ Ω Ω Ω
α α α β β β γ γ γ δ δ δ ε ε ε
ζ ζ ζ η η η θ θ θ ι ι ι κ κ κ
λ λ λ μ μ μ ν ν ν ξ ξ ξ ο ο ο
π π π ρ ρ ρ ? ς ς σ σ σ τ τ τ
υ υ υ φ φ φ χ χ χ ψ ψ ψ ω ω ω
? ϑ ϑ ? ϒ ϒ ? ϖ ϖ ? • • … … …
′ ′ ′ ″ ″ ″ ? ‾ ‾ ? ⁄ ⁄ ? ℘ ℘
? ℑ ℑ ? ℜ ℜ ? ™ ™ ? ℵ ℵ ← ← ←
↑ & rr; ↑ → → → ↓ ↓ ↓ ? ↔ ↔ ? ↵ ↵
? ⇐ ⇐ ? & rr; ⇑ ? ⇒ ⇒ ? ⇓ ⇓ ? ⇔ ⇔
? ∀ ∀ ? ∂ ∂ ? ∃ ∃ ? ∅ ∅ ? ∇ ∇
∈ ∈ ∈ ? ∉ ∉ ? ∋ ∋ ∏ ∏ ∏ ∑ ∑ ∑
? − − ? ∗ ∗ √ √ √ ∝ ∝ ∝ ∞ ∞ ∞
∠ ∠ ∠ ∧ ∧ ∧ ∨ ∨ ∨ ∩ ∩ ∩ ∪ ∪ ∪
∫ ∫ ∫ ∴ ∴ ∴ ? ∼ ∼ ∝ ≅ ≅ ≈ ≈ ≈
≠ ≠ ≠ ≡ ≡ ≡ ≤ ≤ ≤ ≥ ≥ ≥ ? &s ; ⊂
? ⊃ ⊃ ? &ns ; ⊄ ? &s e; ⊆ ? ⊇ ⊇ ? ⊕ ⊕
? ⊗ ⊗ ⊥ ⊥ ⊥ ? ⋅ ⋅ ? ⌈ ⌈ ? ⌉ ⌉
? ⌊ ⌊ ? ⌋ ⌋ ? ⟨ 〈 ? ⟩ 〉 ? ◊ ◊
? ♠ ♠ ? &cl s; ♣ ? ♥ ♥ ? ♦ ♦

重要的国际标记
markup-significant and internationalization characters显示 名称 编号 显示名称 编号 显示 名称 编号 显示 名称 编号 显示 名称 编号
" " " & & & < < < > > > ? Œ Œ
? œ œ ? Š Š ? š š ? Ÿ Ÿ ? ˆ ˆ
? ˜ ˜ ?     ?     ?     ? ‌ ‌
? ‍ ‍ ? ‎ ‎ ? ‏ ‏ – – – — — —
‘ ‘ ‘ ’ ’ ’ ? ‚ ‚ “ “ “ ” ” ”
? „ „ ? † † ? ‡ ‡ ‰ ‰ ‰ ? ‹ ‹
? › › ? € €

JavaScript转义符转义序列 字符
b 退格
f 走纸换页
n 换行
r 回车
t 横向跳格 (Ctrl-I)
' 单引号
" 双引号
\ 反斜杠


编程的时候要注意特殊字符的问题,很多运行时出现的问题都是因为特殊字符的出现而引起的。

注意,由于反斜杠本身用作转义符,因此不能直接在脚本中键入一个反斜杠。如果要产生一个反斜杠,必须一起键入两个反斜杠 (\)。

编码转换(to Unicode)

(程序代码来源于网络)
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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")

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jarry.liu
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