Unicode与utf8互转

本文介绍两个用于UTF8编码和Unicode编码互相转换的函数:UTF8ToUnicode和UnicodeToUTF8。这两个函数首先检查目标缓冲区是否足够大,然后使用Windows API函数MultiByteToWideChar和WideCharToMultiByte进行编码转换。
void UTF8ToUnicode(char chStr[], wchar szResult[], word wMaxLen)
{
		//判断长度
		ASSERT(strlen(chStr) < wMaxLen);
		if (strlen(chStr) >= wMaxLen) return;

		//计算长度
		INT nLen = MultiByteToWideChar(CP_UTF8, 0, chStr, -1, NULL, 0);

		//判断长度
		ASSERT(nLen < wMaxLen);
		if (nLen >= wMaxLen) return;

		//转换字符
		MultiByteToWideChar(CP_UTF8, 0, chStr, -1, szResult, nLen);
}
int UnicodeToUTF8(whar szStr[], char szUtf8[],word wMaxLen)
{
		//判断长度
		ASSERT(lstrlen(szStr) < wMaxLen);
		if (lstrlen(szStr) >= wMaxLen) return 0;

		//转换字符
		int nLen = WideCharToMultiByte(CP_UTF8, 0, szStr, lstrlen(szStr), NULL, 0, NULL, NULL);

		//判断长度
		ASSERT(nLen < wMaxLen);
		if (nLen >= wMaxLen) return 0;

		//转换字符
		WideCharToMultiByte(CP_UTF8, 0, szStr, lstrlen(szStr), szUtf8, nLen, NULL, NULL);

		return nLen;
}
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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