GB2312-80备忘录

RabbitMq安装 本文详细介绍了在CentOS7系统上离线部署RabbitMQ4.3.2的完整流程。主要内容包括:1)准备RabbitMQ安装包、Erlang依赖和socat网络工具;2)安装系统编译依赖并编译安装Erlang;3)部署RabbitMQ服务,配置环境变量和socat依赖;4)启用Web管理插件并创建管理员账号;5)配置防火墙放行端口;6)设置Systemd开机自启服务;7)提供常用运维命令。文档特别强调离线部署注意事项,包括socat依赖、版本兼容性、账号安全及主机名配置等问题,为生产环境部署提供完整解决方案 阅读详情

国家标准汉字代码体系   汉字字数繁多,属性丰富,因而汉字代码体系也较复杂,包括:   

(1)汉字机内码。它们是汉字在计算机汉字系统内部的表示方法,是计算机汉字系统的基础代码。   

(2)汉字交换码。它们是国标汉字(如机内码)进行信息交换的代码标准。  

(3)汉字输入码。它们是在计算机标准键盘上输入汉字用到的各种代码体系。   

(4)汉字点阵码。它们是在计算机屏幕上显示和在打印机上打印输出汉字的代码体系。   

(5)汉字字形控制码。为了打印各种风格的字体和字形所制定的代码。   这些代码系统有的必须有统一的国家标准,有的则不要求统一。近年来我国已经制定系列汉字信息处理方面的国家标准,今后将继续完善,并与国际上求得统一。

2. 国家标准汉字交换码   我国制定了“中华人民共和国国家标准信息交换汉字编码”,标准代号为GB2312—80,这种编码又称为国标码。在国标码的字符集中共收录了一级汉字3755个,二级汉字3008 个,图形符号682个,三项字符总计7445个。   在国标GD2312—80中规定,所有的国标汉字及符号分配在一个94行、94列的方阵中,方阵的每一行称为一个“区”,编号为01区到94区,每一列称为一个“位”,编号为01 位到94位,方阵中的每一个汉字和符号所在的区号和位号组合在一起形成的四个阿拉伯数字就是它们的“区位码”。区位码的前两位是它的区号,后两位是它的位号。用区位码就可以唯一地确定一个汉字或符号,反过来说,任何一个汉字或符号也都对应着一个唯一的区位码。汉字“母”字的区位码是3624,表明它在方阵的36区24位,问号“?”的区位码为0331,则它在03区3l位。   所有的汉字和符号所在的区分为以下四个组:    

 (1)01区到15区。图形符号区,其中01区到09区为标准符号区,10区到15区为自定义符号区。  

 01区到09区的具体内容如下;   

    1)01区。一般符号202个,如间隔符、标点、运算符、单位符号及制表符;   

    2)02区。序号60个,如1.~20.、(1)~(20)、①~⑩及(一)~(十);    

    3)03区。数字22个,如0—9及X一XII,英文字母52个,其中大写A—Z、小写 a—z各26个;   

    4)04区。日文平假名83个;   

    5)05区。日文片假名86个;   

    6)06区。希腊字母48个;   

    7)07区。俄文字母66个;   

    8)08区。汉语拼音符号a—z26个;   

    9)09区。汉语拼音字母37个。     

(2)16区到55区。一级常用汉字区,包括了3755个一统汉字。这40个区中的汉字是按汉语拼音排序的,同音字按笔划顺序排序。其中55区的90一94位未定义汉字。     

(3)56区到87区。二级汉字区,包括了3008个二级汉字,按部首排序。    

(4)88区到94区。自定义汉字区。     

第10区到第15区的自定义符号区和第88区到第94区的自定义汉字区可由用户自行   定义国标码中未定义的符号和汉字。

3. 国家标准汉字机内码     汉字的机内码是指在计算机中表示一个汉字的编码。机内码与区位码稍有区别。如上所述,汉字区位码的区码和位码的取值均在1~94之间,如直接用区位码作为机内码,就会与基本ASCII码混淆。为了避免机内码与基本ASCII码的冲突,需要避开基本ASCII码中的控制码(00H~1FH),还需与基本ASCII码中的字符相区别。为了实现这两点,可以先在区码和位码分别加上20H,在此基础上再加80H(此处“H”表示前两位数字为十六进制数)。经过这些处理,用机内码表示一个汉字需要占两个字节,分别  称为高位字节和低位字节,这两位字节的机内码按如下规则表示:     

高位字节=区码+20H+80H(或区码+A0H)     

低位字节=位码+20H+80H(或位码+AOH)     

由于汉字的区码与位码的取值范围的十六进制数均为01H~5EH(即十进制的01~94),   所以汉字的高位字节与低位字节的取值范围则为A1H~FEH(即十进制的161~254)。     例如,汉字“啊”的区位码为1601,区码和位码分别用十六进制表示即为1001H,它的机内码的高位字节为B0H,低位字节为A1H,机内码就是B0A1H。  

4. 汉字的输入码     在计算机标准键盘上,汉字的输入和西文的输入有很大的不同。西文的输入,击一次键就直接输入了相应的字符或代码,“键入”和“输入”是同一个含义。但是在计算机上进行汉字输入时,“键入”是指击键的动作即键盘操作的过程,而“输入”则是把所需的汉字或字符送到指定的地方,是键盘操作的目的。目前已有多种汉字输入方法,因此就有多种汉字输入码。汉字输入码是面向输入者的,使用不同的输入码其操作过程不同,但是得到的结果是一样的。不管采用何种输入方法,所有输入的汉字都以机内码的形式存储在介质中,而在进行汉字传输时,又都以交换码的形式发送和接收。     国标GB2312—80规定的区位码和沿用多年的电报码都可以作为输入码。这类汉字编码和输入码是一一对应的,具有标准的性质,它们编码用的字符是10个阿拉伯数字,每个汉字的码长均为等长的四个数码。     其他编码的种类很多,可从以下几点加以讨论:     

(1)编码类型。可分为拼音码、字形码、音形结合码等类型。     

(2)编码规则。不同的编码方案有很大的不同,有的规则简单,学习起来较容易记忆,‘   有的规则复杂,较难记亿。     

(3)编码字符集。有用字母键的,有用数字键的,有用字母键加数字键的,或者用了   更多的键作编码字符集的。     

(4)编码长度。它与编码字符集的大小有关,字符集越大,编码长度越短。采用26   个字母的编码,其码长一般为四位。     

(5)对应关系。除上面提到的区位码和电报码为一一对应的无重码编码外,其他现有的编码方案均有一定数量的重码。所谓重码即一码对应多字。有许多编码为了增加输入的灵活性,同一汉字用多个码来对应,例如双音编码。     

(6)单宁和词汇的编码。现有的编码方案,为了提高效率,除了单字外还规定了词汇的编码,甚至使用者可以自行增加词汇库中的词汇,但在提高效率的同时也增加了记亿和操作的复杂性。     

(7)码表的类型和大小。从汉字输入码到机内码的转换一股需要在机内检索码表。如果输入码和机内码存在简单的函数关系,有公式可以计算,如区位码等编码就不需要码表,其他没有简单函数关系的编码就需要码表。码表大小与数据结构、单字数量、词汇数量等因素有关。国标血2312—80规定的6763个一、二级汉字,备类编码的码表从几千字节到几万字节。随着词汇旦的增加,有的码表达到了若干兆字节。

5. 汉字的点阵码     汉字的显示和输出,普遍采用点阵方法。由于汉字数量多且字形变化大,对不同字形汉字的输出,就有不同的点阵字形。所谓汉字的点阵码,就是汉字点阵字形的代码。存储在介质中的全部汉字的点阵码又称为字库。    .   16x16点阵的汉字其点阵有16行,每一行上有16个点。如果每一个点用一个二进制位来表示,则每一行有16个二进制位,需用两个字节来存放每一行上的16个点,并且规定其点阵中二进制位0为白点,1为黑点,这样一个16X16点阵的汉字需要用2×t6即32 个字节来存放。依次类推,24×24点阵和32×32点阵的汉字则依次要用72个字节和128 个字节存放一个汉字,构成它在字库中的字模信息。     要显示或打印输出一个汉字时,计算机汉字系统根据该汉字的机内码找出其字模信息在字库中的位置,再取出其字模信息作为字形在屏幕上显示或在打印机上打印输出。

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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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最近在用JS时,涉及到了不同编码之间的转换.于是汇总了一些网上的资料,整合成了自己的文档. -备忘录 知识点涉及: 字符编码基础,不同编码之间的转换,如UTF-8转UTF-16,如UTF-16转GBK;以及Base64加密,GBK型与UTF-8型加密等. 注: 参考来源于网上资料

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maplewasp
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