字符编码浅析

  • ASCII (American Standard Code for Information Interchange) 美国信息交换标准代码
    ASCII是一种单字节字符编码方案,即使用1 byte(字节)= 8 bit(比特位)来表示一个字符。一个字节能表示的最大的整数就是255(二进制 11111111 = 十进制 255),0 - 255被用来表示大小写英文字母、数字和一些符号。但是要表示中文,显然一个字符是不够存储的,于是中国制定了GB2312编码,世界各国也都有自己的标准编码,这样就容易产生冲突和乱码,因此Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里,这样就不会再有乱码问题了
  • Unicode 统一码
    Unicode通常用两个字节表示一个字符,将原有的英文编码从单字节变成双字节。如果表示ASCII编码中的英文字符只需要把高字节全部填为0就可以,因此解决了字符乱码问题。但产生的新问题是,如果仅表示英文字符,用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间,在存储和传输上就十分不划算。所以,本着节约的精神,又出现了针对把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。
  • UTF-8 (8-bit Unicode Transformation Format) 针对Unicode的可变长度字符编码
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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