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我也要
在python中解码中文的时候，可能报以下错误：
data.decode('gbk');
'gbk' codec can't decode bytes in position xxx illegal multibyte ...
可以尝试把gbk换成'GB18030'
因为gbk相对于gb2312包含的字符更多，但是GB18030包含的字符数又大于gbk.所以试试GB18030
题外话，按照一些理论GB18030有的时候也不好用。
最好的办法就是在所有的程序设计和编码的时候使用utf-8.
流媒体弱网优化之路(NACK)——纯NACK方案的优化探索
流媒体学习之路(NACK)——纯NACK方案的最高性能 文章目录流媒体学习之路(NACK)——纯NACK方案的最高性能一、NACK简介二、Nack的理解2.1 一种补救策略2.2 什么时候要？2.3 要多少？2.4 怎么要？三、计算分析3.1 rtt强相关3.2 补包次数计算3.3 Nack的定时发送3.4 nack重传限制四、实验 近期在针对纯丢包场景做一些简单的探索实验，一个让我困扰的问题就是：不使用FEC而只是通过纯NACK进行补偿，到底能在实验环境下抵抗多少的丢包呢？每一次丢包补偿的最大时长
python，读取含中文的文件时，报“UnicodeDecodeError”等乱码错误，最全编码设置方式
编码格式错误。UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbd in position 1: invalid start byte
卸载Office 16 Click-to-Run Extensibility Component详细步骤
卸载Office 16 Click-to-Run Extensibility Component详细步骤 第一步：按住键盘上的“Win+R”，打开运行窗口 在运行窗口输入“Installer”回车，打开Installer文件夹 第二步：在Installer文件夹红框最右侧，即“大小”后面，右击选择“其他”，找到“主题”，勾选，点击“确定”，添加主题列成功 第三步：在“主题”列找到“Office 16 Click-to-Run Extensibility Component
python3的decode里面处理错误无法解析的字节
s.decode("utf-8", "ignore") 忽略其中有异常的编码，仅显示有效的编码 s.decode("utf-8", "replace") 替换其中异常的编码，这个相对来可能一眼就知道那些字符编码出问题了。 这个可以有效处理错误 ...
存储关键技术·RAID技术·RAID2.0·华为RAID2.0+·华为服务器·云计算
一.RAID基本概念 常见的RAID级别组合RAID级别 二.RAID的数据组织形式 三.RAID的数据保护功能 方法一：镜像方法二：奇偶校验算法（XOR） 四.RAID热备和重构 1.热备（Hot Spare）的定义2.热备的分类3.热备的工作原理 五.RAID 2.0技术 1.RAID 2.02.RAID 2.0+3.华为RAID 2.0+ 六.RAID 2.0+块虚拟化技术 1.什么会出现RAID 2.0+技术？2.什么是RAID 2.0？3.RAID 2.0+的原理是什么？
基于verilog的16QAM调制
思路1：正交调幅法——实现16QAM调制，可以理解为时相位相差90度的两个正弦波的4PAM叠加。 4比特输入经过2->4进制转化得到两路2比特输入，然后分别经过4PAM后叠加所得输出即为16QAM调制结果。 具体程序稍后编写。 思路2：复合相移法——可以借助前面编写的QPSK，相当于两路幅度不同的QPSK的叠加，比如幅度分别取1和3 。 思路1正交调幅法的设计方案： 两正弦波相位差...
html = data.decode('gbk').encode('utf-8')
html = data.decode('gbk').encode('utf-8')此处encode编码要与html文件内charset=utf-8的格式一致，如果不一致，浏览器打开乱码，文本编辑器正常。
基于Godot 4的战术RPG开发：模块化架构与核心系统实现
在游戏开发领域，模块化架构和回合制战斗系统是构建复杂策略游戏的基础。模块化设计通过关注点分离，将游戏逻辑分解为独立、可复用的组件，如数据模型、功能模块和场景，从而提升代码的可维护性和扩展性。回合制战斗系统则依赖于清晰的状态机循环，管理从单位选择、行动决策到伤害结算的完整流程，这是策略游戏体验的核心。这些技术为独立开发者提供了高效起点，能快速验证游戏原型。本文聚焦于一个专为Godot 4引擎设计的开源战术RPG模板，它正是运用了模块化架构和回合制状态机，实现了网格移动、相机控制和基础AI等核心功能。该模板通过
python网络编程，socket编程
本文简要介绍对套接字的网络编程。套接字是结算及网络数据结构，体现的是“通信端点”的概念。网络应用程序在进行任何通信之前，必须先创建套接字。 一、主要函数介绍： Python中的网络编程，主要使用socket模块的函数。 socket =》创建套接字对象，socket(s ocket_family , socket_type , protocol =0) 服务器端的方法： bind =
OpenGL ES 3.0 开发（一）：绘制一个三角形
该原创文章首发于微信公众号：字节流动 什么是 OpenGLES OpenGLES 全称 OpenGL for Embedded Systems ，是三维图形应用程序接口 OpenGL 的子集，本质上是一个跨编程语言、跨平台的编程接口规范，主要应用于嵌入式设备，如手机、平板等。由科纳斯（Khronos）组织定义和推广，科纳斯是一个图形软硬件行业协会，该协会主要关注图形和多媒体方面的开放标准。 O...
英伟达 Jetson AGX Thor 官方入门教程（二）CUDA、Docker、JetPack 设置
本文详细介绍了NVIDIA Jetson AGX Thor开发套件的安装与配置流程。主要内容包括：1) BSP安装的三种方法（Jetson ISO、SDK Manager和Linux刷写脚本）及其适用场景；2) Docker环境的完整配置步骤及测试方法；3) CUDA工具包的两种安装方式（容器化和原生安装）及其性能对比；4) JetPack SDK的安装选项。文章提供了详细的命令行操作指南和故障排除建议，帮助开发者快速搭建AI开发环境，充分发挥Jetson平台的硬件性能优势。
Python 3 爬虫之抓取当当网特价书名
网址：http://promo.dangdang.com/subject.php?pm_id=1501519&tag_id=&sort=price_asc&province_id=137&p=871 要点： Chrome审查功能看到的源码与Python爬虫真实获取的源码有出入，写正则表达式时应该参照后者。该网页的最大页面数会变化，每次解析都要重新提取一次。没加入异常处理，也没使
学Simulink——基于软开关与高频变换的整流器系统场景实例：移相全桥ZVS整流器在轻载条件下的效率优化
本文以Simulink为平台，详细介绍了移相全桥ZVS整流器在轻载条件下的建模与优化方法。通过六个步骤系统讲解了从项目创建到仿真运行的全过程，重点分析了移相全桥拓扑结构、ZVS检测逻辑设计及轻载特性。结果显示，传统移相全桥在轻载时ZVS失效导致效率下降（＜88%）。针对此问题，提出了动态频率调整、不对称半桥模式等优化策略。该案例为理解软开关技术、提升电源效率提供了实用建模方法和优化思路。
python中的编码以及解码问题（中文字符处理以及文件处理的某些注意事项）
最近在做一个项目，因为文本处理的内容是中文，所以不得不面对python中文处理所带来的种种困惑。中文处理的问题主要是编码。处理好了编码之后，几乎所有的问题都迎刃而解。 下面我们从中文字符串和中文文本两个角度来探讨。 （一）中文字符串编码 首先要明白的是，python里面默认的字符串都是ASCII编码，是string类型，ASCII编码处理中文字符是会出问题的。python的内部
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
python pd.read_csv——读取文件中包含中文字符时出现的解码问题
datapart1中包含一列中文名字 报错： 作以下修改后，pass!
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
关于phython中的编码问题的简单研究
关于phython中的编码问题的简单研究 对于刚接触python语言的初学者，解决编码问题应该算是首要的任务。以下就编码的类型、Python中文字符提示错误的根源、使用codecs设置文件编码格式等做简单讨论。 1.编码的类型 关于编码的介绍网上有不少资源。常见的编码类型有：ASCII 码 、GBK 、GB2312 、UTF-8 、UTF-16等。 2.Python中文字符提示错误的根源 当我们使...
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
python编码-python中处理中文编码问题
今天在尝试Python的CGI模块时遇到中文字符不能正确显示的问题,很郁闷.在网上仔细找了找,终于解决了这个问题,现在将解决方法陈述如下,以防下次失误.页面源代码如下#-*- coding: utf8 -*-import cgitb , cgicgitb.enable()form = cgi.FieldStorage()if (form.has_key("name") andf...
Python2 之汉字编码为unicode问题（即类似\xc3\xa4）
Python2中编码相关的问题很是让人蛋疼，特别是中文字符。 比如本文所述的中文网页GBK编码的诡异问题。 现象 例如：盲录職氓聭聵，其实网页里面正常的应该是会员 分析 接着上面的例子，会员这部分乱码通过repr()函数求值得到如下结果 \xc3\xa4\xc2\xbc\xc2\x9a\xc3\xa5\xc2\x91\xc2\x98 使用type()函数求值得到的结果为unicode eval(repr())出来值为 盲录職氓聭聵 通过查表上述6个汉字对应 c3a4 c2bc c29a c3a5 c291
python 编码问题
转：http://vb2005xu.iteye.com/blog/258633 今天在尝试Python的CGI模块时遇到中文字符不能正确显示的问题,很郁闷.在网上仔细找了找,终于解决了这个问题,现在将解决方法陈述如下,以防下次失误. 页面源代码如下 #-*- coding: utf8 -*- import cgitb , cgi cgitb.enab
python中处理中文编码问题
今天在尝试Python的CGI模块时遇到中文字符不能正确显示的问题,很郁闷.在网上仔细找了找,终于解决了这个问题,现在将解决方法陈述如下,以防下次失误.页面源代码如下#-*- coding: utf8 -*-import cgitb , cgicgitb.enable()form = cgi.FieldStorage()if (form.has_key("name") an...
Python中文字符问题
Python中对中文字符的操作时常会使程序出现乱码 不全然管用的处理方法： 读取数据时使用encode编码为Bytes以保护数据 使用时转化为string并使用decode解码 如： title = title_origin[0].encode('utf-8') title = str(title.decode('utf-8')) ...
Python学习——编码和解码
编码和解码 编码是为了让机器读懂语言。即输入的是字符“中文”，那么编码就是将“中文” 编码为二进制格式让机器读懂 在Python中，机器其实是不认识unicode的，而是接收的str即使输入的数据是unicode的，而在Python内部都会将unicode自动转为str str通过解码函数decode()转换为unicode，unicode通过编码函数encode()转换为str Unicod...
python 字符编码与解码——unicode、str和中文：UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode 分类： python
转自：http://blog.csdn.net/trochiluses/article/details/16825269 摘要：在进行python脚本的编写时，如果我们用python来处理网页数据或者进行与中文字符有关的处理工作，经常出现这样的出错信息：SyntaxError: Non-ASCII character '\xe6' in file ./filename.py on line
在做自动化测试断言失败时，如何成功打印中文字符。
在做自动化测试断言失败时，如何成功打印中文字符。 因为刚学习python，很多编码问题不是很明白，因此在断言失败时，不能成功打印中文字符困扰了我很久，我在网络上也找了很多的方案，也是无法解决我的问题。 突然灵光一闪，尝试改变一下中文的编码写法，于是解决了我的问题，但是我不知道其中原因，后来我请教了大神，大神推荐了一篇文章解决了我的疑惑。下面我来讲讲我遇
python re 处理中文字符的问题
python re 模块的使用，遇到中文字符的时候，需要把模式字符串和源字符串都解码！！！ 使用python 的re模块~半天了还是出现错误 要处理文本：吉林省政府国有资产监督管理委员会党委委员、副主任王艺新接受组织调查 regex_str = r'\S*[市区弄号楼路道]' city_p
学习笔记：用python实现手工编写base64编码和解码，完整代码(支持中文编码)
学习笔记：用python实现全手工编码解压zip文件
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