什么是全角和半角?

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A 什么是全角和半角?

(1)全角---指一个字符占用两个标准字符位置。

汉字字符和规定了全角的英文字符及国标GB2312-80中的图形符号和特殊字符都是全角字符。一般的系统命令是不用全角字符的,只是在作文字处理时才会使用全角字符。

(2)半角---指一字符占用一个标准的字符位置。

通常的英文字母、数字键、符号键都是半角的,半角的显示内码都是一个字节。在系统内部,以上三种字符是作为基本代码处理的,所以用户输入命令和参数时一般都使用半角。

B 全角与半角有什么区别?各在什么情况下使用?



全角占两个字节,半角占一个字节。

半角全角主要是针对标点符号来说的,全角标点占两个字节,半角占一个字节,而不管是半角还是全角,汉字都还是要占两个字节

在编程序的源代码中只能使用半角标点(不包括字符串内部的数据)

在不支持汉字等语言的计算机上只能使用半角标点(其实这种情况根本就不存在半角全角的概念)

其他时候好像基本上没怎么区分全角和半角,你觉得那种写着好看就用哪种吧

,.?'! ……这些是半角的

,。?‘! ……这些是全角的

对于大多数字体来说,全角看起来比半角大,当然这不是本质区别了

全角是中文的标点.半角是英文的吧.

C 全角和半角的区别



全角就是字母和数字等与汉字占等宽位置的字

半角就是ASCII方式的字符,在没有汉字输入法起做用的时候输入的字母数字和字符都是半角的。

示例如下:(键盘的输入是一样的,输入法的设置不同)

[全角举例]AabB1234@#$%^&*;,。:

[半角举例]AabB1234@$%^&*;,.:

在汉字输入法出现的时候,输入的字母数字默认为半角,但是标点则是默认为全角(如下图)可以通过鼠标点击输入法工具条上的相应按钮来改变,输入法名字左边的按钮是改变中文和英文输入的,右边的圆和半圆是改变字母和数字的全角半角的,再右边的“.,”或者"。,"是用来改变标点符号的中英文设置(中文标点即是全角,英文标点即是半角),最右边的键盘图标是显示软键盘用的,可以输入一些特殊字符或者其它语言里面的字母。

下面的图中,第一个图为中文输入方式,半角字母/数字,全角标点符号;第二个正好相反。

D 关于“全角”和“半角”:



全角:是指中GB2312-80(《信息交换用汉字编码字符集·基本集》)中的各种符号,如A、B、C、1、2、3等,应将这些符号理解为汉字。

半角:是指英文件ASCII码中的各种符号,如A、B、C、1、2、3、等。

在VFP命令及程序中,命令字不能用全角,如清屏命令应该是CLEAR,不能是CLEAR。所以应该在关闭汉字输入状态下,或即使在汉字输入状态下,也应在半角状态,

输入法状态条应是:中的状态,不应是状态,可用Shift+Space切换。

关于中/英文标点符号:

中文标点符号:如:,“”《》()?。等,在VFP命令中不能用,如定义变量name为“曹开惠”的赋值语句命令是:

英文标点符号:如:,"<>()?.等。

name="曹开慧"

不能输入:

name=“曹开慧”

E 新手充电:汉字的全角半角的分别



汉字的特点使我们要碰上两个最基本且又非常重要的概念,那就是全角与半角。

形象的说,在使用英文输入法时,电脑屏幕上,一个英文字符(如“a”)所占的位置,人们称其为“半角”,而一个汉字所占的位置则等于两个英文字符,故称其为“全角”。

在我们日常使用的电脑系统里,初始输入法一般都默认为英文输入法,这时自然会处在半角状态下,无论是输入字母、符号还是数字,始终都只占一个英文字符的位置。若切换到中文输入法状态中,则会有全角半角两种选择,对中文字符来说,这两种选择对其没有影响,它始终都要占两个英文字符的位置,但对此状态下输入的符号、数字以及英文字母来说,就显得很重要,如以下所示:

“QUAN”

“QUAN”

前者输入选择的是半角,后者为全角,两者呈现的结果差异很大,在选择全角后,即便是字母、符号、数字都无一例外地要被当成汉字进行处理,从视觉角度上看,它们因此也显得别扭了许多。

很多人往往会忽视半角和全角间的切换,这样他们遇到一些怪事也不足为奇,比如我们上网时经常要输入密码或网址,若此时在全角状态下进行,只能因系统无法确认而导致失败;还有在发送电子邮件的时候,把电子邮件地址写成xxx@xxx.com,即全角“@”的形式,而非符合规定的半角“@”形式,结果也只能是无法成功发送邮件。要强调的是,在绝大多数场合里,都要求使用半角进行输入。

看来,还不能忽视全角和半角的作用,在中文输入状态下,它们的情况会被显示在输入法提示栏里,比如在智能ABC的提示栏中有相应按钮供转换,其形状为“半月”的是半角,“圆月”的是全角,我们可以通过用鼠标点击或快捷键Shift+Space进行两者间的切换什么是全角和半角。
 
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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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