JS escape()、encodeURI()和encodeURIComponent()的区别

1.实例说明:

    var url='http://wx.jnqianle.com/content/images/冰皮月饼.jpg?name=张三丰&age=11';
    console.info(window.escape(url));
    console.info(window.encodeURI(url));
    console.info(window.encodeURIComponent(url));

结果:

http%3A//wx.jnqianle.com/content/images/%u51B0%u76AE%u6708%u997C.jpg%3Fname%3D%u5F20%u4E09%u4E30%26age%3D11
http://wx.jnqianle.com/content/images/%E5%86%B0%E7%9A%AE%E6%9C%88%E9%A5%BC.jpg?name=%E5%BC%A0%E4%B8%89%E4%B8%B0&age=11
http%3A%2F%2Fwx.jnqianle.com%2Fcontent%2Fimages%2F%E5%86%B0%E7%9A%AE%E6%9C%88%E9%A5%BC.jpg%3Fname%3D%E5%BC%A0%E4%B8%89%E4%B8%B0%26age%3D11

注:

1.escape() 用于中文编码,但不能用于整个url字符串编码

2.encodeURI() 专门用户Uri编码中文处理,对于uri中的特殊字符比如冒号、问号、&符号不做处理

3.encodeURIComponent()  则是用于url的组成部分编码,不能用于整个url编码

 

更多,请参考:http://blog.163.com/m13864039250_1/blog/static/213865248201485112535345/

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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