转码

程序中有汉字参数,经常会遇到编码转码问题,总结下:
1.汉字为多字节字符,须多字节编码解码,如"测试".getBytes("gb2312");

这样"测试".getBytes("gb2312")就变成一个byte数组,这时候你可以随意重新指定编码如iso-8859-1,
String s1=new String("测试".getBytes("gb2312"),"iso-8859-1");

编为s1,这是s1就变成一个是iso-8859-1编码的字符串,如果你想重新转为中文,那么,你用什么字符集编码的,必须用什么字符集来解码,这里是iso-8859-1,可以这么来做

String s2 = new String(s1.getBytes("ISO-8859-1"),"gb2312");


这样s2又重新变回中文了,所以当你打印s2时,就是“测试”。


2.用iso-8859-1做中间编码,原因:

[1]iso-8859-1是单字节字符编码,

[2]ANSI 编码 (如:GB2312, BIG5,Shift_JIS,ISO-8859-2等等),是多字节编码(英文单字节,中文多字节);

[3]UNICODE 编码(UTF-8, UTF-7, UTF-16, UnicodeLittle, UnicodeBig....),是宽字节编码(所有字符均是多字节)

因此用iso-8859-1做中间码,会保持原有字节的秩序,不发生混乱;可以理解为其他的编码对iso-8859-1兼容吧。

因此,我们常常使用 bytes = string.getBytes("iso-8859-1") 坐中间码来进行逆向操作,得到原始的“字节串”。然后再使用正确的ANSI 编码,比如 string = new String(bytes, "GB2312"),来得到正确的“UNICODE 字符串”。

不信的话可以试试,utf8和gb不能互相转换,只有iso-8859-1做中间码可以完美互相转码!!!
数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态和成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究和神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断和细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室和科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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