字符集与编码方式浅谈



    美国人首先对其英文字符进行了编码,也就是最早的ascii码,用一个字节的低7位来表示英文的128个字符,高1位统一为0。后来欧洲人发现尼玛你这128位哪够用,比如我高贵的法国人字母上面的还有注音符。这个怎么区分?得,把高1位编进来吧,这样欧洲普遍使用一个全字节进行编码,最多可表示256位。

    欧美人就是喜欢直来直去,字符少,编码用得位数少。但是即使位数少,不同国家地区用不同的字符编码。虽然0--127表示的符号是一样的,但是128--255这一段的解释完全乱套了,即使二进制全一样,表示的字符却完全不同。比如135在法语希伯来语,俄语编码中完全是不同的符号。更麻烦的是,尼玛这电脑高科技传到中国后,中国人发现我们有10万多个汉字,你们欧美这256字塞牙缝都不够。于是就发明了GB2312这些汉字编码,典型的用2个字节来表示绝大部分的常用汉字,最多可以表示65536个汉字字符。这样就不难理解有些汉字你在新华字典里查得到,但是电脑上如果不处理一下你是显示不出来的了吧。
    这下各用各的
字符集编码,这世界咋统一?俄国人发封email给中国人,两边字符集编码不同,尼玛显示都是乱码啊。为了统一,于是就发明了unicode,将世界上所有的符号都纳入其中。每一个符号都给予一个独一无二的编码,现在unicode可以容纳100多万个符号,每个符号的编码都不一样。这下可统一了,所有语言都可以互通,一个网页页面里可以同时显示各国文字。然而,unicode虽然统一了全世界字符的二进制编码,但没有规定如何存储啊。亲,x86和amd体系结构的电脑小端序和大端序都分不清,别提计算机如何识别到底是unicode还是acsii了。如果unicode统一规定,每个符号用三个或四个字节表示,那么每个英文字母前都必然有二到三个字节是0,文本文件的大小会因此大出二三倍,这对于存储来说是极大的浪费。这样导致一个后果:出现了unicode的多种存储方式。
    互联网的兴起,网页上要显示各种字符,必须统一啊。亲,utf-8就是unicode最重要的实现方式之一。另外还有utf-16、utf-32等。utf-8不是固定字长编码的,而是一种变长的编码方式。它可以使用1~4个字节表示一个符号,根据不同的符号而变化字节长度。这是种比较巧妙的设计,如果一个字节的第一位是0,则这个字节单独就是一个字符;如果第一位是1,则连续有多少个1,就表示当前字符占用多少个字节。
    注意unicode的字符编码和utf-8的存储
编码表示是不同的,例如"严"字的unicode码是4E25,UTF-8编码是E4B8A5。这个在前边解释了的,utf-8编码不仅考虑了编码,还考虑了存储,E4B8A5是在存储识别编码的基础上塞进了4E25。
    UTF-8使用一至四个字节为每个字符编码。128个 ASCII 字符(Unicode 范围由 U+0000 至 U+007F)只需一个字节,带有变音符号的
拉丁文希腊文西里尔字母亚美尼亚语希伯来文阿拉伯文叙利亚文及马尔代夫语(Unicode 范围由 U+0080 至 U+07FF)需要二个字节,其他基本多文种平面(BMP)中的字符(CJK属于此类-Qieqie注)使用三个字节,其他 Unicode 辅助平面的字符使用四字节编码。 
    综上来看,中文汉字在utf-8中到底占几个字节?一般是3个字节,最常见的编码方式是1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx。

 
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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