Ubuntu 11.10 MySQL客户端 Emma 6.0 中文乱码解决办法

本文介绍如何在Linux环境下通过修改配置文件或源代码让Emma客户端支持中文显示,包括更改默认编码和自动执行SQL设置。

在Linux如果使用mysql的图形客户端,我感觉Emma算一个好用的了。

比起mysql自己的Mysql Query Browser 要好, 而且最不能忍受的是Mysql Query Browser 在Ubuntu 11.10 会有程序崩溃现象。

相比而言emma是挺好,但是emma默认用apt-get 安装的话,emma是不支持中文的,这个需要自己修改一下了配置文件,或者直接修改emma程序源文件了(emma 用python编写的)。

apt-get安装emma

  1. sudo apt-get install emma  

如果你已经安装完毕并且运行过emma,程序就会创建 ~/.emma/emmarc文件,保存你自己的一些配置。所以可以更改这里的配置文件,或者像下面直接修改emma的python源文件。

  1. vim ~/.emma/emmarc   

找到

  1. db_encoding=latin1  
改为
  1. db_encoding=utf8  
然后里,重新运行emma,此时发现还是乱码,不要着急,在执行所有的sql语句之前加入这条sql语句,
  1. set names utf8  
按ctrl+enter执行之后,再看看是不是已经ok了。正常显示中文了。(这里还有一个前提是你的数据库都是utf8编码的哟)

好了,但是每次新用户都要改配置文件,以及执行新sql前都加这个语句,岂不是很费力。而自己有很懒,并且我的数据库大部分都是utf8的,所以直接修改emma的源文件,来实现,新创建的emmrc配置文件就是utf8,和当选择数据库时,自动的执行“set names utf8” 语句。

ubuntu的apt-get 安装emma是在/usr/share/emma目录下面。

  1. cd /usr/share/emma/emmalib  
  2. sudo vim __init__.py  
找到
  1. "db_encoding": "latin1"  
改为
  1. "db_encoding": "utf8"  
保存退出。以后新创建的配置文件默认就会是utf8的解码了,我想在连接数据之后就执行 “set names utf8” 语句,所以
  1. sudo vim /usr/share/emma/emmalib/mysql_host.py  
跳到155行左右的_use_db(self, name, do_query=True)函数哪里,改成如下
  1. def _use_db(self, name, do_query=True):  
  2.         if self.current_db and name == self.current_db.name: return  
  3.         if do_query:   
  4.                 self.query("use `%s`" % name, False)  
  5.                 self.query("set names utf8",  False)  
  6.         try:  
  7.                 self.current_db = self.databases[name]  
  8.         except KeyError:  
  9.                 print "Warning: used an unknown database %r! please refresh host!\n%s" % (name, "".join(traceback.format_stack()))  
自己看着改,反正改成上面的样子,注意空格,因为python是以空格当语句的分割语法的。

其实就是加了一句

  1. self.query("set names utf8",  False)  
到这里就彻底ok了。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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