字符编码类型有哪些mysql中编码类型的定义
字符编码类型有很多种，以下是一些常见的字符编码类型： ASCII码：这是最常用的字符编码，它用7位二进制数表示一个字符，总共可以表示128种不同的字符。 ISO/IEC 8859-1码：这是一种8位字符编码，也被称为Latin-1，它包括了基本的西欧语言字符和一些附加符号。 GB2312码：这是一种双字节字符编码，用于表示简体中文字符。它包括6763个常用汉字和非汉字字符。 GBK码：这是一种扩展...
C：Huffman编码a
【问题描述】 给定一组字符的Huffman编码表（从标准输入读取），以及一个用该编码表进行编码的Huffman编码文件（存在当前目录下的in.txt中），编写程序实现对Huffman编码文件的解码，并按照后序遍历序列输出解码过程中Huffman树（规定树中左分支表示0，右分支表示1）中各结点的访问次数。 例如给定的一组字符的Huffman编码表为： 6 1:111 2:0 +:110 *:1010 ...
DDIA 第四章：数据编码与演化
代码更改： 服务端应用程序，会灰度发布；客户端应用程序，看用户心情。 新旧版本的代码和数据，可能同时共处。 系统需要双向兼容： 向后兼容：新代码可以读旧数据。容易。向前兼容：旧代码可以读新数据。难。 编码数据的格式 程序通常（至少）使用两种形式的数据： 在内存中，数据保存在对象，结构体，列表，数组，哈希表，树等中。 这些数据结构针对CPU的高效访问和操作进行了优化（通常使用指针）。如果要将数据写入文件...
Python Selenium如何下载网页中的图片到本地？（Base64编码的图片下载）
前言： 在网页上，图片有时会以Base64编码的形式嵌入在HTML中，而不是作为单独的文件提供。这种方式的优点是可以减少HTTP请求的数量，因为图片数据直接包含在HTML中，不需要额外的请求来获取图片文件。这对于小图片或图标特别有用，因为这些图片的文件大小可能比一个HTTP请求的开销还要小。 当你在网页上看到一个Base64编码的图片时，你需要先将这个编...
协议茶馆：TLV 格式及编码
, 下面是一个tlv格式的AID（应用标识符）字节串9F0607A0000000031010, 其中9F06是tag, 07是长度, A0000000031010就是AID本身的值了. 二、TLV格式编码解析 对于程序编写人员来说，如果有类似上面这样的一串TLV编码的字节串从卡片传过来, 怎么样从中提取我们想要的数据. 这就牵扯出TLV解码的问题了. 解析方法： 1.读取type 转换为ntohl、n...
编码风格之(1)C语言建议规范
编码风格之(1)C语言规范(锐捷风格) Author：Once Day Date：2023年12月27日 配套的clang-format配置可参考文档: 一种常见的Clang-format配置_clang配置-CSDN博客 1.文件 1.1 文件名必须为小写，以模块名开始，可用字母、数字、下划线。 1.2 文件内部组织如下： 程序文件摘要，包括版权说明、作者信息、功能概括和版本历史信息等。 头文件包...
C#中用移位运算符获取汉字编码
byte、short和ushort类型的值在进行位移操作后值的类型将自动转换成int类型。 二、方法： 将字节序列的第一个字节向左移8位，第一个字节移8位后与第二个字节相加得到汉字编码； 三、示例： using System.Text; namespace _019{ public partial class Form1 : Form { private Label? label...
[字符编码]windwos下使用libiconv转换编码格式(二)
在http://t.csdnimg.cn/PLUuz笔记中实现了常用编码格式转换的功能,但这还是一个demo。因为代码中向libiconv库函数传递的字符串是存放在堆空间中的(我也是从网上找例子测试,是否一定要开辟堆空间存放还有待考证),如果一次性转换的字节数很巨大的话,就会导致内存空间不足,进而引发功能异常。 所以,对于需要大量转换的数据,应该采取分段多次转换的方法。 经过观察,有的编码格式每个字符...
在Winform应用中增加通用的业务编码规则生成
在前面随笔《在Winform应用中增加通用的业务编码规则生成》，我介绍了基于Winform和WPF的一个通用的业务编码规则的管理功能，本篇随笔介绍基于后端Web API接口，实现快速的Vue3+ElementPlus前端界面的开发整合，同样是基于代码生成工具实现快速的前端代码的生成处理。1、通用的业务编码规则的管理功能在前面随笔我们介绍了一个通用的业务编码规则的管理功能，通过代码生成工具Datab...
PyTorch深度学习实战（27）——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)
PyTorch深度学习实战（27）——变分自编码器 0. 前言1. 变分自编码器1.1 自编码器的局限性1.2 VAE 工作原理1.3 VAE 构建策略1.4 KL 散度1.5 重参数化技巧 2. 构建 VAE小结系列链接 0. 前言 变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 是一种生成模型，结合了自编码器和概率模型的思想，通过学习输入数据的潜分布，能够生成新的样本...