SQL がデータを読み込んで、Web ページ上に文字化けして表示されます。
php の mssql_connect を介して ms SQL データを直接接続します。データをクエリするとき、php に付属の mssql を使用する限り、読み取られるデータのエンコード形式は gbk でなければなりません。これは、mssql 自体のエンコードが gbk しかないためです。 Definition
while($row = mssql_fetch_row($result)){
echo iconv('GB2312','UTF-8',$row[0]); はできません
出力がまだ文字化けしているのはなぜですか? ? ? ? ?
セット名を使用しても機能しません。
ディスカッションに返信 (解決策)
あなた
$row = mssql_fetch_row($result); 結果を投稿
YTo1OntpOjA 7 czoxNDoiEwbJEMpqqc100THTUNUiO2k6MTtzOjg6ItD41bnN6rPJIjtpOjI7czoxMDoiMjAxMi0xMS0xOSI7aTozO3M6MToiMSI7aTo0O047fQ==
Array( [0] => ??┩t?1?? [1] => 续展完成 [2] => 2012-11-19 [3] => 1 [4] => )
あなた mssql マネージャーに表示される $row[0] に対応するフィールドの内容は何ですか?
Web ページのエンコーディング、メタ設定のエンコーディング、データベースの文字エンコーディングが正しいことを確認してください
Array( [0] => ??┩t?1?? [1] => 续展完成 [2] => 2012-11-19 [3] => 1 [4] => )
変換したデータは正しいのですが、なぜ配列 0 は文字化けしていますか? そして、私の mysql は次のように変換しました
データベースへの挿入も文字化けします: { jéâ??
データを渡されました。確認するためにデコードしただけです
要素 0 は、取得した時点ですでに文字化けしていました。 mssql マネージャーの元のコンテンツ この方法でのみ、文字化けの原因を特定できます
データを提供していただいたので、デコードして調べただけです
これが文字化けの原因を特定する唯一の方法です
要素の元のコンテンツは 0x1306C910CA6AA9CD74D131D350D5 です
データを追加するときに、base64_decode が使用されます。どのようにトランスコードしても無駄です
要素 1 のエンコーディングを変換して mysql に挿入する方法
Mysql は utf8 なので、変換と挿入に mb_convert_encoding と iconv を使用できません
変換はありません。が必要なので、読み戻されるデータは gbk です
したがって、ループの読み取りと挿入の前に mysql_query('set names gbk'); を実行するだけで済みます
変換は必要ありません、読み戻されるデータは gbk です
、mysql_query( 'set names gbk' を読み取って挿入するループの前) を実行するだけです
私も前に変換しました、奇妙な 。

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HQL と SQL は Hibernate フレームワークで比較されます。HQL (1. オブジェクト指向構文、2. データベースに依存しないクエリ、3. タイプ セーフティ)、SQL はデータベースを直接操作します (1. データベースに依存しない標準、2. 複雑な実行可能ファイル)。クエリとデータ操作)。

0.この記事は何をするのですか?私たちは、多用途かつ高速な最先端の生成単眼深度推定モデルである DepthFM を提案します。従来の深度推定タスクに加えて、DepthFM は深度修復などの下流タスクでも最先端の機能を実証します。 DepthFM は効率的で、いくつかの推論ステップ内で深度マップを合成できます。この作品について一緒に読みましょう〜 1. 論文情報タイトル: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching 著者: MingGui、JohannesS.Fischer、UlrichPrestel、PingchuanMa、Dmytr

Google が推進する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、将来的には、おそらくより大規模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実装を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、携帯電話の携帯インターネットの強度は、地域、携帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を実現するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強制的に再起動する 場合によっては、デバイスを強制的に再起動すると、携帯電話接続を含む多くの機能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認します。もう一度確認してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優れたネットワーク速度を提供しますが、信号が弱い場合はより適切に機能します

テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー(テスラの4680バッテリー)を次のように分類します:公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング:今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません

世界は狂ったように大きなモデルを構築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を与えるかを心配しています。この問題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった当時、中国人民大学学部のスタートアップチームは、独自の新しいモデルを使用して、中国で初めて「モデル生成データフィード自体」を実現しました。さらに、これは理解側と生成側の 2 つの側面からのアプローチであり、両方の側で高品質のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自体にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰ですか?ソフォンエンジン。人民大学ヒルハウス人工知能大学院の博士課程学生、ガオ・イージャオ氏によって設立されました。

マルチモーダル文書理解機能のための新しい SOTA!アリババの mPLUG チームは、最新のオープンソース作品 mPLUG-DocOwl1.5 をリリースしました。これは、高解像度の画像テキスト認識、一般的な文書構造の理解、指示の遵守、外部知識の導入という 4 つの主要な課題に対処するための一連のソリューションを提案しています。さっそく、その効果を見てみましょう。複雑な構造のグラフをワンクリックで認識しMarkdown形式に変換:さまざまなスタイルのグラフが利用可能:より詳細な文字認識や位置決めも簡単に対応:文書理解の詳しい説明も可能:ご存知「文書理解」 「」は現在、大規模な言語モデルの実装にとって重要なシナリオです。市場には文書の読み取りを支援する多くの製品が存在します。その中には、主にテキスト認識に OCR システムを使用し、テキスト処理に LLM と連携する製品もあります。

最近、軍事界は、米軍戦闘機が AI を使用して完全自動空戦を完了できるようになったというニュースに圧倒されました。そう、つい最近、米軍のAI戦闘機が初めて公開され、その謎が明らかになりました。この戦闘機の正式名称は可変安定性飛行シミュレーター試験機(VISTA)で、アメリカ空軍長官が自ら飛行させ、一対一の空戦をシミュレートした。 5 月 2 日、フランク ケンダル米国空軍長官は X-62AVISTA でエドワーズ空軍基地を離陸しました。1 時間の飛行中、すべての飛行動作が AI によって自律的に完了されたことに注目してください。ケンダル氏は「過去数十年にわたり、私たちは自律型空対空戦闘の無限の可能性について考えてきたが、それは常に手の届かないものだと思われてきた」と語った。しかし今では、
