コーディングを理解する方法
エンコーディングを理解する方法: 1. Base64 は、インターネット上で 8 ビット バイトコードを送信するために使用される最も一般的なエンコーディング方法の 1 つです。Base64 は、64 の印刷可能な文字に基づいてバイナリ データを表現する方法です。2. [UTF- 8] は、Unicode の可変長文字エンコーディングであり、Unicode とも呼ばれます。
#コーディングを理解する方法: #コーディングは主に 2 つの部分に分かれます
Base64は、インターネット上で 8 ビット バイトコードを送信するための最も一般的なエンコード方式の 1 つであり、64 個の印刷可能な文字に基づいてバイナリ データを表現する方式です。
UTF-8(8 ビット Unicode Transformation Format) は、Unicode の可変長文字エンコーディングであり、Unicode とも呼ばれます。 1992年にケン・トンプソンによって作成されました。現在は RFC 3629 として標準化されています。 UTF-8 は、1 ~ 6 バイトを使用して Unicode 文字をエンコードします。 Webページで使用すると、簡体字、繁体字、その他の言語(英語、日本語、韓国語など)を統一して表示できます。 utf-8 は Unicode のエンコード方式です (Unicode エンコード後の文字「I」は \u6211 \u で中国語を表し、6211 は 16 進数で表示された比較表のこの文字のバイナリ データです)。どのようなバイナリがどのような文字を表すかなどの文字の表現、比較表があります、base64は送信を容易にするバイナリエンコードです。例えば、画像を送信する場合、画像のバイナリbase64をエンコードして、
UrlEncode トランスコードする必要がある文字を 16 進数に変換し、右から左に 4 桁を取得します (4 桁未満は無効になります)。 % が前に付くビットは、%XY 形式でエンコードされます。 (これには、使用するエンコード方法の種類も関係します。一般的には utf-8 です。エンコード方法によって、どのような種類のバイナリに変換されるかが決まり、その後、urlencode を通じて 16 進数に変換され、ルールに従って % が追加されます)エンコードされた結果はネットワーク送信に適しています。base64 と同じですが、base64 はバイナリ エンコードのみを担当します。
urlencode エンコード/urldecode デコード必要な文字を変換します。 (UTF-8 または gb2312 などの Unicode エンコード比較テーブルを使用して) 16 進数にトランスコードし、右から左に 4 桁を取得し (4 桁未満は直接処理されます)、2 桁ごとに 1 桁にし、前に % を追加します。それを %XY 形式にエンコードします。
例: スペースの ASCII コードが 32 で、対応する 16 進値が 20 の場合、urlencode エンコード結果は次のようになります。ただし、新しい標準では、対応するスペースは RFC-1738 を参照してください
例: ASCII コードは -10544、対応する 16 進数は FFFFFFFFFFFFD6D0 です。その場合、urlencode エンコード結果は次のようになります: ��
ブラウザはどのようなエンコードを使用しますか? サーバーが戻ったら、ブラウザが使用するエンコーディング (response.setContentType( "text/html;charset=UTF-8");)、ブラウザがリクエストを行うと、このリクエストのコンテンツ (中国語など) もエンコードされます。前回返されたエンコーディング メソッド
プログラミングについてさらに詳しく知りたい場合は、php トレーニング## に注目してください。 # カラム!
以上がコーディングを理解する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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機械学習アルゴリズムは数値入力のみを受け入れるため、カテゴリカルな特徴が見つかった場合は、そのカテゴリカルな特徴をエンコードします。この記事では、11 の一般的なカテゴリカル変数のエンコード方法を要約します。 1. ONE HOT エンコーディング 最も一般的で一般的に使用されているエンコーディング方式は One Hot Enoding です。 n 個の観測値と d 個の個別の値を持つ単一の変数は、n 個の観測値を持つ d 個のバイナリ変数に変換され、各バイナリ変数はビット (0, 1) で識別されます。例: コーディング後の最も簡単な実装は、パンダの get_dummiesnew_df=pd.get_dummies(columns=[‘Sex’], data=df)2 を使用することです。

UTF8 でエンコードされた中国語文字は 3 バイトを占めます。 UTF-8 エンコードでは、1 つの中国語文字は 3 バイトに相当し、1 つの中国語の句読点は 3 バイトを占めますが、Unicode エンコードでは、1 つの中国語文字 (繁体字中国語を含む) は 2 バイトに相当します。 UTF-8 は各文字のエンコードに 1 ~ 4 バイトを使用します。1 つの US-ASCIl 文字のエンコードには 1 バイトのみが必要です。ラテン語、ギリシャ語、キリル文字、アルメニア語、および発音区別符号付きのヘブライ語。アラビア語、シリア語およびその他の文字は 2 バイトが必要です。エンコーディング。

大規模言語モデル (LLM) は、滑らかで一貫したテキストを生成する機能を備えており、人工知能の会話や創造的な文章などの分野に新たな可能性をもたらします。ただし、LLM にはいくつかの重要な制限もあります。まず、彼らの知識はトレーニング データから認識されたパターンに限定されており、世界に対する真の理解が欠けています。第 2 に、推論スキルには限界があり、論理的な推論を行ったり、複数のデータ ソースからの事実を融合したりすることができません。より複雑で自由回答の質問に直面すると、LLM の答えは「幻想」として知られる不条理または矛盾したものになる場合があります。したがって、LLM はいくつかの面では非常に便利ですが、複雑な問題や現実世界の状況を扱う場合には、依然として一定の制限があります。これらのギャップを埋めるために、検索拡張生成 (RAG) システムが近年登場しました。

一般的なエンコード方法には、ASCII エンコード、Unicode エンコード、UTF-8 エンコード、UTF-16 エンコード、GBK エンコードなどがあります。詳細な紹介: 1. ASCII エンコードは、英語の文字、数字、句読点、制御文字などを含む 128 文字を表すために 7 ビット 2 進数を使用する、最も初期の文字エンコード標準です; 2. Unicode エンコードは、文字を表すために使用される方法です。世界中のすべての文字 各文字に固有のデジタル コード ポイントを割り当てる文字の標準的なエンコード方式、3. UTF-8 エンコードなど。

PHP コーディングのヒント: 偽造防止検証機能を備えた QR コードを生成するには?電子商取引やインターネットの発展に伴い、QRコードはさまざまな業界で使用されることが増えています。 QRコードの利用にあたっては、製品の安全性を確保し、偽造を防止するために、QRコードに偽造防止検証機能を付加することが非常に重要です。この記事では、PHPを使用して偽造防止検証機能付きQRコードを生成する方法と、対応するコード例を紹介します。始める前に、次の必要なツールとライブラリを準備する必要があります: PHPQRCode: PHP

コーディング規則は次のとおりです: 1. 前のコードが 0 で現在のデータ ビットが 0 の場合、コードは 0; 2. 前のコードが 0 で現在のデータ ビットが 1 の場合、コードはバイポーラ パルス (+A)または - A) カウンターは 1 増加します; 3. 前のコードが 1 で現在のデータ ビットが 1 の場合、コードは 0 でカウンターは 1 増加します; 4. 前のコードが 1 の場合, 現在のデータ ビットは 0, エンコード方式はカウンタのパリティに基づいて決定されます。偶数の場合、エンコードは (+B または -B) です。奇数の場合、エンコードは 0 です。レベルとカウンタがクリアされるなどです。

PHP は、動的な Web ページやアプリケーションの作成に使用できる人気のある Web プログラミング言語です。実際のアプリケーションでは、PHP は多くの場合、データのクエリと処理を行うためにデータベースと対話する必要があります。ただし、PHP を使用してデータベースから結果を取得する場合、エンコードの問題が発生する可能性があり、文字化けが発生することがよくあります。では、PHP データベースのクエリ結果のエンコードの問題を解決するにはどうすればよいでしょうか?

こんにちは、私の名前はルーガです。今日は人工知能 (AI) の生態分野に関連するテクノロジー、GenAI についてお話します。急速な技術革新と差別化されたビジネスシナリオという課題に直面し、従来のコーディング手法は慣れ始めており、増大する需要に完全に対応できなくなっています。同時に、新興の汎用 GenAI (人工知能テクノロジー) は、この需要を満たす大きな可能性を秘めています。 GenAIは人工知能テクノロジーの代表として、その強力な可能性と機能によりあらゆる分野で広く使用され始めています。さまざまなシナリオでのコーディングのニーズを自動的に学習して適応できるため、コーディングの効率と品質が大幅に向上します。ディープラーニングとモデルの最適化を通じて、GenAI はさまざまなデータを正確に理解することができます。