双字节字符编码范围
[ 2011-11-24 15:34 Thursday | ]
编码表 双字节字符编码范围 1. GBK (GB2312/GB18030) \x00-\xff GBK双字节编码范围 \x20-\x7f ASCII \xa1-\xff 中文 gb2312 \x80-\xff 中文 gbk 2. UTF-8 (Unicode) \u4e00-\u9fa5 (中文) \x3130-\x318F (韩文 \xAC00-\xD7A3 (韩文) \u0800-\u4e00 (日文)
摘自 小强的专栏
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11個常見的分類特徵的編碼技術
Apr 12, 2023 pm 12:16 PM
機器學習演算法只接受數值輸入，所以如果我們遇到分類特徵的時候都會對分類特徵進行編碼，本文總結了常見的11個分類變數編碼方法。 1.ONE HOT ENCODING最受歡迎且常用的編碼方法是One Hot Enoding。一個具有n個觀測值和d個不同值的單一變量被轉換成具有n個觀測值的d個二元變量，每個二元變量使用一位（0，1）進行標識。例如：編碼後最簡單的實作是使用pandas的' get_dummiesnew_df=pd.get_dummies(columns=[‘Sex’], data=df)2、
使用java的Character.isDigit()函數判斷字元是否為數字
Jul 27, 2023 am 09:32 AM
使用Java的Character.isDigit()函數判斷字元是否為數字字元在電腦內部以ASCII碼的形式表示，每個字元都有一個對應的ASCII碼。其中，數字字元0到9分別對應的ASCII碼值為48到57。要判斷一個字元是否為數字，可以使用Java中的Character類別提供的isDigit()方法來判斷。 isDigit()方法是Character類別的
一個ascii碼佔幾個位元組
Sep 07, 2023 pm 04:03 PM
一個ascii碼佔一個字節，ascii碼是一種用於表示字符的編碼標準，它使用7位二進制數來表示128個不同的字符，包括字母、數字、標點符號和特殊字符等。一個位元組是電腦儲存單位的基本單元，它由8個二進位位元組成，每個二進位位元可以是0或1，一個位元組可以表示256個不同的數值，因此可以表示ascii碼中的所有字元。
如何在 Word 中鍵入箭頭
Apr 16, 2023 pm 11:37 PM
如何使用自動更正在 Word 中鍵入箭頭在 Word 中鍵入箭頭的最快方法之一是使用預先定義的自動修正捷徑。如果您鍵入特定的字元序列，Word 會自動將這些字元轉換為箭頭符號。您可以使用此方法繪製多種不同的箭頭樣式。若要使用自動更正在 Word 中鍵入箭頭：將遊標移到文件中要顯示箭頭的位置。鍵入以下字元組合之一：如果您不希望將您鍵入的內容更正為箭頭符號，請按鍵盤上的退格鍵會將
PHP中int型別轉換為位元組的方法詳解
Mar 06, 2024 pm 06:18 PM
PHP中int類型轉換為位元組的方法詳解在PHP中，我們經常需要將整數類型（int）轉換為位元組(Byte)類型，例如在處理網路資料傳輸、檔案處理或加密演算法等場景中。本文將詳細介紹如何將int類型轉換為位元組類型，以及提供具體的程式碼範例。 1.int型別與位元組的關係在電腦領域，基本資料型別int表示整數，而位元組（Byte）是電腦儲存單位，通常是8位元二進位數據
如何在 iPhone 和 Mac 上輸入擴充字符，例如度數符號？
Apr 22, 2023 pm 02:01 PM
您的實體或數位鍵盤在表面上提供有限數量的字元選項。但是，有幾種方法可以在iPhone、iPad和Mac上存取重音字母、特殊字元等。標準iOS鍵盤可讓您快速存取大寫和小寫字母、標準數字、標點符號和字元。當然，還有很多其他角色。您可以從帶有變音符號的字母到倒置的問號中進行選擇。您可能無意中發現了隱藏的特殊字元。如果沒有，以下是在iPhone、iPad和Mac上存取它們的方法。如何在iPhone和iPad上存取擴充字元在iPhone或iPad上取得擴充字元非常簡單。在「訊息」、「
正確在matplotlib中顯示中文字元的方法
Jan 13, 2024 am 11:03 AM
在matplotlib中正確地顯示中文字符，是許多中文使用者常常遇到的問題。預設情況下，matplotlib使用的是英文字體，無法正確顯示中文字元。為了解決這個問題，我們需要設定正確的中文字體，並將其應用到matplotlib中。以下是一些具體的程式碼範例，幫助你正確地在matplotlib中顯示中文字元。首先，我們需要導入需要的函式庫：importmatplot
知識圖譜：大模型的理想搭檔
Jan 29, 2024 am 09:21 AM
大型語言模式（LLM）具有產生流暢和連貫文字的能力，為人工智慧的對話、創意寫作等領域帶來了新的前景。然而，LLM也存在一些關鍵限制。首先，它們的知識僅限於從訓練資料中辨識出的模式，缺乏對世界的真正理解。其次，推理能力有限，不能進行邏輯推理或從多個資料來源融合事實。面對更複雜、更開放的問題時，LLM的回答可能變得荒謬或矛盾，被稱為「幻覺」。因此，儘管LLM在某些方面非常有用，但在處理複雜問題和真實世界情境時，仍存在一定的限制。為了彌補這些差距，近年來出現了檢索增強生成（RAG）系統，其核心思想是
