Linux下的iconv函数

C/C++ > C++ 语言 [问题点数:40分,结帖人zhx6044]
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linux下iconv()函数的用法

linux shell 配置文件中默认的字符集编码为UTF-8 。UTF-8是unicode的一种表达方式,gb2312是和unicode都是字符的编码方式,所以说gb2312跟utf-8的概念应该不是一个层次... 查了下iconv命令用法如下: iconv [选项

linux iconv 函数的使用

size_t iconv(iconv_t cd, char **inbuf, size_t *inbytesleft, char **outbuf, size_t *outbytesleft); iconv -l 命令列出支持的转换码表。 注意的问题: iconv的man有点问题。iconv返回的实际上不是成功...

linux系统上支持php的 iconv()函数的方法介绍

iconv函数库能够完成各种字符集间的转换,是php编程中不可缺少的基础函数库。1、下载libiconv函数库http://ftp.gnu.org/pub/gnu/libiconv/libiconv-1.9.2.tar.gz;2、解压缩tar -zxvf libiconv-1.9.2.tar.gz;3、安装...

linux下c语言利用iconv函数实现utf-8转unicode

由于项目中需要转换原生unicode到ascii的功能,本来想的用的是linux或者windows自带的宽字节转成窄字节的函数,但由于本身使用了apr_iconv库,所以直接使用库函数来解决。  期间碰到了库函数使用一直出错的问题,...

linux下C转码函数iconv使用

linux下,如果需要将编码格式转换,可以使用iconv系列函数。 头文件: iconv.h 常用函数: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

iconv函数详细解释

最近在使用iconv函数,感觉iconv的函数参数很奇怪。仔细研究了一下,发现iconv实际上一个返回多个值的函数。此函数利用函数参数,同时返回了好几个值,每个函数参数既是入参,也是出参。详细解释如下: iconv的...

C语言使用iconv函数实现字符编码转换

博客说明: 博客内容用于学习与分享,有问题欢迎大家讨论留言。 关于作者: 程序员:杨洪(ellende) blog: http://blog.csdn.NET/ellende ... 转载请注明出处,引用部分网上博客,若有侵权还请作者联系与我。

Linux下安装libiconv使php支持iconv函数

libiconv组件安装好了可以让我们php支持iconv函数了,这个函数的作用就是字符编码强制转换了,下面和111cn小编一起来看一个Linux中安装libiconv使php支持iconv函数的例子吧。 问题: 线上运行的lamp服务器,php...

Linux下编码转换(iconv函数族)

Linux上进行编码转换时,既可以利用iconv函数族编程实现,也可以利用iconv命令来实现(针对文件进行转换)  一、利用iconv函数族进行编码转换  iconv函数族的头文件是iconv.h 使用前需包含之:#include ...

iconv函数

转载自百度文库 头文件"iconv.h"。iconv命令可以将一种已知的字符集文件转换成另一种...linux下函数原型 size_t iconv(iconv_t cd, char **inbuf, size_t *inbytesleft, char **outbuf, size_t *outbytesl

linuxiconv函数 转换编码

inux shell 配置文件中默认的字符集编码为UTF-8 。UTF-8是unicode的一种表达方式,gb2312是和unicode都是字符的编码方式,所以说gb2312跟utf-8的概念应该不是一个... 查了下iconv命令用法如下:iconv [选项...] ...

c语言使用iconv函数实现字符编码转换

c语言使用iconv函数实现字符编码转换 linux下提供了iconv库来实现字符编码转换,先介绍命令行: iconv [-f encoding] [-t encoding] [inputfile ...] 这个用法比较简单。 使用编程方式就要用到三个函数,这三个...

linux下iconv编码转换的用法

 //用这个函数获得句柄(iconv类型的返回值) 参数:tocode是转换后的编码类型,fromcode是转换前的编码类型 编码类型有很多根据自己实际需要填参数,具体参考 http://baike.baidu.com/link?url

linux下转格式函数iconv段错误

Linux下文本编码转换的总结

iconv()函数的用法

linux shell 配置文件中默认的字符集编码为UTF-8 。UTF-8是unicode的一种表达方式,gb2312是和unicode都是字符的编码方式,所以说gb2312跟utf-8的概念应该不是一个层次... 查了下iconv命令用法如下: iconv [选项

linux c 字符编码转换函数 iconv

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。...在LINUX上进行编码转换时,既可以利用iconv函数族编程实现,也可以利用iconv命令来实现,只不过后者是针对文件的,...

linux下iconv()函数的用法(转载并修改)

linux shell 配置文件中默认的字符集编码为UTF-8 。UTF-8是unicode的一种表达方式,gb2312是和unicode都是字符的编码方式,所以说gb2312跟utf-8的概念应该不是一个... 查了下iconv命令用法如下:iconv [选项...]...

Linux学习之道:linux下iconv()函数的用法

linux shell 配置文件中默认的字符集编码为UTF-8 。UTF-8是unicode的一种表达方式,gb2312是和unicode都是字符的编码方式,所以说gb2312跟utf-8的概念应该不是一个层次... 查了下iconv命令用法如下: iconv [选项

Linux下使用iconv转换字符串编码

Linux下写C程序,尤其是网络通信程序时经常遇到编码转换的问题,这里要用到iconv函数库。 iconv函数库有以下三个函数 123456 #include iconv_t iconv_open(const char *tocode, cons

64位linux下调用iconv库实现GBK转UTF8

工作中需要在linux系统中将GBK文件转UTF8,最终在c++中通过调用cionv的库实现了目的。过程中参考资料:https://blog.csdn.net/chinawangfei/article/details/512197401.下载libiconv的包下载地址...

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)-源码

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

Qt项目实战之网络电子白板

本课程使用Qt技术实现了网络电子白板,支持直线、矩形、椭圆、三角形、涂鸦等图形元素。本课程实现的电子白板,可以在多人之间共享,每个人都可以进行任意绘制,每个人的绘制都可以同步显示在其它人的白板上。服务器端使用Qt Network开发,客户端使用Qt Network和Qt Graphics View Framework开发,数据传输使用JSON数据格式。 本课程一步一步演示了网络电子白板的实现,通过不断迭代的方式,综合展示了Qt框架中Network、GraphicsView Framework、JSON等多种技术的运用。通过本课程的学习,一方面可以学习到如何使用Qt的网络和图形视图模块进行综合性项目开发,另一方面也可以了解如何进行实战项目开发,丰富实战项目开发经验。

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例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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