请各位大神帮忙看看这个16进制编码是什么意思,谢谢。

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Java知识体系最强总结(2020版)

本人从事Java开发已多年,平时有记录问题解决方案和总结知识点的习惯,整理了一些有关Java的知识体系,不是最终版,会不定期的更新。也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹,通过博客可以促进博主与阅读者的共同...

python采用的编码什么意思_深入浅出地,彻彻底底地理解Python中的编码

python处理文本的功能非常强大,但是如果是初学者,没有搞清楚python中的编码机制,也经常会遇到乱码或者decode error。本文的目的是简明扼要地说明python的编码机制,并给出一些建议。问题1:问题在哪里?问题是...

Java知识体系最强总结(2020版)(转载)

转载于: https://blog.csdn.net/ThinkWon/article/details/103592572 更新于2...

面试官让你手写进制转换?看看JDK的大神是怎么写的!

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篇,你也是字符编码大神

大家都知道,程序中的所有信息都是以二进制的形式存储在计算机的底层,也就是说我们在代码中定义的一 char 字符或者一 int 整数都会被转换成二进制码储存起来,这个过程可以被称为编码,而将计算机底层的二进制...

16进制显示字节流的技巧总结

用UE的人都会觉得16进制显示文件灰常方便。为啥捏?当你要对文件加密、转码、编码的时候,蹦出一堆01二进制看着都会头大。...当然,那些中考和高考都能把1248码都涂错的童鞋们,一就知道它们果断与程序猿这个...

16进制字符串转数字(C/C++ VB/VB net C )

16进制字符串转数字(C/C++ VB/VB net C )

js-字符串转arrayBuffer,以及node中Buffer存的是十进制还是16进制

前几天用nodejs去读取文件的时候发现了问题, 文件是txt,内容是: node代码: 打印出来的data readFile不指定编码的话,返回的数据是Buffer类型。 41,42,43对应的应该是A,B,C. e8 b5 b5对应的应该是中文赵。 ...

解决nginx在记录post数据时 中文字符转成16进制的问题

1. 问题描述nginx 在获取post数据时候,如果是中文,则转换成16进制显示在日志文件中,如下图所示。Paste_Image.png日志格式为: log_format postdata '$remote_addr | $request_body | $resp_body';此篇文章记录下...

篇,你也是字符编码大神

/ 今日科技快讯 /近日,腾讯发布2020年第一季度业绩报告。2020年Q1腾讯营收1080.65亿,同比增长26%;净利润270.79亿,同比增长29%。截至2020年3月31...

byte数组转blob类型_大牛都是这样转十六进制字符串的!全是细节呀

作者 | Java圣斗士 | 原创图文,转载注明出处全文约3000字(含代码),阅读需要10分钟,建议收藏哈喽大家好,欢迎关注Java圣斗士,每日编程课堂带你飞!有很多身处物联网或者通讯行业,以及一些智能硬件领域的小伙伴...

arduino byte转string_大牛都是这样转十六进制字符串的!全是细节呀

作者 | Java圣斗士 | 原创图文,转载注明出处全文约3000字(含代码),阅读需要10分钟,建议收藏哈喽大家好,欢迎关注Java圣斗士,每日编程课堂带你飞!有很多身处物联网或者通讯行业,以及一些智能硬件领域的小伙伴...

php16进制密钥签名对接支付,简单理解rsa的加密和签名-PHP实现

我们先动手在linux上生成一下rsaPs:openssl是一堆加密算法和安全协议的开源集合,像RSA,DES,MD5,RC4等等,都能在openssl里面找到源代码.用openssl指定生成test.key文件,其中包含公钥+私钥,1024为生成密钥长度tb@tb:...

进制乘除法的实现

转自:http://www.cnblogs.com/zuoxiaolong/p/computer10.html引言 运算一直是程序运行当中一重要的环节,而在二进制的运算过程当中,加法运算又是重中之重,它基本上奠定了二进制运算的基础。因为无论是减法还是...

在java中1%3e%3e2是啥意思,XSS编码问题的个人总结

文章脉络:根据我粗浅的理解,从开始学习XSS到现在,从一开始的见框就插到现在去学构造、编码,首先需要的是能懂一些payload,然后再去深入理解。所以,文章首先会介绍一些常见的可供利用的编码,然后再理解浏览器...

FileReader 的问题 请大神帮我看看

haha.txt这个文件中装着一堆二进制数据,之所以这些二进制数能显示出“我是”字,是因为在用TXT这个打开堆二进制的数据时,TXT引用了windos中的编码表,将堆二进制数拿着表中去查,查完之后转换成汉字,在...

Javascript中的string类型使用UTF-16编码

在JavaScript中,所有的string类型(或者被称为DOMString)都是使用UTF-16编码的。 MDN DOMString是一UTF-16字符串。由于JavaScript已经使用了这样的字符串,所以DOMString 直接映射到 一String。 将null传递...

unicode编码表_关于编码

编码实质就是0101序列翻译成我们人类能够懂的东西========================ASCII 用后7位 最后一位保留了 ...160~255字节因为一字节只能使用256字符,对于亚洲国家来说不够于是有了GB2312的双字节编码(2^16=...

JavaScript解析带有GBK编码的中文二进制数据包

起因是现在做的东西需要解析二进制数据帧。本来是没有这么多麻烦事的,直接用Java或Python什么的几行代码就出来了。可是呢,事情没有这么简单,我要在...1.先看看我要干嘛 下面是我拿到的一帧数据,一步的任务就是把

深入理解计算机系统(2.6)---二进制整数的乘、除法运算(重要)【困难度高】

本章是迄今为止最难的一章,希望各位猿友有所收获,也别忘了“点推荐哦”。   引言    运算一直是程序运行当中一重要的环节,而在二进制的运算过程当中,加法运算又是重中之重,它基本上奠定了二进制运算...

linux里面常用命令合集(从小白到大神

系统信息

[系统安全] 二十.PE数字签名之(上)什么是数字签名及Signtool签名工具详解

本文将详细介绍什么是数字签名,并采用Signtool工具对EXE文件进行签名,后续深入分析数字签名的格式及PE病毒内容。这些基础性知识不仅和系统安全相关,同样与我们身边常用的软件、文档、操作系统紧密联系,希望这些...

utf-8编码表_一逗逼程序员解说 字符编码 问题

第一次遇到玩意,我(西岭老湿)基本就是这样的: 哈哈,没错,在我们天朝的编程江湖中,就是大名鼎鼎的:乱码 ; 如果你稍微有点经验,这些东西也不难解决,相信你也一定能解决,无非就是统一编码或者叫统一字符...

坐下来喝杯咖啡,看看Java封神系列面试题总结,从此成为别人眼中的Java大神

坐下来喝杯咖啡,看看Java封神系列面试题总结,从此成为别人眼中的Java大神

太空大战游戏实战课程

课程模仿现有一款人气较高的飞行射击类游戏进行同步学习设计,采用标准C++以及OpenGL ES2.0可编程管线技术进行开发设计,课程详细的介绍了一款游戏的制作过程,以及编码过程,从设计到编码,到完成交付,三维立体的展示一款游戏的开发过程,设计细节,实现细节,在实战中学习,结合理论讲解,使得学员能在实战中得到锻炼,积累经验,升华自己。 完成一款飞行射击类游戏,通过实战,掌握一款射击类游戏的组成,掌握OpenGL ES2.0可编程管线技术。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

2021年前端面试题汇总 高清pdf完整版

《2021年前端面试题汇总》主要介绍了js基础到入门、css和常用的web框架的一些常用面试题目。学完这个题库,把此题库都理解透彻应对各家企业面试完全没有问题。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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)。

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