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  • UTF-8编码下\u7528\u6237转换为中文汉字

    万次阅读 多人点赞 2018-07-04 20:26:42
    有过多次,在开发项目中遇见设置文件编码格式为UTF-8,但是打开该文件出现类似\u7528这样的数据,看也看不懂,也不是平常见到的乱码。这里的\u7528类似的数据,其中'\u'表示UNICODE编码,其实数据就是对应的UTF-8下...

    一、前言

        有过多次,在开发项目中遇见设置文件编码格式为UTF-8,但是打开该文件出现类似\u7528这样的数据,看也看不懂,也不是平常见到的乱码。这里的\u7528类似的数据,其中'\u'表示UNICODE编码,其实数据就是对应的UTF-8下的汉字。

        此处"\u7528\u6237"表示"用户"

    二、问题处理

       下面文件的编码已被设置为UTF-8,但打开这里的原文件部分内容如下:

    #use 1,2
    #admin_login
    100001=\u7528\u6237\u540D\u6216\u8005\u5BC6\u7801\u9519\u8BEF
    100002=\u7528\u6237\u540D\u6216\u8005\u5BC6\u7801\u9519\u8BEF
    100003=\u7528\u6237\u6B63\u5904\u4E8E\u767B\u9646\u72B6\u6001
    100004=\u672A\u77E5\u539F\u56E0,\u767B\u9646\u5931\u8D25
    100088=\u767B\u9646\u6210\u529F
    #use 3,4
    #user_login
    300001=\u7528\u6237\u540D\u6216\u8005\u5BC6\u7801\u9519\u8BEF
    300002=\u7528\u6237\u540D\u6216\u8005\u5BC6\u7801\u9519\u8BEF
    300003=\u7528\u6237\u5904\u4E8E\u767B\u9646\u72B6\u6001
    300004=\u672A\u77E5\u539F\u56E0,\u767B\u9646\u5931\u8D25
    300099=\u9000\u51FA\u6210\u529F
    300088=\u767B\u9646\u6210\u529F
    ...

        文件截图如图2-1所示

    图2-1、 '\u7528'数据的文件图

     

        这里使用开发工具是IDEA,其他工具参考设置进行修改。打开IDEA的设置,找到设置编码的页面。菜单路径是File - Settings - Editor - File Encodings。

    • (1)设置全局编码、工程编码、文件默认编码为UTF-8.
    • (2)勾选native-to-ascii
    • (3)点击按钮Apply、OK应用即可
    图2-2、IDEA编码设置图

     

        设置完成后配置文件UNICODE编码转换为UTF-8,\u7528转换为对应的汉字。设置完成后效果如图2-3所示。注意如果只设置UTF-8不勾选ascii转换,则文件仍显示为\u7582格式。不能正常显示为中文。

    图2-3、UTF-8编码下文件正确显示汉字图

    Power By niaonao

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  • r5 5500u和r5 4600u区别有多大 r55500u和r54600u哪个好

    万次阅读 多人点赞 2021-02-28 10:00:27
    锐龙5 4600U有6核心12线程,其他的主频2.3-4.0GHz,二级缓存3MB、三级缓存8MB,集成Vega 6 GPU,384个流处理器,频率1500MHz都相同。 选r5 5500u还是r54600u这些点很重要!看完你就知道了 http://www.adiannao.cn/dy ...

    锐龙5 4600U有6核心12线程,其他的主频2.3-4.0GHz,二级缓存3MB、三级缓存8MB,集成Vega 6 GPU,384个流处理器,频率1500MHz都相同。
    选r5 5500u还是r54600u这些点很重要!看完你就知道了 http://www.adiannao.cn/dy
    在这里插入图片描述

    R5 5500U集成了基于Zen 2微体系结构的六个内核。 它们的频率为2.1(保证的基本频率)至4 GHz(Turbo),并支持SMT /超线程(12个线程)。 该芯片是在台积电采用现代7纳米工艺制造的。 与较旧的Ryzen 5 4500U(Renoir)相比,Ryzen 5 5500U提供了超线程。 更快的Ryzen 5 5600U已经基于更新的Zen 3架构。

    AMD锐龙R5 5500U怎么样?相当于什么水平级别档次?性能应该比旧的Ryzen 5 4500U略高(由于SMT支持)。

    除了六个CPU内核之外,APU还集成了Radeon RX Vega 7集成显卡,具有7个CU和高达1800 MHz的频率。 双通道内存控制器支持DDR4-3200和高能效LPDDR4-4266 RAM。 此外,芯片还配备了8 MB的3级缓存。

    APU的TDP指定为15瓦(默认)

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  • 由于网络结构像U型,所以叫Unet网络。 特征提取部分,每经过一个池化层就一个尺度,包括原图尺度一共有5个尺度。 上采样部分,每上采样一次,就和特征提取部分对应的通道数相同尺度融合,但是融合之前要将其crop。...

    ##背景
    分割

    	Mask = Function(I)
    
    1. 什么是图像分割问题呢? 简单的来讲就是给一张图像,检测是用框出框出物体,而图像分割分出一个物体的准确轮廓。也这样考虑,给出一张图像 I,这个问题就是求一个函数,从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。我们可以看到这个图,左边是给出图像,可以看到人和摩托车,右边是分割结果。
      图二
    2. 求这个函数有很多方法,但是第一次将深度学习结合起来的是这篇文章全卷积网络(FCN),利用深度学习求这个函数。在此之前深度学习一般用在分类和检测问题上。由于用到CNN,所以最后提取的特征的尺度是变小的。和我们要求的函数不一样,我们要求的函数是输入多大,输出有多大。为了让CNN提取出来的尺度能到原图大小,FCN网络利用上采样和反卷积到原图像大小。然后做像素级的分类。可以看图二,输入原图,经过VGG16网络,得到特征map,然后将特征map上采样回去。再将预测结果和ground truth每个像素一一对应分类,做像素级别分类。也就是说将分割问题变成分类问题,而分类问题正好是深度学习的强项。如果只将特征map直接上采样或者反卷积,明显会丢失很多信息。

    图三
    3. FCN采取解决方法是将pool4、pool3、和特征map融合起来,由于pool3、pool4、特征map大小尺寸是不一样的,所以融合应该前上采样到同一尺寸。这里的融合是拼接在一起,不是对应元素相加。

    图四
    4. FCN是深度学习在图像分割的开山之作,FCN优点是实现端到端分割等,缺点是分割结果细节不够好,可以看到图四,FCN8s是上面讲的pool4、pool3和特征map融合,FCN16s是pool4和特征map融合,FCN32s是只有特征map,得出结果都是细节不够好,具体可以看自行车。由于网络中只有卷积没有全连接,所以这个网络又叫全卷积网络。

    ##Unet网络结构图五

    1. 很多分割网络都是基于FCNs做改进,包括Unet。Unet包括两部分,可以看右图,第一部分,特征提取,VGG类似。第二部分上采样部分。由于网络结构像U型,所以叫Unet网络。

      1. 特征提取部分,每经过一个池化层就一个尺度,包括原图尺度一共有5个尺度。
      2. 上采样部分,每上采样一次,就和特征提取部分对应的通道数相同尺度融合,但是融合之前要将其crop。这里的融合也是拼接。
        个人认为改进FCN之处有:
        1. 多尺度
        2. 适合超大图像分割,适合医学图像分割
    2. Unet——输入输出
      图六
      医学图像是一般相当大,但是分割时候不可能将原图太小输入网络,所以必须切成一张一张的小patch,在切成小patch的时候,Unet由于网络结构原因适合有overlap的切图,可以看图,红框是要分割区域,但是在切图时要包含周围区域,overlap另一个重要原因是周围overlap部分可以为分割区域边缘部分提供文理等信息。可以看黄框的边缘,分割结果并没有受到切成小patch而造成分割情况不好。
      3.Unet——反向传播
      Unet反向传播过程,大家都知道卷积层和池化层都能反向传播,Unet上采样部分可以用上采样或反卷积,那反卷积和上采样可以怎么反向传播的呢?那什么是反卷积呢?先来讲下卷积的过程

       				Y = Matrix_1(Filter)* Matrix_2(Image)
      

    Matrix_1和Matrix_2分别是将卷积核和图像转成矩阵函数。也就说给一个输入X,利用矩阵乘法能得到卷积后输出Y。

    								Y=C*X
    

    所以卷积可以分解成两个矩阵相乘。很显然,卷积反向传播就是C的转置相乘。举个例子:

    							Y=[1,2]*[X,x_1]T
    

    Y对x求导,dy/dx=[1,2]^T。
    图7
    反卷积就是转置卷积,也是一种卷积,可以看到图7,这个就是转置卷积,由小尺寸到大尺寸的过程。也就是说反卷积也可以表示为两个矩阵乘积,很显然转置卷积的反向传播就是也是可进行的。所以说整体是Unet是可以反向传播的。
    3.Unet——与其他结构比较之FPN
    这里写图片描述
    这是FPN检测网络,可以看到红框,如果将红框到过来可以发现,FPN部分结构和Unet相似之处。从而说明Unet网络结构是基于多尺度的。

    如果大家觉的文章有帮助或者有用,麻烦关注下我的个人公众号
    在这里插入图片描述

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  • JDK-1.6u45-Windows 32位

    万次下载 热门讨论 2014-05-05 14:23:23
    JDK 1.6U45最终版本,Windows版 32位,以备大家不时之需。 (这是我很久之前无意之中放上来的,现在编辑也改不了下载所需积分了,大家多包涵。)
  • r5 5500u和r7 4800u哪个好 r55500u和r74800u区别有多大

    万次阅读 多人点赞 2021-02-28 10:03:15
    AMD R7 4800U为zen 2架构,8核16线程,主频1.8GHz,加速频率可达4.2GHz,核显为8组核心,TDP为15W。 选r5 5500u还是r74800u这些点很重要!看完你就知道了 http://www.adiannao.cn/dy R5 5500U集成了基于Zen 2微体系...

    AMD R7 4800U为zen 2架构,8核16线程,主频1.8GHz,加速频率可达4.2GHz,核显为8组核心,TDP为15W。
    选r5 5500u还是r74800u这些点很重要!看完你就知道了 http://www.adiannao.cn/dy
    在这里插入图片描述

    R5 5500U集成了基于Zen 2微体系结构的六个内核。 它们的频率为2.1(保证的基本频率)至4 GHz(Turbo),并支持SMT /超线程(12个线程)。 该芯片是在台积电采用现代7纳米工艺制造的。 与较旧的Ryzen 5 4500U(Renoir)相比,Ryzen 5 5500U提供了超线程。 更快的Ryzen 5 5600U已经基于更新的Zen 3架构。

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    APU的TDP指定为15瓦(默认)

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