程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位运算说穿了，就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作。
Python 中有个序列化过程叫作 pickle，它能够实现任意对象与文本之间的相互转化，也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。也就是说，pickle 可以实现 Python 对象的存储及恢复。
其实我个人觉得没有什么可比性，这两种运算，要说它们属于不同领域也是可以的，位运算是位运算，普通运算是普通运算。 不过吧，位运算快一点，程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位运算说穿了，就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作。 由于位运算直接对内存数据进行操作，不需要转成十进制，因此处理速度非常快。 但是吧，数据量小的时候也看不出什么区别来，不过数据量大的话，嘿嘿，我也没试过。
上个月Microsoft开源了Bond，一个跨平台的模式化数据处理框架。Bond支持跨语言的序列化/反序列化，支持强大的泛型机制能够对数据进行有效地处理。该框架在Microsoft公司内部的高扩展服务中得到了广泛的应用。目前该项目已经基于宽松的MIT许可开源在了GitHub上，当前版本支持C++、C#和Python，可运行在Linux、OS-X和Windows平台上。Bond的编译器完全是使用Haskell编写的。 Bond与其他序列化系统具有很多相似性，例如Google Protocol Buffers、
目前Base64已经成为网络上常见的传输8Bit字节代码的编码方式之一。在做支付系统时，系统之间的报文交互都需要使用Base64对明文进行转码，然后再进行签名或加密，之后再进行（或再次Base64）传输。那么，Base64到底起到什么作用呢？
Protostuff是一个开源的、基于Java语言的序列化库，它内建支持向前向后兼容(模式演进)和验证功能。
在互联网中的每一刻，你可能都在享受着Base64带来的便捷，但对于Base64的基础原理又了解多少？今天这篇博文带领大家了解一下Base64的底层实现。
3个月前，我写过一篇关于性能优化的方法论（《前端性能优化思想模型，在自动驾驶领域的实践》），里面有提到过，我对PCD文件进行二进制转码处理后，效果非常好。
用爬虫在百度爬图片的时候,发现部分查询关键字的时候,出现爬不出图片的情况.比如在爬鱼的时候,就没有结果.爬鱼 图片就会有结果.
在计算机硬件中，编码（coding）是指用代码来表示各组数据资料，使其成为可利用计算机进行处理和分析的信息。代码是用来表示事物的记号，它可以用数字、字母、特殊的符号或它们之间的组合来表示。
Python中有个序列化过程叫作 pickle，它能够实现任意对象与文本之间的相互转化，也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。也就是说，pickle 可以实现 Python 对象的存储及恢复。
在学习新知识时，很多朋友往往总是想要急于求成，因此会忽略那些看似没有太大用处的基础知识，而基础知识的沉淀类似于盖房子的地基，房子能盖多高就取决于它。
**字符串转base64的转码规则：第一步，将每三个字节作为一组，一共是24个二进制位。第二步，将这24个二进制位分为四组，每个组有6个二进制位。第三步，在每组前面加两个00，扩展成32个二进制位，即四个字节。第四步，根据上表，得到扩展后的每个字节的对应符号，这就是Base64的编码值。
说明：我们安装很多视频程序的时候都需要用到ffmpeg，差不多都喜欢用编译安装，过程很慢，而且有的系统会因为一些依赖出现很多问题，导致安装失败。有时候就算ffmpeg编译安装成功了，也会因为一些因素导致某些视频程序自动转码失败，比如博主之前发的AVS和PlayTube，不过还好的是被这个静态ffmpeg给拯救了，这里就说下ffmpeg最简单安装方法，就是直接使用编译好的静态ffmpeg二进制文件，无需安装即可使用，间接的可以说是秒安装了。
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资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
这位网友对 MySQL 官方手册里的 hex 和 unhex 函数有些疑问： 自己实验结果和手册中给的结果有些差异。
使用base64解决 最早用于邮件。早期邮件，由于计算机是用ACSII编码，无法传输图片等二进制文件，计算机中任何数据都是按ascii码存储的，而且ascii码的128～255之间的值是不可见字符， 数据在网络传输时会经过多个设备，每个设备编码方式也可能不同，base64 就可以用来将二进制文件内容编码为只包含 ascii 字符的内容，因此使用base64。
大家好，我是渔夫子。今天跟大家聊聊在实际工作中遇到的对密文进行base64编码和url转义的一个案例。
目前Base64已经成为网络上常见的传输8Bit字节代码的编码方式之一。在做支付系统时，系统之间的报文交互都需要使用Base64对明文进行转码，然后再进行签名或加密，之后再进行（或再次Base64）传输。那么，Base64到底起到什么作用呢？ 在参数传输的过程中经常遇到的一种情况：使用全英文的没问题，但一旦涉及到中文就会出现乱码情况。与此类似，网络上传输的字符并不全是可打印的字符，比如二进制文件、图片等。Base64的出现就是为了解决此问题，它是基于64个可打印的字符来表示二进制的数据的一种方法。 电子邮件刚问世的时候，只能传输英文，但后来随着用户的增加，中文、日文等文字的用户也有需求，但这些字符并不能被服务器或网关有效处理，因此Base64就登场了。随之，Base64在URL、Cookie、网页传输少量二进制文件中也有相应的使用。
哈夫曼编码是一种编码格式，属于可变字长编码的一种，该方法依照字符出现的概率来构建异字头的平均长度最短的码字，最终实现根据使用频率来最大化节省码字（字符）的存储空间和提高传输效率的目的，在数据压缩和通讯领域应用的非常广泛。
想必大家编写代码时肯定和我一样，也遇到过汉字乱码的问题。特别是，有时候和上下游对接接口，不能统一编码格式的话，一堆乱码问题，让人头皮发麻。
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。 并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。 那么，Base64又到底是什么呢？
看到struct这么英文单词，大家应该并不陌生，因为c/c++中就有struct，在那里struct叫做结构体。在Python中也使用struct，这充分说明了这个struct应该和c/c++中的struct有很深的渊源。Python正是使用struct模块执行Python值和C结构体之间的转换，从而形成Python字节对象。它使用格式字符串作为底层C结构体的紧凑描述，进而根据这个格式字符串转换成Python值。
1、native2ascii简介： native2ascii是sun java sdk提供的一个工具。用来将别的文本类文件（比如.txt,.ini,.properties,.java等等）编码转为Unicode编码。为什么要进行转码，原因在于程序的国际化。Unicode编码的定义：Unicode（统一码、万国码、单一码）是一种在计算机上使用的字符编码。它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。1990年开始研发，1994年正式公布。随着计算机工作能力的增强，Unicode也在面世以来的十多年里得到普及。 2、获取native2ascii： 安装了jdk后，假如你是在windows上安装，那么在jdk的安装目录下，会有一个bin目录，其中native2ascii.exe正是。
经过半天的折腾，终于搞清楚了来龙去脉，这里简单给大家分享下。为了方便说明，我将测试例子中的表和语句简化，但不影响问题重现。
正常的图片储存要么放进本地磁盘，要么就存进数据库。存入本地很简单，现在我在这里记下如何将图片存进mysql数据库
IO的故事可以从2000多年前的始皇帝开始讲起。自从秦始皇统一六国以后，书同文，车同轨，统一货币度量衡，简单的说就是制定了一个统一的标准。而与本章有最大关系的就是“书同文”了。正是由于秦始皇统一了文字，所以今天不论是书籍还是网络，都有统一的文字标准，但是可惜的是，这个统一的标准只在国内是统一的。由于互联网将全世界的距离缩小到了你与屏幕的距离，这时候问题就出现了。
hello,宝宝们，感觉好久没见！昨天去了十渡，风景真的很好，有山有水，大饱眼福，尽管很累。各位宝宝也要常出去走走哦，不要总憋在家里~
作者 | 天士梦 来源 | https://www.cnblogs.com/cchust/p/4601536.html 问题背景 有同事反馈在mysql上面执行一条普通的insert语句，结果报错， execute failed due to >>> Incorrect string value: '\xA1;offl...' for column 'biz_info' at row 1 经过半天的折腾，终于搞清楚了来龙去脉，这里简单给大家分享下。为了方便说明，我将测试例子中的表和语句简化，但不影响问题重
01月25日【Python3 基础知识】 4.1 读写文件 4.2 文件方法 4.3 python2的乱码问题 4.4 python对passwd文件进行排序 4.1 读写文件 访问 模式 说 明 r 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 w 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。 a 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在
之前做一个POC的时候，Vicky同学遇到一个关于编码的问题，问到我，我觉得当时没有解释得很清楚，于是决定查阅相关的资料文档，写一篇文章，记录这个问题及对背后的原因、原理的理解。
今天在写一个StringIO.write(int)示例时思维那么一发散就拐到了字符集的问题上，顺手搜索一发，除了极少数以外，绝大多数中文博客都解释的惨不忍睹，再鉴于被此问题在oracle的字符集体系中蹂躏过，因此在过往笔记的基础上增删了几个示例贴出来。
前言：说到JSON可能大家很熟悉，是目前应用最广泛的一种序列化格式，它使用起来简单方便，而且拥有超高的可读性。但是在越来越多的应用场景里，JSON冗长的缺点导致它并不是一种最优的选择。
（1）应用场景 数字有整数和小数，对应c语言中的整型和浮点型，由此可见当整数发生运算时，那其实就意味着整形运算，我们还知道如果小于整形的类型发生整型运算时，那就要进行整型提升
分享一点关于字符编码的来源的知识，是前段时间在廖雪峰老师的python教程里看到的，觉得很通俗易懂，现在复制了过来分享给各位没看过这个教程的朋友们。Unicode、Ascall、GB2312、UTF-8等字符编码之间的关系，廖老师是这样说的： 因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数
一部分科学家认为时间一直在以恒定的速率向未来推移，但也有更为睿智的人们觉得在接近光速的条件下，我们熟悉的一切都将发生改变。不过这一切都无法解释技术世界近年来面对的快速变化趋势。这种变化每时每刻都在加快
高并发服务必须有一些紧急方案，比如服务熔断，降级，隔离，限流，异步RPC等。服务熔断，降级，隔离大家比较倾向于用netflix开源的分布式服务弹性框架Hystrix。Hystrix也可以限流。但是
现在市面上的编程语言以面向对象为主流。面向对象先要从一些最基本的做起。比如我24岁就结婚了，不然怎么面向对象编程。然后刚结婚就生娃了，不然对象跑了咋办?new一个？创建销毁开销很大的，还是生个娃持
“数据库的数据变成乱码了！”---想必不少 DBA 们对类似的“呼救”不算太陌生。一般来说这类问题都是字符集的设置有关，同时在 MySQL 中也存在“错入错出”的这种“神话”：登录到数据库看的时候是乱码，代码/WEB 上显示的是正常的。
读写参数 Character Meaning ‘r’ open for reading (default) ‘w’ open for writing, truncating the file first ‘a’ open for writing, appending to the end of the file if it exists ‘b’ binary mode ‘t’ text mode (default) ‘+’ open a disk file for updating (reading and
大家好，今天给大家介绍一种新的非常非常实用的数据结构。大家学会了之后，应对各大公司的面试题以及LeetCode等网站的刷题都会用得到，也是广大acmer的入门数据结构之一。
JNI基础 将java中的字符串转换成C中字符串的工具方法 char* Jstring2CStr(JNIEnv* env, jstring jstr){ char* rtn = NULL; jclass clsstring = (*env)->FindClass(env,"java/lang/String"); jstring strencode = (*env)->NewStringUTF(env
原文链接http://blog.csdn.net/qq_29053519/article/details/79170519 大家好，很久没更新了，也是年底了最近比较忙，同时也在研究python的其他内容，毕竟是python小白，自学道路艰难。 好了今天和大家一起探讨下python3编码过程中对的一些转码事宜。 python3中对文本和二进制做了比较清晰的区分。python3默认编码为unicode，由str类型进行表示。二进制数据使用byte类型表示，所以不会将str和byte混在一起。在实际应用中我们经常
数组（Array）：它是将具有相同类型的若干数据组织在一起的集合，这是一种最基本 而且也是一种最经常使用的数据结构；
苏宁旗下PP体育所在的直播行业，每天有无数视频原始数据需要进行分类存储、渲染处理。处理这些视频，一个很重要的方面，就是要将长时段的直播视频切割成不定时长，不定画面组的短视频，以匹配现代用户碎片化的消费时间。尤其是体育赛事直播行业，在直播前的垫场片花、直播中的即时快看、直播后的全场集锦和精华镜头，都需要对大量的视频作剪切/压制处理。而且因为体育赛事直播行业的特殊性，对于直播中和直播后的精彩镜头，集锦类视频片段，要求必须能及时处理视频，并发布到用户端。这对视频的处理效率提出了非常高的要求。
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