【get/post】方式的中文乱码

本文详细解释了JSP页面中pageEncoding、contentType与request.setCharacterEncoding的区别及其应用场景,包括GET与POST请求处理方式,并提供了一个字符集过滤器实现示例。

首先:pageEncoding,contentType,request.setCharacterEncoding();区别。

        1.pageEncoding:表示为jsp在编译成java文件时候应该采取的何种编码方式。如果为gbk则会根据gbk的编码为java文件

        2.contentType:表示为输出浏览器的html的编码方式。也会为表单提交时要采用的编码方式。如果为utf-8则会用utf-8的编码方式传递表单参数

        3. request.setCharacterEncoding();:表示设置请求的参数的编码方式(只会对post方式有效,get方式无效)。

get方式:

        如用get方式提交表单,只需要在Tomcat的server.xml文件中添加一句"URLEcoding="UTF-8""即可!

        因为它会将请求的url进行utf-8的编码。

post方式:

        如果为post方式提交表单,每个jsp的contentType=“text/html;charset=utf-8”必须这样设置

        还有就是处理请求的jsp中必须request.setCharacterEncoding("utf-8");(要与contentType中的设置的一致)。

        如果程序里则必须String str = new String(name.getBytes("ISO-8859-1"),"utf-8");进行转码。

过滤器方法:

       

package com.accphr.util;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;

import javax.servlet.Filter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.FilterConfig;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

/**
 * 
 * 字符集过滤器
 * 
 */
public class CharacterEncodingFilter implements Filter {

    /* 设置的字符集 */
    private String encoding = "UTF-8";

    public void destroy() {
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,
            FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        // 处理服务器到客户端
        response.setContentType("text/html;charset=" + this.encoding);

        // 处理客户端到服务器
        HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
        String s = req.getMethod();// 获得表单提交方式
        if (s.equalsIgnoreCase("post")) {
            req.setCharacterEncoding(this.encoding);
        } else if (s.equalsIgnoreCase("get")) {
            Map<String, String[]> map = (Map<String, String[]>) req.getParameterMap();
            Iterator<String[]> it = map.values().iterator();
            while (it.hasNext()) {
                String[] paramValues = it.next();
                for(int i = 0; i < paramValues.length; i++) {
                    byte[] b = paramValues[i].getBytes("ISO-8859-1");
                    paramValues[i] = new String(b, this.encoding);
                }
            }
        }
        chain.doFilter(request, response);
    }

    public void init(FilterConfig config) throws ServletException {
  //      String encoding = config.getInitParameter("encoding");
   //     if (StringUtils.isNotBlank(encoding)) {
   //         this.encoding = StringUtils.trimToBlank(encoding);
        }
    }

}

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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