JavaWeb中的乱码产生与解决方案

 

一、Java中的字符编码

    Java在内部使用UTF-16对字符进行编码.这样就存在Unicode编码和本地字符集编码相互转换的过程.

    当Java读取字符数据的时候,字符的本地字符集编码会转换为字符的Unicode编码,而输出字符的时候,则需要将字符的Unicode编码转换为字符的本地文字编码.

 

例:

    在中文系统下,从控制台读取字符”中”,实际上读取的”中”的GBK编码值0xD6D0.在Java中GBK编码值将转换为Unicode编码值0x4E2D.此时在内存中,”中”的数值就是0x4E2D.当输出字符时,Java语言将Unicode编码值转换为GBK编码值,该值被GBK字符集解码,并在显示设备上画出相应的字符.

 

 

 

二、Java的乱码产生的过程的分析

    上述过程,读写和写入的过程是可逆的.那么不会出现中文乱码问题.但实际应用中要复杂的多.字符数据在各种不同的字符集之间转换时,就会出现乱码.

    GBK与GB2312之间的转换就也有可能出现乱码.

 

    常见乱码情况

    在Java中,不同字符集编码的转换是通过Unicode作为中介来转换的.

    例如GBK编码的字符”中”转换为ISO-8859-1编码,过程如下

(1)”中”的GBK编码转为Unicode.0xD6D0-->0x4E2D.

(2)”中”的Unicode编码转换为ISO-8859-1.但是0x4E2D在ISO-8859-1中没有对应的编码,于是得到0x3f,也就是字符”?”.

 

    从Unicode编码向某字符集编码转换时,如果在该字符集中没有编码,则得到0x3f(即字符”?”).

    从某字符集向Unicode编码转换时, 如果在该字符集中没有编码,则得到0xfffd.

 

    在Web应用中,通常包括浏览器,Web服务器,Web应用程序,数据库等部分,每一部分都可能使用不同的字符集.

 

    可能产生乱码的环节

    (1)浏览器通常根据本地系统的默认字符集把字符编码,之后提交数据。Web容器默认采用ISO-8859-1的编码方式解析POST数据。即在浏览器提交数据后,Web容器按照ISO-8859-1字符集解码,并转为UTF-16编码。这一环节可能乱码产生。

    (2)大多数数据库的JDBC驱动程序默认采用ISO-8859-1的编码方式。Java程序在向数据库中存储包含中文的数据时,JDBC驱动首先将程序内部的Unicode编码值转换为ISO-8859-1的编码值,然后传递到数据库中。这一环节可能导致乱码的产生。目前流行的关系型数据库系统都支持数据库编码。即在创建数据库时,可以设置字符集,数据库中的字符以指定的编码存储。

 

 

 

三、中文乱码解决方案

1.POST方法提交含有中文的表单数据

    Web容器默认编码为ISO-8859-1,在Servlet/JSP程序中,通过request的getParameter()方法得到的字符串以ISO-8859-1方式错误解码.这是乱码产生的原因.

    为了避免容器以ISO-8859-1的编码方式返回字符串, 对于POST方法提交含有中文的表单数据,应在获取请求参数值之前,调用request.setCharacterEncoding(“GBK”),指定请求正文使用的字符编码是GBK.

    同样,在向浏览器返回中文数据之前,调用response.setContentType(“text/html;charset=GBK”),指定输出内容的编码方式以GBK编码.

 

小结:

(1)JSP页面获取请求参数之前,需要调用

<%request.setCharacterEncoding(“GB2312”);%>

 

(2)指定输出内容的编码格式,需要设置page指令contentType属性.即

<% page contentType=“text/html;charset=GB2312”%>

若JSP中有该代码,则Web容器把JSP页面转换为Servlet类时,会自动添加如下代码:response.setContentType(“text/html;charset=GBK”)

 

2.以GET方法提交的表单数据中有中文字符

    当提交表单采用GET方法时,提交的数据作为查询字符串被附加到URL的末端,发送到服务器,此时在服务器端调用setCharacterEncoding()方法没有用.

    该情况需要将请求参数的值,自己做编码转换.

ISO-8859-1转为GBK的一般过程:

String name=request.getParameter(“name”);

byte[] bytes=name.getByte(“ISO-8859-1”);

name=new String(bytes,”GBK”);

 

 

3.数据库中存储和读取中文数据

    对于大多数数据库的JDBC驱动程序.Java程序在向数据库中存储包含中文的数据时,JDBC驱动首先将程序内部的Unicode编码值转换为ISO-8859-1的编码值,然后传递到数据库中.加上数据库本身也有默认的字符集.这样就会使得读取中文数据时产生乱码.

    解决该问题的方法,只需要将数据库默认的编码设为GBK或GB2312即可.

    不同的数据库提供了另外方式解决乱码问题.

 

 

4.Servlet/JSP在不同语言系统的平台下运行

    对于Servlet

    有时候,在中文平台下开发的Web程序,移植到英文系统平台下,编译Servlet,采用了错误的编码,从而产生乱码.
    在英文系统下,默认编码为ISO-8859-1,所以为了编译存在中文的java代码.需要指定-encoding参数指定java源程序编码格式.
    例:在英文系统中,编译Servlet.
    javac -encoding GBK HelloSerlvert.java
 
    对于JSP页面
    只需要指定page指令的contentType属性或pageEncoding属性指定格式为GBK或GB2312,Web容器就可以正确转换和编译JSP文件了.
<% page contentType="text/html;charset=GBK"%>
<% page pageEncoding="GBK"%>
 
 
四、实战(结合开发经验)

实际在Web程序开发中,一般均使用utf-8作为编码格式。实际使用中需要注意以下几点问题。

(1)Java类编码:开发中,一般使用Eclipse作为IDE。请一定注意:需要把工程的编码设为utf-8。

(2)JSP页面的编码:使用page标签的pageEncoding属性。一般在JSP文件第一行有:

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%>

 

(3)HTML告知浏览器的解码方式:浏览器解析html时,若没有指定字符集,则浏览器会按照系统的默认字符集解析html。例如中文系统,一般都是gb2312的字符集。所以在html页面里需要添加:

<meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8">

 

(4)服务器的编码方式:这是最容易被忽视或被忘记的,因为服务器不需要经常配置。不同服务器的配置是不同的。对于Tomcat编码方式,在 conf/server.xml 文件中添加URIEncoding属性:

    <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" 
               connectionTimeout="20000" 
               redirectPort="8443" URIEncoding="UTF-8" />

若没有修改服务器编码方式。则对于post的提交是没有影响的。而对于get方式就会出现各种乱码。若设定可统一的编码方式,则post,get均可以没有乱码的提交数据。

 

解决乱码的核心思想:统一所有的编码,解码,字符集。

 

### 光流法C++源代码解析应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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