BAE云搭建Web——Servlet中文乱码

本文介绍了一种在BAE服务上部署应用时遇到的中文乱码问题及其解决方案。作者通过对比本地Myeclipse环境与BAE平台上的表现差异,给出了具体的代码修改建议。

本文地址:http://blog.youkuaiyun.com/you_and_me12/article/details/9009945


2013-06-03

导语:最近想弄一个具有服务端的应用,搞个网站真的很繁琐(大学的事情了,都忘光光了)。服务器使用BAE服务,暂时免费。


正文:我这个程序比较简单,只是去服务器获取数据而已,所以只是用了Servlet。这个中文乱码到处都有。关键是我在本地使用的时候myeclipse上运行OK的时候在BAE上跑就又是乱码了,o(︶︿︶)o 唉。


1)在本地Myeclipse中运行时的中文乱码解决方案,应该是试用于自己的服务器的(不知道为啥BAE不一样,看后面)。

注意:这里在获取request文本的时候加了一个处理:new String(content.getBytes("ISO8859_1"),"utf-8");

request.setCharacterEncoding("utf-8");
		response.setCharacterEncoding("utf-8");
		response.setContentType("text/html;charset=utf-8");
		
		//the content which get from request
		String content = request.getParameter("content");
		if(content != null) {
			content = new String(content.getBytes("ISO8859_1"),"utf-8");
		}else {
			content = "";
		}

2)提交到BAE上之后,以上代码就出现乱码了。最后将这句话去掉就OK了,目前还是不知道度娘做了什么(本人对网络开发也是一知半解,知道的童鞋留下言,感激不尽)。


结尾: 1)坚持写写博客

      2)继续学习开发

      3)我是IT程序猿


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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