Flex HttpService中乱码的解决

本文介绍了解决Flex与Struts2交互过程中出现的中文乱码问题的具体步骤。包括在Flex端对传输的字符串进行编码、在Java后台增加字符编码过滤器以及在Action中解码等关键操作。


文章分类:Flash编程

Flex与Strust2的交互中,乱码问题很是头痛,网上的解决方法也不系统,花了很长时间才解决~~~

 

Flex->Action

在flex前台将要传输的字符串编码:

UserRegisterDetailSave.request.address = encodeURIComponent(address.text);

 

address中的内容包含中文,就需要重新编码

 

后台需要增加一个编码的Filter:

Java代码
  1. package  com.filter;  
  2.   
  3. import  java.io.IOException;  
  4.   
  5. import  javax.servlet.Filter;  
  6. import  javax.servlet.FilterChain;  
  7. import  javax.servlet.FilterConfig;  
  8. import  javax.servlet.ServletException;  
  9. import  javax.servlet.ServletRequest;  
  10. import  javax.servlet.ServletResponse;  
  11.   
  12. public   class  EncodingFilter  implements  Filter{  
  13.   
  14.     public   void  destroy()  
  15.     {  
  16.           
  17.     }  
  18.       
  19.     public   void  doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,  
  20.         FilterChain filterChain) throws  IOException, ServletException  
  21.     {  
  22.         request.setCharacterEncoding("utf-8" );  
  23.         response.setCharacterEncoding("utf-8" );  
  24.           
  25.         filterChain.doFilter(request, response);  
  26.     }  
  27.   
  28.     public   void  init(FilterConfig arg0)  throws  ServletException {  
  29.         // TODO Auto-generated method stub   
  30.       
  31.     }  
  32. }  
package com.filter;

import java.io.IOException;

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

public class EncodingFilter implements Filter{

	public void destroy()
	{
		
	}
	
	public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,
		FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException
	{
		request.setCharacterEncoding("utf-8");
		response.setCharacterEncoding("utf-8");
		
		filterChain.doFilter(request, response);
	}

	public void init(FilterConfig arg0) throws ServletException {
		// TODO Auto-generated method stub
	
	}
}

 

 

这个Filter将请求编码为"utf-8"的形式,这样才能进行下一步解码.在Action中,需要用到值中包含中文的属性时,用 URLDecoder.decode(address, "utf-8")进行解码,解码前后address都是String类型.如果还是不行的话,检查一下前台界面是不是 有:initialize="flash.system.System.useCodePage=true"的标记,有的话改成false.

 

Action->Flex

这个很方便,添加两行代码至Action末端:

HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
  response.setCharacterEncoding("utf-8");

 

最后就是通过HttpService获取远程Xml了,这个更方便了,将页面Application标签里添加:

initialize="flash.system.System.useCodePage=true"

 

上面的方法全是项目中自己遇到然后解决了的,如果没有用的话那只能深感无奈了~~~

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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