jsp乱码解决方案

 

1用自己的方法

import java.io.UnsupportedEncodingException;

public class Converse {


public static String toChinese(String temp)
{       String result="";
   
        if (temp!=null)
      try {
       result= new String(temp.getBytes("iso8859-1"),"gbk");
      } catch (UnsupportedEncodingException e) {
       System.out.print("字符转换异常");
       e.printStackTrace();
      }
  
        return result;
  
}
}

2 request.setChar      ......    这是指设置request .getParameter    等时 自动转换

3 page 选项中    pageEncoding    指当前页的显示编码

方案二  

 

1,struts中资源文件中如果value为中文,显示乱码
      解决办法:使用eclipse插件Properties Editor
      更新站点http://propedit.sourceforge.jp/eclipse/updates/(建议自动更新)
  步骤:
   eclipse下的“帮助”/“软件更新”/”查找并安装“/选择第二项/“新建远程站点”/name随意写 url输入 http://propedit.sourceforge.jp/eclipse/updates/
     
  2,在文本域里输入中文显示乱码
      解决办法:使用servlet过滤器filter
      最简单的可以借用tomcat下面的filters.SetCharacterEncodingFilter在自己的web.xml配置中加入tomcat中servlet_examples相应配置(高手可以自己配!)
   本人配置如下
      
        < filter-name>SetCharacterEncoding  
        < filter-class>filters.SetCharacterEncodingFilter  
               < init-param>  
                < param-name>encoding  
                < param-value>GBK  
             < /init-param>  
        
        < filter-mapping>
        < filter-name>SetCharacterEncoding
        < url-pattern>*.do
        < /filter-mapping>

      3,从某些数据库里读出乱码
      解决办法:把你要显示成中文的部分重新编码
   例如:while (rs.next())
     {
      String col1 = rs.getString(1);
      String col2 = rs.getString(2);
      String col3 = rs.getString(3);
      float col4 = rs.getFloat(4);

     //convert character encoding
      col1=new String(col1.getBytes("ISO-8859-1"),"GB2312");
      col2=new String(col2.getBytes("ISO-8859-1"),"GB2312");
      col3=new String(col3.getBytes("ISO-8859-1"),"GB2312");
     }

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值