WEB开发中的JAVA字符编码

本文详细介绍了JAVA中字符编码的基本概念,包括char、byte、String的使用及相互转换,并阐述了不同编码方式的特点及其在J2SE、JSP、数据库中的应用。

一、概要
在JAVA应用程序特别是基于WEB的程序中,经常遇到字符的编码问题。为了防止出现乱码,首先需要了解JAVA是如何处理字符的,这样就可以有目的地在输入/输出环节中增加必要的转码。其次,由于各种服务器有不同的处理方式,还需要多做试验,确保使用中不出现乱码。


二、基本概念
2.1 JAVA中字符的表达
JAVA中有char、byte、String这几个概念。

        char 指的是一个UNICODE字符,为16位的整数。

        byte 是字节,字符串在网络传输或存储前需要转换为byte数组。在从网络接收或从存储设备读取后需要将byte数组转换成String。

    String是字符串,可以看成是由char组成的数组。

String 和 char 为内存形式,byte是网络传输或存储的序列化形式。


举例:

String ying = “英”;
char ying = ying.charAt(0);         //返回第0位的字符
String yingHex = Integer.toHexString(ying);      //字符和整数同是16位
82 F1
 byte yingGBBytes = ying.getBytes(“GBK”);      //转换成字节
GB编码的字节数值
D3 A2


 2.2 编码方式的简介
String序列化成byte数组或反序列化时需要选择正确的编码方式。如果编码方式不正确,就会得到一些0x3F的值。常用的字符编码方式有ISO8859_1、GB2312、GBK、UTF-8/UTF-16/UTF-32。
ISO8859_1用来编码拉丁文,它由单字节(0-255)组成。
GB2312、GBK用来编码简体中文,它有单字节和双字节混合组成。最高位为1的字节和下一个字节构成一个汉字,最高位为0的字节是ASCII码。
UTF-8/UTF-16/UTF-32是国际标准UNICODE的编码方式。 用得最多的是UTF-8,主要是因为它在对拉丁文编码时节约空间。

UNICODE值 UTF-8编码
U-00000000 - U-0000007F: 0xxxxxxx
U-00000080 - U-000007FF: 110xxxxx 10xxxxxx
 U-00000800 - U-0000FFFF: 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
 U-00010000 - U-001FFFFF: 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
 U-00200000 - U-03FFFFFF: 111110xx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
 U-04000000 - U-7FFFFFFF: 1111110x 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx

 三、J2SE中相关的函数
String str =”英”;
//取得GB2312编码的字节
byte[] bytesGB2312 = str.getBytes(“GB2312”);

 //取得平台缺省编码的字节(solaris为ISO8859_1,windows为GB2312)
byte[] bytesDefault = str.getBytes();

//用指定的编码将字节转换成字符串
String newStrGB = new String(bytesGB2312, “GB2312”);

//用平台缺省的编码将字节转换成字符串(solaris为ISO8859_1,windows为GB2312)
String newStrDefault = new String(bytesDefault);

//用指定的编码从字节流里面读取字符
InputStream in = xxx;
InputStreamReader reader = InputStreamReader( in, “GB2312”);
char aChar = reader.read();


四、JSP、数据库的编码
4.1 JSP中的编码
(1) 静态声明:
CHARSET有两个作用:
JSP文件的编码方式:在读取JSP文件、生成JAVA类时,源JSP文件中汉字的编码
JSP输出流的编码方式:在执行JSP时,往response流里面写入数据的编码方式
(2) 动态改变:在往response流里面写数据前可以调用response.setContentType(),设定正确的编码类型。
(3) 在TOMCAT中,由Request.getParameter() 得到的参数,编码方式都是ISO8859_1。所以如果在浏览器输入框内输入一个汉字“英”,在服务器端就得到一个ISO8859_1编码的 (0x00,0xD3,0x00,0xA2)。所以通常在接收参数时转码:
String wrongStr = response.getParameter(“name”);
String correctStr = new String(wrongStr.getBytes(“ISO8859_1”),”GB2312”);
在最新的SERVLET规范里面,也可以在获取参数之前执行如下代码:
request.setCharacterEncoding(“GB2312”);

4.2 数据库的编码
(1) 数据库使用UTF-16
如果String中是UNICODE字符,写入读出时不需要转码
(2) 数据库使用ISO8859_1
如果String中是UNICODE字符,写入读出时需要转码
写入:String newStr = new String(oldStr.getByte(“GB2312”), “ISO8859_1”);
读出:String newStr = new String(oldStr.getByte(“ISO8859_1”),”GB2312”);


五、源文件的编码
5.1 资源文件
资源文件的编码方式和编辑平台相关。在WINDOWS平台下编写的资源文件,以GB2312方式编码。在编译时需要转码,以确保在各个平台上的正确性:
native2ascii ?encoding GB2312 source.properties
这样从资源文件中读出的就是正确的UNICODE字符串。
5.2 源文件
源文件的编码方式和编辑平台相关。在WINDOWS平台下开发的源文件,以GB2312方式编码。在编译的时候,需要指定源文件的编码方式:
javac ?encoding GB2312
JAVA编译后生成的字节文件的编码为UTF-8。


最新版TOMCAT4.1.18支持request.setCharacterEncoding(String enc)
资源文件转码成company.name=u82f1u65afu514b
如果数据库使用utf-16则不需要这部分转码
页面上应有
转码?:
String s = new String (request.getParameter(“name”).getBytes(“ISO8859_1”),”GB2312”);
转码?:
String s = new String(name.getBytes(“GB2312”),”ISO8859_1”);
转码?:
String s = new String(name.getBytes(“ISO8859_1”),” GB2312”);


因为url默认编码是容器的编码,tomcat默认是iso-8859-1.所以,request.gerParameter()获得的值必须转码,除非设置tomcat的默认url编码。

其实tomcat的默认url编码是可以设置的,具体怎么设置这里就不说了

如果想正确显示和传递中文,就必须转换成GBK字符,或者GB2312
而一个字符在网页间传递要经过编/解码的问题

 tomcat获取从网络传送的字符username.getBytes("ISO8859_1")
再将获取的字符编码为"GBK"字符串,转换后把值赋回给username

username=new String(username.getBytes("ISO8859_1"),"GBK");

<!--EndFragment-->

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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