tomcat reurlwrite java 乱码

已经很久没碰到乱码的问题的,因为之前一直都是从jsp到数据库到时指定同一编码:UTF-8,所以都很少会出现乱码的,但今天出现一个比较特殊的情况,在提交上传文件后,本地文件名保存在数据库时的中文是正常的,但就说明及标题不正常,乱码了。代码如下:

<form action="/addFile.html" enctype="multipart/form-data" method="post">
<table>
<tr><td>文件名:<input type="text" name="title" value=""/></td></tr>
<tr><td>文件:<input type="file" name="file" /></td></tr>
<tr><td>说明:<textarea name="fileCaption" cols="50"</td></tr> rows="3"></textarea>
</table>
</form>


其中,addFile.html是用到reurlwrite.jar这个URL重写的,在本机上(windows系统)上做服务器,连接的数据库是linux上的mysql,一切正常,但布署到linux上后,那就是数据库那台机子上就会出现乱码的问题。修改代码转字符编码也是一行,后来上网搜到有一个页面说reurlwrite.jar这个会转字符编码的,后来又在web.xml里将代码改为:

<filter>
<filter-name>UrlRewriteFilter</filter-name>
<filter-class>
org.tuckey.web.filters.urlrewrite.UrlRewriteFilter
</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding</param-name>
<param-value>UTF-8</param-value>
</init-param>
</filter>
<filter-mapping>
<filter-name>UrlRewriteFilter</filter-name>
<url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>


重启,也是不行的,后来就直接不要url重写,用来原来[color=darkred]/upload/index.do[/color]来提交,竟然报404的错,正在郁闷时,细想一下报404是因为找不到,是不是这个.do的路径有问题呢?就将其更改为[color=darkred]/uploads/index.do[/color]再来提交,OK了。

是什么原因令到/upload/index.do这个路径找不到呢?可能是在同一个tomcat里有还有另一个这样的路径,我一个tomcat里布署了几个项目的。看来以后这些路径命名还是不要用到一个比较通用的关键字好,如在前加一个项目的简写以作区分就最好了。

另,不知道上面那上在web.xml里这样写转reurlwrite.jar字符编码的对不对呢?也有可能是写不对才不起作用的原因!
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
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