JavaMail中文附件的处理方法 (转)

JavaMail中文附件的处理方法 (转)[@more@] Java Mail能很好的支持中文,但在测试过程中发现使用JavaMail发带有中文 文件名的
附件时,文件名是乱码,经测试与查看源文件发现,是在JavaMail包里的一个写 邮件
的方法没有考虑国际化因素,对双字节或多字节的字符没有考虑。即在
com.sun.mail.util.LineOutputStream 调用
com.sun.mail.util.ASCIIUtility.getBytes(String s);
此方法直接将字符串转化成字符然后转换成字节。其实在String类里的getBytes()
方法就直接可以按照 系统缺省的编码正确转换成字节码。
解决方法:将com.sun.mail.util.LineOutputStream中调用ASCIIUtility.getBytes(String s);
方法的部分改为s.getBytes()解决了此问题。
用重新编译好的LineOutputStream.class文件替换javamail里的Com/sun/mail/util/LineOutputStream.class文件即可

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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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