Django在MAC下面的Bug

本文介绍了一个Django 1.02版本在Mac系统上遇到的简体中文编码问题,并提供了解决方案,通过修改encoding.py文件中的特定代码行来解决X-MAC-SIMP-CHINESE编码缺失的问题。

首先感谢

http://code.djangoproject.com/attachment/ticket/7178/encoding.patch...

看了一下是清风发的patch...


Django1.02在MAC下面有一个不大不小的bug.

就是如果有简体中文的内容就会报错....

说没有编码"X-MAC-SIMP-CHINESE"....

这个,首先要怪MacOSX为啥要自己搞一套编码呢???

其次要怪Python怎么不支持Mac的编码呢?

当然,没有办法我们只能hack一下啦.....

找到django目录下面的utils文件夹...打开里面的encoding.py文件....

修改46行左右的一下代码..

关键就是if判断的那一行....

这样就ok了...

def force_unicode(s, encoding='utf-8', strings_only=False, errors='strict'):
    """
    Similar to smart_unicode, except that lazy instances are resolved to
    strings, rather than kept as lazy objects.

    If strings_only is True, don't convert (some) non-string-like objects.
    """
    if encoding == 'X-MAC-SIMP-CHINESE' : encoding = 'utf-8'
    if strings_only and isinstance(s, (types.NoneType, int, long, datetime.datetime, datetime.date, datetime.time, float)):
 

 

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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