调试精通hibernate第二章例子的问题

 
以web形式运行出错:java.io.CharConversionException:No an ISO 8859-1 character:以

public void doPost(HttpServletRequest request,
    HttpServletResponse response)
    throws ServletException, IOException {
       try{
             response.setContentType("text/html;charset=GB2312");
             new BusinessService().test(this.getServletContext(),response.getOutputStream());
       }catch(Exception e){e.printStackTrace();
}

out.println("------以下是"+customer.getName()+"的个人信息------"+"<br>");
    out.println("ID: "+customer.getId()+"<br>");
    out.println("口令: "+customer.getPassword()+"<br>");
    out.println("E-Mail: "+customer.getEmail()+"<br>");
    out.println("电话: "+customer.getPhone()+"<br>");
    out.println("地址: "+customer.getAddress()+"<br>");
    String sex=customer.getSex()=='M'? "男":"女";
    out.println("性别: "+sex+"<br>");
    String marriedStatus=customer.isMarried()? "已婚":"未婚";
    out.println("婚姻状况: "+marriedStatus+"<br>");
    out.println("生日: "+customer.getBirthday()+"<br>");
    out.println("注册时间: "+customer.getRegisteredTime()+"<br>");
    out.println("自我介绍: "+customer.getDescription()+"<br>");
    out.println("<img src='photo_copy.gif' border=0><p>");

这样改了可行:

 

 private void printCustomer(ServletContext context,ServletOutputStream out,Customer customer)throws Exception{
    //save photo
    byte[] buffer=customer.getImage();
    String path=context.getRealPath("/");
    FileOutputStream fout=new FileOutputStream(path+"photo_copy.gif");
    fout.write(buffer);
    fout.close();
   
   
     OutputStreamWriter ow = new OutputStreamWriter(out,"GB2312");

    ow.write("------以下是"+customer.getName()+"的个人信息------"+"<br>");
    ow.write("ID: "+customer.getId()+"<br>");
    ow.write("口令: "+customer.getPassword()+"<br>");
    ow.write("E-Mail: "+customer.getEmail()+"<br>");
    ow.write("电话: "+customer.getPhone()+"<br>");
    ow.write("地址: "+customer.getAddress()+"<br>");
    String sex=customer.getSex()=='M'? "男":"女";
    ow.write("性别: "+sex+"<br>");
    String marriedStatus=customer.isMarried()? "已婚":"未婚";
    ow.write("婚姻状况: "+marriedStatus+"<br>");
    ow.write("生日: "+customer.getBirthday()+"<br>");
    ow.write("注册时间: "+customer.getRegisteredTime()+"<br>");
    ow.write("自我介绍: "+customer.getDescription()+"<br>");
    ow.write("<img src='photo_copy.gif' border=0><p>");
   
    ow.flush() ;//不能少
    ow.close() ;

  }

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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