window和linux文件互拷贝出现乱码问题

本文介绍了在Windows与Linux系统间进行文件传输时遇到的编码问题及解决方案。详细讲解了如何利用convmv与iconv命令行工具进行文件名与文件内容的编码转换。

在windows上文件编码默认是gbk,而linux一般是utf-8。所以一般文件上传上去会有乱码问题。使用远程传输工具比如xftp可以在属性里选择utf-8,一般传输工具都这样设置。也可以传输上去,用转换工具解决。比如convmv。在centos 用命令 yum install convmv

convmv 命令格式 convmv -f 源编码 -t 新编码 [选项文件名

例子:convmv -f UTF-8 -t GBK --notest -r utf8编码文件名 变成gbk文件

文件里面的中文内容使用 iconv -f  gb2312 -t utf-8 sourcefile -o distfile

项目介绍:该项目是一款面向个人车商的 二手车交易移动应用,采用 React Native + TypeScript 开发,实现了买卖车源、 在线沟通、车辆展示、价格评估预约试驾等核心功能。应用通过首屏加载优化体系和实时聊天系统,为用户提供从发现车辆 到沟通交易的完整闭环体验。 主要技术栈:React Native + TypeScript + React Query + WebSocket + FlashList + Reanimated 核心职责: 负责聊天模块的实时通信架构:使用 WebSocket/MQTT + 心跳指数退避重连 + 连接管理器,完成稳定的前台长连后台降 级,实现消息端到端延迟稳定在 ~300ms、前后台到达率显著提升。 负责弱网离线消息可靠机制建设:采用本地消息队列(MMKV/SQLite)断网重放策略,实现断网发送、恢复后顺序补发 已读同步,弱网送达率跨端一致性显著提升。 负责聊天通知回执闭环:集成 APNs/FCM 推送 READ/ACK 回执服务,支持离线提醒、前台本地通知深链直达会话,提 升消息召回率一致性体验。 负责首页模块性能优化模块化改造:通过按路由拆包、RAM Bundle 骨架屏机制,实现首页快速可见并行刷新,首屏可 交互 ≤1.5s、白屏显著减少。 负责首页媒体加载优化:采用 WebP 图片、多分辨率加载 FastImage 缓存预取,首图可见 <800ms,图片失败率页面卡 顿率显著降低。 负责多端包体发布效率优化:通过字体子集化、资源按地区下载 CodePush 热更新,实现包体缩减约 50%,发布回滚效 率大幅提升。 如何实现ios和android的兼容
11-06
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择实现。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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