解决乱码的最佳实践

解决乱码问题最好全程使用 utf-8 编码,具体需要设置的点包括:


1、页面内容使用 utf-8 格式保存,在页面中加入 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> 和 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">


2、服务器端的 server.xml 中设定 useBodyEncodingForURI = true,位置如下:


[xhtml]  view plain copy
  1. <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"  
  2.                connectionTimeout="20000"  
  3.                redirectPort="8443" useBodyEncodingForURI="true"/>  

 

3、使用过滤器,过滤器设定编码为 utf-8
对此Spring已经提供了现成的过滤器可供配置,具体做法是在web.xml中加入如下片断:


[xhtml]  view plain copy
  1. <filter>  
  2.     <filter-name>encodingFilter</filter-name>  
  3.     <filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter</filter-class>  
  4.     <init-param>  
  5.         <param-name>encoding</param-name>  
  6.         <param-value>UTF-8</param-value>  
  7.     </init-param>  
  8.     <init-param>  
  9.         <param-name>forceEncoding</param-name>  
  10.         <param-value>true</param-value>  
  11.     </init-param>  
  12. </filter>  
  13. <filter-mapping>  
  14.     <filter-name>encodingFilter</filter-name>  
  15.     <url-pattern>/*</url-pattern>  
  16. </filter-mapping>  

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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