Tomcat 9.0.X 控制台乱码最优解决方案

本文针对Tomcat9.0.X版本控制台出现的中文乱码问题进行解析,以9.0.16为例,介绍了乱码产生的原因及解决方法。通过修改logging.properties文件中的编码设置,可使Tomcat输出内容与控制台编码保持一致。

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问题:

Tomcat9.0.X控制台中文乱码,本文以9.0.16为例讲解。

原因:

Tomcat 输出的东西,与cmd控制台或者IDE控制台编码不一致。

解决:

修改Tomcat输出内容的编码,%CATALINA_HOME%/conf/logging.properties

9.0.14及以上版本比9.0.13版本多了如下代码:

java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = UTF-8

将其注释即可。

#java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = UTF-8

或者改成和控制台一致的编码,比如GBK

### 使用PyTorch加载CIFAR-10数据集进行图像分类 为了使用PyTorch加载CIFAR-10数据集并执行图像分类任务,通常会遵循一系列特定的操作流程。这些操作包括但不限于导入必要的库、定义转换函数、设置数据加载器以及准备用于训练和测试的数据。 #### 导入所需模块 首先,需要引入一些基本的Python包来辅助完成整个过程: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader ``` #### 定义图像预处理变换 接着,创建一组适用于输入图片的转换规则,这有助于提高模型性能或加速收敛速度。对于CIFAR-10而言,常见的做法是对原始RGB像素值做标准化处理,并随机裁剪及水平翻转增强样本多样性: ```python transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) ``` 这里`transforms.Normalize()`中的参数分别代表均值(mean)与标准差(std),它们来源于CIFAR-10官方给出的经验数值[^1]。 #### 设置数据加载器 之后,利用上述配置好的转换对象实例化对应的`datasets.CIFAR10`类,并通过`DataLoader`构建迭代器以便后续批量获取批次(batch)形式的数据供网络学习之用: ```python trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2) ``` 以上代码片段展示了如何基于PyTorch框架高效便捷地加载CIFAR-10数据集,并为其指定恰当的前处理方式以适应具体的机器学习应用场景需求[^2]。
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