freemarker 中文乱码问题解决办法

freemarker的Configurartion中有默认的编码为ISO-8859-1所以读取有中文的模板时就会变乱码。

解决办法一:通过修改配置文件freemarker.properties,修改默认编码:

locale=zh_CN
default_encoding=gbk
number_format=#
date_format=yyyy-MM-dd
time_format=HH:mm:Ss
datetime_format=yyyy-MM-dd HH:mm:Ss

解决办法二:通过spring或其他第三方工具配置:

<bean id="freemakerCongfig" class="org.springframework.web.servlet.view.freemarker.FreeMarkerConfigurer"> <property name="templateLoaderPath"> <value>/WEB-INF/web/</value> </property> <property name="freemarkerSettings"> <props> <prop key="defaultEncoding">gbk</prop> </props> </property> </bean>

注:org.springframework.web.servlet.view.freemarker.FreeMarkerConfigurer在spring-webmvc.jar 包里面,项目要导入这个jar包才可以,或者会找不到类。

另外,页面编码和charset要跟上面配置的一致才可以,<meta http-equiv="Content-type" content="text/html; charset=gbk">

注意:还有一种常见的导致乱码问题:编辑器或文件保存的编码和页面设置的编码不一致会导致乱码,例如文件的编码(用记事本打开,另存为可以看到文件的编码)为UTF-8而页面的charset=gbk就会出现乱码,反之也一样


类org.ofbiz.webapp.ftl.FreeMarkerViewHandler
的public void render(

有 template = config.getTemplate(page, UtilHttp.getLocale(request));

然后找org.ofbiz.base.util.UtilHttp的
getLocale方法,5个,调来调去昏。。。。

猜吧,把 -Dfile.encoding=UTF-8 加入启动的shell,可以在ftl中使用utf-8编码了

 

 

### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小和加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了多种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导和支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
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