2004 年終 JSP 中文問題解決方案整理

相信大家在用 JSP 時或多或少都遇到中文的相關問題. 在本論壇用全文檢索可以查到一堆相關資料, 這篇文章算是有點多餘的, 您就當作是篇整理吧.

廢話不多說, 底下寫出目前經過 koji 及 weaker 指導後我所採用的還算不錯的解決方案:

環境:
Tomcat 5.0
MySQL (v3.x or v4.0)

JSP pages 裡面要有底下這些:

<%@ page contentType="text/html;charset=Big5" pageEncoding="Big5" %>


<meta HTTP-EQUIV=Content-Type content="text/html;charset=Big5">


讀取使用者輸入值的時候要先:

request.setCharacterEncoding("Big5");

上面這行建議放在一個 Filter 中.

在作資料庫的連接設定時:
對於 MySQL v3.x and v4.0:

url = "jdbc:mysql://localhost:3306/bbs?useUnicode=true&characterEncoding=big5"


server.xml 的設定檔中可以考慮設:

<Connector ...... URIEncoding="Big5" />

不過好像不設也沒關係的樣子.

註 1: 此方案亦適用於有採用 struts 及 hibernate 的架構.

註 2: 上述的 big5 改成 ms950 (for windows) 或 utf-8 亦可, 不過 utf-8 的 jsp 頁面必須要用 utf-8 編碼儲存會有點麻煩.

註 3: 如果您是自己寫 JDBC 的程式的話, 記得不要用 Statement, 要改用 PreparedStatement. 否則遇到 "許功蓋" 等特例的字時程式執行會爆掉, 而且使用 PreparedStatement 也可減少駭客的 SQL Injection 的攻擊.
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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