Tomcat中文乱码处理总结

tomcat出现中文乱码原因和解决办法(简单快捷易懂) 一、遇到问题 双击打开tomcat中的bin目录下的startup.bat会出现乱码问题 或者cmd里面打开也是乱码的问题 二、出现这个问题的原因 这是因为windows下的默认编码是GBK编码,tomcat默认编码是UTF-8编码 三、解决办法 1.打开tomacat的文件位置--conf目录 2.找到logging.properties,双击打开 3.在这个文件的最后一行加上以下一行数据,然后点击保存就好了 java.util.logging.ConsoleHandler.encoding =GBK 阅读详情

Tomcat中文乱码处理总结

原创  2015年06月15日 12:11:29
  • 3606
处理服务器乱码的四种方式

1.jsp编码设置错误导致乱码
在JSP文件中使用page命令指定响应结果的MIME类型,如<%@ page language="java" contentType="text/html;charset=utf-8" %>

2.在接受request参数时进行,response响应时设置编码格式
request.setCharacterEncoding(  "UTF-8"  )
response.setCharacterEncoding(  "UTF-8" )

3.使用String设置字符集的方式处理乱码
indexString = java.net.URLDecoder.decode(indexString , "UTF-8");
indexString =  new String(indexString.getBytes("UTF-8"), "UTF-8");

4.使用自定义过滤器

package com.cdu.yige.filter;
import java.io.IOException;
import javax.servlet.Filter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.FilterConfig;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

public class EncodingFilter implements Filter {
     private String charset = "UTF-8";
     @Override
     public void destroy() {}
     @Override
     public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,
               FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
          HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
          if(req.getMethod().equalsIgnoreCase("GET")) {
               if(!(req instanceof GetRequest)) {
                    req = new GetRequest(req, charset);//处理get请求编码
               }
          } else {
               req.setCharacterEncoding(charset);//处理post请求编码
          }
          chain.doFilter(req, response);
     }

     @Override
     public void init(FilterConfig fConfig) throws ServletException {
          String charset = fConfig.getInitParameter("charset");
          if(charset != null && !charset.isEmpty()) {
               this.charset = charset;
          }
     }
}
对get方式的过滤
package com.cdu.yige.filter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.Map;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletRequestWrapper;
/**
* 对GET请求参数加以处理!
* @author lucien
*
*/
public class GetRequest extends HttpServletRequestWrapper {
     private HttpServletRequest request;
     private String charset;
     
     public GetRequest(HttpServletRequest request, String charset) {
          super(request);
          this.request = request;
          this.charset = charset;
     }

     @Override
     public String getParameter(String name) {
          // 获取参数
          String value = request.getParameter(name);
          if(value == null) return null;//如果为null,直接返回null
          try {
               // 对参数进行编码处理后返回
               return new String(value.getBytes("ISO-8859-1"), charset);
          } catch (UnsupportedEncodingException e) {
               throw new RuntimeException(e);
          }
     }
     
     @SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" })
     @Override
     public Map getParameterMap() {
          Map<String,String[]> map = request.getParameterMap();
          if(map == null) return map;
          // 遍历map,对每个值进行编码处理
          for(String key : map.keySet()) {
               String[] values = map.get(key);
               for(int i = 0; i < values.length; i++) {
                    try {
                         values[i] = new String(values[i].getBytes("ISO-8859-1"), charset);
                    } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                         throw new RuntimeException(e);
                    }
               }
          }
          // 处理后返回
          return map;
     }
     @Override
     public String[] getParameterValues(String name) {
          String[] values = super.getParameterValues(name);
          for(int i = 0; i < values.length; i++) {
               try {
                    values[i] = new String(values[i].getBytes("ISO-8859-1"), charset);
               } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
               }
          }
          return values;
     }
}
过滤器web.xml文件配置
      <  filter >
             < filter-name  > EncodingFilter  </ filter-name  >
            < filter-class  > com.cdu.yige.filter.EncodingFilter  </ filter-class  >
       </ filter  >
       < filter-mapping  >
             < filter-name  > EncodingFilter  </ filter-name  >
             < url-pattern  > /*  </ url-pattern  >
       </ filter-mapping  >

5.修改tomcat服务器server.xml的字符集配置,对get方式和post方式的乱码终极处理。
  <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
               connectionTimeout="20000"
    URIEncoding="UTF-8"
    useBodyEncodingForURI="true"

    redirectPort="8443" />

6.get请求方式和post请求方式产生的乱码处理方式略有不同,请自行百度参看。
其他方法参看:
从零到一:如何用YOLOv8和PyQt5打造一个高效的路面坑洞检测系统 本文详细介绍了如何利用YOLOv8和PyQt5开发一个高效的路面坑洞检测系统。从环境配置、数据采集标注到模型训练优化,再到PyQt5界面开发与系统集成,提供了完整的实战指南。该系统结合深度学习技术,显著提升了道路检测的准确性和效率,适用于各类道路维护场景。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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jinciyulang的专栏 1058

Tomcat中文乱码处理:URIEncoding,useBodyEncodingForURI

大家知道tomcat5.0开始,对网页的中文字符的post或者get,经常会出现乱码现象。具体是因为Tomcat默认是按ISO-8859-1进行URL解码,ISO-8859-1并未包括中文字符,这样的话中文字符肯定就不能被正确解析了。常见的解决方法是在tomcat的server.xml下的connetor属性中增加URIEncoding或者useBodyEncodingForURI属性。但是,这两种

To simple, to wonderful 534

springboot外置Tomcat启动时出现的中文乱码的处理

springboot外置Tomcat启动时出现的中文乱码的处理 springboot外置tomcat启动时经常会遇到中文乱码的问题,通常是由于以下4种原因: IDEA设置的字符编码不对:File-&gt;settings-&gt;Editor-&gt;file encoding将字符编码都修改为UTF-8。 IDEA配置文件中对字符编码的配置不对:在IDEA的安装目录bin文件夹下找到idea...

@克己 4206

tomcat编码配置gbk_tomcat为utf8编码,解析gbk编码的URL请求,中文乱码处理

项目中tomcat设置为utf8解码,当对外的url接口(如ReceiveAction)接收到gbk编码请求时候会自动被tomcat解码为utf8,此时中文直接request.getParameter("content")出来就是乱码,无法直接转换回gbk,怎么转换都是乱码。解决方法:通过requset.getQueryString() 来获取到 %D6%D0%B9%FA 再urldecode 下...

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王树民
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