关于FCKeditor在线编辑器,插入图片,提示信息,不能汉化的问题

本文介绍如何将FCKEditor中英文的文件上传提示信息汉化为中文,并解决了汉化后出现乱码的问题。
FCKEditor文件上传提示信息的汉化
在FCKeditor中,虽然可以自动监测客户端语言,但是仍有小部分信息未能得到汉化。例如上传图片、Flash时,上传成功和上传失败的对话框提示信息均为英文,只要找到相应的提示文本,修改为中文即可。
这里以汉化上传图片时的提示信息为例:
用DW或者UE打开 FCKeditor/editor/dialog/fck_image 下的 fck_image.js 文件,首先找到438行,
把原文“Your file has been successfully uploaded”,替换为“文件已成功上传!”,同理,
第447行,“A file with the same name is already available. The uploaded file has been renamed to”替换为“同名文件已经存在。 刚才上传的文件已自动命名为:”,
第450行,“文件类型不正确!”替换“Invalid file type”,
第453行,“你可能没有足够的权限上传文件,请检查服务器设置。”替换“Security error. You probably don't have enough permissions to upload. Please check your server.”,
第456行,“'文件上传失败!错误号:”替换“Error on file upload. Error number:”,
第474行,“请选择要上传的文件”替换“Please select a file to upload”。
这样,就完成了汉化,对于flash上传界面的汉化,也是同样的步骤。

同上以上方法修改后,中文提示会是乱码,原因是fck_image.js文件的编码格式默认是gb18080,需要把fck_image.js文件的编码修改成utf-8就可以了。

删除上传图片时,浏览显示的英文:
fckeditor\editor\dialog\fck_image\fck_image_preview.html

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去掉就可以了
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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