Java与mysql乱码的问题

解决方法一:(最重要的一种方法)

  你看下my.ini,有无

  [mysql]

  default-character-set=utf8

  [client]

  default-character-set=utf8

  [mysqld]

  default-character-set=utf8

  然后建立表时,也要用(比如)

  DROP   TABLE   IF   EXISTS   `Company`;

  CREATE   TABLE   IF   NOT   EXISTS   `Company`

  (

  `Cname`   VARCHAR(10)   NOT   NULL,

  `Caddr`   VARCHAR(100),

  `Ctel`     VARCHAR(16)

  )ENGINE=InnoDB   DEFAULT   CHARSET=UTF8;

  这样就没问题。

  如果是jsp要声明:

  contentType="text/html;charset=gb2312"

  解决方法二:

  连接mysql时(无论在从mysql读还是取数据的情况),指定使用的编码方式为utf-8,具体代码如下

  //装载mysql-jdbc驱动

  Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance();

  //连接数据库

  Connection sqlCon = DriverManager.getConnection( "jdbc:mysql://localhost:3306/test?                         user=root&password=1&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" );

  解决方法三:

  如果方法一不行那么在方法一的基础上对读入的字符串进行强制编码方式转换。

  代码示例如下:

  String name = rst.getString("name");

  name= new String(name.getBytes("ISO-8859-1"),"utf-8");

  注:代码也可以为:String name =new String( rst.getString("name").getBytes("ISO-8859-1"),"utf-8"));其中rst为返回的resultset,ISO-8859-1为mysql默认的编码方式,代码的目的是把以ISO-8859-1的编码转换为gb2312编码方式,这样强制转换,可以解决一部分问题,如果结合方法一,应该可以解决中文乱码问题。

  解决方法四:

  这个方法在有些文章里是首推的,我首先也是试了这个方法,但是好像不行。这里还是说一下,不知是不是我操作错误。还是先贴原文吧:

  "如果数据库中有中文的话而mysql默认的语言不是中文时要在配置文件C:winntmy.ini 中的 [mysqld] 里添加一行:

  default-character-set=utf-8

  然后重起mysql

  方法五:在tomcat conf  里面的web.xml里面更改:

  <filter>

  <filter-name>UTFEncoding</filter-name>

  <filter-class>com.founder.chenph.Util.EncodingFilter_UTF8

  </filter-class>

  <init-param>

  <param-name>encoding</param-name>

  <param-value>UTF-8</param-value>

  </init-param>

  </filter>

  <filter-mapping>

  <filter-name>UTFEncoding</filter-name>

  <url-pattern>*.jsp</url-pattern>

  </filter-mapping>

  <filter-mapping>

  <filter-name>UTFEncoding</filter-name>

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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