jsp 中文传递乱码

总结:1. 在jsp中<%@ page contentType="text/html; charset=A" %>如果指定了,那么在改jsp中所有构造的String(不是引用),如果没有指定编码,那么这些String的编码是A的。从request的得到的String如果没有指定request的编码的话,他是iso-8859-1的从别的地方得到的String是使用原来初始的编码的,比如从数据库得到String,如果数据库的编码是B,那么该String的编码是B而不是A的,也不是系统默认的。此时,如果要输出的String的编码不是A,那么,很可能显示乱码的,所以首先要将String正确转化为编码A的String,然后输出。2. 在jsp中<%@ page contentType="text/html; charset=A" %>没有指定,那么相当于指定了<%@ page contentType="text/html; charset=ISO-8859-1" %>3. Servelte中如果执行了像 response.setContentType("text/html;charset=A");说明将response的字符输出流编码设置为A,所有要输出的String的编码要转化为A的,否则会得到乱码的。Servelet中从request得到的String的编码和jsp中一样的,但是在servlet java文件中构造的String是使用的系统默认的编码的。在servelt中从外部得到的String 是使用原来的编码的,比如从编码为B的数据库得到的数据是编码为B的,不是A,也不是系统默认的编码。

url传递中文时转码:
方法1: 前台转码:encodeURI(username)
后台解码:URLDecoder.decode(username, "UTF-8");
方法二:前台不转码 后台重新构造:String username1 =new String(username.getBytes("ISO8859_1"),"gb2312");
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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