菜鸟学习之javaweb 乱码的解决

本文探讨了在Java Web开发中使用Servlet处理表单提交时遇到的乱码问题。通过对比GET与POST请求的不同处理方式,阐述了如何有效解决中文字符的编码问题。

学习javaweb   发现在servelet中输出表单提交的text值,会出现乱码。

实验之后似乎明白了

首先在servlet 中添加了setcharacterencoding,发现并没有卵用

我在表单中没有定义method,看网址栏貌似默认执行了get

于是把method 改成post ,果然没有乱码了。

于是得出结论,setcharacerencoding 仅仅对于 dopost 方法有用,在doget方法中是无用的


之后在表单中提交中文和英文混杂的text发现网址栏中 英文正确传值,中文换成了某种编码,又考虑到控制台输出的是问号,感觉应该是“iso-8859-1”

尝试在doget中将传进的值用“iso-8859-1”强制解码

之后再用“utf-8”强制编码

果然不再乱码



那么综上所述,post中可以用setcharacterencoding 解决乱码问题

而get 中可以通过强制编码解决

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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