apache的中文显示问题!

blueair 2002-12-11 07:18:45

我使用apache2.0.43+tomcat4.0.3,在程序里有个个功能是由用户上传"*.html"文件到服务器,但是上传后浏览中文无法正常显示,只有把IE里的编码项改了才能出现中文!!!
哪位能指点啊?

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dongdongshu 2002-12-13

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这和APACHE没有关系！
你用的JSP脚本吧？
那样的话，你必须解决两个问题
1、保证JSP文件头中有如下这行：
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=gb2312">

2、插入時限轉化一下
str=new String(str.getBytes("iso-8859-1","GBK"));

这样就应该没有问题了。

tntxhy 2002-12-11

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我的机器上也出现了类似的问题，不过现在好了，原因不太清楚，可能有二。
1.HTML文件中有
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=gb2312">
2.APACHE中配置文件httpd.conf的AddDeaultCharset设为GB2312
祝好运。

tntxhy 2002-12-11

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我的机器上也出现了一样的问题，不过现在好了，原因不太清楚，可能有二。
1.HTML文件中有
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=gb2312">
2.APACHE中配置文件httpd.conf的AddDeaultCharset设为GB2312
祝好运。
我的是过了一段时间自己好的。我也不知道原因。

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单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在单向和双向V2G（Vehicle-to-Grid）环境下，分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法，并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域，重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下，如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景，如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法（如NSGA-II、粒子群算法）在电力系统中的实际应用，体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群：具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标：①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证；②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比；③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践，重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节，同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。

Naoki326_RadonTransform_14244_1767245194484.zip

下载前必看：https://pan.quark.cn/s/ec23a3d01c4b Matlab中查看fig文件的原始代码引用来源为：Gostick J，Khan Z A，Tranter T G，Kok M D R，Agnaou M，Sadeghi M A以及Jervis R发表的《PoreSpy：用于多孔介质图像定量分析的Python工具包》。该文献发表于开源软件杂志，时间为2019年。 PoreSpy是什么？ PoreSpy是一系列图像分析工具的集合，其设计目的是从多孔材料的3D图像中提取相关信息（这些图像通常通过X射线断层扫描技术获取）。尽管存在许多提供通用图像分析功能的软件包（例如，在Python环境中可用的Skimage和Scipy.NDimage，以及ImageJ和MatLab的图像处理工具箱），但所有这些软件包在处理针对多孔介质的特定任务时，都需要用户构建复杂的脚本或宏。 PoreSpy的宗旨是为所有常见的多孔介质测量提供一套预先构建好的工具集。 PoreSpy在很大程度上依赖于两个常规的图像分析软件包，它们也被称为skimage。前者包含了多种基础图像分析工具，如图像形态过滤器，而后者则提供了更为复杂但仍是常规功能，比如分水岭分割。 PoreSpy并不会重复任何这些常规功能，因此，为了能够最大化地利用PoreSpy，用户还必须安装并学习如何运用这些依赖的软件包。

【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究展开，利用Matlab代码实现对不同类型电动汽车（如常规充电、快速充电、换电模式）在不同场景下的充电负荷进行建模与仿真。通过蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的充电行为，结合用户出行规律、充电时间、电量需求等随机因素，分析电动汽车规模化接入电网后对电力系统负荷的影响，并探讨分时电价策略对充电负荷的引导作用，进而优化电网运行。研究涵盖充电负荷的空间分布特性、时间分布特征及对电网峰谷差的影响，旨在为电力系统规划和电动汽车有序充电管理提供理论支持和技术工具。; 适合人群：具备一定电力系统、交通工程或新能源汽车背景的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究大规模电动汽车接入对配电网负荷曲线的影响；②支撑分时电价、需求响应等政策制定与优化；③为充电站规划、电网调度、储能配置等提供数据支持和仿真平台；④适用于学术研究、课题复现及工程项目前期分析。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注蒙特卡洛模拟的参数设置、充电行为的概率建模过程，并尝试调整输入变量以观察负荷变化趋势，加深对电动汽车充电负荷不确定性和聚合效应的理解。