SWFUpload 上传保存时会删掉中文字符?

ztreez 2015-02-14 05:34:56
用SWFUpload上传,文件名是英文的话完全没有问题,可是如果是中文的话就会不显示出来,这回怎么一回事?要在哪里修改呢?
首先我上传的文件包含中文字符


上传至upload文件夹后 文件名为(之前的日期是自己添加的),也就是说这里只有“biao”,“中文的”三个字没了


在数据库中文件名及路径显示完整的


upload.php修改如下
// $file_name = preg_replace('/[^'.$valid_chars_regex.']|\.+$/i', "", basename($_FILES[$upload_name]['name']));
$file_name = basename($_FILES[$upload_name]['name']);
$file_name=iconv("UTF-8","GB2312",$file_name);

不知如何解决此问题,请各位高手支招~
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ztreez 2015-02-26
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引用 3 楼 fdipzone 的回复:
不建议使用中文文件名,原因版主已经说明了。 同名文件打算在文件名后面加一串时间(精确到秒)不知可否? 建议每上传一个文件,都用时间+随机数来生成文件名,不要使用原来的文件名。

$oldname = 'myfile.xlsx';
$newname = createFileName($oldname);
echo $newname;

function createFileName($name){
    // 获取后缀
    $name = explode('.', $name);
    $ext = array_pop($name);

    // 获取微秒数
    $r = explode('.',microtime(true));
    $r = array_pop($r);

    // 生成newname
    $newname = date('YmdHis').$r.mt_rand(1000,9999).'.'.$ext;
    return $newname;
}
谢谢!
傲雪星枫 2015-02-14
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不建议使用中文文件名,原因版主已经说明了。 同名文件打算在文件名后面加一串时间(精确到秒)不知可否? 建议每上传一个文件,都用时间+随机数来生成文件名,不要使用原来的文件名。

$oldname = 'myfile.xlsx';
$newname = createFileName($oldname);
echo $newname;

function createFileName($name){
    // 获取后缀
    $name = explode('.', $name);
    $ext = array_pop($name);

    // 获取微秒数
    $r = explode('.',microtime(true));
    $r = array_pop($r);

    // 生成newname
    $newname = date('YmdHis').$r.mt_rand(1000,9999).'.'.$ext;
    return $newname;
}
ztreez 2015-02-14
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引用 1 楼 xuzuning 的回复:
$fn = '中文文件名.txt';
echo basename($fn);
.txt 这是 php 的老问题:不能识别中文路径(文件名) 不过: 1、上传的文件名本来就不含路径的,无需 basename 2、使用中文文件明的话,就有与操作系统默认字符集矛盾的问题 3、如果不重新命名长传的文件,如果遇到同名文件你如何处理?
谢谢xuzuning版主,讲的非常清楚 搜了这么多中文乱码的问题,没有测试一下basename(), 疏忽了。 同名文件打算在文件名后面加一串时间(精确到秒)不知可否?
xuzuning 2015-02-14
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$fn = '中文文件名.txt';
echo basename($fn);
.txt 这是 php 的老问题:不能识别中文路径(文件名) 不过: 1、上传的文件名本来就不含路径的,无需 basename 2、使用中文文件明的话,就有与操作系统默认字符集矛盾的问题 3、如果不重新命名长传的文件,如果遇到同名文件你如何处理?
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[香蕉(banana), 薯片(chips), 果汁(juice)] · 训练集:738 张 · 验证集:69 张 · 测试集:37 张 · 总计:844 张 该数据集专为室内零售环境设计,旨在精确识别货架上陈列的常见休闲食品与饮品,其价值在于为智能零售系统提供高精度的商品定位能力,从而提升库存管理效率和顾客购物体验。 该数据集采用738张训练集、69张验证集和37张测试集的划分方案,比例科学合理,能够有效支撑模型在不同阶段的学习、调优与最终性能评估,确保模型泛化能力。 标注工作严谨规范,所有目标均被精准框定,边界清晰,类别标签准确无误,充分体现了专业级... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 56 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9927** mAP50-95 | 0.8505 Precision | 0.9657 Recall | 0.9841 train/box_loss | 0.8209 train/cls_loss | 0.4840 val/box_loss | 0.5486 val/cls_loss | 0.2082 【训练过程分析】 本轮完整训练到 56 个 epoch(早停于 56):train/box_loss 由 1.3 降至 0.82089、train/cls_loss 从 5.5 压到 0.48405,前 15 epoch 即大幅收敛;验证侧 val/box_loss 1.2 0.55、val/cls_loss 8 0.21,与训练...

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