怎么使得LINUX支持中文文件名以及中文URL?多谢了

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php文件下载IE文件名乱码问题

今天用ie6,发现文件下载时文件名乱码,ie下迅雷下载文件名也是乱码。网上查了下说在ie下需要使用urlencode编码一下,我试了下 header('Content-Disposition: attachment; filename='. rawurlencode($file_name);...

【网络编程】在浏览器地址输入一个URL后回车,背后的技术步骤?

我很庆幸遇到了各路神通广大的大佬,有可靠传输的 TCP、有远程定位功能的 IP、有指明下一站位置的 MAC 等,这些大佬都给我前面加上了头部,使得我能在交换机和路由器的转发下,抵达到了目的地!这一路上的经历,让我...

关于http:浏览器输入url之后,发生了什么?

原文链接:当键入网址后,到网页显示,其间发生了什么?这问题被面试官问了五六十次,熬夜赶出这篇文章_小林coding-CSDN博客 原文大佬写的特别好,转载只为了个人添加一些记录。 ...—— 服务器 与 客户端一个数据包臭...

linux字体技术原理

linux字体技术原理  2008-09-27 10:44:07| 分类: linux |字号 订阅 我们要理解X的字体引擎. X中支持Truetype字体(一种可放缩字体) 的主要有四种引擎. freetype, xtt, xfs和Xft.

最全的linux中find命令的用法举例

find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \; find命令的参数; pathname: find命令所查找的目录路径。例如用....-print: find命令将匹配的文件输出到标准输出。...-exec: find命令对匹配的文件执行...

php ie 下载 乱码,php ie下载文件名乱码怎么办

php ie下载文件名乱码的解决办法:1、通过header方法解决乱码;2、通过“function remote_...今天用ie6,发现文件下载时文件名乱码,ie下迅雷下载文件名也是乱码。网上查了下说在ie下需要使用urlencode编码一下,...

在浏览器中输入URL之后,都发生了什么我们不知道的事情

记录一下,当时我在刷抖音,突然刷到一条关于浏览器输入网址的内容,于是好奇心驱使我关掉了手机,偷偷打开电脑在浏览器输入www.xxxx.com(开个玩笑。。...首先浏览器做的第一步工作就是要对URL...

常用linux命令

Linux命令: cat 显示整个文件 tail tail 命令用于显示文本文件的末尾几行 head 从文本文件的头部开始查看,head 命令用于查看一个文本文件的开头部分 more 以百分比的形式查看日志 ...

嵌入式Linux下3G USB Modem的使用

busybox中需打开:wc,pidof; busybox中shell下打开getopts 百度搜索“Serial connection established. using channel 1”包含大量问题解答 2013-12-22 0 个评论  ...一.ARM-Linux

LINUX新手入门及安装配置FAQ(http://bbs.blueidea.com/viewthread.php?tid=635906&page=)

LINUX新手入门及安装配置FAQ 剑气凌人 [楼主]

Spark修炼之道(基础篇)——Linux大数据开发基础:第一节、Linux介绍、安装及使用初步

Linux简史Linux系统整体介绍Ubuntu Linux安装Linux使用初步 1. Linux简史 要讲述大名鼎鼎的Linux,必然要先从UNIX系统谈起,下面这幅图给出了Unix系统的进化图:    图片来源:...

Linux中find常见用法示例

查找多类型数据: find . -regex '.*\.rpm\| .*\.war' find . -name "*.html" -o -name "...[url]http://blog.sina.com.cn/s/blog_62e7fe670101dg9d.html[/url] ================...

[转贴]LINUX新手入门及安装配置FAQv

[转贴]LINUX新手入门及安装配置FAQ网络技术论坛 > Unix/Linux 专区 > Unix/Linux安装和管理linmingchongAug 24 2004, 10:47 PM目录1、入门篇安装篇2、进程篇3、输入法篇4、网络篇5、安装内猫,上网篇7、DNS服务器、...

Linux 探索之旅 | 第四部分第三课:文件传输,潇洒同步

上一课 Linux探索之旅 | 第四部分第二课:SSH连接,安全快捷 的内容应该来说比较“饱满”。 这一课的内容相对简单,所以我们慢慢“享用”。但是这一课要学的几个命令却是很有用的,特别是rsync。 经过上一课的学习,...

[精华] xargs 如何使用?

原贴:http://www.chinaunix.net/jh/24/409543.html[精华] xargs 如何使用? http://www.chinaunix.net 作者:mysuperstar 发表于:2008-03-08 11:29:09【发表评论】【查看原文】【Shell讨论区】【关闭】

Linux 命令 大结

使用vim小技巧(1)打开文件即显示行号:a 将set nu 添加到/etc/vimrc最后一行,这样对所有用户都生效 b 将 /etc/vimrc 复制到$HOME/.vimrc 然后将set nu添加到最后一行,只对当前用户生效。(2)命令行中 直接接 +...

[转贴]LINUX新手入门及安装配置FAQ

入门篇安装篇Q:如何制作安装磁盘? 你可以使用两中方法制作安装磁盘。在M$-DOS下,可以使用...在linux下可以用命令dd,但不要把软驱设备mount入系统。具体语法如下: e:/>e:/dosutils/rawrite Enter disk images sour

linux新手入门及安装全攻略(转载)

入门篇安装篇 Q:如何制作安装磁盘? 你可以使用两中方法制作安装磁盘。在M$-DOS下,可以使用专门为其开发的rawrite命令(安装光盘/dosutils下),将boot.img...在linux下可以用命令dd,但不要把软驱设备mount入系统。

站长咪咪网整理的Linux命令大全

使用vim小技巧(1)打开文件即显示行号:a 将set nu 添加到/etc/vimrc最后一行,这样对所有用户都生效 b 将 /etc/vimrc 复制到$HOME/.vimrc 然后将set nu添加到最后一行,只对当前用户生效。(2)命令行中 直接接 +...

linux C 常用文件处理函数

本文转载于:[url]http://www.91linux.com/html/article/program/cpp/20071203/8774.html[/url]有点多阿 ,但很丰富。各位Linux爱好者:  你好!本人有幸在坊间得到一名为“Linux C 函数参考”的文本文件,并在此...

live555调试

(1)先下载live555的源码 如:live.2011.06.14a.tar.gz ...(4)./genMakefiles linux-gdb (5)make 经过以上步骤生成的live555MediaServer可以用于gdb调试,如果要使源代码中的DEBUG宏有效,

从你输入一个网址,到网页显示,其间发生了什么?

来源:小林coding想必不少小伙伴面试过程中,会遇到「当键入网址后,到网页显示,其间发生了什么」的面试题。这次,小林我带大家一起探究下,一个数据包在网络中的心路历程。每个阶段都有数据包...

2021年前端面试题汇总 高清pdf完整版

《2021年前端面试题汇总》主要介绍了js基础到入门、css和常用的web框架的一些常用面试题目。学完这个题库,把此题库都理解透彻应对各家企业面试完全没有问题。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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