`

知识收集2

 
阅读更多

 1.java zip压缩 解压 乱码问题解决

     sun.jnu.encoding 影响文件名的创建,而 file.encoding 则影响到文件内容。

     所以说,在我们使用 Java 处理中文文件的时候,如果发现文件的中文内容没有乱码,而文件的中文名发生乱码,我们就应当多考虑一下 sun.jnu.encoding 和 file.encoding 的区别了。

   用的apache的 ant包,可以设置编码的压缩 和 解压,防止乱码文件名的产生,可能根据不同系统会有不同的编码格式。

   例如:ZipFile zip = new ZipFile("test.zip",System.getProperty("sun.jnu.encoding"));

   最需要注意的是JVMfile.encoding属性,这个属性确定了JVM的缺省的编码/解码方式:
    从而影响应用中所有字节流==>字符流的解码方式 ,字符流==>字节流的编码方式。
    LINUX下的LOCALE可以通过 LANG=zh_CN; LC_ALL=zh_CN.GBK; export LANG LC_ALL 设置。
    locale 命令可以显示系统当前的环境设置

 

    System.getProperty("sun.zip.encoding"); //ZIP编码方式

    System.getProperty("sun.jnu.encoding"); //当前文件编码方式

    System.getProperty("file.encoding"); //这个是当前文件内容编码方式 

分享到:
评论

相关推荐

    知识管理PPT2

    信息管理关注的是数据的收集、存储和传递,而知识管理则更注重于对信息的提炼和转化,形成更有价值的知识。例如,通过商业智能或数据挖掘技术,可以从大量信息中提取出对企业决策有指导意义的业务知识和内部管理知识...

    IATF16949组织知识管理程序.pdf

    5.1 组织知识收集的主要途径、方法: 主要是通过会议、工作总结、网络、报纸杂志刊物、调研考察、电话、传真、工作检查、意见箱、合理化建议、信件、交谈、咨询等方面搜集。 5.1.1 搜集相关方组织知识重点: 主要...

    知识付费系统源码.zip

    2. **系统架构**:知识付费系统的背后通常有一套复杂的架构设计,包括用户管理、内容发布、支付接口、权限控制、数据分析等模块。源码中可能包含这些模块的实现,开发者可以通过理解这些代码来定制自己的知识交易...

    第二讲 知识表示和知识建模

    3. 数据获取:从各种来源(如文本、数据库、API等)收集和抽取知识。 4. 数据整合:将收集到的信息规范化,消除冗余,建立实体间的关联。 5. 知识验证:确保模型的准确性和完整性,可能需要领域专家的参与。 6. ...

    企业知识管理

    2. **知识整理与存储**:对收集到的知识进行分类、整理,并采用合适的方式进行存储,如知识库、文档管理系统等。 3. **知识传播与共享**:通过各种途径(如会议、培训、在线平台等)将知识传递给需要的人。 4. **...

    知识图谱构建与实战PPT

    2.1 数据收集:根据需求选择合适的数据源,进行大规模数据的抓取和清洗,确保数据质量。 2.2 知识抽取:利用NLP(自然语言处理)技术,从文本中识别出实体和关系,如命名实体识别、关系抽取等。 2.3 图谱构建:将...

    Python毕业设计-基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统(源码+数据).zip

    2. 知识图谱构建:利用图数据库工具(如Neo4j)和Python的图数据库驱动库,将医疗领域的知识以实体和关系的形式建模。建立不同实体之间的关联关系,如疾病和症状、药物和治疗方法等。 3. 自然语言处理:使用Python...

    知识图谱关键技术,农业大数据知识图谱项目介绍和系统架构

    2. 知识编辑 * 采用众包的方式,收集带标注的训练集数据 * 可以查看训练集的分布,防止训练集不平衡 四、系统架构 1. 语料库大小:50GB+ * 实体数量:33W+ * 关系数量:45W+ 关键问题: * 如何获取大规模语料库...

    2021年版知识图谱选型与实施指南.pdf

    * 知识管理:知识图谱可以用于知识的收集、存储、共享和应用,提高知识的利用效率和价值。 * 人工智能:知识图谱可以作为人工智能的知识来源,用于机器学习、自然语言处理等应用。 * 自然语言处理:知识图谱可以用于...

    运营中心知识管理设计

    - **案例知识提交流程**:收集实际操作中的成功案例,为其他员工提供参考。 - **FAQ知识提交流程**:整理常见问题及其解答,方便用户自助查询。 - **知识审核流程**:确保入库的知识内容准确无误,符合标准。 - ...

    面向知识服务的领域知识结构研究.docx

    2. **数据收集**:收集与目标领域相关的各种数据,包括但不限于文献资料、专业数据库、社交媒体等来源的数据。 3. **知识抽取**:从收集到的数据中提取出有价值的知识内容,这个过程中可能需要运用自然语言处理、...

    基于知识图谱的鱼类病害防治知识管理系统任务书(.doc

    知识点2:自然语言处理技术 自然语言处理技术可以对收集到的文本资料进行处理和分析,以便将其转化为知识图谱中的节点和边。该技术可以帮助用户更好地理解和使用知识。 知识点3:机器学习技术 机器学习技术可以对...

    知识无价:构建现代企业的知识管理体系.pdf

    知识管理是指企业通过系统化的方式收集、组织、分享和利用其内部及外部的知识资源,以提高决策质量、促进创新、提升效率并创造竞争优势的过程。 ### 一、知识的价值 知识被视为现代企业的无形资产,它涵盖了员工的...

    2017-2019年重庆理工大学828知识产权管理考研真题

    3. 知识产权诉讼:诉讼程序,证据收集,损害赔偿计算等,以及知识产权的国际诉讼。 通过分析历年真题,考生可以了解命题趋势,强化重点知识,提高应试能力。同时,历年真题的解答可以帮助考生熟悉考试题型,如论述...

    知识图谱网页应用 AXURE设计

    2. **图数据库**:选择合适的图数据库,如Neo4j或JanusGraph,存储和管理这些知识图谱数据。图数据库的优势在于高效处理复杂的连接查询,这对于知识图谱应用至关重要。 3. **AXURE原型设计**:使用AXURE创建页面...

    医疗知识图谱构建与应用

    2. **数据收集**:从权威医学文献、数据库等多源数据中提取信息。 3. **知识表示**:利用本体论模型来定义医学领域的核心概念和关系。 4. **图谱构建**:基于定义好的本体结构,构建完整的知识图谱。 5. **质量评估*...

    知识管理的研究综述

    1. **知识获取**:包括收集、整理和整合外部和内部的知识资源。 2. **知识共享**:促进知识在组织内的传播和共享,减少知识孤岛现象。 3. **知识存储**:建立知识库,确保知识的安全存储和长期可用性。 4. **知识...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics