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OSGi
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http://osgia.com/
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你好, 为什么我的bundle export到felix工程中 ...
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貌似是翻译过来的,有很少人在linux上做开发吧
如何成为“10倍效率”开发者
本文来自http://sun4love.iteye.com/blog/1068254 转载请注明
IE,chrome,ff,opera测试通过
- /**
- * User: sunflower
- * Date: 11-6-2
- * Time: 上午10:45
- */
- public class IndexController extends GenericForwardComposer {
- public void onDownfile() {
- try {
- String charset = "UTF-8";
- //服务器文件名
- String fileName = "Sip坐席通讯协议.txt";
- //编码后文件名
- String encodedName = null;
- encodedName = URLEncoder.encode(fileName,charset);
- //将空格替换为+号
- encodedName =encodedName.replace("%20","+");
- HttpServletRequest httpRequest =(HttpServletRequest) Executions.getCurrent().getNativeRequest();
- //解决ie6 bug 或者是火狐浏览器
- if (encodedName.length() > 150
- ||Servlets.isGecko(httpRequest)
- ||Servlets.isGecko3(httpRequest)) {
- encodedName = new String(fileName.getBytes(charset), "ISO8859-1");
- }
- Filedownload.save(new FileInputStream(ZkUtils.getRealPath("/" + fileName)),
- "application/octet-stream", encodedName);
- } catch (Exception e) {
- }
- }
- }
我直接修改了org.zkoss.web.servlet.http包底下的Https类的encodeFilename方法也可以解决这个问题.
private static String encodeFilename(String flnm) {
String filename = Strings.escape(flnm, "\"") ;
[color=red]try {
filename =URLEncoder.encode(filename, "UTF-8");
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
e.printStackTrace();
}[/color]
return '"' + filename+ '"';
}
我用的是zk-5.0.5版本.
- private static String encodeFilename(String flnm) {
- String filename = Strings.escape(flnm, "\"") ;
- [color=red]try {
- filename =URLEncoder.encode(filename, "UTF-8");
- } catch (UnsupportedEncodingException e) {
- e.printStackTrace();
- }[/color]
- return '"' + filename+ '"';
- }
我用的是zk-5.0.5版本.

- Execution ex = Executions.getCurrent();
- HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) ex.getNativeRequest();
- if (request.getHeader("User-Agent").indexOf("MSIE") != -1) {// ie
- docFilename = URLEncoder.encode(docFilename, "UTF-8");
- } else {// firefox
- docFilename = MimeUtility.encodeText(docFilename, "GBK", "B");
- }
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这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里,是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践: 数据清洗:现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如,某些天的步数可能缺失,或者存在不切实际的数值(如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗)。通过处理这些问题,可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析(发现日常习惯中的模式):可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势,比如一周中哪一天人们通常走得最多,或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表(步数趋势、睡眠与活动对比图):将数据转换成易于理解的图形形式,有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如,绘制步数随时间变化的趋势图,或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事(将个人风格的追踪转化为可操作的见解):通过讲述故事的方式,把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如,根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量,提供改善健康状况的具体建议。
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