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java 汉字乱码_Java中文乱码问题

一、MyEclipse 下的java文件中文乱码问题(MyEclipse 6.5): 解决方法一:Window –à Preferences… –à General –àContent Types –à...Text –à Java Source File 中Default encoding 改写成UTF-8(你所需的编码类型) 然后Update,OK确定就可以了。...GB2312 是中国规定的汉字编码,也可以说是简体中文的字符集编码 ; GBK 是 GB2312 的扩展 , 除了兼容 GB2312 外,它还能显示繁体中文,还有日文的假名 ; UTF-8也支持中文,但却与...js做编码的工作了,下面这段js就是用于将服务器端返回的gbk编码字符串转换为utf编码字符串: 最后是项目中出现的乱码问题及解决方法: 问题描述:使用javascript传递参数的方式将中文参数传给java

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实现随机生成汉字Java代码

GB2312 标准共收录 6763 个汉字,其中一级汉字 3755 个,二级汉字 3008 个;同时收录了包括拉丁字母、希腊字母、日文平假名及片假名字母、俄语西里尔字母在内的 682 个字符。...GB2312 的出现,基本满足了汉字的计算机处理需要,它所收录的汉字已经覆盖中国大陆 99.75% 的使用频率。...对于人名、古汉语等方面出现的罕用字,GB2312 不能处理,这导致了后来 GBK 及 GB18030 汉字字符集的出现。 GB2312 中对所收汉字进行了“分区”处理,每区含有 94 个汉字/符号。...(以上资料来源于“维基百科”) 二、随机生成常用汉字的 C# 程序 新建Java项目,创建代码片段: import java.io.UnsupportedEncodingException; import...java.util.Random; /** 随机生成常见的汉字 @author xuliugen */ public class GeneCharTest { public static void

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实现随机生成汉字Java代码

GB2312 标准共收录 6763 个汉字,其中一级汉字 3755 个,二级汉字 3008 个;同时收录了包括拉丁字母、希腊字母、日文平假名及片假名字母、俄语西里尔字母在内的 682 个字符。...GB2312 的出现,基本满足了汉字的计算机处理需要,它所收录的汉字已经覆盖中国大陆 99.75% 的使用频率。...对于人名、古汉语等方面出现的罕用字,GB2312 不能处理,这导致了后来 GBK 及 GB18030 汉字字符集的出现。 GB2312 中对所收汉字进行了“分区”处理,每区含有 94 个汉字/符号。...(以上资料来源于“维基百科”) 二、随机生成常用汉字的 C# 程序 新建Java项目,创建代码片段: import java.io.UnsupportedEncodingException; import...java.util.Random; /** 随机生成常见的汉字 @author xuliugen */ public class GeneCharTest { public static void

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java中文输出乱码_java汉字乱码解决办法

一、Java中文问题的由来 Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。...byte-> char 从java程序到页面显示 char—> byte 从数据库到java程序 byte—> char 从java程序到数据库 char—> byte 从文件到java...byte-> char 从java程序到页面显示 char—> byte 从数据库到java程序 byte—> char 从java程序到数据库 char—> byte 从文件到java...byte-> char 从java程序到页面显示 char—> byte 从数据库到java程序 byte—> char 从java程序到数据库 char—> byte 从文件到java...byte-> char 从java程序到页面显示 char—> byte 从数据库到java程序 byte—> char 从java程序到数据库 char—> byte 从文件到java

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Java 统计新客户

上周做了一个订单数据统计的任务,统计的是订单的新客户数量,本文做一个解题过程的记录和整理。 新客户的定义 新客户指的是选取时间段有订单,时间段之前没有订单。...订单表 t_order 有如下字段:标识id、 订单号order_sn、业务员 sales、客户company、下单时间order_time 统计某个时间段的新客户数量(难度:简单) 比如统计2月1日到...(难度:中等) 在上面的基础上多添加业务员的细分统计,使用客户 做分组,先统计出时间段之前的客户: select company from t_order where order_time < begin...(难度:困难) 上面两个查询都是在统计时间段的客户的基础上排除时间段之前的数据。...统计每天或者每个月的,都需要每天和之前的做对比。这里有两个解决方案。

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