Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >tomcat打印日志乱码,入库数据正常_tomcat输出日志乱码

tomcat打印日志乱码,入库数据正常_tomcat输出日志乱码

作者头像
全栈程序员站长
发布于 2022-11-09 07:43:48
发布于 2022-11-09 07:43:48
2.8K0
举报

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Tomcat后台日志乱码问题

文章目录 Tomcat后台日志乱码问题

一、找到乱码原因

  基本上我们安装的windows系统本地语言都是中文,用的是GBK编码,而我们IDEA和Tomcat日志选择的是utf8编码,因此编码方式不一致造成了我们的中文乱码问题。

二、Tomcat端乱码处理

  既然原因已经找到了,接着就是解决问题了,分别设置IDEA和Tomcat的编码就ok了。先对Tomcat进行处理,如下:

  1. 找到Tomcat的安装目录打开日志配置文件,如图

  2. 打开配置文件修改配置,如图

三、IDEA端设置

  上面已经对Tomcat进行配置了,剩下的就是对IDEA进行编码统一设置了。下面是设置步骤:

  1.打开IDEA,File->setting->搜索框输入“File Encoding”,如图

  2.按上图步骤设置之后,IDEA项目配置Tomcat启动程序

  3.如上图所示,中文正常显示,乱码问题解决了。

小结

  对于乱码问题我们首先找出原因,之所以出现乱码,是因为编码方式不一致;然后找出涉及编码方式不一致的几个角色,本文的两个角色就是IDEA和Tomcat;最后只要我们对这几个角色逐一排查,统一编码格式就大功告成了🆗!!!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2022年9月26日 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (211)-- 算法导论16.1 2题
使用选择最晚开始活动的贪心策略来设计算法时,我们需要确保每一步都做出在当前状态下最优的选择,并且最终这些局部最优选择能够组成全局最优解。
福大大架构师每日一题
2024/03/18
1480
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (211)-- 算法导论16.1 2题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (210)-- 算法导论16.1 1题
活动选择问题是一个典型的贪心算法问题,其目标是选择一组不重叠的活动,使得这些活动的总时间最长。动态规划也可以用来解决这个问题,但需要更多的存储空间来保存子问题的解。
福大大架构师每日一题
2024/03/18
1240
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (210)-- 算法导论16.1 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (213)-- 算法导论16.1 4题
四、假定有一组活动,我们需要将它们安排到一些教室,任意活动都可以在任意教室进行。我们希望使用最少的教室完成所有活动。设计一个高效的贪心算法求每个活动应该在哪个教室进行。(这个问题称为区间图着色问题(interval-graph color problem)。我们可以构造一个区间图,顶点表示给定的活动,边连接不兼容的活动。要求用最少的颜色对顶点进行着色,使得所有相邻顶点颜色均不相同——这与使用最少的教室完成所有活动的问题是对应的。)如果要写代码,请用go语言。
福大大架构师每日一题
2024/03/18
1520
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (213)-- 算法导论16.1 4题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (218)-- 算法导论16.2 6题
分数背包问题(Fractional Knapsack Problem)是一个优化问题,其中每个物品都有一个重量和价值,目标是选择一些物品装入背包中,使得背包内物品的总价值最大,同时不超过背包的容量限制。与0-1背包问题不同,分数背包问题允许选择物品的一部分。
福大大架构师每日一题
2024/03/19
1370
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (218)-- 算法导论16.2 6题
GREEDY ALGORITHMS
贪心算法(Greedy Algorithm)是一种常见的优化算法,用于解决一类最优化问题。在每一步选择中,贪心算法总是选择当前看起来最优的选择,而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的,但不一定是全局最优的。
Ywrby
2023/10/16
4130
GREEDY ALGORITHMS
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (216)-- 算法导论16.2 3题
在0-1背包问题中,如果商品的重量递增序与价值递减序完全一样,那么我们可以利用这个特性设计一种高效的算法。对于这种情况,我们可以从重量最轻、价值最高的商品开始考虑,依次判断是否可以放入背包中。这种策略是基于一个直观的观察:更重的物品往往价值更低,所以我们应该优先考虑轻且价值高的物品。
福大大架构师每日一题
2024/03/18
1100
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (216)-- 算法导论16.2 3题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (214)-- 算法导论16.2 1题
分数背包问题允许我们选择物品的部分重量,目标是最大化背包内物品的总价值,同时不超过背包的总容量。
福大大架构师每日一题
2024/03/18
1270
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (214)-- 算法导论16.2 1题
局部最优解算法-贪心算法详解
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解,通过局部最优的选择,来达到全局最优。
刺槐儿
2023/11/15
7730
算法笔记(0002) - 【贪心算法】活动安排问题
在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。
量子态的沐子呓
2019/12/25
1.3K0
算法笔记(0002) - 【贪心算法】活动安排问题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (377)-- 算法导论24.4 9题
为了证明 Bellman-Ford 算法在差分约束系统上运行能够获得 (max{x_i}-min{x_i}) 的最小值,并说明如何将其应用于安排建设工程的进度,我们可以按照以下步骤进行:
福大大架构师每日一题
2024/10/29
1260
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (377)-- 算法导论24.4 9题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (228)-- 算法导论16.4 5题
加权拟阵问题是一个组合优化问题,其中我们需要在满足某些约束条件的情况下,从给定的集合中选择一个子集,使得该子集的权重达到最大或最小。在这个问题中,我们特别关注最小权重最大独立子集的加权拟阵问题。
福大大架构师每日一题
2024/04/11
1390
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (228)-- 算法导论16.4 5题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (204)-- 算法导论15.3 3题
首先,我们要明确矩阵链乘法问题的原始形式:给定一个矩阵链 ( A_1, A_2, \ldots, A_n ),我们要找到一种括号化方案,使得乘法运算的次数最少。这个问题确实具有最优子结构性质,并可以使用动态规划来解决。
福大大架构师每日一题
2024/03/06
1680
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (204)-- 算法导论15.3 3题
【JavaScript 算法】贪心算法:局部最优解的构建
贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策,不考虑未来的影响。贪心算法的基本步骤通常包括以下几个:
空白诗
2024/07/20
2080
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (199)-- 算法导论15.2 1题
在Go语言中,为了找到矩阵链乘法的最优括号化方案,我们通常会使用动态规划(Dynamic Programming, DP)的方法。矩阵链乘法的问题是要确定计算矩阵乘积的最有效顺序,以最小化乘法操作的次数。
福大大架构师每日一题
2024/02/28
1960
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (199)-- 算法导论15.2 1题
算法系列之贪心算法
在算法中,贪心算法(Greedy Algorithm)是一种常见的解决优化问题的算法。贪心算法的核心思想是:在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,即贪心的做出局部最优的决策,从而希望最终能够得到全局最优解。尽管贪心算法并不总是能够得到全局最优解,但在许多实际问题中,它能够提供足够好的解决方案,并且具有较高的计算效率。
修己xj
2025/03/12
1530
算法系列之贪心算法
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (223)-- 算法导论16.3 5题
为了证明这个结论,我们可以使用霍夫曼编码(Huffman Coding)作为示例,它是一种广泛使用的最优前缀编码方法。霍夫曼编码满足题目中的要求:如果我们将字母表中字符按频率单调递减排序,那么其码字长度是单调递增的。
福大大架构师每日一题
2024/03/27
2220
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (223)-- 算法导论16.3 5题
【数据结构与算法】Greedy Algorithm
贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。这种算法通常用于求解优化问题,如最小生成树、背包问题等。
程序员波特
2024/10/08
1730
【数据结构与算法】Greedy Algorithm
【地铁上的面试题】--基础部分--数据结构与算法--动态规划和贪心算法
动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法思想,它通过将问题划分为若干个子问题,并保存子问题的解来求解原问题的方法。动态规划的特点包括以下几个方面:
喵叔
2023/07/09
4530
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (380)-- 算法导论24.4 12题
差分约束系统问题通常用于解决带有约束条件的系统,如 Ax \leqslant b,其中 A 是一个系数矩阵,b 是一个约束向量,而 x 是我们要求解的变量向量。这些约束可以转换为图中的最短路径问题,利用 Bellman-Ford 算法来求解。
福大大架构师每日一题
2024/10/30
1340
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (380)-- 算法导论24.4 12题
经典算法学习之贪心算法
贪心算法也是用来求解最优化问题的,相比较动态规划很多问题使用贪心算法更为简单和高效,但是并不是所有的最优化问题都可以使用贪心算法来解决。 贪心算法就是在每个决策点都做出在当时看来最佳的选择。 贪心算法的设计步骤: 1、将最优化问题转换为:对其做出一次选择之后,只剩下一个问题需要求解的形式(动态规划会留下多个问题需要求解) 2、证明做出贪心选择之后,原问题总是存在最优解,即贪心算法总是安全的 3、证明做出贪心选择后,剩余的子问题满足性质:其最优解与贪心选择组合即可得到原问题的最优解,这样就得到了最优子结构 其
用户1215536
2018/02/05
2K0
经典算法学习之贪心算法
推荐阅读
相关推荐
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (211)-- 算法导论16.1 2题
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档