131: String intro =new String(request.getParameter("intro").trim().getBytes("iso8859_1"));哪里有问题
时间: 2024-03-24 08:41:26 浏览: 26
这段代码在获取 request 参数 "intro" 的值后,首先将其转换为 iso8859_1 编码的字节数组,然后再通过 new String() 方法将其转换回字符串。这种转换可能会导致乱码问题,因为在 iso8859_1 编码中可能无法表示一些字符。
更好的做法是在获取参数时直接使用 UTF-8 编码,例如:
```
String intro = request.getParameter("intro");
intro = new String(intro.getBytes("ISO-8859-1"), "UTF-8").trim();
```
这样可以确保获取的参数值不会出现乱码问题。
相关问题
class Product(models.Model): # 商品id,主键,唯一,自增 pro_id = models.AutoField(primary_key=True) pro_p = models.IntegerField() pro_name = models.CharField(max_length=64) pro_addr = models.CharField(max_length=64) pro_intro = models.CharField(max_length=64) pro_img = models.ImageField() pro_deta = models.ImageField() pro_price = models.DecimalField(20, 2) pro_stock = models.IntegerField() pro_q = models.IntegerField(default=1) # 商品状态默认在售 pro_desc = models.TextField(null=True) # 店铺id,是外键 pro_store_id = models.ForeignKey(to="Store", on_delete=models.CASCADE) # 商品评价id,是外键 pro_rate_id = models.ForeignKey(to="Rate", to_field="rate_id", on_delete=models.CASCADE) # 与购物车表的关系是多对多 pro_cart = models.ManyToManyField(to="Cart") # 与订单表的关系是多对多 pro_orders = models.ManyToManyField(to="Orders") # 与店铺信息表的关系是一对一 pro_store = models.OneToOneField(to="Store",on_delete=models.CASCADE)报错:TypeError: getattr(): attribute name must be string
根据你提供的代码,报错出现在 `pro_price` 字段上的 `models.DecimalField(20, 2)` 上面。`DecimalField` 字段需要指定一个字符串参数作为第一个参数,用于表示最大位数和小数位数。修改该行代码为 `pro_price = models.DecimalField(max_digits=20, decimal_places=2)` 即可解决问题。
修正后的代码如下:
```python
class Product(models.Model):
# 商品id,主键,唯一,自增
pro_id = models.AutoField(primary_key=True)
pro_p = models.IntegerField()
pro_name = models.CharField(max_length=64)
pro_addr = models.CharField(max_length=64)
pro_intro = models.CharField(max_length=64)
pro_img = models.ImageField()
pro_deta = models.ImageField()
pro_price = models.DecimalField(max_digits=20, decimal_places=2)
pro_stock = models.IntegerField()
pro_q = models.IntegerField(default=1) # 商品状态默认在售
pro_desc = models.TextField(null=True)
# 店铺id,是外键
pro_store_id = models.ForeignKey(to="Store", on_delete=models.CASCADE)
# 商品评价id,是外键
pro_rate_id = models.ForeignKey(to="Rate", to_field="rate_id", on_delete=models.CASCADE)
# 与购物车表的关系是多对多
pro_cart = models.ManyToManyField(to="Cart")
# 与订单表的关系是多对多
pro_orders = models.ManyToManyField(to="Orders")
# 与店铺信息表的关系是一对一
pro_store = models.OneToOneField(to="Store", on_delete=models.CASCADE)
```
请注意,`max_digits` 表示允许的最大位数,包括整数部分和小数部分,而 `decimal_places` 表示小数的位数。根据你的需求,你可以相应地调整这两个参数的值。
class Baseline(nn.Module): def __init__(self, img_channel=3, width=16, middle_blk_num=1, enc_blk_nums=[], dec_blk_nums=[], dw_expand=1, ffn_expand=2): super().__init__() self.intro = nn.Conv2d(in_channels=img_channel, out_channels=width, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.ending = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=img_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.encoders = nn.ModuleList() self.decoders = nn.ModuleList() self.middle_blks = nn.ModuleList() self.ups = nn.ModuleList() self.downs = nn.ModuleList()代码中文含义
这段代码是一个名为 Baseline 的 PyTorch 模型的定义,它包含了一个卷积神经网络的编码器和解码器部分,用于图像处理任务。其中:
- img_channel 表示输入图像的通道数(默认为 3);
- width 表示网络中使用的特征图的通道数(默认为 16);
- middle_blk_num 表示中间块的数量(默认为 1);
- enc_blk_nums 和 dec_blk_nums 分别表示编码器和解码器中使用的块的数量(默认为空);
- dw_expand 和 ffn_expand 分别表示块中深度扩展和前馈扩展的倍数(默认为 1 和 2)。
该模型包含以下层:
- intro:输入图像的卷积层,输出特征图;
- ending:输出图像的卷积层,将特征图转化为图像;
- encoders:编码器中的块,用于逐步提取图像特征;
- decoders:解码器中的块,用于逐步恢复原始图像;
- middle_blks:中间块,用于连接编码器和解码器;
- ups 和 downs:上采样和下采样层,用于图像尺寸的调整。
这些层被封装在 PyTorch 中的 nn.ModuleList 中,可以通过调用 forward 方法来执行模型的前向传播。
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