Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Spring Boot MVC/Thymeleaf и «символ замены»

мы разрабатываем приложение, которое должно отображать содержимое из файла. Этот файл может содержать любые символы от 0x00 до 0xFF. Эти значения также должны отображаться (для этой цели мы используем резервный шрифт).

Но почему-то эти «специальные символы» (например, 0x00) отображаются неправильно. Что-то сопоставляет эти символы с символом замены HTML � (U+FFFD).

Итак, теперь нам нужно решение, как мы можем доставить «правильное» значение (которое будет заменено резервным шрифтом) на HTML-страницу/внешний интерфейс.

Моей первой мыслью было передать шестнадцатеричные значения (а не строки) и преобразовать эти значения во внешнем интерфейсе с помощью javascript.

Или есть более умные решения? Может быть, конфигурация в Spring MVC/Thymeleaf?

spring spring-mvc html thymeleaf character-encoding
28.06.2018

  • Это не текст, а закодированный текст. Какая кодировка символов у файла? Вы не можете прочитать это как текст, не зная. 29.06.2018

Ответы:


1

Попробуйте это th:utext="#{unescaped text}">

28.06.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..