i18n 国际化

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I18N 国际化 简介

                    软件的国际化:  软件开发时,要使它能同时应对世界不同地区和国家的访问,并针对不同地区和国家的访问,提供相应的、符合来访者阅读习惯的页面或数据。  国际化(internationalization)又称为 i18n(读法为i 18 n,据说是因为internationalization(国际化)这个单词从i到n之间有18个英文字母,i18n的名字由此而来)   软件实现国际化,需具备以下两个特征:
                

JSP 国际化详解

                    
                

I18n的一个问题

                    升级了,2.2.2, 用了I18n. 问题来了。  以前model validation 出错的默认消息都是rails自动翻译的。语言根据浏览器设置来定。  可以自从用了I18n, 我是不是一定要去每个message都去维护一个多国语言?不维护的话就会报一个错说 XXX -> XXX -> XXX 不存在。  有没有办法在使用i18n的情况下,还是使用rails默认的model val
                

占位符国际化

                    如果一个字符串中包含了多个与国际化相关的数据,可以使用MessageFormat类对这些数据进行批量处理。      例如:At 12:30 pm on jul 3,1998, a hurricance destroyed 99 houses and caused $1000000 of damage      以上字符串中包含了时间、数字、货币等多个与国际化相关的数据,对于这种字符串,可以使用M
                

固定文本国际化

                    对于软件中的菜单栏、导航条、错误提示信息,状态信息等这些固定不变的文本信息,可以把它们写在一个properties文件中,并根据不同的国家编写不同的properties文件。这一组properties文件称之为一个资源包。  一个资源包中的每个资源文件都必须拥有共同的基名。除了基名,每个资源文件的名称中还必须有标识其本地信息的附加部分。例如:一个资源包的基名是“myproperties”,则与中文
                

日期和时间的国际化

                    DateFormat 类可以将一个日期/时间对象格式化为表示某个国家地区的日期/时间字符串。  DateFormat 类除了可按国家地区格式化输出日期外,它还定义了一些用于描述日期/时间的显示模式的 int 型的常量,包括FULL, LONG, MEDIUM, DEFAULT, SHORT,实例化DateFormat对象时,可以使用这些常量,控制日期/时间的显示长度。     实例化DateFor
                

使用JSTL中的fmt标签实现国际化

                    要引入fmt标签  <%@ taglib uri=" http://java.sun.com/jsp/jstl/fmt" prefix="fmt"%>    <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8&q
                

Hadoop的I/O

                    1. 数据完整性:任何语言对IO的操作都要保持其数据的完整性。Hadoop当然希望数据在存储和处理中不会丢失或损坏。检查数据完整性的常用方法是校验和。     HDFS的数据完整性:客户端在写或者读取HDFS的文件时,都会对其进行校验和验证,当然我们可以通过在Open()方法读取之前,将false传给FileSystem中的setVerifyCheckSum()来禁用校验和。  本地文件系统,ha
                

Java序列化

                    Java序列化    Java 提供了一种对象序列化的机制,该机制中,一个对象可以被表示为一个字节序列,该字节序列包括该对象的数据、有关对象的类型的信息和存储在对象中数据的类型。  将序列化对象写入文件之后,可以从文件中读取出来,并且对它进行反序列化,也就是说,对象的类型信息、对象的数据,还有对象中
                

Hadoop I/O系统介绍

                    看过很多Hadoop介绍或者是学习的帖子和文章,发现介绍Hadoop I/O系统的很少。很多文章都会介绍HDFS的架构和使用,还有MapReduce编程等等。尤其是在介绍Hadoop的MapReduce编程之前,首先必须了解下Hadoop的I/O知识,要不一看到IntWritable、LongWritable、Text、NullWritable等概念就有点犯晕,看到和普通的Java程序类似的Map
                

Groovy 文件I/O 操作详解

                    
                

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                    测试环境:Ubuntu 12.04.2 server 64bit 、expect version 5.45、GNU bash, version 4.2.24(1)-release (x86_64-pc-linux-gnu) 说明:Hadoop自动化配置出来的结果是:整个集群一个namenode、一个secondary、一个JobTracker,且这三个进程在同一个机器上面,datanode和tas
                

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