Rainbow702
Rainbow702

在showModalDialog打开的画面中提交form时，不想打开新窗口的解决方法

阅读更多

打开一个模态窗口：
window.showModalDialog(url,window,"dialogWidth:950px; dialogHeight:450px; help: no; status: no");
 
模态窗口如果提交form，会弹出一个新窗口，即使为form指定了 target="_self" 也是不行的。

 

那么要如何解决呢？
 
其实很简单，加上以下代码：

 
对应的form添加target：

curWindow">

 

转自：http://www.360doc.com/content/11/0223/17/4154133_95474400.shtml

你可能感兴趣的:(showModalDialog,form,新窗口,_self,_blank)

  • Transformer 模型架构 2401_89793006 热门话题transformer深度学习人工智能
    Transformer是一种模型架构（ModelArchitecture），而不是一个软件框架（Framework）。它的定位更接近于一种设计蓝图，类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
  • c#编程：基于C#+Access的学生信息管理系统 课程设计报告撰写提纲 gu20 C#c#课程设计开发语言数据库开发
    1.摘要简述系统目标、技术选型（C#+Access）、核心功能及数据库设计亮点。关键词：学生信息管理系统；数据库原理；C#；Access；事务处理。2.引言背景与意义：信息化管理需求、数据库技术在教育领域的应用价值。设计目标：实现学生信息的高效管理，体现数据库规范化、安全性等原理。技术路线：C#（WinForm）、Access数据库、ADO.NET数据访问技术。3.需求分析3.1功能需求：1.学生
  • CentOS 7 安装以及配置桌面环境 a4132447 linux
    一、安装GNOME桌面1、安装命令：yumgroupinstall"GNOMEDesktop"-y//CentOS6的安装命令为：yumgroupinstall"XWindowSystem""DesktopPlatform"Desktop2、安装后，重启系统会出来如下界面：按“1”，回车按“2”，回车按"q"，回车按“yes”，回车即可进入系统3、进入系统后，需要设置桌面为默认启动，设置命令为：s
  • Mamba超绝创新！搭上异常检测准确率99%+！一区秒了！ 人工智能学起来 人工智能深度学习
    今天给大家推荐一个创新Max，且不卷的idea：基于Mamba做异常检测！以往的异常检测方法，以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难，Transformer虽然表现出色，但由于其自注意力机制，计算复杂度较高。而Mamba，则完美弥补了这两者的缺陷，在有效处理长距离依赖性同时，具有线性复杂度，计算资源需求少！在提高模型检测精度和速度方面，一骑绝尘！比如模型A
  • 【学习笔记】Elasticsearch之环境搭建 聪明马的博客 elasticsearch学习笔记elasticsearch
    Elasticsearch官网本文是自己在学习Elasticsearch的过程中，记下的觉得非常有用的笔记，希望对大家认识Elasticsearch有一点点帮助。1.什么是Elasticsearch官网上是这么介绍的：Elasticsearchisadistributeddocumentstore.Insteadofstoringinformationasrowsofcolumnardata,El
  • DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决 金枝玉叶9 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3chatgpt人工智能语言模型
    DeepSeek（深度求索）与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型，在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。以下从六大维度展开全面对比，为不同需求场景提供选择参考：一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统（MoE）+自研深度优化架构Transformer架构（GPT-3.5/4系列）训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练+RLH
  • Rust 中使用 :: 这种语法的几种情况 yujunlong3919 rustrust区块链
    文章目录1.访问模块成员：2.访问关联函数或静态方法：3.访问trait的关联类型或关联常量4.指定泛型类型参数1.访问模块成员：modutils{pubfndo_something(){/*...*/}}letresult=utils::do_something();2.访问关联函数或静态方法：structMyStruct;implMyStruct{fnnew()->Self{MyStruct}
  • uniapp 使用web-view 来套地址实现分离式打包 luckycoke uni-appjavascript前端
    exportdefault{data(){return{title:'http://www.baidu.cn/'//你可以根据需要替换成你的URL};},mounted(){//在应用启动时清除本地缓存this.clearAppCache();},methods:{clearAppCache(){if(uni.getSystemInfoSync().platform==='android'){//
  • 六、soul源码学习-SpringCloud项目本地运行 caihuayuan4 面试题汇总与解析springsqljava大数据
    一、本地部署NacosNacos本地部署可以参考：http://www.iocoder.cn/Nacos/install/?self二、搭建SpringCloud项目示例代码:https://github.com/wyc192273/soul-learn-project/tree/main/sofa-demo搭建了简单的SpringCloud服务后，需要在项目中引入如下依赖：org.dromara
  • 《DeepSeek-R1 vs ChatGPT-4：AI大模型“王座争夺战”的终极拆解报告》 Athena-H LLM人工智能gptchatgptai
    引言：大模型时代的双雄博弈在生成式AI爆发式迭代的今天，DeepSeek-R1与ChatGPT-4分别以“中国智造新锐”与“全球标杆王者”的身份，掀起技术路线与应用生态的激烈碰撞。本文从架构设计、场景适配、性能极限三大维度，揭示两大模型的真实战力图谱。一、核心技术架构：差异化路线对决对比维度DeepSeek-R1ChatGPT-4模型架构多模态混合专家模型（MoE+Transformer）纯Dec
  • 网页制作03-html,css,javascript初认识のhtml的图像设置 Ama_tor 网页制作专栏htmlcss前端
    一、图像格式网页中图像的格式有三种，Gif，Jpeg，PngGif：Graphicinterchangeformat图像交换格式，文件最多可使用256种颜色，最适合显示色调不连续或具有大面积单一颜色的图像，例如导航条、按钮、图标、徽标或其他具有统一色彩和色调的图像；还可以制作动态图像Jpeg：Giantphotographicexpectgroup，它是一种图像压缩格式，可包含数百万种颜色，不支持
  • AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战 Coderabo DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
    媒体娱乐行业革命：AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下，传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为：知识图谱层：整合影视剧本数据库（IMSDb）、维基百科等结构化数据NLP处理层：基于Transformer的
  • DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分） WeiLai1112 DeepSeek人工智能
    1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖，例如：condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
  • LLM论文笔记 14: The Impact of Positional Encoding on Length Generalization in Transformers Zhouqi_Hua 大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习笔记语言模型
    Arxiv日期：2023.12.15机构：McGillUniversity/IBM/Facebook/ServiceNow关键词长度泛化位置编码CoT核心结论1.decoder-only中不显式使用位置编码（NoPE）可以提高长度泛化性能2.（证明了）decoder-onlytransformer如果NoPE同时具备绝对APE和RPE的能力3.暂存器（cot）对于长度泛化和任务相关，同时关注短期和
  • Excel导入导出（注解） 静谧空间 exceljava开发语言
    1、Excel适配器publicinterfaceExcelHandlerAdapter{/***格式化**@paramvalue单元格数据值*@paramargsexcel注解args参数组**@return处理后的值*/Objectformat(Objectvalue,String[]args);}2、自定义注解packagecom.zz.common.annotation;importjav
  • Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention UnknownBody LLMDailyLLMcontext语言模型人工智能
    本文是LLM系列文章，针对《LeaveNoContextBehind:EfficientInfiniteContextTransformerswithInfini-attention》的翻译。不让任何上下文掉队：无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型（LLM）扩展到具有有限内存和计算的无限
  • CSS 修改 SVG图标的颜色 小达学徒 htmlcsssvg图标颜色改变
    方法1、利用filter中的drop-shadow给icon加样式(利用原图标的阴影区域，同时将原图标移动超过之前父元素范围)filter:drop-shadow(red80px0);transform:translateX(-80px);给父元素加样式（父元素超范围隐藏，正好把原图标的隐藏掉，显示阴影区域）overflow:hidden;filter的drop-shadow标准用法drop-sh
  • css给网页添加 黑白滤镜 nqxcwl 前端css给网页添加黑白滤镜
    /*给网页添加黑白滤镜*/html{/*兼容FF*/filter:url("data:image/svgxml;utf8,#grayscale");/*兼容IE内核*/filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(grayscale=1);/*兼容其它，谷歌之类的*/-webkit-filter:grayscale(1);}
  • KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？ 魔王阿卡纳兹 大模型知识札记语言模型人工智能自然语言处理
    KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对Transformer模型中的关键操作进行优化。例如，通过使用Llama和Marlin等高效内核，显著提升了计算效率。通过IntelAMX指令集优化，KTransformers在CPU端实现了更高的
  • Airflow DAG的调度时间探秘 t0_54coder 编程问题解决手册个人开发
    引言在数据工程和ETL（Extract,Transform,Load）流程中，ApacheAirflow是一个非常流行的工作流调度工具。Airflow通过DAG（DirectedAcyclicGraph）来定义任务依赖和调度策略。然而，调度时间的设置有时会让新手甚至经验丰富的用户感到困惑。本文将通过一个实际的案例来探讨Airflow中DAG的调度时间设置，帮助读者理解并解决常见的调度问题。背景介绍
  • 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势 华东算法王 DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
    Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练
  • vue 的axios请求数据2种方式 很重要 缘飞梦 vue前端技术vueaxios请求数据的方法
    show:function(){//post方式//赋值给变量self//使用axios请求后台的数据get和post的两种方式varself=this;varurl='xxxx.json';axios.post(url,{params:{username:"yyyyy",password:'18888'}}).then(function(response){console.log(respons
  • DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的表单验证（Form Validation） 宝码香车 #DeepSeekvue.js前端javascriptecmascriptDeepSeek
    前言：哈喽，大家好，今天给大家分享一篇文章！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue开发：打造丝滑的表单验证（FormValidation）前言页面效果指令输入组件属性定义1.表单数据绑定相关2.验证规则相关3.样式和布局相关4.其他组件事件定义1.验证相关2.表单提交相关3.字段值变化相关其他可能
  • python环境的yolov11.rknn物体检测 子正 问题建模#AI自由行部署YOLO机器学习运维
    1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型：2.比对一下yolov5的模型：2.1yolov5模型的后期处理：outputs=rknn.inference(inputs=[img2],data_format=['nhwc'])np.save('./onnx_yolov5_0.npy',outputs[0])np.save('./onnx_yolov5_1.npy',outputs[1]
  • java脚本弹出输入框,使用弹出框编辑(增加)表单内容 jordan.xue java脚本弹出输入框
    0、背景使用Amazeui中Prompt模态窗口Modal1、JQuery功能：表单复位获取表单的值，并显示在修改弹出框中(文本框、单选、多选、下拉框)发送Post异步请求给后台自刷新$(function(){//编辑功能$('table.edit').on("click",function(){//表单复位document.getElementById("form-machineRole").r
  • 从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构 CodePatentMaster transformer深度学习人工智能AIGC架构
    本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A，ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题：为什么需要自注意力机制？在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：
  • vue3中＜el-table-column＞状态的显示 BillKu vue.jselementuijavascript
    方法1：使用作用域插槽+标签{{row.status===1?'启用':'禁用'}}consttableData=[{id:1,name:'数据1',status:1},{id:2,name:'数据2',status:0},//...]方法2：使用formatter格式化显示conststatusFormatter=(row)=>{returnrow.status===1?'启用':'禁用'}自定
  • ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码” 人工智能
    ColDFusion，分布式多任务微调的协同“密码”发布时间：2025-02-19近日热文：1.全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体：全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进，有望提升所有基于它微调的模型性能。然而，
  • springboot java ffmpeg 视频压缩、提取视频帧图片、获取视频分辨率 因我你好久不见 javaspringbootffmpeg
    用到的maven依赖：lombok依赖就不贴出来了org.bytedecoffmpeg-platform4.3.2-1.5.5org.apache.commonscommons-lang33.12.0cn.hutoolhutool-all5.5.2工具类：importcn.hutool.core.io.IoUtil;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg
  • 哔哩哔哩APP的 AGP8 升级之旅 锐湃 Gradleandroidgitee
    前言是的，2024年我还在做Android原生开发，没有kmp，没有遥遥领先。本次Android大仓的AGP8升级涵盖多个APP多个业务方，持续3个月；分各个三大步，若干小步完成升级迁移，以下为本次升级踩坑经历。升级与踩坑本次AGP升级计划从7.2.2升级到8.2.2，AGP中最大的变动点是TransformApi接口的废弃、以及默认编译特性的开启。同时也要顺带升级Gradle版本，部分Gradl
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他