- 基于大模型的急性出血坏死性胰腺炎预测技术方案
LCG元
人工智能python
目录一、算法实现伪代码1.数据预处理与特征工程2.大模型训练(以Transformer为例)3.实时预测与动态调整二、模块流程图1.术前预测流程2.术中动态决策流程3.术后护理流程三、系统集成方案1.系统架构图2.核心模块交互流程四、系统部署拓扑图1.物理部署拓扑2.部署说明五、技术验证方案1.交叉验证流程2.实验验证设计六、健康教育模块示例一、算法实现伪代码1.数据预处理与特征工程#数据清洗与归
- 使用大模型预测胃穿孔的全流程系统技术方案大纲
目录一、项目概述二、项目背景三、建设目标四、建设内容(一)建设架构(二)核心功能(三)核心技术(四)预期成效(五)方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统,通过整合术前、术中、术后各环节数据,利用先进的人工智能技术,实现对胃穿孔疾病的精准预测、手术方案优化、并发症风险预警以及术后护理指导等功能,为医疗决策提
- 淘宝卖什么比较好?
资源客
淘宝卖什么比较好新手开店
在淘宝平台经营时,选择具有市场潜力且符合平台生态的商品品类是成功的关键。结合当前消费趋势、平台数据及用户需求,以下品类具有较高的商业价值和发展潜力:一、高潜力消费品类美妆与个人护理核心优势:消费者对美妆产品的需求持续增长,尤其注重成分安全性和品牌口碑。护肤、彩妆、美发工具等细分领域存在机会。策略建议:优先选择具有差异化或创新性的产品(如天然成分、便携设计),结合直播带货和内容营销提
- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、系统架构设计(一)数据采集与预处理模块(二)大模型核心算法模块(三)应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案(一)患者信息采集与整合(二)胆囊结石风险预测(三)手术方案制定辅助(四)麻醉方案规划五、术中阶段详细方案(一)实时数据监测与传输(二)手术进程智能辅助六、术后阶段详细方案(一)术后恢复情况预测(二)并发症风险预测(三)护理方案调整(四)康复指导七、并发症风险预
- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、术前阶段(一)疾病预测与诊断辅助(二)手术风险评估(三)手术方案制定辅助三、术中阶段(一)实时监测与风险预警(二)手术决策支持四、术后阶段(一)并发症风险预测(二)术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化(一)术前麻醉风险评估(二)术中麻醉管理六、统计分析与模型优化(一)数据收集与整理(二)模型性能评估(三)模型优化与更新七、实验验证与证据支持(一)回顾性队列研究(二)前瞻性随机对照
- 基于大模型的心力衰竭预测与干预全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
目录一、引言二、系统概述三、术前阶段(一)患者信息采集与预处理(二)大模型预测心力衰竭风险(三)手术方案制定辅助(四)麻醉方案规划四、术中阶段(一)实时数据监测与传输(二)大模型术中决策支持五、术后阶段(一)术后病情监测与评估(二)并发症风险预测与防控(三)术后护理计划生成六、健康教育与指导(一)个性化教育内容生成(二)康复随访与远程指导七、统计分析与技术验证(一)系统性能评估指标(二)数据分割与
- 2024老年护理新前沿:养老实训室的创新应用
康实训
养老实训室智慧养老
随着人口老龄化的加速,如何为老年人提供优质的养老服务已成为社会关注的重点。在这一背景下,养老实训室应运而生,成为培养专业养老人才、改善老年人生活质量的新兴平台。与传统的课堂教学相比,养老实训室能够为学员提供更为生动、贴近实际的培训体验,为老年护理事业注入创新动力。一、养老实训室的功能优势模拟真实环境,提升操作技能养老实训室通过还原老年人的居住环境,如卧室、浴室等,让学员能实际操作各种日常护理技能,
- 老年基础护理实训室建设方案:构建标准化护理实训体系
凯禾瑞华_实训室建设
实训室建设人工智能大数据vrar虚拟现实unity
一、实训室特色(一)高度仿真场景老年基础护理实训室建设方案强调构建高度仿真的老年护理场景,模拟家庭、养老院、医院病房等真实环境,配备仿真老年人体模型、适老化家具及设备,让学生身临其境开展实训。点击获取实训室建设方案(二)智能化设备应用引入智能护理监测设备、模拟急救仪器等,结合DeepSeek+知识库大模型,实现实训过程数据记录与分析,为教学提供精准反馈,此为老年基础护理实训室建设方案的重要创新点。
- 老年综合实训室功能:重塑老年健康服务教育实践体系
凯禾瑞华_实训室建设
实训室建设大数据人工智能vrar虚拟现实unity
一、老年综合实训室的教育价值随着老年人口数量的增加和对健康服务需求的多元化,社会需要具备综合能力的老年健康服务人才。老年综合实训室具备多功能集成的特点,能够涵盖老年生活照料、健康护理、心理慰藉、康复训练等多个领域的实践教学。在老年综合实训室中,学生可以接触到不同类型的老年健康服务场景,锻炼多方面的能力,从而成为适应社会需求的复合型人才,这对于提升老年健康服务教育的质量和效果具有重要意义。点击获取实
- 养老专业实训室虚拟仿真建设方案
凯禾瑞华_实训室建设
实训室建设大数据人工智能vrar智慧养老智慧康养智慧健康养老服务与管理
一、实训室功能1、模拟真实养老场景打造居家养老室、半失能老人照护室、失能老人照护室等,从室内布局到设施配备,均高度还原现实中老年人的生活与照护环境。例如,居家养老室设置会客区、起居区、卫浴区、厨房等,配备齐全的生活设施与智能监测设备,让学生如同置身于真实的老年人家中,学习居家养老护理技能。点击获取实训室建设方案2、健康评估与干预健康评估室具备生命体征评估、运动功能评估、认知功能评估等多个区域,配备
- 基于大模型预测原发性醛固酮增多症的综合技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、引言二、技术方案概述三、术前阶段(一)数据采集与预处理(二)疾病诊断与分型预测(三)并发症风险预测四、术中阶段(一)实时数据监测与整合(二)手术决策支持(三)麻醉方案动态优化五、术后阶段(一)康复进度监测与预测(二)并发症监测与干预(三)术后护理指导六、统计分析与技术验证(一)模型性能评估指标体系(二)对比研究与临床实效分析七、实验验证证据(一)回顾性病例研究(二)前瞻性临床试验八、健康教
- 优格杂志优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录
QQ296078736
人工智能
优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录城市养生社区养老模式下老年人心理护理需求乌云高娃1-3走进超声医学的奇妙世界:揭秘超声技术的多样性胡丽丽4-6做有温度的产科护理,筑牢母婴安全防线鲁娜李襄君7精准翻身干预:降低压疮发生率的新方法陈思8月经紊乱与潜在疾病的关联马占兰9师者说让体育课成为生命成长的摇篮杜俊义10读说写教学模式在英语课堂如何人文化实施李刚强11巧借小学数学教学,培育学生数学思
- 优化给AI的“提问技巧”(提示工程),让大型语言模型(比如GPT)更好地扮演“心理治疗助手”的角色
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython人工智能语言模型gpttransformer深度学习prompt自然语言处理
优化给AI的“提问技巧”(提示工程),让大型语言模型(比如GPT)更好地扮演“心理治疗助手”的角色尤其是在“问题解决疗法”(PST)中帮助caregivers(家庭护理者)缓解焦虑、疲劳等心理症状。以下是核心内容的通俗解读:一、研究背景:AI当心理医生靠谱吗?现状:全球有20%的人需要心理帮助,但心理医生严重短缺。AI聊天模型(如GPT)能生成连贯对话,可能填补这个缺口,但它的“治疗能力”还不清楚
- 13、开源技术在社区护理中的应用与实践
易个小小钡原子
开源技术社区护理健康监测系统
开源技术在社区护理中的应用与实践1引言健康不仅仅意味着没有疾病或虚弱。为了维持健康,社会和卫生系统之间的协调与合作变得至关重要,而这只能通过现有和新的综合信息系统的协调来实现。在这项研究中,我们将讨论通常对健康和社会护理应用程序所期望的主要要求。为此,将介绍一些商业应用程序的特性。最后,我们将这些要求和特性与通过适当集成的现有开源项目可获得的那些进行对比。2社区护理的发展背景提供医疗和社会服务的环
- 从混沌到宝藏:数据治理、清洗与资产化的炼金术
鼓掌MVP
人工智能
当全球最大零售商沃尔玛将尿布与啤酒并排陈列时,其背后是TB级交易数据的深度清洗与关联分析。这一反直觉的决策最终提升销售额35%,揭示了脏数据中可能蕴藏的最大商业价值——前提是经过严格的治理与清洗流程。2021年,某国际车企因客户数据未脱敏泄露被GDPR重罚8.7亿欧元;2023年,医疗AI模型因训练数据偏见导致误诊率激增50%——这些触目惊心的案例印证了未经治理的数据不是资产,而是负债。本文将深入
- 使用大模型预测短暂性脑缺血发作(TIA)的全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能深度学习机器学习方案大纲
目录一、系统概述1.1方案背景1.2方案目标1.3方案范围二、术前预测方案2.1数据收集与整合2.2模型构建与训练2.3手术方案生成三、术中决策方案3.1实时数据监测3.2大模型实时风险预警3.3麻醉方案动态调整四、术后风险预测与护理方案4.1术后并发症预测4.2个性化护理方案4.3出院风险评估与随访计划五、并发症风险预测方案5.1风险因素分析5.2预测模型构建5.3预测结果应用六、技术验证方法6
- 基于大模型预测单纯性孔源性视网膜脱离的技术方案
目录一、算法实现伪代码1.数据预处理模块2.大模型训练模块3.预测与决策模块二、模块流程图(Mermaid格式)数据采集与预处理系统模型训练与部署系统术中决策支持系统三、系统集成方案及流程图系统集成流程图系统部署拓扑图四、关键模块详细说明1.数据采集系统2.术中决策支持系统3.术后护理系统一、算法实现伪代码1.数据预处理模块defpreprocess_data(image,patient_info
- 基于大模型的结节性甲状腺肿预测与综合管理技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习算法
目录一、技术方案大纲(一)研究背景与目的(二)数据采集与预处理(三)大模型构建与训练(四)术前预测与评估(五)术中辅助决策(六)术后管理与预测(七)并发症风险预测与预防策略(八)根据预测制定手术方案(九)麻醉方案制定(十)术后护理方案制定(十一)统计分析与模型评估(十二)技术验证方法(十三)实验验证证据(十四)健康教育与指导(十五)结论与展望二、流程图一、技术方案大纲(一)研究背景与目的阐述结节性
- 基于大模型预测的上睑下垂综合诊疗技术方案研究报告大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲机器学习深度学习人工智能
目录一、引言二、技术方案概述(一)术前阶段(二)术中阶段(三)术后阶段(四)并发症风险预测(五)根据预测制定手术方案(六)麻醉方案制定(七)术后护理方案(八)统计分析(九)技术验证方法(十)实验验证证据(十一)健康教育与指导三、技术方案流程图四、结论摘要:本研究旨在探讨利用大模型预测技术优化上睑下垂的诊疗流程。通过对术前评估、术中决策、术后护理及并发症风险预测等多方面的深入研究,结合大模型的强大数
- 基于大模型预测单纯性孔源性视网膜脱离的技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能深度学习机器学习方案大纲
目录一、引言二、技术方案大纲(一)术前阶段(二)术中阶段(三)术后阶段(四)并发症风险预测专项(五)手术方案制定(六)麻醉方案制定(七)术后护理(八)统计分析(九)技术验证方法(十)实验验证证据(十一)健康教育与指导(十二)技术方案流程图三、结论一、引言单纯性孔源性视网膜脱离是眼科常见的致盲性眼病之一,及时准确的诊断、有效的治疗决策以及科学的护理对于患者的预后至关重要。近年来,大模型在医学领域的应
- 基于大模型预测急性横贯性脊髓炎的综合技术方案研究报告大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲
目录一、引言二、技术方案总体架构三、术前预测与决策四、术中监测与决策支持五、术后护理与康复指导六、统计分析与技术验证七、实验验证与证据支持八、健康教育与指导九、结论与展望一、引言(一)研究背景急性横贯性脊髓炎的临床现状与挑战阐述急性横贯性脊髓炎的发病率、致残率以及对患者生活质量的严重影响,强调准确预测和精准治疗的重要性。大模型技术在医疗领域的应用前景简述大模型在医学影像分析、疾病诊断与预测等方面的
- 基于大模型的脑出血全流程预测系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲
目录一、引言二、系统概述三、系统架构(一)数据采集与预处理层(二)模型训练与优化层(三)预测与决策支持层(四)数据管理与分析层(五)用户交互与应用层四、术前预测(一)数据采集(二)数据预处理(三)脑出血风险预测模型(四)手术方案制定(五)麻醉方案推荐五、术中监测与决策(一)数据采集(二)数据预处理(三)实时病情监测模型(四)手术策略调整建议六、术后护理与康复(一)数据采集(二)数据预处理(三)并发
- Biomni:通用生物医学AI Agent
tzc_fly
生物计算工具人工智能
生物医学研究是我们理解人类健康与疾病、药物发现和临床护理进展的基础。然而,随着复杂实验室实验、大型数据集、众多分析工具和海量文献的不断增长,生物医学研究日益受到重复性和碎片化工作流程的限制。Biomni是一种通用型生物医学人工智能代理,旨在自主执行跨多个生物医学子领域的广泛研究任务。为了系统地绘制生物医学动作空间,Biomni首先利用动作发现代理创建了首个统一的代理环境——从25个生物医学领域的数
- 迪米科技DM20075微型测温模组:高精度穿戴式红外测温解决方案
小渝~
非接触式红外测温红外传感器智能穿戴类测温健康医疗
一、迪米DM20075测温模组的介绍:迪米DM20075测温模组搭载的红外温度传感器是一款小型贴片式温度芯片,是目前为止最小型的红外测温模组;超小体积大幅缩减了传统测温模组的空间占用,具备出色的热稳定性,受外部环境影响极小;在智能穿戴领域优势显著,如女性生理周期追踪、持续可靠的体温监测、运动与健康管理等场景;典型应用包括:智能穿戴设备、智能戒指、耳戴式设备、便携式诊断设备及临床护理监测等。二、迪米
- 聊聊医疗行业为什么需要私有化部署的即时通讯系统
小天互连即时通讯
网络
在医疗行业信息化中,即时通讯工具的使用可以提高医疗团队的沟通效率、优化工作流程以及提升医疗服务质量。在日常工作交流中,医生、护士、药师等医疗人员可以通过即时通讯工具快速交流患者的病情、治疗方案、护理措施等信息。医疗团队可以利用即时通讯工具的群组功能,进行病例讨论。医疗机构可以利用即时通讯工具组织远程培训和学术交流活动。为了确保即时通讯工具在医疗行业中的安全、规范使用,即时通讯系统的部署上需要做到提
- 基于大模型预测老年性白内障的综合技术方案研究大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、引言二、技术方案概述(一)数据收集与预处理(二)大模型构建与训练(三)术前评估与预测(四)手术方案制定(五)麻醉方案优化(六)术后护理指导(七)并发症风险预测与管理(八)统计分析与验证(九)健康教育与指导三、技术方案流程图四、实验验证证据(一)回顾性研究(二)前瞻性试验五、结论摘要:本研究聚焦于运用大模型技术全面介入老年性白内障诊疗流程,涵盖术前精准评估、术中决策辅助、术后护理优化、并发症
- 基于大模型的肾结石诊疗全流程风险预测与方案制定研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目标与内容二、大模型技术原理与应用概述2.1大模型的基本原理2.2大模型在医疗领域的应用进展2.3适用于肾结石预测的大模型选择与依据三、术前风险预测与准备3.1患者身体状况评估3.2结石情况分析3.3术前准备方案制定四、术中风险预测与应对4.1出血风险预测与处理4.2脏器损伤风险预测与预防4.3实时监测与决策支持五、术后恢复预测与护理5
- 基于大模型预测的慢性泪囊炎诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目标与内容二、大模型在慢性泪囊炎预测中的应用原理2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化2.4预测原理与流程三、术前预测与方案制定3.1病情评估预测3.2手术适应症预测3.3术前准备方案3.4麻醉方案制定四、术中预测与操作指导4.1手术风险预测4.2手术步骤优化4.3实时监测与调整五、术后预测与护理方案5.1恢复情况预
- 基于大模型预测原发性急性闭角型青光眼的技术方案研究大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能方案大纲深度学习机器学习
目录一、引言二、技术方案概述三、术前阶段(一)数据采集与处理(二)大模型预测(三)手术方案制定(四)麻醉方案确定(五)术前健康教育四、术中阶段(一)实时数据监测与输入(二)手术策略动态调整(三)并发症预警与处理(四)术中健康教育五、术后阶段(一)恢复监测与数据收集(二)并发症管理(三)效果评估与反馈(四)术后护理计划制定(五)术后健康教育六、统计分析与技术验证(一)数据统计分析(二)技术验证方法(
- 认知障碍:理解困难的成因与克服策略
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
认知障碍:理解困难的成因与克服策略关键词:认知障碍、理解困难、成因、克服策略、评估与诊断、治疗与护理摘要:本文将深入探讨认知障碍的成因、评估与诊断方法、治疗策略以及预防与护理措施。通过对认知障碍的基本概念、流行病学特征、临床表现、成因、评估方法、诊断流程、治疗策略以及预防与护理的详细分析,旨在为读者提供全面、系统的认知障碍理解和应对指南。目录《认知障碍:理解困难的成因与克服策略》第一部分:认知障碍
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
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<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理