斜率

DP优化专题 pytKonnyaku 算法动态规划
文章目录倍增优化DP[NOIP2012提高组]开车旅行题目描述输入格式输出格式数据结构优化DP清理班次2赤壁之战估算单调队列优化DP[SCOI2010]股票交易题目描述裁剪序列单调队列优化多重背包斜率优化DPⅠ状态转移方程Ⅱ决策点关系Ⅲ凸壳Ⅳ维护答案Ⅴ特殊性Ⅵ模板CodeⅦ注意事项K匿名序列四边形不等式优化DP定义：定理：一维线性DP的四边形不等式优化决策单调性定理二维四边形不等式优化DP决策单调
天梯赛 L3-009 长城计算几何样例过了就是过了算法数据结构 c++
一题目二思路这道题就是找凸点的个数，就是答案。可能有些人会说，那不就是大于左右两边就是凸点吗，只对了一半，如下图所示，B点也是算凸点，但是并没有大于左右两边。因此，我们判断凸点的依据，是看AB的斜率是否大于AC的斜率，如图所示，AB的斜率大于AC的斜率，所以是凸点。反之，不是。此外，我们用一个栈去维护凸点，就可以得到凸点的个数，也就是答案。三代码#include#include#defineint
leetcode-买卖股票问题 Only you680 leetcode leetcode 算法
309.买卖股票的最佳时机含冷冻期-力扣（LeetCode）动态规划解题思路：1、暴力递归（难点如何定义递归函数）2、记忆化搜索-傻缓存法（根据暴力递归可变参数确定缓存数组维度）3、严格表结构依赖的动态规划4、进一步优化（斜率优化、空间优化），非必须一、分析：假设[0,index-1]之前的最大利润已经知道，现在计算到了index位置的最大利润。根据题意，到index位置后可能有三种状态，买入、卖
python 实现euler modified变形欧拉法算法 luthane python 算法开发语言
eulermodified变形欧拉法算法介绍EulerModified（改进）变形欧拉法算法，也被称为欧拉修改法或修正欧拉法（EulerModifiedMethod），是一种用于数值求解微分方程的改进方法。这种方法在传统欧拉法的基础上进行了优化，以减少误差。基本原理欧拉法是一种通过逐步逼近来计算函数值的方法，但在某些情况下，传统的欧拉法可能会引入较大的误差。改进的欧拉法通过使用平均斜率来减小误差。
力扣-N皇后问题坚持拒绝熬夜 leetcode 算法职场和发展
.-力扣（LeetCode）开始的思路由于n=4情况太多我们先画一下n=3的决策树可以知道皇后不能在同一行,因为我的思路是每一行每一行的填写皇后,所以不考虑行的皇后会重叠,主要考虑列的皇后会不会重叠,还有斜线的列皇后可以直接用一个数组col来标记一列中有皇后标记为true而斜线的需要一点数学功底如图可以转化成截距相等,当斜线斜率为1时,可能会有负数的情况,两边同时加上n,因为我想使用下标来标记截距
【ME】日日夜夜 halfaheart
*给我亲爱的阿斜宝贝@斜率_的贺文，迟迟的祝你生快x*尝试了童话向的AU，具体设定建议提前看不然可能会觉得我正文在扯淡：点我*推荐bgm：AlwaysBeI.天气越来越冷了，黑夜降临得也越来越早。对于Mark来说，他的工作时间也越来越长，白天与黑夜得交替界限越来越模糊。Mark的公寓里三分之二全是附近一所大学里的大学生。他们的生物钟通常大异于常人，万籁俱静的时候他们的思维最活跃、最明亮。Mark记
应用数学与机器学习基础 - 线性代数篇绎岚科技机器学习深度学习机器学习线性代数
线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数，会涉及以下几个数学概念：标量（scalar）：定义：一个标量就是一个单数的数，不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法：我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“；在定义自然数标量时，我们可能会说
高考倒计时15天苏格拉底_的麦穗
今天我们接着来攻克高考数学圆锥曲线大题。上期我们分享了一道关于椭圆的大题，熟练掌握了圆锥曲线定义及基本性质的运用。今天我们要掌握的是解圆锥曲线大题的另一项必备技能：联立方程组。来看2018全国1卷的这道大题先对题目有个整体分析：第一问当l与x轴垂直时，l是定直线，M,N也都是定点，直接代入两点式即可求出BM方程；第二问角度问题可以转化为斜率问题。先写出直线l的方程，通过联立方程组求出点M的坐标分两
【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细） X.AI666 解决（几乎）任何机器学习问题机器学习人工智能
这篇文章相当长，您可以添加至收藏夹，以便在后续有空时候悠闲地阅读。有了优秀的模型，就有了优化超参数以获得最佳得分模型的难题。那么，什么是超参数优化呢？假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。如果我们⽤SGD训练线性回归，模型的参数是斜率和偏差，超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤
导数的几何意义【高数笔记】盐烟高数笔记
1.高数中的导数几何意义，与中学中斜率的联系2.导函数与导数的区别和联系又是什么3.导数的几何意义的题型是什么4.这些题型又有哪些区别5.点在曲线外和点在曲线上，需要注意什么6.法线和切线有什么关系7.法线是什么
罗尔中值定理证明2023年上海高考21题备考999天
题令函数,过点作切线交轴于,再过点作切线交轴于。若则停止，以此类推，得到数列(1)若正整数，求证:;(2)若正整数，试比较的大小;(3)若正整数，是否存在，使依次成等差数列?若存在，求出的所有可能值。若不存在,请说明理由。(1)证明以点为切点的切线的斜率为，因此以点为切点的切线方程如下：其与轴的交点为。再结合题意得：(2)解作差并利用(1)的结果：为了方便求解，作函数，其导数为。注意到如下结论：，
发明直线的斜率公式 Jumy_S java 算法前端
发明直线的斜率公式创造数学的过程，有两个很重要的能力，即观察、总结的能力1.明确你需要什么？（斜率公式）2.观察需要东西的输入是什么？（水平移动距离、垂直移动距离）3.观察其中的联系4.发现总结规律5.推演到一般情况。通过日常观察，我们得到经验（如爬山，或者绘制一条斜线）观察1：一条值线的斜率，即陡峭程度，只取决于一个点之后的垂直位置的变化（爬升）和水平位置的变化（平移），同时和位置本身所在没有关
对数函数：2014年文数全国卷A题21 易水樵
对数函数：2014年文数全国卷A题21设函数，曲线在点处的切线斜率为.（Ⅰ）求;（Ⅱ）若存在，使得，求的取值范围.【解答问题Ⅰ】∵∴【解答问题Ⅱ】根据前节讨论可知：的取值范围可分以下几种情况讨论：.(1)若,所以，当.∴满足要求.(2)若,因为,所以，对于任意的,存在,使得也即：∴满足要求.(3)若,∴在上单调递增；,所以，∴在上单调递增，是最小值；解得：有两个零点：(4)若,则在区间内有,就是内
LeetCode：51.N皇后大秦隐士 LeetCode leetcode
典型的回溯法思路：从第一行开始，取第一个列，判断是否可以填Q，可以的话，进入第二层，依次选列，如果可以填Q，则下探到下一层，如果不可以，则回溯。关键：如何判断是否可以填Q，即当前(row,col)是否合法，可以从数学坐标斜率上发现如下规律：row+col=常数副对角线的标识col-row=常数主对角线的标识用三个set集合存储前面填入了Q之后，那些列，主副对角线的特征值注意回溯之后，要对相应的se
(坑点！！！)给定n条过原点的直线和m条抛物线(y=ax^2+bx+c,a＞0)，对于每一条抛物线，是否存在一条直线与它没有交点，若有，输出直线斜率 __night_ codeforces 算法
题目思路：1、区间端点可能是小数的时候，不能直接利用加减1将usingnamespacestd;#defineintlonglong#definepbpush_back#definefifirst#definesesecond#definelsonp<<1#definersonp<
OpenCV 笔记(19)：霍夫直线检测 Java与Android技术栈 opencv 笔记计算机视觉人工智能
1.霍夫空间和霍夫变换1.1霍夫空间霍夫空间(Houghspace)是一种用于图像分析的特征空间，用于描述图像中具有相同形状的线段或曲线。霍夫空间是指将图像空间中的点映射到参数空间后形成的空间。参数空间的维度由形状的描述参数的个数决定。例如，对于直线检测，参数空间的维度为2，其中一个维度表示直线的斜率，另一个维度表示直线的截距。对于圆检测，参数空间的维度为3，这三个参数分别是圆心坐标和圆的半径。霍
Leetcode-149-Max Points on a Line 单调不减
给定一些二维平面上的点，问最多有几点共线。乍一看并不难，直接计算两两之间的斜率，然后遍历每个点，看其它点与之连线的斜率最多有几个相同的，更新答案，遍历后即得到最终答案。思路不难，但是这道题有几个坑需要注意：竖直直线的斜率如何处理非整数的斜率要用double类型吗？最后精度取多少合适呢？以上两个问题其实可以用一种方法解决，那就是用既约分数来表示，这样竖直直线的斜率为1/0，非竖直直线的斜率为p/q的
（高数）反函数求导课堂随笔高数高数笔记
反函数的导数=正函数导数的倒数，也就是相乘=1。由此可推出，如果两个图像关于y=x对称，则它们的斜率相乘=1计算时先将反函数转换成关于x是关于y的式子，把x关于y求导后，再将y替换成关于x的式子。3.常用的反函数公式
考研高数（一阶导与二阶导）蓝桉802 考研
一阶导数导数最大的作用是判断复杂函数的单调性，则可用一阶导判断原函数的单调性。一阶导数>0：函数单调递增；一阶导数0：一阶导数是单调增函数，即原函数在各店的切线斜率随x的增大而增大的，原函数是凹图像。二阶导数<0：一阶导数是单调减函数，即原函数在各店的切线斜率随x的增大而减小的，原函数是凸图像。
加快程序速度的技巧 cgj0128_1 算法数据结构
1.For循环：for(inti=1;i'9'){if(ch=='-')t=-1;ch=getchar();}while(ch>='0'&&ch>速度更快。附位运算基本操作：取二进制数n的第k位（从右到左）n&(1四边行不等式/斜率/单调队列/高级数据结构/优化如，合并石子问题使用单调队列优化：可以将时间复杂度降至O(n^2)未优化代码：O(n^3)#includeusingnamespacest
MK+Sen趋势检验（长时间栅格数据） RS GIS遥感地信学习 python MK sen 遥感影像
1、Theil-SenMedian方法又称为Sen斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。它通过考虑数据集中所有可能的点对，计算这些点对之间的斜率，并选择这些斜率的中位数来获取整体趋势的稳健估计。Theil-Sen方法提供了一种对数据趋势的鲁棒估计。与传统的最小二乘法相比，这使得Theil-Sen方法对于异常值或离群值更为鲁棒。Theil-Sen方法是确定性的，这意味着对于给定的数据集，它
上课时候突然断电文芳读写
2021-12-02学艺不精，怨不得别人青桐鸣大联考试卷拿到手里，看到还是有知识点的运用不熟练。题目的综合性还是可以的，尤其是解答题21题中极值点偏移，隐藏在了一个等式中，没有直接说是方程的两根。解答题22题第一问是圆锥曲线的参数方程理解，第二问中直线过定点问题没有直接说明，直接给出直线的点斜式形式，斜率的计算中借助椭圆的第三定义工具将问题转化到容易计算，接着使用韦达定理。如果没有第三定义的转化，
[python]基于opencv实现的车道线检测 FL1623863129 opencv 人工智能计算机视觉
【检测原理】一、首先进行canny边缘检测，为获取车道线边缘做准备二、进行ROI提取获取确切的车道线边缘（红色线内部）三、利用概率霍夫变换获取直线，并将斜率正数和复数的线段给分割开来四、离群值过滤，剔除斜率相差过大的线段五、最小二乘拟合，实现将左边和右边的线段互相拟合成一条直线，形成车道线六、绘制线段【代码解读】LaneDetector类包含了几个用于车道线检测的关键方法。这些方法分别用于将图像转
2020-10-20确定线性回归标准差与水平值的关系孤独的坚果儿
01直接假定函数关系直接说线性回归中的水平值之间都有不同的的实验室内之间的标准差与实验室间的标准差,为确定不同水平值m与s之间的关系，通常假定s与m有一定的函数关系。一般存在有三种函数关系，如图所示。一般来说m的影响很小，因为斜率一般很小。s的影响大。但是每个水平值都存在s值，那么哪个比例更大些，哪个比例更小些，才能使用上述的三种函数关系，计算截距与斜率的值呢？02谁的权大呢--加权迭代现在的比例
总结机器学习3个时代的算力规律：大模型的出现改变了什么？ AI科技大本营大数据 python 机器学习人工智能深度学习
作者|刘媛媛来源丨数据实战派图1：1950年至2022年间118个里程碑机器学习系统的趋势。我们区分了三个时代。注意大约2010年的斜率变化，与深度学习的出现相匹配；2015年底出现了新的大规模趋势。预测机器学习领域的进展是很困难，其与行业、政策和社会中的参与者有着重要的相关性。十年后计算机视觉会好多少？机器能否写出比我们更好的小说吗？我们将能够自动化哪些工作？这些问题回答起来是很困难，因为它们取
高等数学：不定积分题选(1) 溺于恐
1.一曲线通过点,且在任一点处的切线斜率等于该点横坐标的倒数,求该曲线的方程解：2.解：3.解：4.解：5.解：6.解：7.解：8.解：9.解：10.解：11.解：12.解：13.解：14.解：15.解：16.解：17.解：法二：法三：18.解：19.解：20.解：21.解：22.解：
2018-04-26 开胃学习数学系列 - 利普希茨连续 Kaiweio
解释1：利普希茨连续就是函数上任意两点连线的斜率是有界的吗也就是斜率不能无穷大。考虑y=根号x这个函数虽然在[0,2]上一致连续，但是两点间斜率可以无限大，因此不是利普希茨连续。解释2：对于在实数集的子集的函数f:D∈R->R，若存在常数K，使得|f(a)-f(b)|≤K|a-bforalla,b∈D，则称f符合利普希茨条件，对于f最小的常数K称为f的利普希茨常数。例子当且仅当处处可微函数f的一次
合成孔径雷达成像——算法与实现图【2.8】仿真秋天雨998 matlab 仿真合成孔径雷达
T=1;BW=150;k=BW/T;h=figure();N_0=length(t_0);设置初始参数，带宽在书中给出，为150Hz，h=figure()是为了后面将所有的图在一张图中显示。p0_0=t_0+2;p0_max_0=max(max(p0_0));p_0=p0_0./p0_max_0;信号幅度修正，这里加的2这里的数越大，产生的图像斜率越大。dt=1/400;t=0:dt:T;fs=1
合成孔径雷达成像——算法与实现图【2.6】仿真秋天雨998 合成孔径雷达成像算法与实现灵活运用 matlab 仿真合成孔径雷达傅里叶变换
T=1;dt=1/400;t=0:dt:1;fs=1/dt;f0=15;ft=100;BW=75;%带宽75Hzk=BW/T;%斜率为带宽时间比N=length(t);先对确定各个参数，其中带宽书中给出，图的形状为cos(at+bt^2)然后再乘一个削减系数，复数情况为exp(1i*)函数。s1=cos(2*pi*(f0.*t+0.5*k*t.^2)).*p;s2=exp(1i*2*pi*((f0
函数导数学习 wyw0000 机器学习学习
目录1.作用2.基本求导公式3.实战4.复合函数求导1.作用通过求导画出函数的图像及判断单调性求函数在某点的切线方程2.基本求导公式3.实战函数某点的导数值既是该点切线的斜率导函数值小于0，函数单调递减，导函数值大于0，函数单调递增具体通过到函数画函数图像参考：不会吧，十几分钟学会求导与运用？4.复合函数求导对于多层复合函数求导，要一层一层进行，进行第一层之前，把第二层看成一个整体，最后再把每层回
基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》白糖_ 高质量代码
记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。看完整本书，也记了不少笔记
【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
注意：本文基于 Django 1.8.2 版本生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls 说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
阶乘算法之一N! 末尾有多少个零周凡杨 java 算法阶乘面试效率
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spring注入servlet g21121 Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
Jenkins 命令行操作说明文档 510888780 centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
UnicodeBlock检测中文用法布衣凌宇 UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
java下实现调用oracle的存储过程和函数 aijuans java orale
1.创建表：STOCK_PRICES 2.插入测试数据： 3.建立一个返回游标： PKG_PUB_UTILS 4.创建和存储过程：P_GET_PRICE 5.创建函数： 6.JAVA调用存储过程返回结果集 JDBCoracle10G_INVO
Velocity Toolbox antlove 模板 tool box velocity
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JAVA正则表达式匹配基础百合不是茶 java 正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作正则表达式的用途; 字符串的匹配字符串的分割字符串的查找字符串的替换正则表达式的验证语法 [a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
是否使用EL表达式的配置 bijian1013 jsp web.xml EL EasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题，由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示，但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了，导致我的模板不能正常展示后台数据。网
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Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能：接受客户端请求将请求转发给被代理的服务器从被代理的服务器获得响应结果把响应结果返回给客户端实例本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器对于静态的html和图片，直接从Nginx获取对于动态的页面，例如JSP或者Servlet，Nginx则将请求转发给Res
Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin blackproof maven 报错
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发布docker程序到marathon ronin47 docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry docker pull docker-registry docker run -t -p 5000:5000 docker-registry 下载docker镜像并发布到私有registry docker pull consol/tomcat-8.0
java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈 bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /* * Q 57 用两个栈实现队列 */ public class QueueImplementByTwoStacks { private Stack<Integer> stack1; pr
Nginx配置性能优化 cfyme nginx
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[JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术 comsci java
对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件...... &nb
MonkeyRunner的使用 dai_lm android MonkeyRunner
要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎先抄一段官方doc里的代码作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreduce hadoop 分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。 Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
以資料庫驗證登入由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
github做webhooks：[2]php版本自动触发更新 dcj3sjt126com github git webhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。工具/原料 git github 方法/步骤在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。钩子更新的代码如下： error_reportin
Eos开发常用表达式蕃薯耀 Eos开发 Eos入门 Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一 &
SpringSecurity3.X--SpEL 表达式 hanqunfeng SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制，要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性： <http auto-config="true" use-expressions="true"> 这样就会在投票器中自动增加一个投票器：org.springframework
Redis vs Memcache IXHONG redis
1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Red
Python - 装饰器使用过程中的误区解读 kvhur JavaScript jquery html5 css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于AOP(面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下： @function_wrapper de
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任意输入10个数字由小到大进行排序。代码： #include <stdio.h> int main() { int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/ for(i = 1;i < 11;i++){ scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/ } for
JSP异常处理 wyzuomumu Web jsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中: <%@ page errorPage="errors.jsp"%> 2.在处理异常的网页中做如下声明： errors.jsp: <%@ page isErrorPage="true"%>，这样设置完后就可以在网页中直接访问exc

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