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reddingtons
adobe
在当今数字化时代,许多学生和教育工作者可以利用教育邮箱免费访问Adobe全系列软件。这意味着您不仅可以使用Photoshop、Illustrator等热门软件,还可以体验Adobe的其他强大工具。由于这些技巧涉及到一些收费软件,因此免费用户可能无法使用。接下来,我们将分享五个冷门的Adobe系列软件小技巧,希望能帮助您更好地利用这些工具。1.在AdobeAcrobat中添加水印在处理PDF文件时,
- 为了拯救minerU镜像制作过程给大家带来的痛苦,我决定放一个备份到阿里云上
几道之旅
人工智能智能体及数字员工人工智能
文章目录第零步,如果你只是想用这个镜像,那你后面的都不用看。第一步,搜索阿里云,并进入官网第二步,把光标放在产品上,就会出现所有的产品目录第三步容器中,选择容器镜像服务第四步,点击“免费试用,就会让你登录”第五步,点击管理控制台第六步,示例列表中,选择个人版第七步,访问凭证中,设置固定密码第八步,在命名空间中,创建命名空间第九步:创建一个镜像仓库第十步,它会直接跳转到一个说明文档,告诉你具体该怎么
- 区块链驱动金融第四章——比特币实用指南:存储与使用全解析
小DuDu
区块链金融
在比特币的世界里,存储和使用比特币是每个参与者都必须面对的重要环节。第四章围绕这两个关键方面展开了详细的阐述,为我们提供了全面而深入的见解。现在,就让我们一起走进这一章,探索如何安全、便捷地存储和使用比特币。比特币的存储方式:多样选择,各有优劣简单本地储存:便捷与风险并存把比特币存储在本地设备上是最直接的方式,就像把钱放在钱包里一样方便。人们通常会使用比特币钱包软件来管理比特币和私钥,通过这些软件
- NLU-预训练模型-2018:Bert(二)【“Masked LM”缺点:①预训练与微调不一致;②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度:O(n^2·d);n:输入序列长度(规定最长512)】
u013250861
#NLP/词向量_预训练模型bert人工智能深度学习
五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征,即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么?首先,这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如,如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配,这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果,即使没有关键字或短语重叠。其次,或许更重要的是,这些向量被
- 大模型微调
归一码字
人工智能
文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三,使用算子分析数据并进行数据处理四,划分训练集和测试集五,编写训练脚本开始训练六,进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调,让模型输出更加通畅接近人的使用语言一、使用的库modelscope:提供模型、数据集下载能力data-juicer:提供数据集处理能力ms-swift:
- camera_calibration_external
mm_exploration
Halcon机器人halcon3d计算机视觉
目录一、计算相机的外参二、计算相机的外参第二种方法三、图像点坐标变换到世界坐标系四、图像点坐标变换到世界坐标系五、图像点坐标变换到世界坐标系六、游标卡尺转平一、计算相机的外参这是一段很通用的代码,计算相机的外参,获得PoseCalObjInCameraread_image(Image,ImgPath+'calib_11')dev_display(Image)CaltabName:='caltab_
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
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Pandas人工智能wasm边缘计算pandas架构深度学习
引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- 如何判断自己是否是一位合格的项目经理?
在快速变化的商业环境中,项目经理的角色早已从"任务执行者"进化为"战略推动者"。一位合格的项目经理不仅需要具备扎实的专业知识,更需要在复杂环境中协调资源、化解冲突并推动目标达成。本文将从项目经理的能力模型、项目全流程的关键环节评估标准以及自我检验方法三个维度,系统性地探讨如何判断自身是否胜任这一角色。一、项目经理的黄金三角能力模型硬技能基石(30%)体系化知识结构:掌握PMBOK七大知识领域(范围
- 【Redis系列】Redis从入门到进阶顶级教程
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大数据系列数据库redisjava缓存分布式
文章目录Redis单机环境搭建(1)下载并解压(2)编译(3)启动服务(4)启动客户端(5)修改访问配置一、概述二、数据类型(1)STRING(2)LIST(3)SET(4)HASH(5)ZSET三、数据结构(1)字典(2)跳跃表四、使用场景(1)计数器(1)缓存(2)查找表(3)消息队列(4)会话缓存(5)分布式锁实现(6)其它五、Redis与Memcached(1)数据类型(2)数据持久化(3
- 华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,提升编程能力和解题技巧,从而提高机试通过率
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法九日集训Java
目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天、贪心算法六、国内直接使用满血ChatGPT4o、o1、o3-mini-high、Claude3.7Sonnet、满血DeepSeekR11、纯原版ChatGPT、Claude2、技术支持3、支持所
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一、高并发场景的挑战与诊断方法论1.1典型性能瓶颈四层模型在2000+QPS的电商秒杀场景中,SpringBoot应用常面临四层压力传导:网络层瓶颈TCP连接耗尽导致SYN队列溢出(Linux默认仅1024个)SSL握手消耗大量CPU资源(RSA2048单次握手约需10ms)HTTP/1.1的队头阻塞问题(单个连接只能顺序处理请求)应用层瓶颈线程池配置不当引发的上下文切换风暴(默认Tomcat线程
- 【愚公系列】《高效使用DeepSeek》020-专业术语解释
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愚公系列-书籍专栏人工智能AIAgentdeepseek学习
【技术大咖愚公搬代码:全栈专家的成长之路,你关注的宝藏博主在这里!】开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主!江湖人称"愚公搬代码",用七年如一日的精神深耕技术领域,以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍!【行业认证·权威头衔】✔华为云天团核心成员:特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔开发者社区全满贯:CSDN博客&商业化双料
- 抖音用户视频批量下载工具开发全解析
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一、逆向工程原理剖析1.1抖音Web端防护体系抖音采用五层防御机制保护数据接口:graphLRA[浏览器指纹检测]-->B[请求参数签名]B-->C[Cookie动态验证]C-->D[请求频率限制]D-->E[IP信誉评级]1.2核心参数解密参数名称作用原理生成方式有效期x-bogus请求签名防篡改前端JS生成(需反混淆)5分钟msToken设备会话标识首次访问自动生成30分钟__ac_signa
- 一种基于swagger 2.0 yaml文件的接口异常用例生成算法,单因子变量法
xiyubaby.17
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详细解决方案一、设计思路基于Swagger2.0的YAML定义,为每个参数生成两类测试用例:正常用例:所有参数均符合约束。异常用例:仅一个参数违反约束,其他参数正常,且每个参数需覆盖所有可能的异常场景。二、实现步骤解析Swagger文件使用SnakeYAML解析YAML,提取参数定义(类型、约束、是否必填等)。生成正常值根据参数类型和约束生成合法值。生成异常值针对每个参数的所有约束,生成违反每个约
- 解释 TypeScript 中的类型保护(type guards),如何使用类型保护进行类型检查?
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TypeScript类型保护深度解析核心概念解析类型保护是TypeScript用于在条件分支中缩小变量类型范围的机制,通过特定的语法结构让编译器能够推导出更精确的类型信息。其核心价值在于提升代码类型安全性,同时保持开发效率。五大实现方式及实战案例1.类型谓词(TypePredicates)interfaceCat{purr():void;}interfaceDog{bark():void;}fun
- Dify 项目开源大模型应用开发平台
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IT杂谈开源项目观察开源difLLM开发平台
Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,旨在简化生成式AI应用的创建、部署和持续优化流程。以下从多个维度对该项目进行详细介绍:一、项目定义与核心功能Dify的核心定位是结合后端即服务(BaaS)和LLMOps理念,为开发者提供从原型到生产的全生命周期支持。其核心功能包括:可视化工作流构建通过可视化画布(如ReactFlow)编排AI工作流,支持多步骤任务处理,例如文档解析、模型推理和
- 【AI论文】ReCamMaster:基于单视频的相机控制式生成渲染
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摘要:相机控制在基于文本或图像条件的视频生成任务中已得到积极研究。然而,尽管改变给定视频的相机轨迹在视频创作领域具有重要意义,但这一领域的研究仍显不足。由于需要保持多帧外观和动态同步的额外约束,这一任务颇具挑战性。为解决这一问题,我们提出了ReCamMaster,这是一个相机控制的生成式视频重渲染框架,能够在新的相机轨迹下重现输入视频中的动态场景。其核心创新在于通过一种简单而强大的视频条件机制,利
- Ubuntu MySQL 安装指南:五步轻松构建你的数据基石
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“数智未来“-探索AI驱动的大数据新境界ubuntumysqladb
目录前言:数据驱动的时代,MySQL为你保驾护航第一步:扬帆起航前的准备-系统软件包更新第二步:一键启航,MySQL服务器轻松就位第三步:引擎启动,让MySQL飞速运转第四步:安全护盾,为数据安全保驾护航第五步:初识MySQL,开启你的数据探索之旅进阶操作:打造更强大的数据港湾创建数据库、用户和权限:精细化管理你的数据开放远程访问:迎接来自远方的连接总结:迈出数据管理的关键一步前言:数据驱动的时代
- Hive与Spark的UDF:数据处理利器的对比与实践
窝窝和牛牛
hivesparkhadoop
文章目录Hive与Spark的UDF:数据处理利器的对比与实践一、UDF概述二、HiveUDF解析实现原理代码示例业务应用三、SparkUDF剖析-JDBC方式使用SparkThriftServer设置通过JDBC使用UDFSparkUDF的Java实现(用于JDBC方式)通过beeline客户端连接使用业务应用场景四、Hive与SparkUDF在JDBC模式下的对比五、实际部署与最佳实践六、总结
- 数据结构复习笔记5.2:二叉树
SGCGYU_Tan
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1.二叉树的概念⼆叉树是每个结点最多有两个⼦树的树结构。也就是说⼆叉树不允许存在度⼤于2的树。它有五种最基本的形态:⼆叉树可以是空集。根可以有空的左⼦树或者右⼦树;或者左右⼦树都是空。其中只有左⼦树或者右子树的叫做斜树。为何要重点研究每结点最多只有两个“叉”的树?二叉树的结构最简单,规律性最强;可以证明,所有树都能转为唯一对应的二叉树,不失一般性。普通树(多叉树)若不转化为二叉树,则运算很难实现。
- 【第9章】“基础工作流”怎么用?(图生图/局部重绘/VAE/更多基础工作流)ComfyUI基础入门教程
聚梦小课堂
ComfyUI基础入门课comfyui基础教程工作流教程AI绘画教程AI作画人工智能stablediffusion
引言学到这里,大家是不是会比较纠结,好像还在持续学习新的东西,未来还有多少基础的东西要学习,才能正常使用ComfyUI呢?这其实需要转变一个心态。AI绘画还处于一个快速迭代的过程,隔三岔五的就会有很多新技术、新模型出现,ComfyUI目前同样处于一个快速更新的阶段,从更新记录上也可以看到,几乎每一两天都会更新新版本。同样,生态的各种自定义节点也在持续更新。所以,不可能有个教程把所有未来会用到的知识
- 云原生服务网格:微服务通讯的量子纠缠革命
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云原生微服务架构
引言:从混沌到秩序的通讯规则重构蚂蚁集团服务网格日处理千亿级RPC调用,Lyft网关时延降至1.3ms。沃尔玛黑色星期五流量激增300%实现零故障,中国工商银行金丝雀发布准确率提升至99.99%。CNCF调查显示72%企业已采用服务网格,特斯拉车联网命令传输延迟0.1'''alerts=self.prometheus.query(query)foralertinalerts:trigger_cir
- YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
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YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术,旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法,如FasterR-CNN和YOLO系列,已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略,通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中,为克服分辨率低和特征不明显的问题,模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理,以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- SpringBoot测试:@SpringBootTest与MockMvc的实战应用
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Spring全家桶Javaspringboot后端java
文章目录引言一、SpringBoot测试基础1.1测试环境配置1.2测试目录结构二、@SpringBootTest注解详解2.1基本用法与配置选项2.2不同WebEnvironment模式的应用场景三、MockMvc实战应用3.1MockMvc基本使用方法3.2高级请求构建和响应验证四、模拟服务层与依赖4.1使用@MockBean模拟服务4.2测试异常处理和边界情况五、测试最佳实践5.1测试数据准
- 推测未来Agentic形态:Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)
weixin_40941102
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在AIAgent设计模式领域,我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进,这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作,极大地提升了AI的自主性和智能性。然而,随着任务复杂度和动态性需求的增加,现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。为此,我们基于对现有模式的全面分析,提出了一个更先进的单Agent框架:DynamicCognitiveCo
- PyTorch模型训练实战指南:掌握动态图特性与工业级部署技巧
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前言在深度学习领域,PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学,已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程,而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而,从实验原型到工业级部署的全链路实践中,开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向,深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理,详解从数据预处理、
- LeetCode 第30题:串联所有单词的子串
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大家好!今天我们要探讨的是一道非常有趣的字符串处理题目——LeetCode第30题:串联所有单词的子串。这个问题就像是在寻找字符串中的藏宝图,每个单词都是一个线索,我们需要把这些线索串联起来,找到它们在字符串中的位置。准备好了吗?让我们一起解锁这个问题的解决方案吧!文章目录问题描述解题思路高效代码实现详细讲解代码逻辑图解过程举例说明例子1:简单例子例子2:无匹配项例子3:重复单总结问题描述首先,让
- 【万字总结】前端全方位性能优化指南(四)——虚拟DOM批处理、文档碎片池、重排规避
庸俗今天不摸鱼
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前言在浏览器宇宙中,DOM操作如同「时空裂缝」——一次不当的节点更新可能引发连锁重排,吞噬整条渲染流水线的性能。本章直面这一核心矛盾,以原子级操作合并、节点记忆重组、排版禁忌破解为三重武器,重构DOM更新的物理法则。通过虚拟DOM的批处理引擎将千次操作坍缩为单次提交,借助文档碎片池实现90%节点的跨时空复用,再以transform替代top等20项反重排铁律,我们将彻底终结「JavaScript线
- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
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大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- 效果媲美GPT4V的多模态大型语言模型MiniCPM-V-2_6详细介绍
我就是全世界
语言模型人工智能自然语言处理
MiniCPM-V-2.6概述1.1模型背景MiniCPM-V-2.6是由nuoan开发的一款达到GPT-4V级别的多模态大型语言模型(MLLM)。该模型专为手机上的单图像、多图像和视频处理设计,旨在提供高效、准确的多模态内容理解与生成能力。随着移动设备的普及和计算能力的提升,用户对于在移动端进行复杂图像和视频处理的需求日益增长。MiniCPM-V-2.6的推出,正是为了满足这一需求,提供了一种在
- 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
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<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