- 解码服务竞争力,医疗美容机构如何在红海中突围?
湖南群狼调研
神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用
医疗与美容行业的竞争早已进入“贴身肉搏”阶段,(武汉问卷调查公司)(美容行业神秘顾客)(长沙市场调研公司)而决定胜负的核心,藏在患者挂完号后的等待里,藏在医生解释病情的语气里,藏在检查报告递出时的说明里——这些看不见的服务细节,正是拉开差距的关键。湖南群狼市场调查,17年专注医疗与美容机构暗访服务,以第三方的客观视角,为机构解码服务竞争力的密码,助您在激烈竞争中撕开市场缺口。一:17年行业洞察,暗
- 【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔(四)
Superstarimage
文献随笔材质神经网络人工智能扩散模型
AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像,通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps,这些maps最终合并成场景的纹理地图集,并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下:在当前时代的技术背景下,生成与几何匹配
- AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路
AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域:AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术,已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析,辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如,GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中,误检率比人类专家低9.4%;中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析,为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
- AI原生应用开发:LLM的异常检测与处理
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AI-native人工智能ai
AI原生应用开发:LLM的异常检测与处理关键词:大语言模型(LLM)、异常检测、AI原生应用、错误处理、提示工程摘要:在AI原生应用中,大语言模型(LLM)已成为核心“大脑”,但它的“不靠谱”行为(如虚构事实、逻辑矛盾、敏感内容输出)常让开发者头疼。本文将用“修LLM的医生”视角,从异常类型识别、检测方法到处理策略,结合生活案例与代码实战,带你掌握LLM异常检测与处理的全流程,让你的AI应用更可靠
- AI 行业早报:微软发布诊断工具,上海聚焦四大应用场景
AI生存日记
人工智能microsoftOpenAI大模型机器学习
2025年7月伊始,AI领域技术突破与产业布局齐头并进:微软推出的AI诊断工具展现出超越医生的诊断能力,上海发布重点应用场景推动技术落地,亚马逊、OpenAI等企业则在人才与算力布局上动作频频,勾勒出AI技术商业化的多元路径。微软AI诊断工具登场,医疗场景再添利器6月30日,微软在官方博客宣布推出AI诊断工具MicrosoftAIDiagnosticOrchestrator(MAI-DxO)。该工
- 3dmax里面cr材质转换vr材质_不花钱,教你学会VR与CR材质互转!
weixin_39657662
今天,欧模网客服肚兜猫医生化身小编再次为大家分享关于VR与CR的材质互换方法!方法非常简单,跟着视频就能轻松学会。无需购买插件或者找别人帮忙,自己动手学起来,方便快捷不求人!事不宜迟,先放个视频给大家【一、VR转CR材质操作步骤】1、首先打开一个VR属性的材质球,单击右键,选择"CoronaConverter";2、打开后,鼠标点击"STARTCONVERSION"即可转换;3、你会发现原先为VR
- 【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法(CPO)核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
- 基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略(Matlab代码实现)
Ps.729
matlab开发语言
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、CVaR的理论基础及其在微网中的适用性1.CVaR的定义与优势2.微网应用场景适配性二、动态定价与调度模型的联合优化框架1.目标函数设计2.动态定价机制3.不确定性处理方法三、关键算法与求解策略1.随机规划与CVaR集成2.智能优化算法对比四、实证
- 加密的病历单(信息学奥赛一本通-T1137)
(上海)编程李老师
信息学奥赛一本通:题解目录算法c++开发语言
【题目描述】小英是药学专业大三的学生,暑假期间获得了去医院药房实习的机会。在药房实习期间,小英扎实的专业基础获得了医生的一致好评,得知小英在计算概论中取得过好成绩后,主任又额外交给她一项任务,解密抗战时期被加密过的一些伤员的名单。经过研究,小英发现了如下加密规律(括号中是一个“原文->密文”的例子)1.原文中所有的字符都在字母表中被循环左移了三个位置(dec->abz)2.逆序存储(abcd->d
- 《YOLO11的ONNX推理部署:多语言多架构实践指南》
空云风语
YOLO人工智能深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
引言:YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中,目标检测始终是一颗耀眼的明星,其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下,自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志;智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员;工业生产线上,需要精准检测产品的缺陷;医疗影像分析中,辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
- 有了这款共享打印工具,老板夸我办公效率提高了
晋人在秦 老K
windows工具打印
你有没有过这样的经历:赶着交一份紧急文件,打印机却突然卡纸,拆半天也弄不出来;会议马上开始,需要打印会议资料,打印机却报错连接不上,一群人围着它束手无策。这些打印机的“小脾气”,总能精准地在最关键的时候爆发,让人又急又气。直到我遇到了打印机共享维护工具,才发现原来解决这些问题可以这么简单。它只有7M大小,却像一位经验丰富的打印机医生,总能快速治好打印机的各种“毛病”。7M体积,轻巧不占地第一次看到
- 破解风电运维“百模大战”困局,机械版ChatGPT诞生?
我不是哆啦A梦
故障诊断机器学习信号处理人工智能运维chatgpt算法python
面对风机87%的非计划停机,30多个专用模型为何束手无策?一套通用大模型如何实现轴承、齿轮、转子“一站式”健康管理?一、行业痛点:风机运维深陷“碎片化泥潭”1.187%停机故障由多部件引发齿轮断裂、轴承磨损、电机短路……风电故障如同“并发症”,而传统模型却是“专科医生”——仅能诊断单一部件。1.2华电电科院的运维困局华电电科院为206个风场、超1万台机组开发30多个专用模型,却因设备型号、工况差异
- 【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习(DRL)在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献
- 从6个维度学会提示词(prompt)编写
Ai小丸+
promptAIGC人工智能ai语言模型AI编程自然语言处理
这份提示词编写指南从6个维度、5000字详解,手把手教你搭好智能体提示词。最后附上Markdown格式小贴士,帮你轻松上手!若本文章对您有帮助,点个赞支持下,关注我持续了解更多AI内容!一、提示词编写内容指南1、角色设定1.1、为什么需要精准角色定位?认知锚定:明确的角色设定让AI快速理解“该以什么身份说话”,避免输出风格混乱(如:让医生用rapper语气写科普文)专业背书:通过职业年限、领域成就
- 基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化(Matlab代码实现)
吃兔子的大脑腐
算法matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化研究一、混合储能系统容量优化的背景与挑战1.混合储能系统的定义与组成2.容量优化的核心目标3.优化面临的挑战二、传统粒子群算法的局限性及其改进策略1.传统PSO的缺陷2.改进粒子群算法的核心方法三、改进PSO在HESS容量
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 医疗健康·AI医生(上海杨浦):构建慢性病管理数字化新范式
常州北格数字孪生
医疗AI肝病防治数字医疗新基建上海医疗创新分级诊疗医疗数据安全
在数字化转型浪潮中,医疗健康领域正经历深刻变革。上海杨浦数字医疗概念验证中心联合三甲医院打造的肝病防治AI医生项目,通过构建可信数据空间与协同转化平台,为慢性病管理提供了创新性解决方案。本文将从技术架构、应用实践与行业价值三个维度,深度解析这一数字医疗标杆案例。上海杨浦数字医疗创新实践——数据驱动的肝病防治新范式一、技术底座:可信数据空间驱动医疗AI创新1.多源异构数据治理体系项目突破传统医疗数据
- 互联网医院信息系统(HIS系统)如何解决远程诊疗的问题?
嘉讯科技HIS系统
科技智慧医疗人工智能网络数据库
在数字化浪潮的推动下,互联网医学正以其独特的优势逐步改变着传统的医疗模式。特别是在远程诊断和治疗领域,互联网医学显示出巨大的潜力和价值。然而,远程诊断和治疗也面临着许多挑战,例如医生和患者之间沟通不畅、隐私和安全问题以及诊断准确性有限。本文将深入探讨互联网医学如何解决远程诊疗的这些问题,以期为远程医疗的健康发展提供思路和建议。一、在远程诊疗中,医患沟通是提高医患沟通有效性的核心环节。然而,由于无法
- dsdrthg
oygh
python
"这段时间去上厕所本来想小便的可是每次都会拉大便""这可能是因为你的饮食习惯或者消化系统的问题导致的。建议你试着调整一下饮食,增加膳食纤维的摄入量,多喝水,避免过度依赖泻药。同时,如果问题持续存在,建议去医院检查一下,排除肠道疾病等可能性。""医生呀!我刚被查出得了白癜风,不知道初期治疗需要多少钱?""白癜风的治疗费用因个体差异和治疗方案的不同而有所差异。初期治疗主要以口服药物和外用药物为主,费用
- [插电式混合动力车辆][交替方向乘子法(ADMM)结合CVX]插电式混合动力车辆的能源管理:基于凸优化算法用于模型预测控制MPC研究(Matlab代码实现)
程序辅导帮
算法matlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时
- 医患协同在线诊疗解决方案
小程序
智慧在线医疗APP微信小程序系统是基于微擎开源生态开发的医疗行业数字化工具,依托微擎系统的PHP开源架构,为医院、医生及患者提供从在线问诊、预约挂号到远程诊疗的全流程解决方案。系统采用双端架构(患者端+医生端),支持安卓与IOS平台,实现“线上咨询-视频诊疗-电子处方”的闭环医疗服务,适配综合医院、专科诊所及基层医疗场景。核心功能模块与技术特性患者端功能体系便捷注册与登录:支持手机号注册,填写姓名
- Redis哨兵保姆级详解:从原理到实战,手把手教你搭建高可用架构!
码不停蹄的玄黓
redis高可用架构哨兵
引言:主节点挂了怎么办?Redis的“自动救火队”来了!相信很多小伙伴在使用Redis时都遇到过这种糟心事:主节点突然宕机,整个服务直接瘫痪,运维同学半夜爬起来手动切换从节点,手忙脚乱不说,业务还可能损失几个亿…(别问我怎么知道的)。这时候,Redis的哨兵(Sentinel)就闪亮登场了!它就像Redis的“私人医生+自动救火队”,能24小时监控主节点状态,一旦发现主节点“不行了”,立刻自动提拔
- AI医生也开始“疯狂内卷”起来了?未来医生要失业了吗?
程序员一粟
人工智能语言模型产品经理自然语言处理大数据
前言在近年来医疗行业的数字化变革浪潮中,人工智能(AI)技术的迅速发展正成为不可忽视的力量。就在今年9月5日,支付宝在“2024Inclusion·外滩大会”上重磅发布了“AI健康管家”,这并不是一个传统的医疗智能体,而是一个覆盖诊前、诊中、诊后全流程的智能平台,旨在为患者提供从找医生、陪诊到医保支付等一站式服务。支付宝数字医疗健康事业部总经理张俊杰表示,“AI健康管家”的核心在于整合和升级支付宝
- Cookie 在 HTTP 中的作用&HTTP 中的状态码
观音山保我别报错
服务器运维
比如挂号,会给你发放一个就诊卡这个就诊卡中就包含了患者的身份标识,在医院的系统中就会记录患者的详细信息(姓名,性别,年龄,电话,住址,既往病史,账户余额..)如果上述的详细信息,只是存储到就诊卡中,是不太合理的,万一丢了怎么办?见到医生后,医生说的第一句话,一般就是:刷一下就诊卡,只要刷卡了,医生的电脑上就出现了患者的详细信息,来到每一个科室都是这样的流程会话和Cookie其实是两个机制,在这个场
- 从0开始学习R语言--Day31--概率图模型
Chef_Chen
学习
在探究变量之间的相关性时,由于并不是每次分析数据时所用的样本集都能囊括所有的情况,所以单纯从样本集去下判断会有武断的嫌疑;同样的,我们有时候也想要在数据样本不够全面时就能对结果有个大概的了解。例如医生在给患者做诊断时,有些检查需要耗费的时间很久,但仅仅凭借一些其他的症状,他就可以对病人患某种病有个大概的猜想,从而先做出一些措施来降低风险,毕竟等到疾病真正发生时可能会来不及。概率图模型便是能够同时进
- 战争策略优化算法(WSO)(Matlab代码实现)
荔枝科研社
单多目标智能算法算法matlab开发语言战争策略优化算法
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述2主函数3参考文献4Matlab代码实现1概述战争战略优化(WSO)基于战争期间陆军部队的战略调动。战争策略被建模为一个优化过程,其中每个士兵都动态地向最佳值移动。该算法模拟了两种流行的战争策略,即攻击和防御策略。战场上士兵的位置根据实施的策略进行更新。为了提高算法的收敛
- 基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法,考虑复杂遭遇场景下的COLREG(Matlab代码实现)
荔枝科研社
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、文章下载1概述船舶运动规划是海上自主水面船(MASS)自主航行的核心问题。本文提出了一种考虑避碰规则的复杂遭遇场景下的新型模型预测人工势场(MPAPF)运动规划方法。建立了一种新的船舶领域,并设计了一个闭区间势场函数来表示船舶领域的不可
- 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
- 硬盘全能医生HD Tune Pro 6.0:NVMe 支持 + 坏道扫描,30 秒揪出潜在故障
小瑞软件库
软件构建电脑开源软件
各位数码小达人们,今天咱来聊聊HDTunePro6.0这款超牛的硬盘检测与优化工具!它就像硬盘界的超级医生,啥机械硬盘(HDD)、固态硬盘(SSD)、U盘、SD卡等各种存储设备,它都能给安排得明明白白。软件下载地址安装包先说说它的核心功能哈。第一,硬盘健康状态检测。它能实时盯着硬盘的SMART信息,像温度、剩余寿命、错误率这些,还会用颜色给你提示潜在问题,绿色就是正常,黄色是警告,红色那就是严重啦
- 【状态估计】基于FOMIAUKF、分数阶模块、模型估计、多新息系数的电池SOC估计研究(Matlab代码实现)
程序猿鑫
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述基于FOMIAUKF、分数阶模块与多新息系数的电池SOC估计研究一、FOMIAUKF算法的基本原理与改进机制二、分数阶模块在电池建模中的优势与实现三、多新息系数的定义与优化机制四、现有SOC估计方法对比五、FOMIAUKF算法的仿真验证与性能分析六、
- 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