struts学习系列

Kotlin学习系列（二）Kotlin语法基础

本系列内容均来自《Kotlin从小白到大牛》一书，感谢作者关东升老师。标识符和关键字1标识符标识符就是变量、常量、函数、属性、类、接口和扩展等由程序员指定的名字。构成标识符的字符均有一定的规范，Kotlin语言中标识符的命名规则如下：区分大小写：Myname与myname是两个不同的标识符。首字符，可以是下划线（_）或字母，但不能是数字。除首字符外其他字符，可以是下划线（_）、字母和数字。硬关键字
Fakecoder_Sunis·2024-02-15 08:11

墨者学院-Apache Struts2远程代码执行漏洞(S2-032)复现

：https://www.mozhe.cn/bug/detail/NWZ1OHFUbDgxV3JNdDhMa0RHQ3BnZz09bW96aGUmozhe漏洞编号：CVE-2016-3081影响范围：Struts2.3.20
nohands_noob·2024-02-13 22:33

MVC的历史和发展

MVC的历史和发展1.MVC的历史和发展1.1ClassicMVC1.2ApplicationModelMVC1.3MVP1.4WebMVC2.Struts和SpringMVC的关系及区别2.1Struts
小言不爱说·2024-02-13 04:03

Zookeeper学习系列【二】Zookeeper 集群章节之集群搭建

前言同道们，好久不见，上一章中，我主要讲了Zookeeper的一些基础的知识点。数据模型+原语集+Watches机制。本章内容主要讲的是集群搭建相关的知识。本篇的内容主要包含以下几点：Zookeeper运行模式Zookeeper搭建一、Zookeeper运行模式Zookeeper有两种运行模式，单点模式和集群模式。单点模式（standalonemode）-Zookeeper只运行在单个服务器上，常
Richard_易·2024-02-13 04:20

MySQL学习系列之四——数据过滤和过滤数据

在上一篇内容中我们介绍了简单的select查询、查询结果返回固定条数以及对查询结果进行排序。这一篇内容会介绍简单的数据过滤，主要包括where子句操作符、AND、OR、IN、NOT操作符。实际应用中，数据过滤分两种，可以在应用层通过代码过滤，在数据库中取出所有的值，然后通过代码循环判断，取出符合条件的值，但是这种方法效率非常低，会传给应用多余数据，浪费网络带宽，一般只有写不出对应的数据库脚本时，才
小詹小詹·2024-02-12 17:20

struts2简介

Struts2是一个基于MVC设计模式的Web应用框架，它本质上相当于一个servlet，在MVC设计模式中，Struts2作为控制器(Controller)来建立模型与视图的数据交互。
活着_3840·2024-02-12 05:32

当Struts2遇到防火墙，你的思路够骚吗？

一、背景偶然碰到一个小站存在st2-046代码远程执行漏洞，心里美滋滋。执行whoami查看自己是什么权限已经是root了，就尝试上传一个webshell但是却提示上传失败，页面不存在上传txt显示成功经过测试，服务器装有一些防火墙之类的东西或者是安全策略，只要上传的文件里包含可执行代码就上传失败但是转念一想我为什么非要传webshell，传上去之后不还是要提权，弄到他的ssh权限。于是冷静思考了
CanMeng·2024-02-11 18:54

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中，表示决策树，为决策树的
陌简宁·2024-02-11 14:40

Java并发包源码学习系列：阻塞队列实现之LinkedBlockingDeque源码解析

文章目录LinkedBlockingDeque概述类图结构及重要字段linkFirstlinkLastunlinkFirstunlinkLastunlink总结参考阅读系列传送门：Java并发包源码学习系列
天乔巴夏丶·2024-02-11 14:37

机器学习系列——（十三）多项式回归

引言在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型，从而更好地拟合数据。本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤，并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。一、原理多项式回归是一种形式上为多项式的函数与自变量之间的线性回归关系。其基本原理是通
飞影铠甲·2024-02-10 21:06

CVE-2017-12149漏洞复现

GlassFish漏洞复现中间件及框架列表：IIS，Apache，Nginx，Tomcat，Docker，Weblogic，JBoos，WebSphere，Jenkins，GlassFish，Jira，Struts2
黑客大佬·2024-02-10 12:09

过滤器和拦截器的区别

然后再传入Servlet或Struts2的action进行业务逻辑处理。
苦风·2024-02-10 11:02

机器学习系列——（二十二）结语

随着我们的机器学习系列的探索画上句号，我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法，从理论的探讨到实际应用的示例，我们一起经历了一段非凡的旅程。
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

机器学习系列——（二十一）神经网络

引言在当今数字化时代，机器学习技术正日益成为各行各业的核心。而在机器学习领域中，神经网络是一种备受瞩目的模型，因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络，探讨其原理、结构以及应用。一、简介神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的计算模型。它由大量的人工神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递和处理。神经网络的主要目标是从数据中学习规律，并能够进行预测、分类、识别等任务。二
飞影铠甲·2024-02-10 11:23

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法（如K-Means）不同，密度聚类关注于数据分布的密度，旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色，尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想：聚类可以通过连接密度相似的点
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类：凝聚的层次聚类（AgglomerativeHie
飞影铠甲·2024-02-10 07:47

Java编程学习：集合框架详解

给你学习路线：html-css-js-jq-javase-数据库-jsp-servlet-Struts2-hibernate-mybatis-spring4-springmv
Java小辰·2024-02-10 05:58

算法学习系列（三十三）：线性DP

目录引言一、数字三角形二、最长上升子序列三、最长公共子序列引言这个线性DP其实也就是一种描述吧，有的是一维、二维、多维的，就是这个动规方程是按顺序来的，所以叫做线性，然后还是得按题目来看，把每种题都见过才能有思路，才会写，DP其实没啥思想规范，就是做题见题，才会做题。一、数字三角形思路：把这个三角形看成二维的，横着的代表行，斜着的代表列，则f[i][j]=max(f[i−1][j−1],f[i−1
lijiachang030718·2024-02-10 05:42

算法学习系列（三十二）：背包问题

目录引言一、01背包1.二维代码模板2.一维代码模板二、完全背包1.朴素代码模板2.二维优化代码模板3.一维代码模板三、多重背包1.朴素做法2.优化版本四、分组背包1.朴素做法2.一维优化引言从这一篇文章开始，就开始学习动态规划了，也就是DP了，然后就是DP可以说是整个算法中的最难学的部分之一，好写是非常的好写的，每道题也只有很短的代码量，但是主要是它这个动归方程不好想，也不好推导出来，而且这类题
lijiachang030718·2024-02-10 05:12

struts2 向值栈中放数据的三种方式

一、获取值栈的对象，调用值栈的set方法1、代码ValuesStackAction1.javapackagework.zhangdoudou.Action;importcom.opensymphony.xwork2.ActionContext;importcom.opensymphony.xwork2.ActionSupport;importcom.opensymphony.xwork2.util
DouDouZH·2024-02-10 05:39

POI异步导入Excel兼容xsl和xlsx

项目架构：spring+struts2+hibernate4+oracle需求：用户导入excel文件，导入到相应的数据表中，要求提供导入模板，支持xls和xlsx文件思路分析：1、提供一个下载链接，点击下载
weixin_33775572·2024-02-09 16:58

[职场] 进入大数据领域需要掌握哪些软件 #其他#职场发展#职场发展

只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是Java
笑笑18178·2024-02-09 13:12

定制datatable ajax发送给服务端的数据

server-side.html#initdtDT自动请求的参数(Sentparameters)当开启了服务器模式时，DataTables会发送如下参数到服务器ps:需要说明的是如果你是Java开发者，那么使用struts2
金刚_30bf·2024-02-09 13:33

机器学习系列——（十七）聚类

引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习
飞影铠甲·2024-02-09 09:08

Rust 格式化输出

操作符循环打印前言Rust学习系列-本文根据教程学习Rust的格式化输出，包括fmt::Debug，fmt::Display等。一、format!宏在Rust中，可以使用format!
TE-茶叶蛋·2024-02-09 09:57

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用，以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法，它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇，使
飞影铠甲·2024-02-09 08:04

Kubernetes有状态应用管理——PetSet

目录贴：Kubernetes学习系列1、介绍在Kubernetes中，大多数的Pod管理都是基于无状态、一次性的理念。
zyydd_·2024-02-09 06:39

重温经典struts1之自定义Filter（拦截器）解决中文乱码问题

重温经典struts1之自定义Filter解决中文乱码问题前言Filter（拦截器）需求具体实现步骤1.自定义CharsetEncodingFilter拦截类2将自定义CharsetEncodingFilter
JavaWeb学起来·2024-02-09 01:59

Apache Log4j2漏洞复现（反弹shell）

漏洞利用无需特殊配置，经阿里云安全团队验证，ApacheStruts2、ApacheSolr、ApacheDruid、Apa
安全菜·2024-02-08 21:41

java编程新手入门基础知识学习

给你学习路线：html-css-js-jq-javase-数据库-jsp-servlet-Struts2-hibernate-mybatis-spring4-springmv
Java小辰·2024-02-08 20:16

Spring、Spring MVC、Struts2、、优缺点整理大纲

Spring及其优点大部分项目都少不了Spring的身影，为什么大家对他如此青睐，而且对他的追捧丝毫没有减退之势呢Spring是什么：Spring是一个轻量级的DI和AOP容器框架。说它轻量级有一大部分原因是相对与EJB的（虽然本人从没有接触过EJB的应用），重要的是，Spring是非侵入式的，基于spring开发的应用一般不依赖于spring的类。DI：称作依赖注入(DependencyInje
冯匿·2024-02-08 17:28

C++基础入门（七）—— 指针

C++系列内容的学习目录→\rightarrow→C++学习系列内容汇总。
大彤小忆·2024-02-08 15:27

BUUCTF-Real-[struts2]s2-001

漏洞描述struts2漏洞S2-001是当用户提交表单数据且验证失败时，服务器使用OGNL表达式解析用户先前提交的参数值，%{value}并重新填充相应的表单数据。
真的学不了一点。。。·2024-02-08 11:37

Action获取表单提交数据的三种方式

（1）使用ActionContext类范例：form.jspusename:password:配置struts.xml使用第一种方法:使用ActionConext来获取publicclassFormAcrionextendsActionSupport
活着_3840·2024-02-08 10:13

Struts2入门Demo

本例参考于StrutsDoc，虽然有参考，但入门来说还是犯了不少错误，因此详细记录一下张1.搭建环境，首先eclipse中建立一个动态web工程这里得注意，要向WEB-INF的lib中copyjar包，
chunxing7384·2024-02-08 10:15

神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周

NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记
林间得鹿·2024-02-08 09:21

Struts2+Spring+Hibernate的工作流程及原理（整理的）

Struts2框架一、简介Struts2是一个相当强大的JavaWeb开源框架，是一个基于POJO的Action的MVCWeb框架。
满脑子灵感·2024-02-08 09:17

墨者学院-Apache Struts2远程代码执行漏洞(S2-007)复现

靶场地址：https://www.mozhe.cn/bug/detail/dHlnc25uQ2RXYVhvRnIzNzhYaEFwQT09bW96aGUmozhe漏洞原理：当提交表单中变量的类型出现错误时，进行了错误的字符串拼接，后端会执行OGNL表达式漏洞测试：在年龄中输入非数字类型点击登陆，年龄框的value变成11，证明漏洞存在任意命令执行exp：'+(#_memberAccess["all
nohands_noob·2024-02-08 08:11

机器学习系列——（十五）随机森林回归

引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机森林回归(RandomForestRegression)。一、概念随机森林回归是基于决策树的集成学习技术。在这个模型中，我们构建多个决策树，并将它们的预测结果合并来得到最终的回
飞影铠甲·2024-02-08 06:37

机器学习系列——（十六）回归模型的评估

引言在机器学习领域，回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度，回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而，构建模型只是第一步，评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。一、均方误差（MeanSquaredError,MSE）均方误差是最常用的回归评估指标之一，它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下：
飞影铠甲·2024-02-08 06:31

155套JSP源码

项目地址：文件分享包括:ERP管理系统（jsp+servlet）、Java聊天室程序(java)、车辆管理系统(struts+hibernate+spring+oracle)、图书管理系统(struts
梦の落花·2024-02-08 03:44

java编程学习中 ==与equals的区别

给你学习路线：html-css-js-jq-javase-数据库-jsp-servlet-Struts2-hibernate-mybatis-spring4-springmv
Java小辰·2024-02-07 22:13

ChatGPT学习大纲

2月份左右开始使用ChatGPT时，就被它强大的理解能力和应答效果所折服，这期间一直在断断续续的学习和使用，也没形成一个完整的学习过程，最近刚好有空，就寻思着好好再学习总结一下，故写出了ChatGPT学习系列的文章
冷暖从容·2024-02-07 19:34

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。
MingchenS·2024-02-07 16:10

【埋点学习系列】02如何设计数据埋点方案

数据埋点是数据采集的关键一环，目前的数据采集方式归结为可视化/全埋点、代码埋点三类。可视化/全埋点使用这种方案，必须在产品中嵌入SDK，等于做了一个统一的埋点，因此“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。代码埋点代码埋点又分为前端代码埋点和后端代码埋点。前端代码埋点类似于全埋点，都是在前端嵌入SDK的方式，所不同的是，对于每一个关键行为，我们都需要调用SDK代码，将必要的事件名、属性字段等写入
tricking紫枫·2024-02-07 15:54

arcgis学习系列11--绘制不自己交叉的Polygon

概述本文演示如何阻止用户使用Draw画子线交叉的线。Draw操作使用视图事件生成一组坐标，可以从中创建不同类型的几何图形。每种几何类型都有一个对应的drawaction类。实例化Draw之后，调用draw.create()方法将返回一个drawAction的引用。在这一篇文章中，draw.create()方法被调用，并传递polyline作为参数，我们监听PolylineDrawAction的相关
naturessdfsafagf·2024-02-07 07:10

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息（约束或惩罚项）来调整模型复杂度的方法，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模
飞影铠甲·2024-02-07 06:28

SSH框架中struts、spring、hibernate各起什么作用

struts控制作用，处理请求和返回请求，jsp页面发出请求，向jsp页面返回请求。hibernate操作数据库的，增删改查。
紫金卫冕·2024-02-07 01:07

Struts2远程代码执行漏洞复现

1、漏洞介绍Struts2漏洞是一个经典的漏洞系列，根源在于Struts2引入了OGNL表达式使得框架具有灵活的动态性。
大象只为你·2024-02-07 01:30

Apache Log4j2 漏洞原理

经验证，ApacheStruts2、ApacheSolr、ApacheDruid、ApacheFlink等众多组件与大型应用均受影响2.影响版本ApacheLog4j2.x<=2.14.13.漏
仲瑿·2024-02-07 01:55
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