struts学习系列第8页

spring与struts2的区别

1:springmvc的入口是一个servlet即前端控制器，而struts2入口是一个filter过虑器。

A慧眼如炬·2024-01-03 11:56

云原生学习系列之基础环境准备（虚拟机搭建）

shanshan3003·2024-01-03 07:47

ChatGPT学习系列教程（一）—chatGPT简介

一、ChatGPT介绍ChatGPT是一种基于GPT（GenerativePre-trainTransformer）模型的大型语言模型，由OpenAI公司开发。它是目前世界上最先进的自然语言处理技术之一。二、ChatGPT发展历程ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI在2023年11月30日推出的一款人工智能技术驱动的语言模型应用。以下是ChatGPT的发展历程：三、ChatGPT的主

huazi99·2024-01-03 01:23

SSH整合（简要步骤）

所谓ssh整合其实就是用Spring来管理Struts2以及Hibernate,通过依赖注入的方式。

老村长_cd67·2024-01-02 08:58

JAVA程序媛编程基础学习笔记，方法体与一维数组

给你学习路线：html-css-js-jq-javase-数据库-jsp-servlet-Struts2-hibernate-mybatis-spring4-springmv

Java小辰·2024-01-02 05:30

gradle

Gradle学习系列之一——Gradle快速入门-无知者云-博客园Gradle学习总结——根本上看透AndroidStudio构建-

味123·2024-01-02 01:34

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用VUE2.0和VUE3.0虽然在工程目录结构上存在较大差异，但是具体的代码实现逻辑相同，本文所使用的自定义组件方法，同样适用于VUE2.0。

一方通行00·2024-01-01 21:27

【深度学习】第一章：深度学习的入坑线路

所以在写深度学习系列文章之前，我觉得非常有必要先把深度学习的整个框架展示一下。这是我自己跌跌撞撞走了很多弯路，才略知一二

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

HTML+JS好例子集锦

基础知识参见HTML5+CSS入门与提高学习系列https://blog.csdn.net/cnds123/artic

软件技术爱好者·2024-01-01 04:25

MAML 源代码解释说明 (一)

元学习系列文章optimizationbasedmeta-learning《Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》论文翻译笔记元学习方向

田小成plus·2023-12-31 23:30

spring mvc 数据绑定报错 Failed to convert property value of type 'java.lang.String' to required type 'int'

刚开始用springmvc，觉得publicStringdelete(Useruser)这样的控制区获取提交来的参数写法比struts2那一堆settergetter痛快多了。

热带鱼2020·2023-12-31 21:23

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：背景知识1：机器学习中的学习器【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）背景知识2：机器学习中的管道机制简介：转换器用于数据的预处理和特征工程

数据杂坛·2023-12-31 14:36

【vim 学习系列文章 3.1 -- vim 删除 ^M】

请阅读【嵌入式开发学习必备专栏之VIM专栏】文章目录^M来源^M删除^M来源在Vim中打开文件时，您可能会遇到行尾的^M字符，这通常是因为文件使用了Windows风格的回车换行符（CRLF），而不是Unix/Linux风格的换行符（LF）。在Vim中，^M实际上是回车符（CarriageReturn，CR）的可见表示。^M删除为了删除所有行尾的^M字符，您可以使用Vim的替换命令：:%s/\r$/

CodingCos·2023-12-31 13:55

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合KNN的主要缺点有：

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

Struts2——通配符访问action方法时的配置

使用通配符访问action方法时需要在action内配置allowed-methods标签，指定在当前action中，哪些方法可以使用通配符访问

Kevin_Tsang·2023-12-30 20:17

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

如果我们注意到模型在训练集上的表现明显优于模型在测试集上的表现，那么这就是模型过拟合了，也称为highvariance。产生的过拟合的原因是对于给定的训练集数据来说，模型太复杂了。有几种可以减少过拟合的方法：收集更多的训练数据（通常可行性不大）通过正则化引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w，那么L1和L2正则化的定义如下。L1正则化通常会产生更稀

加百力·2023-12-30 18:04

Struts2学习笔记 | 部署第一个Struts2项目及其项目解析(IDEA版)

1.Struct2概述Struct2是一个用来开发MVC应用程序的框架2.Struct2的环境配置1.下载及解压网址：https://struts.apache.org/进去后下载下图文件，下载好后进行解压在这里插入图片描述

一颗白菜_·2023-12-30 07:06

机器学习系列06：决策树

如果你很关心模型的可解释性，那么决策树（DecisionTree）算法当之无愧为首选。决策树算法如何工作套用西瓜书上的一个图来说明决策树算法是如何工作的：我们挑选西瓜时，都会考虑西瓜脐部、色泽、根蒂以及敲一敲听声音等因素（特征），决策树就是对这些考虑因素进行逐个拆解，从而判断西瓜（样本）是好瓜还是坏瓜（类别）。从上面来看，这些特征好像都是离散型的，对于Iris数据集中数值特征来说，我们可以设定一个

加百力·2023-12-30 07:00

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

你可能需要参考：《机器学习系列06：决策树》这种方法无需对特征做归一化或者标准化预处理，也不假设数据集是否线性可分。以红酒数据集为例。我们可以直接通过feature_impor

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

对于不支持正则化的模型来说，我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度，从而避免过拟合。有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。特征抽取（featureextraction）：从现有的特征集中抽取信息形成新的特征空间。顺序特征选择是一种贪心算法，它通过自动选择与问题最相关的特征子集来提升计算效率，剔除不相关的特征或噪声数据来降低模型泛化误

加百力·2023-12-30 07:32

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

这里我们要换使用UCI上面的红酒数据集了。下载地址：https://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine这个数据集含有三种不同的红酒，共178个样本，每个样本由13个不同化学属性。我们首先将数据集分层采样划分70%出来作为训练集，剩余30%用作测试集。特征缩放（featurescaling）是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

Tomcat+struts攻防环境搭建

浏览网站时，有.action.do扩展名的网站就是strut2框架搭建的网站一、安装JspStudy（环境：tomcat、apache、mysql）Jspstudy高级系统设置可以分开解析：JspStudy默认apache可解析php和jsp若想apache只解析php，不解析jsp可分开解析：apache+php、tomcat+jsp

王宝贝57·2023-12-29 18:10

Open3D学习系列一：轻松安装Open3D

文章目录前言python安装安装步骤常见问题及解决方案c++安装安装步骤常见问题及解决方案总结前言欢迎来到“Open3D学习”系列的第一篇文章：“轻松安装Open3D”。在这个系列中，我们将一起深入探索Open3D——一个强大的、开源的三维数据处理库，它正在逐渐成为三维视觉和图形领域的热门工具。Open3D提供了丰富的功能，包括点云处理、三维重建、几何学分析和三维数据可视化等。无论您是一名研究人员

梦想的理由·2023-12-29 18:04

Flutter --RichText富文本文字图片渲染及点击事件处理使用

RichText(strutStyle:StrutStyle(forceStrutHeight:true,height:0.5,leading:0.7),text:TextSpan(text:"You'veearned5stocksYou'veearned5stocks

jia635·2023-12-29 17:30

SSM框架和SSH框架的区别

SSH和SSM定义SSH通常指的是Struts2做控制器(controller)，spring管理各层的组件，hibernate负责持久化层。

vodkaa·2023-12-29 15:37

2019-04-22 java web学习3-在SSH项目中Struts2、Spring、Hibernate分别起到什么作用？

(1)Struts主要起控制作用,Spring主要起解耦作用,Hibernate主要起操作数据作用。

可乐W·2023-12-29 14:16

JAVA程序员编程学习，异常分析与File类

给你学习路线：html-css-js-jq-javase-数据库-jsp-servlet-Struts2-hibernate-mybatis-spring4-springmv

Java小辰·2023-12-29 09:15

算法学习系列（十四）：并查集

目录引言一、并查集概念二、并查集模板三、例题1.合并集合2.连通块中点的数量引言这个并查集以代码短小并且精悍的特点，在算法竞赛和面试中特别容易出，对于面试而言，肯定不会让你去写一两百行的代码，一般出的都是那种比较短的，而且还不好想考验思维的那种题，那并查集就将这两点全占了，所以重要性很大，而且竞赛的话也就是将多个知识点合并起来考察，这个也很可能成为一个点，所以话不多说就开始吧。一、并查集概念并查集

lijiachang030718·2023-12-29 02:21

算法学习系列（十三）：Trie树

目录引言一、Trie概念二、Trie树模板三、例题引言这个Trie还是比较有用的，主要的功能就是高效的存储和查找字符串的数据结构。一、Trie概念假设这个Trie只存储小写字母的话：这个大概就是这么个概念，就是头结点是0号，然后每个结点都可以有26个儿子，然后每个儿子又有它们的儿子插入操作：先看0号结点的儿子有没有插入字符串的第一个字符，如果有那就进入下一个结点，如果没有那就创造出来，然后进入下一

lijiachang030718·2023-12-29 02:51

算法学习系列（十五）：最小堆、堆排序

目录引言一、最小堆概念二、堆排序模板（最小堆）三、模拟堆引言这个堆排序的话，考的还挺多的，主要是构建最小堆，并且在很多情况下某些东西还用得着它来优化，比如说迪杰斯特拉算法可以用最小堆优化，然后面试和考研用的也是挺多的，总之开始吧。一、最小堆概念本文只讲述最小堆，其一这个用的最多，而且跟最大堆来说其实都是差不多的，就一个小于一个大于最小堆：首先是一个完全二叉树，然后每个结点都小于或等于其两个儿子，性

lijiachang030718·2023-12-29 02:18

gRPC学习之一：在CentOS7部署和设置GO

Docker、Kubernetes、DevOPS等；关于《gRPC学习》系列《gRPC学习》是欣宸最新创作的实战风格原创，旨在通过一系列实战操作与读者一同掌握基于golang的gRPC开发基础知识；gRPC学习系列文章链接在

程序员欣宸·2023-12-28 21:01

【持续学习系列(三)】《Less-forgetting Learning in Deep Neural Networks》

一、论文信息1标题Less-forgettingLearninginDeepNeuralNetworks2作者HeechulJung,JeongwooJu,MinjuJung,JunmoKim3研究机构KoreaAdvancedInstituteofScienceandTechnology,RepublicofKorea二、主要内容这篇论文主要探讨了深度神经网络（DNNs）在学习新数据时出现的灾难

ZedKingCarry·2023-12-28 21:17

Android JetPack学习系列——Navigation

写在前面Google在2018年就推出了Jetpack组件库，但是直到今天我才给重视起来，这真的不得不说是一件让人遗憾的事。过去几年的空闲时间里，我一直在尝试做一套自己的组件库，帮助自己快速开发，虽然也听说过Jetpack，但是压根儿也没去了解，但是其实自己已经无形之中用到过很多Jetpack中的库了，只是自己不知道，比如说databinding、viewmodel、camerax等等所以我打算推

邵旺运·2023-12-28 20:41

【持续学习系列(四)】《Lifelong-RL》

一、论文信息1标题Lifelong-RL:LifelongRelaxationLabelingforSeparatingEntitiesandAspectsinOpinionTargets2作者LeiShu,BingLiu,HuXu,andAnniceKim3研究机构DepartmentofComputerScience,UniversityofIllinoisatChicago,USACente

ZedKingCarry·2023-12-28 20:10

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（1）

随机森林（Breiman2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。随机生存森林（RSF）（Ishwaran和Kogalur，2007；Ishwaraan，Kogalur、Blackstone和Lauer（2008）是Breimans射频技术的延伸从而降低了对时间到事件数据的有效非参数分析。R

天桥下的卖艺者·2023-12-28 16:59

JAVA公共资源模块的设计与开发源代码+论文教务试题试卷资源管理

.11.3课题意义...12系统实现架构环境与技术说明...12.1系统架构...12.2系统实现环境和技术...22.2.1开发环境...22.2.2运行环境...22.3系统框架说明...22.3.1struts

yushibing717·2023-12-28 10:58

Java I/O系统学习系列一：File和RandomAccessFile

I/O系统即输入/输出系统，对于一门程序语言来说，创建一个好的输入/输出系统并非易事。因为不仅存在各种I/O源端和想要与之通信的接收端(文件、控制台、网络链接等)，而且还需要支持多种不同方式的通信(顺序、随机存取、缓冲、二进制、按字符、按行、按字等)。Java类库的设计者通过创建大量的类来解决这个难题，比如面向字节的类(字节流，InputStream、OutputStream)、面向字符和基于Un

编程小世界·2023-12-28 09:02

Spring MVC学习(11)—跨域的介绍以及使用CORS解决跨域问题

SpringMVC学习系列文章SpringMVC学习(1)—MVC的介绍以及SpringMVC的入门案例SpringMVC学习(2)—SpringMVC中容器的

刘Java·2023-12-28 08:54

个性化试题推荐系统协同过滤推荐算法在在线考试系统中的运用基于用户/项目的协同过滤推荐算法混合协同过滤推荐算法协同过滤混合推荐算法

74b3a3e489d4·2023-12-28 00:57

【持续学习系列（二）】2015_ACL_LCS

一、论文信息1标题LifelongLearningforSentimentClassification2作者ZhiyuanChen,NianzuMa,BingLiu3研究机构DepartmentofComputerScience,UniversityofIllinoisatChicago二、主要内容这篇论文提出了一种基于终身学习（LifelongLearning,LL）的方法来解决情感分类问题。终

ZedKingCarry·2023-12-28 00:45

Spring系列学习一、Spring框架的概论

、Spring与其他框架的对比1、首先介绍下Spring与其平替的EJB的对比：2、接下来介绍下Spring与基于JavaEE原生技术的对比3、Spring与Hibernate的对比4、Spring与Struts

老D不是传说·2023-12-27 21:18

flutter 表单组件TextField、TextFormField使用

decorationtextField装饰keyboardTypeTextInputType，键盘类型textCapitalization大小写，默认为TextCapitalization.nonestyle字体样式strutStyle

初遇你时动了情·2023-12-27 16:29

机器学习系列 - 2.如何评价模型的好坏

小蘑菇1962·2023-12-27 12:09

《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关

这篇是机器学习系列文章所涉及到的第六篇文章了，前面已经介绍过了支持向量机SVM以及决策树算法，一个躲在小房间里认真阅读过的读者应该对他们都有了一定的认识，算法的过程和原理也都大致了解了。

玩世不恭的Coder·2023-12-26 20:40

安全漏洞周报（2023.12.04-2023.12.11）

漏洞速览■ ApacheStruts代码执行漏洞(CVE-2023-50164)■ ApacheOFBiz远程代码执行漏洞(CVE-2023-49070)■ SpringFramework

零信任Enlink_Young·2023-12-26 16:05

重温经典struts1之国际化(I18N)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言拿Google网站来举例，在世界上不同国家和地区，登陆Google网站，网站上都会显示本国家语言，它是怎么做到的，就是我们今天要讲的：国际化，也称i18ni18n是Internationalization的简称，是由第一个字母(i)+单词的字母数(18)+最后一个字母(n)组成的。简单的说，按照操作系统或浏览器设置的语言，切换各语

JavaWeb学起来·2023-12-26 15:17

重温经典struts1之ActionMessage(s)类结合html标签完成页面显示异常消息和正常提示消息

如何生成可参考右边的帮助文档前言今天我们来学习，怎样在页面显示，java端抛出的异常消息或正常处理完了时的提示消息具体做法，就是我们今天的主题，ActionMessage(s)类结合或标签来完成ActionMessage类struts

JavaWeb学起来·2023-12-26 15:46

Spring漏洞合集

目录什么是spring区分Spring与Struts2框架的几种新方法CVE-2016-4977：SpringSecurityOAuth2远程命令执行漏洞漏洞介绍&环境准备漏洞发现漏洞验证&利用1利用2CVE

lainwith·2023-12-26 13:30

机器学习系列_朴素贝叶斯（1）（原理、python代码、实战）

本文经作者允许转载自公众号：月半一更链接：https://mp.weixin.qq.com/s/v-FN3rG97Hr8Ez_fnkwpTw前文中的K-近邻、决策树分类器，给出的分类决策都是确定性的，即：该数据实例确定属于哪一类。但是，再好的分类器有时候也会产生错误的分类结果，这时候我们就希望有一个分类器，它能给出一个最优的类别猜测结果，同时也能给出这个猜测的概率估计值。这种基于分类结果的概率估计

大大的肥猫·2023-12-26 07:26

Flutter学习系列——环境搭建(windows开发环境)

如果想了解flutter是什么和为什么使用flutter，可以参考这一篇文章：Flutter是什么官方文档：https://flutter.io/小提示：可以尝试看下英文的官方文档，上面的解释可以看懂，并不难，而且更新的比中文文档要快，有的中文文档翻译的不恰当，会影响理解。windows系统要求：1、Windows7SP1及以上(64位)2、磁盘空间：400M+（不包含开发环境和工具的空间）3、其

xk_一步一步来·2023-12-25 21:45

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