struts2一些小细节问题总结

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1、action名称的搜索顺序: 1.获得请求路径的URI,例如url是: http://server/struts2/path1/path2/path3/test.action 2.首先寻找namespace为/path1/path2/path3的package, 如果存在这个package,则在这个package中寻找名字为test的action, 如果不存在这个package则转步骤3; 3…

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ubuntu20.04安装labelme(linux)以及报错修改

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1. 安装labelme 1.1 conda新建环境,激活环境 conda create -n labelme conda activate labelme 1.2 安装pyqt5 pip install pyqt5 (有时候可能需要别的包,一起pip安装就可以) 1.3 安装labelme pip install labelme 1.4 终端输入:labelme 正常情况下即可正常启动label…

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用表单做一个收集信息页面

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今天和大家分享一下怎么用表单来做一个收集信息的页面 在做之前我们要先来了解一下和表单有关的知识点 类型 描述 text 定义常规文本输入。 radio 定义单选按钮输入(选择多个选择之一) submit 定义提交按钮(提交表单) password 定义密码框 checkbox 定义多选框 file 定义文件上传 reset 定义重置按钮 select 定义下拉选框 textarea 定义多行文本 …

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技术总监亲自上阵,手撸了个推荐系统!

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省时查报告-专业、及时、全面的行研报告库 省时查方案-专业、及时、全面的营销策划方案库 【免费下载】2023年2月份热门报告合集 从0到1详解推荐系统基础知识和框架 推荐技术在vivo互联网商业化业务中的实践.pdf 推荐系统基本问题及系统优化路径.pdf 大规模推荐类深度学习系统的设计实践.pdf 荣耀推荐算法架构演进实践.pdf 推荐系统在腾讯游戏中的应用实践.pdf 小红书推荐系统中台应用实…

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面向未来的前端框架ThinkJs

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最近在学习SwingCms框架,然后就一条路黑到底, 挖挖挖, 所有相关的技术点。 SwingCms ThinkJs Koa2 Nunjucks MUI ES7 Egg 注:Node版本 > 7.6 整理下近期的学习资源,以便后续持续深化: SwingCms https://www.cmswing.com/docs ThinkJs https://cloud.tencent.com/deve…

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C++基础1

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1.引用头文件 c c++ #include <stdio.h> #include < iostream > / #include < cstdio > #include <stdlib.h> #include < cstdlib > #include <string.h> #include < cstring >…

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http请求时没有返回的状态码问题

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今天在做网络访问的时候遇到http不能返回响应码的问题, if (httpResp.getStatusLine().getStatusCode() == 200) {。。。}不进行判断,直接走catch中去了,并且打印的catch (Exception e) 日志为android.os.NetworkOnMainThreadException( 净工作主线程例外 ),由此可知网络请求不能再主线程中…

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利用office tools plus 安装office(三步搞定)

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文章目录 1.下载office tools plus 2.office tools plus部署 3.KMS操作 1.下载office tools plus 提示:一定要在线安装,离线安装会出错。 office tools plus链接:https://otp.landian.vip/zh-cn/download.html 百度直接搜索,也是可以的 ①选择9.9MB的文件,接着把压缩包放到桌面 ②…

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多层layer,关闭子页面的同时关闭父页面的方法。

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需求是这样的,layer.open了两次,现在有两个iframe,关闭最顶层iframe(点x的时候),希望能够把这两个iframe都观点。尝试了好几种方法都不太灵光。有的需要找到index,用layer.closeAll(),或者window.parent.layer.closeAll(),都不起作用。那好吧,只能换一种思路,子页面关闭的时候,调用父页面的某个方法。 1、父页面的方法 funct…

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基于协同过滤的用户推荐的java例子

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### 基于协同过滤的用户推荐的java例子 ##### 基于用户的协同过滤推荐算法 1. 基于用户的协同过滤推荐算法 2. 基于用户的协同过滤推荐算法通过寻找与目标用户具有相似评分的邻居用户, 通过查找邻居用户喜欢的项目,推测目标用户也具有相同的喜好。 基于用户的协同过滤推荐算法基本思想是:根据用户-项目评分矩阵查找当前用户的最近邻居, 利用最近邻居的评分来预测当前用户对项目的预测值,将评分最高…

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