MySql不能插入中文字段的错误
编码问题需要设置成统一的编码格式才行，命令行进去mysqlmysql -u root -p输入命令查看当前数据库的编码格式：show variables like 'character_set_%';如果和下面一致就没问题：mysql> show variables like 'character_set_%';+--------------------------+------------...
Javascript：history.go()和history.back()的用法与区别
Javascript：history.go()和history.back()的用法与区别简单的说就是：go(-1):返回上一页，原页面表单中的内容会丢失；back():返回上一页，原页表表单中的内容会保留。history.go(-1):后退+刷新history.back():后退之所以注意到这个区别，是因为不同的浏览器后退行为也是有区别的，而区别就跟javascript：history.go()和...
MacOS配置MySQL的JavaBean驱动
1.下载jar包：mysql-connector-java-8.0.11.jarhttps://dev.mysql.com/downloads/connector/j/2.找到jar包文件位置，将jar包移至/Library/java/Extensionssudo mv mysql-connector-java-5.1.16-bin.jar（文件位置） /Library/Java/Extensio...
request.getParameter() 和request.getAttribute() 区别简述
getParameter 是用来接受用post个get方法传递过来的参数的.getAttribute 必须先setAttribute.（1）request.getParameter() 取得是通过容器的实现来取得通过类似post，get等方式传入的数据，request.setAttribute()和getAttribute()只是在web容器内部流转，仅仅是请求处理阶段。（2）request.ge...
javaweb中重定向和请求转发（response.sendRedirect()和request.getRequestDispatcher(rul).forward(request,response)
先来两张图，方便理解： 可以看出，重定向时，是服务器向游览器重新发送了一个response命令,让游览器再次向url2发送请求，以获取url2的资源而请求转发时，类似于是服务器自己向自己发了一个跳转，然后将结果直接给游览器，这也是问什么游览器会不改变url地址。下面是具体总结他们的区别一、response.sendRedirect(url)-服务器将新url发送给游览器，游览器再根据新url请求R...
何时使用.do和.jsp
在MVC的项目中一般不会直接去访问JSP，都是通过.do来转发。这样做的好处是：1 所有请求全部通过action来转发，这样便于整体框架的处理。比如，可以加入登陆到某个页面的权限控制，只需要在配置文件中配置，而不用再每个JSP文件中加入相关的逻辑。2 与数据库，文件等底层存储层连接，读取数据的代码可以在类（action）中执行。这样做，一方面可以将很多方法复用，另一方面使JSP页面的代码变得简单而...
MySql常见报错总结
一：在struts的项目中向mysql数据库表中插入记录时浏览器报以下错误：javax.servlet.ServletException: java.lang.RuntimeException: Data truncated for column 'uid' at row 1root causejava.lang.RuntimeException: Data truncated for colum...
escapeXml过滤掉特殊字符
在项目中有时需要在后台将字符串拼接，然后传到前台显示。当在后台拼接的时候比如拼接了特殊字符如@、#、《》，<，>等的时候，传到前台时，和html的标签或者其他有冲突，导致不能正常显示。比如刚刚在后台拼接了几个<br>想用于前台换行，结果用jstl的c:out输出到前台的时候成了[这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/2016032315365...
mysql中limit用法详解
在我们使用查询语句的时候，经常要返回前几条或者中间某几行数据，这个时候怎么办呢？不用担心，mysql已经为我们提供了这样一个功能，尽管语法逻辑很是怪异。这个功能就好比oracle里的rownum，但比mysql提供的这个LIMIT好用、好记和好理解多了，呵呵。SELECT*FROMtable LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offsetLIMIT 子句可以被...
Entity Framework应用：根据实体的EntityState状态实现增删改查
在上一篇文章中，我们讲解了使用EF实现简单的增删改成，在这篇文章中我们使用实体的EntityState状态来优化数据的增删改查。 一、修改数据 上篇文章中的修改数据的方法是EF官方推荐的方式，即先查询出来要修改的数据，然后在修改。但是这种操作会导致多次操作数据库： 从上面的截图中可以看出，查询数据的时候会执行一次事物，修改的时候又执行了一次事物，即修改数据会操作两次数据库。那么有没有什么方法可以只操作一次数据库呢？那就是下面要讲解的EntityState。 使用EntityState优化上面的
简单实现"Tomcat"
Tomcat的主要功能就是接收客户端的Http请求，然后将请求分发，并且将请求封装，最后返回资源给到客户端。话不多说，开干。 一、实现设计图 （禁止盗图，除非先转支付宝！！！） 二、代码 1、工程结构目录图 新建java project 即可，目录图如下： 2、工程描述 a、dispatcher是用来处理请求信息的，并且分发到静态处理器还是动态处理器。 b、HttpEntity则是实体类，包括request以及response。 c
第九章 常用模块（续）
1.序列化模块 1.1 什么叫序列化 例：有一个班级信息字典{'10010000':{'name':'zhangsan', 'age':22, 'class':'python21'},...}，在程序结束后需要保存，而在python中只有字符串能保存到文件中。再次使用字典的时候，可以使用eval转化，但是非常不安全，所以引入了序列化 序列化就是 数据类型转化成字符串的过程 -- 数据类型 --> 字符串的过程 字符串化也叫做序列化 1.2 为什么要用序列化呢？（固态存储、网络传输） 数据从内存
idea调试springmvc出现java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderListener
idea调试springmvc出现java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderListener 解决办法： Project Structure-Artifacts-Output Layout，选择Put into Output Root，这样lib包就会加到WEB-INF下了，就能找到类了：
ssrf的实例（服务器端请求伪造）
ssrf扫出来一般英文是server side request forgery 服务器端请求伪造 之前csrf是客户端请求伪造 然后这是一个post请求 然后我把请求在hackbar下 复现 后面的地址呢是awvs自带的一个地址 这里我改成我的ceye.io的地址 218.206.68.233:7005/JtalkManager/echat.do chatID=8a8ad81d634a09e60163916da78c3322&method=readMessage&url=http://ly4e
MySQL 分库分表方案，总结的非常好！
前言 公司最近在搞服务分离，数据切分方面的东西，因为单张包裹表的数据量实在是太大，并且还在以每天60W的量增长。 之前了解过数据库的分库分表，读过几篇博文，但就只知道个模糊概念， 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的。 今天看了一下午的数据库分库分表，看了很多文章，现在做个总结，“摘抄”下来。（但更期待后期的实操） 会从以下几个方面说起： 第一部分：实际网站发展过程中面临的问题。 第二部分：有哪几种切分方式，垂直和水平的区别和适用面。 第三部分：目前市面有的一些开源产品，技术，它们的优缺点是什么
Confluence 6 管理你的 Confluence 许可证
你的许可证能够让你在运行 Confluence 的时候在指定的时间段获得特定的支持。同时这个许可证也定义了在你 Confluence 中可以使用的用户数量。 希望快速的查看当前的许可证信息，你可以进入 > 基本配置（General Configuration） > 问题检查和支持工具（Troubleshooting and support tools）. 你需要具有 Confluence 管理员或者系统管理员的权限才能查看和编辑你的额许可证。 https://www.cwiki.us/disp
逻辑回归算法（二分类）
一、逻辑回归算法简介 目的：经典的二分类算法 机器学习算法选择：先逻辑回归再复杂算法 决策边界：可以是非线性的 二、Sigmoid 函数 公式： (自变量取值为任意实数，值域[0,1]) 解释：将任意的输入映射到了[0,1]区间，在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid 函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务。 图像： 预测函数： （） 分类任务： 整合： （为结果看起来更简洁） 解释：对于二分类任务（0，1），整合后y取0只保留，y取1只保留
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