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我也要
默认情况下Jboss和Tomcat等服务器是拒绝url中带"%2F"或者"%5C"的URL，因为它们经浏览器解析之后就变成了"/"和"\"，服务器默认是拒绝访问的，所以需要通过服务的配置来解决这个问题：
Apache Tomcat的解决方法如下（已验证好用）：
找到%TOMCAT_HOME%/conf/catalina.properties文件：
添加：
#这个是解决URL中包含%2F的问题
org.apache.tomcat.util.buf.UDecoder.ALLOW_ENCODED_SLASH=true
#这个是解决URL中包含%5C的问题
org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.ALLOW_BACKSLASH=true
Application Server
大数据实战：Python与MySQL在足球赔率分析中的高效应用
本文详细介绍了如何利用Python与MySQL进行大数据实战，实现足球赔率的高效分析。通过对比Excel处理的局限性，阐述了数据库在处理百万级数据时的速度优势。文章提供了从环境搭建、使用pymysql连接数据库、利用pandas进行数据清洗与分析，到构建自动化分析系统的完整流程，旨在帮助读者将大数据技术应用于实际业务场景，显著提升数据处理与洞察效率。
http接口url 斜杠问题（“/”）（在 HTTP URL 中，斜杠（`/`）被视为分隔符，用于分隔 URL 的各个部分，斜杠会被编码成%2F）java URLEncoder.encode()
因此，为了避免这种情况，您可以在将路径作为 URL 参数传递之前，对其进行 URL 编码。这将会将斜杠字符和其他特殊字符编码为它们的 URL 编码形式，从而避免它们被解释为 URL 的分隔符。我用java调用http接口给linux设置一个目录的路径，我得参数是通过http url传过去的，但是我发现，如果我的路径中包含一个。当您将包含单个斜杠字符的路径作为 URL 参数传递时，它会被视为新的路径段，并且由于 URL 编码的原因，每个斜杠字符都会被编码为。在 URL 中，每个斜杠字符都表示一个新的路径段。
一文搞定 GitHub SSH Key：生成、配置、好处全攻略
本文详细介绍了如何配置GitHub SSH Key，实现免密安全认证。主要内容包括：SSH协议的四大优势（免密登录、安全性高、稳定省心、支持自动化）；Git身份配置步骤；检查本地SSH Key；生成RSA密钥对；添加密钥到SSH代理；复制公钥到GitHub；测试连接。配置完成后，开发者可通过SSH地址克隆仓库，实现push/pull全程免密操作。该方案显著提升Git使用效率，同时保障安全性，是开发者必备技能。
url中(GET请求)中包含特殊符号字符等导致请求报错的解决方案
因为GET和POST请求不同Get请求特殊符号浏览器并不认识（如:*,#,{},[],^..等等）那么我们应该怎么做才能然浏览器认识呢？其实我们至于要把特殊符号替换成浏览器可以认识的特殊符号就可以了，话不多说详细请看下面两种方法： 方法一： 直接替换： 假如我发送的内容如：127.0.0.1:8030/xxx.action?key=ysude${"operators":"77777...
【Boost5】Boost变换器的输入电容
节点的电流有3个，一个是来自电源输入的，由于我们把Vin看成理想电源以及线路的电感的存在，它可以近似看作是恒定的电流源Iin，一个是流向输入电容Cin的电流Icin，另外一个节点是电感L电流IL。电容电流波形在整个开关周期内的平均值为0，充电和放电在一个周期中各占1/2，在图中充电部分面积和放电部分面积相等，那么在充电或放电的电荷量Q=I*t，从图中可以看出，在一个周期内电容电流变化量是ΔIL，那在电容在充电1/2T周期中电流的变化量是1/2ΔIL。输入电容上的ESR也会随着电流变化，影响输入电压的变化。
VCS和UVM常用编译选项
VCS编译选项 -full64 在64bit模式下编译、仿真，用于64位操作系统 -j8 指定编译器可以并行编译的进程数为8 -timescale=1ns/1ps 指定仿真时间和精度 +libext+.v+.V+.sv+.svh 识别.v、.sv、.svh等多种格式文件 -sverilog 支持system verilog 编译 -f xxx.lisf 指定包含所有设计文件列表的文件名 -top test 设置顶层模块为test。（指包含.
解决URL中含有特殊字符不能请求问题
解决办法 使用 (% + ASCII) 的方式 转义 | 其他字符 + URL 中+号表示空格 %2B 空格 URL中的空格可以用+号或者编码 %20 / 分隔目录和子目录 %2F ? 分隔实际的URL和参数 %3F % 指定特殊字符
Python爬虫实战：使用最新技术爬取新浪新闻首页数据
本文详细介绍了三种爬取新浪新闻首页的技术方案，从简单的requests-html到强大的Playwright，再到分布式Scrapy架构。小规模爬取：requests-html或aiohttp方案需要JavaScript渲染：Playwright方案大规模分布式爬取：Scrapy-Redis方案。
GET 请求URL拼接数组数据时发生错误解决
问题：拼接数组数据时会在数组数据属性的后面多拼接一个[] ps:?arr[]=1&arr[]=2 解决：使用qs库 yarn add qs axios配置文件中配置请求拦截： const qs = require('qs') request.interceptors.request.use( config => { if (config.method === 'get') { config.paramsSerializer = function (para
基于本机知识库 + 豆包（火山引擎）+ MCP的落地方案
最小 MVP：本地知识库 + Doubao Embedding + 简单检索。工具化：把检索/写入/系统功能通过 MCP 封装。Agent 编排：RAG 流程 + 自检 + 引用输出。这样你就可以快速落地一个基于豆包 + 本机知识库的 MCP Agent。
MOSFET雪崩特性参数解析
但是，一些电源在输出短路时，初级中会产生较大的电流，加上初级电感，器件就会有雪崩损坏的可能，因此在这样的应用条件下，就要考虑器件的雪崩能量。对于那些在MOSFET的D和S极产生较大电压的尖峰应用，就要考虑器件的雪崩能量，电压的尖峰所集中的能量主要由电感和电流所决定，因此对于反激的应用，MOSFET关断时会产生较大的电压尖峰。雪崩击穿能量标定了器件可以容忍的瞬时过冲电压的安全值，其依赖于雪崩击穿需要消散的能量。EAS单脉冲雪崩击穿能量, EAS标定了器件可以安全吸收反向雪崩击穿能量的高低。
tomcat访问路径中有特殊字符报错java.lang.IllegalArgumentException: Invalid character found in the request target.
访问项目http://localhost:8080/disk/opServlet.shtml?path=D:\时报错 java.lang.IllegalArgumentException: Invalid character found in the request target. The valid characters are defined in RFC 7230 and RFC 3986。...
驾驶行为检测数据集准备与处理详解
本文详细介绍了构建"未系安全带/打电话"检测模型的数据集准备流程。首先分析公开数据集（如StateFarm、AICityChallenge）的优缺点，并提供格式转换脚本。重点推荐自行采集+半自动标注方案：1）视频关键帧提取；2）使用预训练模型生成伪标签；3）人工修正标注；4）数据增强（光照变化、运动模糊等）。文章还包含数据配置文件编写指南，并针对类别不平衡、小目标检测等常见问题提出解决方案，如过采样、切片训练和负样本挖掘。通过这套流程可构建高质量数据集，为模型训练奠定基础。
url中的双斜杠//代表的意义
图片地址：https://upload-images.jianshu.io/upload_images/2849271-0cd2a78eb9e6ceb7.jpeg?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/2/w/800/format/webp 今天在爬取一个网站的时候，遇到一个img标签 src是//upload-images.jianshu.io/upload_images/2849271-0cd2a78eb9e6ceb7.jpeg?imageMogr2/auto
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
[绍棠] WKWebView加载带#的url,无法访问
今天在做项目中，遇到用WKWebView加载url,无法访问。最后发现是url里面的#被编码成%23导致无法访问 https://127.0.0.1/#/?name=绍棠 编码之后： https://127.0.0.1/%23/?name=%E7%BB%8D%E6%A3%A0 当#号被编译成%23之后无法访问 解决办法：禁止 **# ** 号编译成 **%23 ** OC - (NSString *)WM_FUNC_urlEncode:(NSString *)urlStr{ ...
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
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tomcat高版本对url中特殊符号限制的解决方法
背景：研发反馈，在页面点击上传execl功能，上传文件的时候，tomcat直接拒绝了，显示是url中含有相关的字符 解决： 在server.xml中设置如下即可 <Connector port="8084" protocol="HTTP/1.1" relaxedPathChars="[]|" relaxedQueryChars="[]|{}^&#x5c;&#x60;&...
Url参数中出现+、空格、=、%、&、#等字符的解决办法
原文链接：http://www.jeffjade.com/2015/04/16/2015-04-16-deal-url-special-char/Url出现了有+，空格，/，?，%，#，&，=等特殊符号的时候，可能在服务器端无法获得正确的参数值，抑或是造成不能正常下载文件(作为Download Url时候)，如何是好？解决办法：就是需要将这些字符转化成服务器可以识别的字符；但是为何Url中有这些字符
都是“#”号惹得祸――URL中“#”号导致无法刷新页面问题
在做弹出IE窗口刷新父窗口的页面时，发现使用window.opener.location.href=window.opener.location.href语句并不是每次都起作用，有时候父窗口对该语句无动于衷，但跟踪代码发现，该语句确实已经执行。上网搜索，无果，只能自己来查找事情的真相。通过逐个页面测试，我发现了一个规律，父窗口弹出窗口的链接如果是超链接形式，则该条语句一定无效
url中包含特殊字符处理
url中包含特殊字符要如何处理 不管是以何种方式传递url时，如果要传递的url中包含特殊字符，如想要传递一个+，但是这个+会被url会被编码成空格，想要传递&，被url处理成分隔符。尤其是当传递的url是经过Base64加密或者RSA加密后的，存在特殊字符时，这里的特殊字符一旦被url处理，就不是原先你加密的结果了。 url特殊符号及对应的编码+ URL...
url 中& 转义 &；报403，访问拒绝
&转义成&导致url访问拒绝
URL地址中的斜杠/和反斜杠\
斜杠和反斜杠的用处：分隔符 Unix使用斜杠作为分隔符； web应用最新使用在Unix系统上面，所以目前所有的网络地址都采用 斜杆/ 作为分隔符； windows系统上的文件浏览器都是用 反斜杠\ 作为路径分隔符（由于使用 斜杆/ 作为DOS命令提示符的参数标志） URL中斜杠/和反斜杠\的区别 随着发展，DOS系统已经被淘汰了，命令提示符也用的很少，斜杆和反斜杠在大多数情况下可以互换，没有影响:...
浏览器路由地址含有“#”，“?”之类的跳转就会报错404的解决办法
###一般的前端页面跳转请求地址带参 比如 http://localhost:8777/#/crowd/customer/edit?id=256&crowdNo=DDA2023101009000001 直接加在后面即可，如果遇到复杂的比如对象为了不影响数据一般JSON.stringify(paramData)被跳转页面直接JSON.Parse(paramData)即可，但是遇到带有特殊符号的，比如“#”，“?
URL编码传输问题（特殊字符）
问题产生过程 之前做安卓项目遗留下来的一个问题, 为什么我传输的中文到服务端(Java) 获取参数时, 总是出现各种问题, 莫名其妙就出现了乱码? 各种设置UFT-8 都不管用?? 我们必须从字符集 和 字符集编码方面去了解具体URL编码的过程. 浏览器环境 浏览器的导航栏输入包含中文URL后. 浏览器会自动将中文进行URL编码.(我们打开F12开发者工具查看) 那么我此时会产生好奇,URL编码是在什么阶段开始编码的?什么适合开始解码的? 安卓环境 我尝试在非浏览器环境下(比如Android的HttpU
前端在跳转传递参数过长或者含某些特殊字符时跳转失败或者传递参数被截断解决方法
在跳转传递参数过长或者含某些特殊字符时跳转失败或者传递参数被截断解决方法
tomcat8.5 url包含|等特殊字符报错400的问题
如果url中包含.{}等字符时，tomcat会报400错误。使用encodeURI()对URL进行转义，即可解决该问题。 $.ajax({ url: encodeURI(url), dataType:"json", success:function(data){ }, });...
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