悲惨,一个低级错误耽误了我居然一下午的时间去挠头

今天下午一时心血来潮,想用RDS Servlet与前段的Flex的"数据连接/服务"结合起来玩玩,但是双击了LCDS那耀眼的大图标之后,始终告诉我冷冰冰的一行西文如下:
Unable to authenticate on RDS server using current security information.

大致意思应该是安全方面的东东....我就始终闹不明白鸟....我一直偏执的认为我的web.xml文件没有写错...但是....事实证明我确实写错了,正确的应该如下,注意注释下面的配置项

<servlet>
<servlet-name>RDSDispatchServlet</servlet-name>
<servlet-class>
flex.rds.server.servlet.FrontEndServlet
</servlet-class>
<!-- 注意这里哦! -->
<init-param>
<param-name>useAppserverSecurity</param-name>
<!-- 就是这个地方...设置为False就好了 -->
<param-value>false</param-value>
</init-param>
<load-on-startup>10</load-on-startup>
</servlet>

<servlet-mapping id="RDS_DISPATCH_MAPPING">
<servlet-name>RDSDispatchServlet</servlet-name>
<url-pattern>/CFIDE/main/ide.cfm</url-pattern>
</servlet-mapping>

希望能得到高手的指点究竟这是做什么用的?使用服务器安全策略?我设为false应该就是不使用了,如果我想使用呢?那应该怎么办?

希望高手解答我的疑惑
内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
### 创建包含塑料瓶、纸张、金属罐、玻璃瓶和其他垃圾分类的图像数据集的方法 构建一个高质量的垃圾图片分类数据集需要考虑多个因素,包括数据收集、清洗、标注和存储。以下是详细的说明: #### 1. **数据源的选择** 需要从公开可用的数据集中筛选出适合的目标类别(塑料瓶、纸张、金属罐、玻璃瓶和其他垃圾)。两个可能适用的数据集已经提到: - 数据集 A 包含 2527 张图片,其中物品放置在白板上拍摄,背景单一且光线条件一致[^1]。 - 数据集 B 是更大的数据集,包含 19,655 张垃圾图像,涵盖了广泛的垃圾类型[^2]。 可以优先选择数据集 A 中的相关类别作为初始素材,因为它的背景较为干净,有助于减少干扰特征的影响;而数据集 B 则可以用作补充资源,提供更多的样例多样性。 #### 2. **类别映射** 将现有数据集中的细粒度标签映射到所需的五大类中。例如: - **塑料瓶**: 对应于数据集 B 的“饮料瓶”、“塑料器皿”等标签[^2]。 - **纸张**: 映射至“书籍纸张”、“纸盒纸箱”等相关条目。 - **金属罐**: 转化自“金属食品罐”、“易拉罐”等内容[^2]。 - **玻璃瓶**: 关联“酒瓶”、“玻璃器皿”等实例[^2]。 - **其他垃圾**: 所有不属于上述四类的对象均可归为此类,比如“牙签”、“插头电线”。 #### 3. **数据采集与扩充** 如果现成数据不足以支撑模型训练,则需额外搜集更多样本。可以通过以下方式获取新数据: - 自己拍照:模拟真实场景,在不同光照条件下捕捉各类废弃物影像; - 网络爬虫抓取:利用搜索引擎或社交媒体平台检索关键词关联图档; - 合成生成对抗网络(GAN)技术制造虚拟案例扩展有限资料库规模。 #### 4. **预处理步骤** 统一所有选入照片分辨率大小为固定值(如224x224像素),并对色彩空间标准化处理以便后续算法高效运行。此外还需实施随机裁剪翻转等增广手段防止过拟合现象发生。 #### 5. **质量控制机制设立** 安排人工复查挑选后的候选成员确保它们确实属于指定组别并无误标情况存在。同时也要注意剔除模糊不清或者角度奇特难以辨认主体轮廓形状的作品以免误导机器学习过程方向偏离正轨太远距离理想状态越来越遥远无法达成预定目的成果失败告终遗憾收场结局悲惨令人扼腕叹息不已啊! --- ```python import os from PIL import Image import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设已下载好原始数据并解压到了./raw_data目录下 base_dir = './raw_data' categories = ['plastic_bottle', 'paper', 'metal_can', 'glass_bottle', 'other'] if not all([os.path.exists(os.path.join(base_dir, cat)) for cat in categories]): raise FileNotFoundError("Some category folders are missing!") images = [] labels = [] for idx, category in enumerate(categories): folder_path = os.path.join(base_dir, category) for img_name in os.listdir(folder_path): try: img = Image.open(os.path.join(folder_path, img_name)).convert('RGB') img_resized = img.resize((224, 224)) images.append(np.array(img_resized)) labels.append(idx) except Exception as e: print(f"Error processing {img_name}: {e}") X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( np.array(images), np.array(labels), test_size=0.2, random_state=42) np.savez('./processed_data.npz', x_train=X_train, x_val=X_val, y_train=y_train, y_val=y_val) ``` ---
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