图书管理系统之过滤器--处理用户信息的过滤和订单数据的处理

kettle案例-分组聚合客户订单 数据清洗 阅读详情

1.AjaxGetOrdersFilter

package com.chinasoft.filter;

import java.io.IOException;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;

import javax.servlet.Filter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.FilterConfig;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import com.chinasoft.dao.impl.ImplOrderDao;
import com.chinasoft.entity.Order;
import com.chinasoft.entity.User;

/***
 * 获取订单数据的过滤器
 * 每当user.jsp页面将要显示的时候都会执行这个过滤器
 * 需要在web.xml中进行配置 (dispater的信息)
 * @author mazg1
 *
 */
public class AjaxGetOrdersFilter implements Filter {

	public AjaxGetOrdersFilter() {
	}

	public void destroy() {
	}

	public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
			throws IOException, ServletException {
		HttpServletRequest req = (HttpServletRequest)request;
		// 查询该用户对应的所有的订单信息
		ImplOrderDao implOrderDao = new ImplOrderDao();
		User user = (User) req.getSession().getAttribute("user");
		List<Order> orders;
		try {
			orders = implOrderDao.findOrdersByUserId(user.getId());
			// 把用户订单信息保存到域对象中
			req.getSession().setAttribute("orders", orders);
		} catch (SQLException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		chain.doFilter(request, response);
	}

	public void init(FilterConfig fConfig) throws ServletException {

	}

}

2.自动登录过滤器

package com.chinasoft.filter;

import java.io.IOException;
import javax.servlet.Filter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.FilterConfig;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import javax.servlet.http.Cookie;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import com.chinasoft.entity.User;


public class DoAutoLoginFilter implements Filter {

    public DoAutoLoginFilter() {
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }

	public void destroy() {
		// TODO Auto-generated method stub
	}


	/**
	 * 自动登录的过滤器
	 */
	public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
		HttpServletRequest req = (HttpServletRequest)request;
		HttpServletResponse res = (HttpServletResponse)response;
		
		User user = (User)req.getSession().getAttribute("user");
		//如果用户已经登录,则放行
		if (user!=null) {
			chain.doFilter(request, response);
		}
		//如果没有登录,则获取Cookie中的用户名密码进行自动登录
		else{
			Cookie[] cookies = req.getCookies();
			
			if (cookies!=null) {
				for(Cookie c : cookies){
					String name = c.getName();
					//执行自动登录
					if ("autologin".equals(name)) {
						String[] vals = c.getValue().split("&");
						req.getRequestDispatcher("/DoLoginServlet?name="+vals[0]+"&pass="+vals[1]).forward(req, res);
						return;
					}
				}
			}
			//没有获取到指定的cookie信息,也放行
			chain.doFilter(request, response);
		}
	}


	public void init(FilterConfig fConfig) throws ServletException {
		// TODO Auto-generated method stub
	}

}


3.编码过滤器,解决乱码问题

package com.chinasoft.filter;

import java.io.IOException;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.Map;

import javax.servlet.Filter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.FilterConfig;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import javax.servlet.annotation.WebFilter;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletRequestWrapper;


@WebFilter("/*")
public class EncodingFilter implements Filter {

	@Override
	public void destroy() {
	}

	/**
	 * 全局编码过滤器
	 */
	@Override
	public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,
			FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
		// 处理请求乱码
		HttpServletRequest httpServletRequest = (HttpServletRequest) request;
		HttpServletRequest myRequest = new MyRequest(httpServletRequest);

		// 处理响应乱码
		response.setContentType("text/html;charset=utf-8");

		chain.doFilter(myRequest, response);
	}

	@Override
	public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
	}

}

//自定义request对象
class MyRequest extends HttpServletRequestWrapper {

	private HttpServletRequest request;

	private boolean hasEncode;

	public MyRequest(HttpServletRequest request) {
		super(request);// super必须写
		this.request = request;
	}

	// 对需要增强方法 进行覆盖
	@Override
	public Map<String, String[]> getParameterMap() {
		// 先获得请求方式
		String method = request.getMethod();
		if (method.equalsIgnoreCase("post")) {
			// post请求
			try {
				// 处理post乱码
				request.setCharacterEncoding("utf-8");
				return request.getParameterMap();
			} catch (UnsupportedEncodingException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		} else if (method.equalsIgnoreCase("get")) {
			// get请求
			Map<String, String[]> parameterMap = request.getParameterMap();
			if (!hasEncode) { // 确保get手动编码逻辑只运行一次
				for (String parameterName : parameterMap.keySet()) {
					String[] values = parameterMap.get(parameterName);
					if (values != null) {
						for (int i = 0; i < values.length; i++) {
							try {
								// 处理get乱码
								values[i] = new String(values[i]
										.getBytes("ISO-8859-1"), "utf-8");
							} catch (UnsupportedEncodingException e) {
								e.printStackTrace();
							}
						}
					}
				}
				hasEncode = true;
			}
			return parameterMap;
		}

		return super.getParameterMap();
	}

	@Override
	public String getParameter(String name) {
		Map<String, String[]> parameterMap = getParameterMap();
		String[] values = parameterMap.get(name);
		if (values == null) {
			return null;
		}
		return values[0];  // 取回参数的第一个值ֵ
	}

	@Override
	public String[] getParameterValues(String name) {
		Map<String, String[]> parameterMap = getParameterMap();
		String[] values = parameterMap.get(name);
		return values;
	}
}




8.实现各售货机销售金额统计 实现各售货机销售金额统计 阅读详情

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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]); 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字符串与正则表达式 字符串   在Python中字符串属于不可变序列类型,使用单引号、双引号、三单引号或三双引号作为界定符,并且不同的界定符之间可以互相嵌套。    除了支持序列通用方法(包括双向索引、计算长度、元素访问、切片等操作)以外,字符串类型还支持一些特有的操作方法,如格式化、字符串查找、字符串替换(注意,不是原地替换),排版等。   字符串提供的replace()和translate(...

xiaotaiyang__的博客 1084
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Java_jfei
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