My97DatePicker时间控件由于SiteMesh不能显示问题

最新推荐文章于 2019-06-17 15:59:42 发布
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本文介绍如何配置SiteMesh以排除装饰指定的HTML文件及JS文件，如My97DatePicker.htm等，确保这些文件能够正常加载而不被SiteMesh拦截。

 不让SiteMesh装饰My97DatePicker.htm页面即可
<excludes>
<pattern>*My97DatePicker.htm</pattern>

<pattern>*.js</pattern>
</excludes>

在jsp中使用My97DatePicker日期插件 在页面上不显示日期选择框的原因
lxyzhu的专栏
10-22 7415
最近在我的一个项目需要用一个日期插件来显示时间，在网上找了一下，最后决定使用My97DatePicker，颜色好看，布局也很合理，但是用的时候遇到很多问题，最大的问题有一下两个： 在jsp文件中无法导入js文件（My97DatePicker插件只需要引入WdatePicker.js这一个文件就ok）可以导入js文件，但是却无法导入WdatePicker.js引用到的另一个js文件：cal
My97DatePicker日期插件在JSP页面中无法正常显示日期框
qq_41092981的博客
01-17 2117
由于浏览器的兼容性--原因为引用的JS路径有问题，需要加上
jsp页面上My97DatePicker时间控件失效的可能原因
onTheWay365的博客
10-20 774
        路径没问题，在html页面上My97DatePicker有效，但在有iframe框架的jsp页面上就不行，折腾了半天，一直以为是iframe框架方面的原因，原来是siteMesh的问题。解决办法如下：不让SiteMesh装饰My97DatePicker.htm页面即可。在siteMesh的配置文件中加入如下配置： &lt;excludes&gt;        &lt;patt...
时间控件由于SiteMesh不能显示问题
10-13 424
不让SiteMesh装饰My97DatePicker.htm页面即可 /My97DatePicker.htm
jeesite缓存问题
杨航的专栏
04-22 7796
jeesite，其框架主要为： 后端 核心框架：Spring Framework 4.0 安全框架：Apache Shiro 1.2 视图框架：Spring MVC 4.0 服务端验证：Hibernate Validator 5.1 布局框架：SiteMesh 2.4 工作流引擎：Activiti 5.15、FoxBPM 6 任务调度：Spring
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基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
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本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
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