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我也要
1。
java.lang.NullPointerException com.opensymphony.xwork2.ognl.SecurityMemberAccess.isPackageExcluded(SecurityMemberAccess.java:114
这个是因为action类不能没有包定义，否则是要报这个错误。
2。
spring的bean不能生效，后来发现，是strcts.xml的action的class要和sping的appcontext.xml的bean的id一致。
3.
eclipse、java虚拟机和java jdk的版本要一致，以及系统的32，64位一致，可以通过修改环境变量的Path和JAVA_HOME保持一致
4.
经测试 struts.xml这句 <constant name="struts.objectFactory" value="spring"></constant>
可有可无，struts默认是使用spring装载bean的。
基于FPGA的函数信号发生器设计
设计采用波形查找表和相位累加器的方法实现DDS，查找表的数据位宽为8位，采样点数为4096。波形产生范围是100Hz-20MHz，最小频率间隔为1Hz，用8个数码管显示频率，可产生正弦波、方波、三角波，波形用两个led显示，select信号控制，全灭为正弦波，一亮一灭为方波，全亮为锯齿波。为了使频率和相位便于调节，用3个拨码开关控制步进，用8个led显示状态。
Struts2 学习历程（1）
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SpaceMesh Mining 教程
當參與Spacemesh的用戶在完成P盤工作後需要完成兩個部分工作：PoET+PoST，這兩部分均是在不同的規定時間完成，具體可參考後續的時間表。註意！只有PoET和PoST均完成的用戶才可以獲得收益。Spacemesh相關P盤教程：說明：1.Spacemesh每個紀元epoch周期為14天，在8月7日完成PoET的將在8月20日完成PoST，收益將在8月25日後發放（之後用戶收益將每隔14天發放一次） 後續PoET時間為8月7日+N14 **後續PoST時間為8月20日+N。
Struts的OGNL表达式访问静态成员
一配置文件 <?xml version="1.0" encoding="GBK"?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.1//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts-2.1.dtd"&...
一文读懂无人机AI识别算法，原理、技术、应用
本文详细介绍了无人机识别算法的工作原理、技术优势以及在多个行业的应用前景，展现了其在提升安全监控、资源管理和应急响应中的关键作用。尽管无人机识别算法在多个领域展现出巨大潜力，但仍面临技术挑战，如算法的准确性、数据的实时处理能力以及对复杂环境的适应性。4. 消防与城市管理： 无人机识别算法在消防和城市管理中的应用，为相关部门提供了及时的信息支持，提升了应急处置能力和城市管理水平。1. 公安监控： 无人机识别算法在公安领域的应用，可以实时识别犯罪嫌疑人和违法行为，有效提升城市治安管理的智能化水平。
C#客户端对接工厂MES的方法
本文介绍了使用C#实现WebApi客户端与工厂MES系统交互的方法。主要包括四个步骤：1)配置工控机IP地址；2)获取服务器URL；3)创建HttpHelper帮助类实现单例模式HttpClient，提供异步POST请求方法；4)通过实例化帮助类实现设备状态数据的JSON格式发送与接收。该方案采用异步通信方式，支持超时处理，能够满足大多数MES系统交互需求，帮助工程师快速完成设备与MES系统的数据对接。文中给出了核心代码片段和完整的数据交互流程示例。
struts2框架学习
1. struts2框架请求流程 用户请求某个. action。 执行web.xml中配置的过滤器对请求进行过滤，这个过滤器是StrutsPrepareAndExecuteFilter，上图中的FilterDispather已经被StrutsPrepareAndExecuteFilter代替。web.xml文件信息如下图，代表了无论什么请求都得通过名为strtus2的filter去过滤，而这个过滤器对应的文件是org.apache.struts2.dispacher.FilterDispatche
uniApp微信小程序：error: 60001 request:fail errcode:-101 cronet error code:-101error_msg:net::ERR CONNECTI
uni-app微信小程序域名访问报error 60001 request:fail errcode:-101，解决Uniapp微信小程序报600001错误，uni.request()接口请求报错，服务器更换SSL证书后，uniapp微信小程序出现`request:fail errcode:-101`问题分析与解决，服务器更换ssl证书后，手机访问微信小程序异常，微信小程序更换SSL证书后出现请求报错，服务器更换SSL证书，微信小程序报600001，小程序反应偶尔出现request:fail errcode:
『Java安全』Struts2 2.1.8.1 参数名OGNL注入漏洞S2-005(S2-003修复绕过)复现与浅析
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OpenClaw三层记忆系统：让你的AI助理记住你的习惯，越用越顺手
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matlab 一维相位解缠
一维相位解缠算法的matlab代码实现。
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项目场景： spring+struct2开发 问题描述： 使用spring+struct2框架时 service报空指针问题，问题如图： 原因分析： struct.xml配置如下： spring配置如下： 此时struct中的action生成的是自己的action类，不是spring 容器管理的类 解决方案： 把struct中的action改成spring中的bean的id即可 ...
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")
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
Struct2是什么？
摘要：Struts2曾是JavaWeb开发的主流MVC框架，通过拦截器机制简化了Servlet/JSP开发，解决了参数封装、页面跳转等痛点。其核心架构包括Action、拦截器链和值栈等组件，采用OGNL实现数据交互。虽然Struts2在功能解耦和表单处理方面优势明显，但因配置繁琐、性能问题及安全漏洞，已被SpringMVC取代。目前仅用于传统系统维护，新项目建议使用Spring生态框架。理解其设计思想仍有价值，但实际开发中已不再推荐使用。
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
最近在整合struct2 和spring2.5.6
整合 struct2和spring应用spring SimpleJdbcTemplate( SimpleJdbcTemplate source )SimpleJdbcTemplate的方法（参考api） ；SimpleJdbcTemplate.query...方法；基本上整个用xml文件整合起来，配置麻烦，不过应用灵活待续…………
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
主流框架Struct2 Spring Hibernate的理解
1、Struts的理解。 1. struts是一个按MVC模式设计的Web层框架，其实它就是一个大大的servlet，这个Servlet名为ActionServlet，或是ActionServlet的子类。我们可以在web.xml文件中将符合某种特征的所有请求交给这个Servlet处理，这个Servlet再参照一个配置文件（通常为/WEB-INF/struts-config.xml）将
springmvc 与 struct 的区别学习
背景：看到公司的项目从struct2改造为springmvc，其实从本科开始学习struct2开始对struct2很混乱，之后做了一些springmvc的项目，但每次开发之前老师或者师姐都会创建好项目，并且各个配置文件也都写好，自己也没有去了解学习过这些，导致一致对于所有的配置都很混乱，对于struct2以及springmcv的区别更是一塌糊涂。在工作中对于知识以及业务需要知其然并且知其所以然。加...
spring+struct2+hibernate
最近在做一个ssh的框架遇到了一些问题，把这些错误的情况都记下来 （1）启动失败 在web.xml配置Listener的时候 org.springframework.web.context.ContextLoaderListener 只导入了Spring-web.jar包，显示无错，但是编译不起来。 最后导入了spring-webmvc系列的包才得以解决。
原来是在Tomcat服务器上发布，现在改为JBoss 发布 Struct2 +Spring+hibernate Maven项目出错解决方法
原来是在Tomcat服务器上发布，现在改为JBoss 发布 Struct2 +Spring+hibernate Maven项目出错解决方法 错误日志： 08:41:20,171 INFO [org.hibernate.engine.jdbc.batch.internal.AbstractBatchImpl] (http--0.0.0.0-4080-5) HHH000010:
Spring和Struct2两种整合方式
Spring整合Struts2的两种方案 一、需要的JAR文件为：Spring和Struts2框架本身需要的JAR文件以及他们所依赖的JAR文件，比如commons-logging.jar等等，另外还需要Struts2发布包中的struts2-spring-plugin-x.xx.jar。二、在web.xml中增加WebApplicationContext的相应配置，以下两种配置方式本质是一样的。
新鲜出炉--Struct2、Hibernate3、Spring3框架搭建实战
<!-- p {text-indent:2em} --> 采用目前最新的struts-2.3.1.2、hibernate3.6.10.Final、spring-framework-3.1.1.RELEASE开发包，以及eclipse-jee-indigo-SR2-win32、apache-tomcat-7.0.27服务器、JDK6和mysql5做开发环境，参考了前辈的一篇相关
【graceup系列】--“社团+商家系统”,集合Struct2,Spring,hibernate,luncene
【graceup系列】--“社团+商家系统”,集合Struct2,Spring,hibernate,luncene
spring和struct整合
在web.xml中完成加载WebApplicationContext之后，接下来就可以做到Spring和Struts2的整合了。整合有两种方法，分别叙述如下： 1. 第一种实现方法： 1) 将Struts的业务逻辑控制器类配置在Spring的配置文件中，业务逻辑控制器中引用的业务类一并注入。注意，必须将业务逻辑控制器类配置为scope=”prototype”...
spring 和struct2 整合时,对action 注入的掌控权问题
<br />spring 和struct 都可以对 action进行注入,<br /> <br />如下是struct.xml <br /><?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><br /><!DOCTYPE struts PUBLIC<br /> "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.0//EN"<br /> "http://struts.apache.org/dtds/s
学习Struct、Hibernate、Spring
最近有一些空闲时间，项目也不是很紧，用了几天时间去了解Struct、Hibernate、Spring，感觉这几个框架都很不错，用起来都很方便，只是自己年龄大了，学习新的东西比起以前没有那么容易，上手总是要慢了 半拍。 虽然一直都用在写Java程序，并未使用这些开源框架，好像自己对Java的理解还是不够深刻，于是选择了这几天学习一下目前最常用的开源技术，开开眼界，或许
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