10.17坑位

1.web.xml字符集编码问题

CharacterEncodingFilter
org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter

encoding
utf-8


forceEncoding
true



CharacterEncodingFilter
/*

需要注意url-pattern后面的*加或者不加,如果不加,可以正常显示字符集为utf-8,但是在新增是可能会乱码

2.这里test中的boolean表达式写在EL表达式中,而不是外面

<c:if test="${emp.empId!=null}">

    <f:hidden path="empId" /><br />
    <input type="hidden" name="_method" value="PUT">

</c:if>

3.BindingResult一定要跟emp对象后面,否则会报错

@RequestMapping(value ="/saveOrUpdate",method = RequestMethod.POST)
public String save(Emp emp,BindingResult result2,Map<String,Object> map){

    System.out.println("新增员工 : "+emp);

    int result = empService.addEmp(emp);


    if(result < 0){
        System.out.println("操作失败... ");
        return "input" ;
    }
    return "redirect:getAllEmp";
}
内容概要:本文档是关于基于Tecnomatix的废旧智能手机拆解产线建模与虚拟调试的毕业设计任务书。研究内容主要包括:分析废旧智能手机拆解工艺流程;学习并使用Tecnomatix软件搭建拆解产线的三维模型,包括设备、输送装置等;进行虚拟调试以模拟各种故障情况,并对结果进行分析提出优化建议。研究周期为16周,涵盖了文献调研、拆解实验、软件学习、建模、调试和论文撰写等阶段。文中还提供了Python代码来模拟部分关键流程,如拆解顺序分析、产线布局设计、虚拟调试过程、故障模拟与分析等,并实现了结果的可视化展示。 适合人群:本任务书适用于机械工程、工业自动化及相关专业的本科毕业生,尤其是那些对智能制造、生产线优化及虚拟调试感兴趣的学生。 使用场景及目标:①帮助学生掌握Tecnomatix软件的应用技能;②通过实际项目锻炼学生的系统建模和虚拟调试能力;③培养学生解决复杂工程问题的能力,提高其对废旧电子产品回收再利用的认识和技术水平;④为后续的研究或工作打下坚实的基础,比如从事智能工厂规划、生产线设计与优化等工作。 其他说明:虽然文中提供了部分Python代码用于模拟关键流程,但完整的产线建模仍需借助Tecnomatix商业软件完成。此外,为了更好地理解和应用这些内容,建议学生具备一定的编程基础(如Python),并熟悉相关领域的基础知识。
内容概要:本文档《Kotlin语言教程&案例之基础入门与核心应用》深入介绍了Kotlin这一现代编程语言的关键概念、核心技巧、应用场景及未来发展趋势。文档首先解析了Kotlin的核心概念,如空安全机制、扩展函数、数据类和协程等,强调了其简洁性、安全性和与Java的无缝交互。其次,通过类型推断和lambda表达式的实战讲解,展示了提升编程效率的方法。文档还列举了Kotlin在Android开发、后端服务、桌面应用和跨平台开发中的具体应用实例,特别是通过用户信息管理系统的代码案例,详细分析了数据类定义、扩展函数实现、协程处理异步查询以及密封类与when表达式的使用。最后展望了Kotlin的未来发展,包括多平台开发、与AI工具的集成以及在数据科学领域的潜力。; 适合人群:对编程有一定了解,尤其是对Java有基础,希望转向或深入了解Kotlin的开发者,以及对跨平台开发感兴趣的程序员。; 使用场景及目标:①学习Kotlin的核心概念,如空安全、扩展函数、数据类和协程等;②掌握提高编程效率的技巧,如类型推断和lambda表达式的使用;③理解Kotlin在不同应用场景下的实战案例,如Android开发、后端服务等;④探索Kotlin的未来发展方向,如多平台开发和与AI工具的集成。; 阅读建议:此资源不仅涵盖了Kotlin的基础理论,还包括大量实战案例,因此在学习过程中应结合实际代码进行练习,特别关注代码中的注释和逻辑,以便更好地理解和掌握Kotlin的特性和优势。
内容概要:该论文提出了一种针对超密集无线网络中移动性管理问题的非平稳在线学习方法,旨在解决传统优化方法在时变环境中无法实现长期最优性能的问题。文中主要介绍了MMBD/MMBSW算法,通过学习变化的吞吐量分布来解决频繁切换问题。理论分析和仿真结果显示,这些算法不仅在有限时间范围内能达到次线性遗憾性能,在无限时间范围内也有严格的遗憾界,并且优于3GPP协议,对实际超密集无线网络中常见的系统动态变化具有更强的鲁棒性。此外,文章还提供了详细的Python代码实现,包括算法的核心逻辑、仿真环境设置和主仿真函数,以及针对频繁切换、乒乓效应和切换失败问题的具体解决方案。 适用人群:通信工程领域的研究人员、无线网络优化工程师、机器学习爱好者以及对非平稳在线学习算法感兴趣的学者。 使用场景及目标:①研究和开发适用于超密集无线网络的高效移动性管理算法;②评估不同算法在处理频繁切换、乒乓效应和切换失败问题上的表现;③探索如何将移动性管理建模为在线学习问题,提高网络性能和用户体验。 其他说明:本文不仅提供了详细的算法实现和仿真代码,还深入分析了传统移动性管理协议的局限性以及在线学习方法的优势。对于希望深入了解非平稳在线学习在移动性管理中应用创新点的读者,本文提供了丰富的理论依据和技术细节。此外,文章还讨论了实际部署时需要考虑的因素,如计算复杂度、参数配置建议和与现有协议的集成方法。
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