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HuangYu_05:
你好,代码麻烦发一份给我,谢谢,1007331304@qq.c ...
Quartz动态控制定时任务的开启与关闭以及动态配置时间规则 -
gcsky5211:
大神发我一份,425563078@qq.com
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颜若儒:
最后一步图是不是画错了,3应该在前面吧
HashMap在java并发中如何发生死循环 -
Rokey_hansq:
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Quartz动态控制定时任务的开启与关闭以及动态配置时间规则
public class BaseAction extends ActionSupport { private static final long serialVersionUID = 4260238422873356334L; /** * 返回json数据 * @param object * @return */ public String jsonOut(Object object){ ObjectMapper objectMapper=new ObjectMapper(); try { String jsonString=objectMapper.writeValueAsString(object); HttpServletResponse response=ServletActionContext.getResponse(); response.setContentType("text/json;charset=UTF8"); response.getWriter().print(jsonString); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } }
public class TestAction extends BaseAction { private String userName; /** * @return the userName */ public String getUserName() { return userName; } /** * @param userName the userName to set */ public void setUserName(String userName) { this.userName = userName; } @SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" }) public String login() { Map jsonMap = new HashMap(); if ("admin".equals(userName)) { jsonMap.put("msg", "登陆成功!!!"); } else { jsonMap.put("msg", "登陆失败!!!"); } return jsonOut(jsonMap); } }
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.1//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts-2.1.dtd"> <struts> <package name="struts" extends="struts-default" namespace="/"> <action name="testAction" class="com.acca.action.TestAction" method="login"> </action> </package> </struts>
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;"> <title>Insert title here</title> <script type="text/javascript" src="jquery/jquery-1.7.2.min.js"></script> <script type="text/javascript"> function doSubmit() { $.ajax({ type: "post", data:{"userName":"admin"}, url: "testAction", dataType: "json", cache: false, success: function(data) { $.each(data, function(key, val) { if (key == "msg" && val != ''){ $("#mes").html(val); return false; } }); } }); } </script> </head> <body> <div id="mes"></div> <input type="button" value="提交" onclick="doSubmit()"> </body> </html>
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k3108001263
2012-11-24
public void londIdAndName(){ List<Object[]> list = null; //从数据库取数据初始化list Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(); for (int i = 0; i < list.size(); i++) { Object[] o = list.get(i); map.put((String) o[0], (String) o[1]); } JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(map); sendResult(jsonObject.toString()); }
public void sendResult(String result) { try { HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) ActionContext .getContext().get( org.apache.struts2.StrutsStatics.HTTP_RESPONSE); ServletActionContext.getResponse().setContentType("text/html;charset=utf-8"); ServletActionContext.getResponse().setCharacterEncoding("utf-8"); PrintWriter printWriter = response.getWriter(); printWriter.write(result); printWriter.flush(); printWriter.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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