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wangyudong:
非常详细的代码实例,试着写出了自己的API用Wisdom RE ...
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DynamicResult
2015-03-24 22:37 341可以根据在Action中设定的结果来指定跳转的JSP页面。 ... -
StrutsTags
2015-03-25 22:20 3021.在struts2里面用到标 ... -
OGNL
2015-03-24 23:20 3911.访问值栈中的action的普通属性: username ... -
ResultWithParams
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2015-03-23 23:37 372Global ['gləʊb(ə)l] adj 全局的 ... -
ResultType
2015-03-23 23:33 310result类型:result类型如果不指定,默认的是dis ... -
DefaultAction
2015-03-23 23:10 658在package当中定义<default-action ... -
IncludeModules
2015-03-23 23:03 385在Struts.xml中有个配置为<include fi ... -
AccessWebElements
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SimpleDataValiation 简单的数据校验
2015-03-07 09:56 524在前面几个项目中讲过,怎么去接受一个参数,在我们真正写Ja ... -
CharacterEncoding
2015-03-07 09:56 6571.在接受参数的时候,如果有中文我们该如何处理?(中文乱码 ... -
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ActionAttrParamInput
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在`Struts2_0900_ModelDrivenParamInput`这个文件中,可能包含了关于Struts2 0.9.0版本如何处理ModelDriven模式下参数输入的示例代码。ModelDriven模式简化了Action类的编写,使得业务逻辑更专注于处理业务,而不是...
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gee python 教程(西班牙语)
# 基于Linux和GTK的系统监控与图形化显示 ## 项目简介 本项目旨在通过分析Linux系统中的proc目录,提取并展示系统的关键信息,包括系统概况、进程信息和内存使用情况。通过使用GTK库,项目提供了一个图形化的用户界面,使用户能够直观地查看和监控系统的实时状态。 ## 项目的主要特性和功能 1. 系统信息展示 显示内核版本、系统启动时间等基本信息。 提供系统的主机名、CPU详细参数等信息。 2. 进程信息展示 显示所有进程的摘要信息,包括PID、CPU和内存使用率。 支持根据CPU使用率、内存使用率等参数对进程进行排序。 3. 内存信息展示 展示系统的内存使用情况,包括总内存、可用内存等详细参数。 4. 动态刷新 系统信息、进程信息和内存信息能够实时动态刷新,确保用户获取最新的系统状态。 5. 图形化界面 使用GTK库创建直观的图形界面,方便用户查看和操作。
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功能列表 支持多种唤醒方式:语音唤醒,局域网消息唤醒,外设模块唤醒,远程唤醒 语音端点检测:自动检测语音截止点 语音识别:支持在线与离线双模式 文字转语音:舒适的人声 接续对话:完成交互对话全程只需唤醒一次 支持对话中断:可在任意时刻打断对话,重新提问 双引擎可选交互:接入GPT/星火大模型,支持聊天上下文,具有互联网搜索能力,并适时总结对话 聊天记忆:在程序结束后保存聊天内容,重新运行时自动加载 通知播报:手机上接收的消息(熄屏时)以自定义格式播报 音乐播放:获取QQ音乐个性推荐,支持调整音量,切换,暂停 音频闪避:在聊天交互/通知播报时自动减小音乐音量 日程设定:支持设定闹钟/倒计时,以及提醒事项 WebUI调参:可通过电脑和手机登录网页调参 外设控制:支持接入自定义设备(MQTT协议),配置相关文件可实现自动化 自动化智能家居:传入自定义状态,支持自定义场景触发自定义动作 远程控制:支持广域网MQTT设备控制 HomeAssistant:支持通过API控制HA下的设备
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c语言实现的汉诺塔演示程序
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# 基于Arduino框架的自动称重系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino框架的自动称重系统。它利用Arduino硬件和Adafruit的ADS1115 ADC(模数转换器)库,实现了从负载单元读取重量数据并通过串行通信将数据传输到PC或其他设备的功能。项目还包含了LCD屏幕显示和LED指示灯的控制,以及对数据库的操作和Web交互的支持。 ## 项目的主要特性和功能 1. 硬件连接与通信: 项目使用了Arduino和ADS1115 ADC之间的串行通信,实现了从负载单元读取重量数据的功能。 2. 数据处理: 通过ADC读取的重量数据被处理并转换为可读的数值,然后通过串行端口发送到PC或其他设备。 3. 用户界面: 包含了LCD屏幕显示和LED指示灯的控制,用于实时显示重量数据或指示重量状态。 4. 数据库操作: 项目支持通过串行通信与数据库交互,实现数据的存储和查询。
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C语言课程设计(成绩管理系统)源程序
# 基于深度学习的投资策略优化系统 ## 项目简介 本项目是一个基于深度学习的投资策略优化系统,旨在通过分析和优化金融数据来提升投资决策的准确性和效率。项目涵盖了从数据获取、预处理、模型训练到结果评估的全流程,为投资者提供了一套完整的工具链。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据获取与处理 通过phase0.py获取金融数据。 使用phase1.py进行数据预处理和特征生成。 利用labelbasedgraph.py和labelbasedreturn.py进行数据标签计算。 2. 模型训练与评估 使用phase2.py进行模型训练和评估。 支持多种深度学习模型,如GraphCNN.py和MLP.py。 通过process.py管理模型训练和验证流程。 3. 结果可视化与分析 使用vision.py进行模型性能的可视化和评估。