@RequestBody ajax 415 400
使用springmvc和Ajax进行数据交互时使用标签@RequestBody时我报了这两个错，刚开始对springmvc的使用和注解有点迷，然后踩坑上了。 先说下怎么才会踩上去。首先@RequestBody在一个Controller的一个方法中只能用一次，所以如果你使用了两次意图在一个方法中封装两个实体，那你铁定时解决不了的. 原因：1.request.getInputStream()在一次请求只执行一次。@RequestBody是将前台传递的对象一次性尝试封装到你使用的实体中，也就
第6节 类的封装和继承
一、封装 封装的概念：将类的某些信息隐藏在类内部，不允许外部程序直接访问，而是通过该类提供的方法来实现对隐藏信息的访问和操作。 封装的2个大致原则： 1）把尽可能多的东西隐藏起来，对外提供便捷的接口 2）把所有的属性隐藏起来 封装的实现： ◆JAVA定义了4种访问权限：public （公有的）、protected（保护的）、private（私有的）和默认的 ◆封装步骤 1）修改属性的可见性：设为private，防止错误修改 2）创建getter/setter方法：用于属性的读写 3）在gett
内部类，格式先这样，后面再调
如果一个事物的内部包含另一个事物，那么这就是一个类内部包含另一个类。 例如：身体和心脏的关系，又如汽车和发动机的关系。 /* 分类： 1.成员内部类 成员内部类的定义格式： 修饰符 class 外部类名称{ 修饰符 class 内部类名称{ } } 注意：内用外，随意访问；外用内，需要借助内部类对象 2.局部内部类（包含匿名内部类） 如果一个类是定义在一个方法内部的，这就是一个局部内部类 局部：只有当前所属的方法才能使用它，出了这个方法外面就不能用了 定义格式： 修饰符 class 外部类名称
“没见过他这样的人”
今天加完班到地铁里晚上九点半了，地铁里人还很多，我挤到角落位置安静的站着。 几个站之后一对老年夫妇挤到了我身边。我听到他俩的对话： “年轻人都玩手机。” “嗯。” “没见过他这样的人。” “是啊，在地铁里看书，手上还拿笔划划，写写。” …… 我听到这两老人的对话很好奇，他们在嘀咕谁呢？ 我抬头扫视了一圈，没看到有谁在地铁里看书的，也没看到地铁里看书还拿笔做笔记的！ 我也没见过这样的人！ 接着看书，做笔记…… Today, after work to the subway is about ha
drf序列化器的实例
应用目录结构: views.py from django.shortcuts import render
# Create your views here.
from django.views import View
from django.http import JsonResponse, QueryDict
from bookset.models import BookInfo
#导入序列化列
from .serializers import BookIn
Android Activity生命周期的一点感悟
活动生命周期结论 启动 Activiy：onCreate => onStart() => onResume(), Activity 进入运行状态. Activity 退居后台 ( Home 或启动新 Activity ): onPause() =
JavaScript数组的使用小结(详细还是去看MDN)
JavaScript中的数组是一种特殊的对象，由于对象的属性必须是字符串的形式，所以数组的数字索引在内部被转为字符串类型。 创建数组 1.0 直接用 []创建 数组中的元素可以是不同的数据类型 var arr1 = [1,2,3,4,"hello","ad
js 实现论坛评论模块原理
<body> <table id="tb" border="1"> <tbody id="tbd"> <tr> <td>猪猪:</td> <td>我喜欢吃肉</td> </tr> </tbody> </table> <div> 昵称:<input type="text" value="" id="userName"/><br/> <textarea name="" id="tt" cols="30" rows="10"></textarea><br/> <input type="button"
闰年的判断方法 和 当目前为止你生存的天数计算方法
import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.util.Scanner; public class work2 { 闰年判断方法 public static void main(String[] args) throws ParseException{ good(); } /*public static void good() th
Cobbler自动化工具实践
1.Cobbler Install 安装前准备 关闭SELinux cat /etc/redhat-release
setenforce 0 getenforce //得到的结果需要是：Permissive 如果不是，执行两步： sed -i "s#SELINUX=enforcing#SELINUX=disabled#g" /etc/selinux/config
setenforce 0
reboot 关闭防火墙： systemctl stop firewalld 开机不启用防火墙：
WGAN-GP代码修改
项目地址：https://github.com/igul222/improved_wgan_training 用的是gan_64x64.py。 问题1 NameError: name 'xrange' is not defined
解决方法：把所有xrange改为range就行。 问题2 Tensorflow Type Error: Value passed to parameter 'shape' has DataType float32 not in list of allowed va
matplotlib说明框中字体粗细
用默认的字体时，'weight’的变化是可以改变字体粗细的，以下是代码： import matplotlib.pyplot as plt
styles=['normal','italic','oblique']
weights=['ultralight', 'light', 'normal', 'regular', 'book', 'medium', 'roman', 'semibold', 'demibold', 'demi', 'bold', 'heavy', 'extra bold',
jupytor notebook运行时一定要restart
今天搞了一天的matplotlib的字体缺少的问题，matplotlib图片中的字体缺少了宋体以及Times New Roman的非加粗形式的字体，于是想方设法要把这两种字体加到matplotlib中去，尝试了许多网上的方法，比如 https://blog.csdn.net/u012111465/article/details/79430365 https://blog.csdn.net/u012915691/article/details/80616121 弄了半天，发现一点变化也没有，最后
matplotlib和illustrator结合画论文图片
注意事项： 1.matplotlib作图后保存的格式是eps格式时，illustrator有时候没办法打开这个eps文件，这时候就可以把图片保存成svg格式，再用Inkscape软件打开另存为emf格式，再用illustrator打开编辑。 2.illustrator如果想把画板中的部分内容保存下来，由于illustrator保存时是把画板也保存下来的，所以就必须把画板调整成适当的大小，再保存，画板大小可以先点画板工具，再拖动调节。保存时要选使用画板，并且选全部 3.另外还可以使用Visio打
word表格内容本来居中，重开后左对齐问题的解决办法
word表格中的内容本来是居中，重开Word后有时会变为左对齐。 解决办法：为表格中的内容重新新建一个样式，点开下图中的地方，然后选择“将所选内容保存为新快速样式”就可以新建一个样式。
keras.layers.Input和tf.placeholder中的None的比较；keras.layers.Reshape和tf.reshape比较
当程序是： import tensorflow as tf
import numpy as np
import keras
x = np.ones([2, 2, 36])
inputs = keras.layers.Input(shape=(None, None, 36)) # 两个None表示3个维度
outputs = keras.layers.Reshape((-1, 4))(inputs)
with tf.Session() as sess:
init = tf.globa
keras_resnet.models.ResNet50样例
import tensorflow as tf
import keras_resnet.models
import numpy as np
import keras
x = np.ones([1, 239, 224, 3])
inputs = keras.layers.Input(shape=(None, None, 3))
resnet = keras_resnet.models.ResNet50(inputs, include_top=False, freeze_bn=True)
y =
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