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  • 常用的web.xml的配置 1、Spring 框架解决字符串编码问题:过滤器 CharacterEncodingFilter(filter-name)  2、在web.xml配置监听器ContextLoaderListener(listener-class)  ContextLoaderListener的作用...

    常用的web.xml的配置

    1、Spring 框架解决字符串编码问题:过滤器 CharacterEncodingFilter(filter-name) 
    2、在web.xml配置监听器ContextLoaderListener(listener-class) 
    ContextLoaderListener的作用就是启动Web容器时,自动装配ApplicationContext的配置信息。因为它实现了ServletContextListener这个接口,在web.xml配置这个监听器,启动容器时,就会默认执行它实现的方法。 
    3、部署applicationContext的xml文件:contextConfigLocation(context-param下的param-name) 
    4、DispatcherServlet是前置控制器,配置在web.xml文件中。拦截匹配的请求,Servlet拦截匹配规则要自已定义,把拦截下来的请求,依据某某规则分发到目标Controller来处理。 
    DispatcherServlet(servlet-name、servlet-class、init-param、param-name(contextConfigLocation)、param-value) 
    在DispatcherServlet的初始化过程中,框架会在web应用的 WEB-INF文件夹下寻找名为[servlet-name]-servlet.xml 的配置文件,生成文件中定义的bean

    (1) 配置filter过滤器

     1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
     2 <web-app version="2.5" 
     3     xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" 
     4     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
     5     xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee 
     6     http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd">
     7 
     8 <!-- 解决Spring框架中从页面传来的字符串的中文乱码问题
     9    Spring框架给我们提供过滤器CharacterEncodingFilter  
    10    这个过滤器就是针对于每次浏览器请求进行过滤的,然后再其之上添加了父类没有的功能即处理字符编码。  
    11    其中encoding用来设置编码格式,forceEncoding用来设置是否理会 request.getCharacterEncoding()方法,设置为true则强制覆盖之前的编码格式,根据需要设置。-->  
    12     <filter>  
    13         <filter-name>characterEncodingFilter</filter-name>
    14         <filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter</filter-class>  
    15         <init-param>  
    16             <param-name>encoding</param-name>  // 用来指定一个具体的字符集 
    17             <param-value>UTF-8</param-value>  
    18         </init-param>  
    19         <init-param>  
    20             <param-name>forceEncoding</param-name>  //true:无论request是否指定了字符集,都使用encoding;false:如果request已指定一个字符集,则不使用encoding 
    21             <param-value>true</param-value>  
    22         </init-param>  
    23     </filter>  
    24     <filter-mapping>  
    25         <filter-name>characterEncodingFilter</filter-name>  
    26         <url-pattern>/*</url-pattern>  
    27     </filter-mapping>  

    配置节点详解:

    <filter> : 指定一个过滤器

    <filter-name> : 为过滤器指定一个名字,该元素不能为空

    <filter-class> : 指定过滤器的完整的限定类名

    <init-param> : 为过滤器指定初始化参数

    <param-name> : 指定参数的名字

    <param-value> : 指定参数的值

    <filter-mapping> : 用于设置一个Filter所负责拦截的资源

    <filter-name> : 用于设置filter的注册名称,该值必须是在<filter>元素中声明过的过滤器名称

    <url-pattern> : 设置filter所拦截的请求路径(过滤器关联的url样式)

    (2) Servlet配置

     1      <servlet> 
     2         <servlet-name>DispatcherServlet</servlet-name>  // 指定一个servlet名称
     3         <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>  //指定servlet的类全路径
     4         <init-param>  
     5             <param-name>contextConfigLocation</param-name>  //初始化参数名
     6             <param-value>classpath:spring/dispatcher-servlet.xml</param-value>  //初始化参数值
     7         </init-param>  
     8         <load-on-startup>1</load-on-startup>  //指定当web容器启动时,加载servlet的顺序
     9     </servlet>  
    10     <servlet-mapping>  
    11         <servlet-name>DispatcherServlet</servlet-name>   //servlet名称       
    12         <url-pattern>/</url-pattern>   //映射路径
    13     </servlet-mapping>  

    配置节点详解:

    1)使用SpringMVC配置DispatcherServlet是第一步,DispatcherServlet是一个Servlet,,所以可以配置多个DispatcherServlet

    2)DispatcherServlet是前置控制器,配置在web.xml文件中。拦截匹配的请求,Servlet拦截匹配规则要自已定义,把拦截下来的请求,依据某某规则分发到目标Controller(我们写的Action)来处理。

    3) <servlet> : 在DispatcherServlet的初始化过程中,框架会在web应用的 WEB-INF文件夹下寻找名为[servlet-name]-servlet.xml 的配置文件,生成文件中定义的bean。

    4) <servlet-name> :  servlet名称

    5) <servlet-class> :  servlet类全路径

    6) <param-name> : 初始化参数名

    7) <param-value> : 初始化参数值

    8) <load-on-startup> : 指定当Web应用启动时,加载Servlet的顺序

    9) <url-pattern> : 映射路径

    (3) 指定欢迎页面配置

     

    1 <welcome-file-list>
    2     <welcome-file>hello.jsp</welcome-file>  //指定欢迎页面
    3 </welcome-file-list>

     

    (4) 监听器配置

     

    1 <listener>
    2       <listerner-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
    3 </listener>

     

    (5) 会话超时配置

     

    <session-config>
          <session-timeout>100</session-timeout>
    </session-config>

     

    (6) 配置错误页面

    1) 通过错误码来配置error-page

     

    1 <!--配置了当系统发生404错误时,跳转到错误处理页面NotFound.jsp-->
    2 <error-page>
    3        <error-code>404</error-code>
    4        <location>/NotFound.jsp</location>
    5 </error-page>

     

    2) 通过异常的类型来配置error-page

    <!--配置了当系统发生java.lang.NullException(即空指针异常)时,跳转到错误处理页面error.jsp-->
    <error-page>
           <exception-type>java.lang.NullException</exception-type>
           <location>/error.jsp</location>
    </error-page>

    最后配置一个简单的web.xml即可实现SpeingMVC框架

     1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
     2 <web-app version="2.5" 
     3     xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" 
     4     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
     5     xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee 
     6     http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd">
     7   <welcome-file-list>
     8     <welcome-file>hello.jsp</welcome-file>
     9   </welcome-file-list>
    10   <servlet>
    11       <servlet-name>SpringMVC</servlet-name>
    12       <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
    13       <load-on-startup>1</load-on-startup>
    14   </servlet>
    15   <servlet-mapping>
    16       <servlet-name>SpringMVC</servlet-name>
    17       <url-pattern>/</url-pattern>
    18   </servlet-mapping>
    19 </web-app>

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  • 社交网络常用数据

    千次阅读 2020-12-07 14:54:18
    复杂网络的研究很多都离不开数据,下面这些是个人在做科研的过程中在互联网上搜集到的一些数据网站,列举出来也方便同行们去使用。(2018年12月14日更) 1、...

    复杂网络的研究很多都离不开数据集,下面这些是个人在做科研的过程中在互联网上搜集到的一些数据集网站,列举出来也方便同行们去使用。(2018年12月14日更)
    1、http://vladowiki.fmf.uni-lj.si/doku.php?id=pajek:data:urls:index
    数据集网站集合。这个网站中列出来很多数据集网站,非常全,其中的很多网站数据描述详细,而且数据可以直接下载,大家可以从中选出一些网站收藏起来。
    2、http://snap.stanford.edu/data/
    这个是斯坦福大学的大型网络数据集网站,大家应该比较熟悉了。
    3、http://konect.uni-koblenz.de/
    这个网站是我个人最喜欢也是最常用的网站,里面数据集有上百种,数据的分类和描述真的是特别详细,而且还给出了数据集的可视化图以及一些基本统计特性,所有数据均可以直接下载。
    4、http://networkrepository.com/index.php
    这是另一个个人特别喜欢也是很常用的网站,和上面一样数据分类也是相当的详细,而且数据都可以在线可视化,大家应该能找到自己想要的数据。
    5、http://gdm.fudan.edu.cn/GDMWiki/Wiki.jsp?page=Network%20DataSet
    这是复旦大学建立的网络数据集网站,里面有一些常用数据集以及一些相关资源网站。
    6、https://www.aminer.cn/data-sna#Twitter-Dynamic-Net
    搞数据挖掘应该都或多或少知道Aminer和唐杰,这是Aminer上的一些社交网络数据集。
    7、https://toreopsahl.com/datasets/
    这个网站里面有十几个数据集,包含社交网络、交通网络、合作网络等常用数据集。
    8、http://netwiki.amath.unc.edu/SharedData/SharedData
    这个网站列出了一些数据集以及一些复杂网络大牛的个人数据网站,大家可以去看看。
    9、http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/data/
    这个是Pajek网站提供的数据集,里面的数据都很经典,复杂网络早期研究中很多数据集都是源于这里。
    10、http://socialcomputing.asu.edu/pages/datasets
    社交网络数据集,里面包含国内外一些常用在线社区网站的数据集,中型到大型的数据规模,搞社会计算的同行可能用的比较多。
    11、http://www.sociopatterns.org/datasets/
    另一个社交网络数据集,这里面的数据集更多倾向于实体网络,比如联系网、高校朋友网、疾病传播网。
    12、http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/
    大牛Newman教授的个人数据网站,里面的数据集特别是科学家合作网络,用到特别多。
    以上是一些个人用到比较多的复杂网络数据网站,鉴于自己的了解有限,可能对这些数据集网站给出的描述还不够详细,而且很多单位都没有列出来,敬请谅解。当然了如果想用里面的数据集,一定要记得引用数据集作者们的信息,他们收集数据并公开方便大家使用也是很不容易的。如果转载本文,也请注明出处_.
    补充说明:如果具备以下两个技能,构造复杂网络数据集将会变得简单:
    (1) 文本处理(尤其是正则表达式)。因为很多原始数据包含很多冗余信息,可以运用文本处理来提取自己想要的关键信息,并在此基础上构造节点和连边关系。
    (2) 网络爬虫。有时候从网络上根本找不到想要的现成数据,这时可以运用网络爬虫去爬取数据来构造复杂网络。
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「Mordor Boy」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/MordorBoy/article/details/103903589

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  • 西门子面板常见问题zip,西门子面板常见问题:文档中列举了客户在使用面板时最常遇到的问题,对部分问题的解答附有实例。
  • 视觉SLAM常用的数据

    千次阅读 2018-12-14 10:59:04
    下面列举几个视觉SLAM常用的数据常用的数据有:KITTI数据、EuRoC数据、TUM数据、Oxford数据、ICL-NUIM数据、RGBD Object数据等等。 KITTI数据 KITTI数据由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田...

    下面列举几个视觉SLAM常用的数据集。

    常用的数据集有:KITTI数据集、EuRoC数据集、TUM数据集、Oxford数据集、ICL-NUIM数据集、RGBD Object数据集等等。


    KITTI数据集

    KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据,每张图像中最多达15辆车和30个行人,还有各种程度的遮挡与截断。

    下载地址:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php


    EuRoC数据集

    EuRoC数据集包含11个双目序列,这些序列是由微型飞行器在两个不同的房间和一个大型工业环境中飞行时记录下来的。提供两种类型的数据集: 第一个包含来自Leica多站的三维位置地面真值,并着重于视觉惯性的评估SLAM算法在一个真实的工业场景。

    下载地址:https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets


    TUM数据集

    数据集包含一些室内的序列,在不同的纹理下,不同的光照和不同的结构条件,从RGB-D传感器采集到的数据中分别去评估物体的重建和SLAM/视觉里程计的性能。TUM提供很多数据集,从各个有利位置捕获对象,每个条目中包含图像序列、相应的轮廓和完整的校准参数。

    下载地址:https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download


    Oxford数据集

    对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气、行人和交通情况下的数据,也有建筑和道路施工时的数据,总的数据长度达1000小时以上。

    下载地址:https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/


    ICL-NUIM数据集

    该集旨在对RGB-D、视觉测距和SLAM算法进行基准测试。两个不同的场景(起居室和办公室场景)提供了基本事实。客厅具有3D表面地面实况以及深度图和相机姿势,因此完美地适用于不仅用于标记相机轨迹而且还用于重建。办公室场景仅带有轨迹数据,并且没有任何明确的3D模型。

    下载地址:http://www.doc.ic.ac.uk/~ahanda/VaFRIC/iclnuim.html


    RGB-D对象数据集

    RGB-D对象数据集是300个常见家庭对象的大型数据集。这些对象被分为51个类别。该数据集使用Kinect风格的3D相机来记录,该相机以30Hz记录同步和对准的640x480 RGB和深度图像。拍摄时将每个物体放置在转盘上旋转一整圈并捕获视频序列。对于每个对象,有3个视频序列,每个视频序列都安装在不同高度的摄像机上,以便从与地平线不同的角度观察对象。

    下载地址:http://rgbd-dataset.cs.washington.edu/

     

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  • SLAM学习--常用数据

    2020-09-23 20:53:15
    下面列举几个视觉SLAM常用的数据。 参考链接: https://blog.csdn.net/zzu_seu/article/details/84999472 常用的数据有:KITTI数据、EuRoC数据、TUM数据、Oxford数据、ICL-NUIM数据、RGBD Object...

    下面列举几个视觉SLAM常用的数据集。

    参考链接:

    https://blog.csdn.net/zzu_seu/article/details/84999472

    常用的数据集有:KITTI数据集、EuRoC数据集、TUM数据集、Oxford数据集、ICL-NUIM数据集、RGBD Object数据集等等。


    KITTI数据集

    KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据,每张图像中最多达15辆车和30个行人,还有各种程度的遮挡与截断。

    下载地址:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php


    EuRoC数据集

    EuRoC数据集包含11个双目序列,这些序列是由微型飞行器在两个不同的房间和一个大型工业环境中飞行时记录下来的。提供两种类型的数据集: 第一个包含来自Leica多站的三维位置地面真值,并着重于视觉惯性的评估SLAM算法在一个真实的工业场景。

    下载地址:https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets


    TUM数据集

    数据集包含一些室内的序列,在不同的纹理下,不同的光照和不同的结构条件,从RGB-D传感器采集到的数据中分别去评估物体的重建和SLAM/视觉里程计的性能。TUM提供很多数据集,从各个有利位置捕获对象,每个条目中包含图像序列、相应的轮廓和完整的校准参数。

    下载地址:https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download


    Oxford数据集

    对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气、行人和交通情况下的数据,也有建筑和道路施工时的数据,总的数据长度达1000小时以上。

    下载地址:https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/


    ICL-NUIM数据集

    该集旨在对RGB-D、视觉测距和SLAM算法进行基准测试。两个不同的场景(起居室和办公室场景)提供了基本事实。客厅具有3D表面地面实况以及深度图和相机姿势,因此完美地适用于不仅用于标记相机轨迹而且还用于重建。办公室场景仅带有轨迹数据,并且没有任何明确的3D模型。

    下载地址:http://www.doc.ic.ac.uk/~ahanda/VaFRIC/iclnuim.html


    RGB-D对象数据集

    RGB-D对象数据集是300个常见家庭对象的大型数据集。这些对象被分为51个类别。该数据集使用Kinect风格的3D相机来记录,该相机以30Hz记录同步和对准的640x480 RGB和深度图像。拍摄时将每个物体放置在转盘上旋转一整圈并捕获视频序列。对于每个对象,有3个视频序列,每个视频序列都安装在不同高度的摄像机上,以便从与地平线不同的角度观察对象。

    下载地址:http://rgbd-dataset.cs.washington.edu/

     

    3D Model Gallery

    Capture, share, and collaborate in immersive 3D

    https://www.matterport.com/

    https://matterport.com/industries/gallery

     

    全球最大的3D数据集公开了!标记好的10800张全景图

    Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/  

    https://www.cnblogs.com/jukan/p/9230398.html

     

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    千次阅读 2016-05-06 15:49:56
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