来自：http://kakajw.iteye.com/blog/1063843，感谢作者解决问题。Tomcat5.5使EL表达式不被解析。现象代码${userSession.user_name}是JSP中的一个代码片段；如果部署到tomcat5.5中，不会显示出session中的变量user用户名,而只会把${userSession.user_name}打印出来，猜测很可能是tomcat5.5的bug,不解析（或屏蔽了）EL表达式。原因如果web.xml中
系统 2019-08-12 01:32:51 2588
使用Maven自动部署Tomcat6和Tomcat7下Web应用开启Tomcat远程管理权限在tomcat的config目录下的tomcat-users.xml文件，
系统 2019-08-12 01:32:35 2588
同时启动两个tomcat设置，具体如下：1.不要设置CATALINA_HOME2.分别修改安装目录下的conf子目录中的server.xml文件：a.修改http访问端口为不同的端口，将8080修改为tomcat不在使用的端口号。此处所设的端口号即是以后访问web时所用的端口号。b.修改其中一个tomcat的Shutdown端口（在server.xml中，默认为8005端口），将8005修改为没有在使用的端口号，例如8055。c.修改其中一个tomcat的
系统 2019-08-12 01:32:31 2588
以前每修改一次server.xml文件，大多数情况是修改上下文，总要重启一下Tomcat。可以通过以下的方法，就不用频繁启动Tomcat了，必须是版本在5.5以后在%CATALINA_HOME%\conf\[enginename]\[hostname]\目录下，新建一个.xml文件，名字就是上下文路径，在server.xml文件中注释掉元素。例如在我的机子上，D:\apache-tomcat-6.0.16\conf\Catalina\lo
系统 2019-08-12 01:32:29 2588
Python的print()能够实现将需要的信息输出在控制台上，然而当程序较为复杂，需要将大量的信息记录下来的时候，print的打印就较为不方便，因此Python引入了logging模块来记录一些想要的信息。logging相对print来说更好控制输出在哪个地方，怎么输出及控制消息级别来过滤掉那些不需要的信息。1.logging的级别关系先用一个简单的例子来了解logging的输出以及各级logger=logging.getLogger()logger.s
系统 2019-09-27 17:52:42 2587
前天不小心把硬盘格式化了，丢了好多照片，后来用Recuva这款软件成功把文件恢复过来，可是恢复的文件中有好多重复的文件和无法打开的图片，所以写了两个python的小程序用来解决这个问题删除相同文件：#coding=utf-8importosimportos.pathimportImageimporthashlibdefget_md5(filename):m=hashlib.md5()mfile=open(filename,"rb")m.update(mfi
系统 2019-09-27 17:50:48 2587
末尾加\或Enter，回车使用看情况，\通用。如果是print字符串换行，可以加三个单引号或三个双引号，但是这样回车换行会保留，若要呈现无换行的字符串，引号中每行末尾可加\，或字符串用双引号，在双引号外面加圆括号（）python字符串换行的三种方式if__name__=='__main__':#第一种：三个单引号print'''aaaaaaaaaaaaaaaabbbbbbbbbbbbbb'''#第二种：三个双引号print"""aaaaaaaaaaaaaa
系统 2019-09-27 17:48:11 2587
一、实验原理。本次用代码实现的是ARP网关欺骗，通过发送错误的网关映射关系导致局域网内其他主机无法正常路由。使用scapy中scapy.all模块的ARP、sendp、Ether等函数完成包的封装与发送。一个简单的ARP响应报文发送：eth=Ether(src=src_mac,dst=dst_mac)#赋值src_mac时需要注意，参数为字符串类型arp=ARP(hwsrc=src_mac,psrc=src_ip,hwdst=dst_mac,pdst=ds
系统 2019-09-27 17:46:23 2587
相关的依赖库在我的github网站上首先贴出代码：importsolarfromgradientimport*fromshadowsimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#plt用于显示图片importmatplotlib.imageasmpimg#mpimg用于读取图片#demimportsrtmif__name__=='__main__':'''#另一种从网上直接下载DEM数据geo_ele
系统 2019-09-27 17:46:11 2587
时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。时间序列构成要素：长期趋势，季节变动，循环变动，不规则变动长期趋势（T）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势季节变动（S）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动循环变动（C）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动不规则变动（I）是一种无规律可循的变动，包括严格的随机
系统 2019-09-27 17:32:53 2587
