上图来源于Struts2官方站点，是Struts2的整体结构。一个请求在Struts2框架中的处理大概分为以下几个步骤1客户端初始化一个指向Servlet容器（例如Tomcat）的请求2这个请求经过一系列的过滤器（Filter）（这些过滤器中有一个叫做ActionContextCleanUp的可选过滤器，这个过滤器对于Struts2和其他框架的集成很有帮助，例如：SiteMeshPlugin）3接着FilterDispatcher被调用，FilterDis
系统 2019-08-29 22:50:03 2264
在开发过程当中，往往会输出一些内容来debug程序，系统的NSLog虽然好用，但如果输出过多时会让你头痛，你根本不知道是在程序的哪儿输出的。于是我们有必要输出更多的信息来标识。下面是一个宏，大家可以参考。//DLogisalmostadrop-inreplacementforNSLog//DLog();//DLog(@"here");//DLog(@"value:%d",x);//UnfortunatelythisdoesntworkDLog(aStrin
系统 2019-08-29 22:35:58 2264
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系统 2019-08-29 22:35:09 2264
usuallyfunction
系统 2019-08-29 22:10:48 2264
本文转载自：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-btloader/1.引言在专用的嵌入式板子运行GNU/Linux系统已经变得越来越流行。一个嵌入式Linux系统从软件的角度看通常可以分为四个层次：1.引导加载程序。包括固化在固件(firmware)中的boot代码(可选)，和BootLoader两大部分。2.Linux内核。特定于嵌入式板子的定制内核以及内核的启动参数。3.文件系统。包括根文件系统和建
系统 2019-08-12 09:27:08 2264
关于sql连接语句中的IntegratedSecurity=SSPI解决方法：即：SecuritySupportProviderInterface设置IntegratedSecurity为True的时候，连接语句前面的UserID,PW是不起作用的，即采用windows身份验证模式。只有设置为False或省略该项的时候，才按照UserID,PW来连接。IntegratedSecurity可以设置为:True,false,yes,no，这四个的意思很明白了，
系统 2019-08-12 09:26:45 2264
Swift是OpenStack的子项目之一，也称为对象储存，适用于储存永久类型的静态数据，例如：虚拟机镜像文件、图片、存档备份等复制的三个副本如何联系在一起？让我们用一些具体场景和介绍一些组件，来描述副本如何联系在一块。Upload用户端调用Swift提供的RESTAPI，PUT一个对象到一个已经存在的容器中。PUThttp://swift.example.com/v1/account/container/new_objectCluster收到客户端的re
系统 2019-08-12 09:26:43 2264
Python设计模式设计模式（DesignPattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类的、代码设计经验的总结。使用设计模式的目的：为了代码可重用性、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。设计模式使代码编写真正工程化；设计模式是软件工程的基石脉络，如同大厦的结构一样。所有的设计模式示例都是来源于菜鸟教程，每个设计模式的UML都可以在菜鸟教程中找到相应的示例github地址：Python设计模式以工厂模式为例：工厂模式在菜鸟教程中的UML图为工厂
系统 2019-09-27 17:55:33 2263
在前面（【实战演练】数据库基本知识与原理系列https://blog.51cto.com/14423403/2418820）的文章，已经分享过数据库的原理，设计与开发的范式，以及根据我们django项目的需求，进行了数据库的设计。另外也介绍过数据库操作的基本SQL命令。以前不使用web框架来进行开发，那么就需要在一个php或者py文件（页面文件里面），从展示层（html、css、js）到逻辑层（php、python）到数据层（SQL）的东西都要写。直接用p
系统 2019-09-27 17:55:27 2263
#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatJun816:13:362019@author:User"""importnumpyasnpimportpandasaspd#importmatplotlibasmpl#importmatplotlib.pyplotasplt#importdatetimeprint('\npd.read_table:')jddf=pd.read_csv('data\stock50.csv',sep=','
系统 2019-09-27 17:55:17 2263
