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Caused by: org.apache.catalina.LifecycleException: Failed to start component [NonLoginAuthenticator[

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Caused by: org.apache.catalina.LifecycleException: Failed to start component [NonLoginAuthenticator[StandardEngine[Tomcat].StandardHost[localhost].TomcatEmbeddedContext[]]] 报错的pom文件正常运行的pom 报错日志记录一个奇怪的问题 pom文件 spring-boot-starter-web 依赖的位置影响程序运行求大佬解答报错的pom文件 spring-boot-starter-web 依赖放在shiro依赖的后面启动时候就会报错 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> < project xmlns = " http://maven.apache.org/POM/4.0.0 " xmlns: xsi = " http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance " xsi: schemaLocation = " http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd " > < modelVersion > 4.0.0 </

D. Shortest and Longest LIS

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文章目录 [题目链接：D. Shortest and Longest LIS](https://codeforces.com/contest/1304/problem/D) 题目大意解题思路代码题目链接：D. Shortest and Longest LIS time limit per test3 seconds memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output Gildong recently learned how to find the longest increasing subsequence (LIS) in O(nlogn) time for a sequence of length n. He wants to test himself if he can implement it correctly, but he couldn’t find any online judges that would do it (even though there are actually many of them). So instead he’s going to make a quiz for you about making permutations of n

Python实现加密方法集合

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一、常用的js加密算法 1、js加密解密算法对称加密（加密解密密钥相同）：DES、DES3、AES 非对称加密（分公钥私钥）：RSA 信息摘要算法/签名算法：MD5、HMAC、SHA 2、算法说明 ①新浪微博登陆: RSA(非对称加密方式) 登录前先get请求返回携带有token、pubkey、raskv、servertime等信息的dict字符串，包含在js中需要提取转换需要破解的参数是su和sp,sp是密码<br> su:是通过封装了RSA源码的一个对象sinaSSOEncoder的base64编码用户名得到的<br> sp:加密的密码,通过创建sinaSSOEncoder加密对象，公钥是上面返回的pubkey，偏移量"10001" 加密内容是servertime + "\t" + nonce + "\n" + pw servertime：上面get请求返回的 nonce：上面get请求返回的 pw：输入的密码 ②腾讯企鹅媒体:MD5双重加密（信息摘要算法或签名算法）登录前后台会get请求一次，返回含有token和salf等加密参数信息以及一个cookie，该cookie要加在post的请求中加密形式：MD5(token + MD5(salt + pwd))双重加密 ③网易云获取评论请求参数加密:加密方式AES+RSA 评论请求加密参数是两个：params

HTML 学习笔记 JQuery（锋利的JQuery 代码）

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一制作简单的导航栏 <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script type="text/javascript" src="../js/jquery-2.1.1.min.js"></script> <style type="text/css"> #menu {width: 300px;} /*cursor 规定光标的显示类型*/ .has_children{background: #555555; color: #ffffff;cursor: pointer;} .highlight{color: #ffffff; background: green;} div { /*内间距*/ padding: 1px; clear: left; } div a { background: #888888; /*标签a先不显示*/ display: none; float: left; margin: 2px; widows: 300px; } </style> <script> $(function() { //为class = "has_children"的div添加点击事件 $(".has_children").click(function() { $(this).addClass("highlight") /

jquery与js的区别与基础操作

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一．什么是 jQuery jQuery是一个 Java Script库，它通过封装原生的 JavaScript 函数得到一整套定义好的方法。它的作者是John Resig，于2006年创建的一个开源项目，随着越来越多开发者的加入，jQuery已经集成了JavaScript、 CSS 、DOM和Ajax于一体的强大功能。它可以用最少的代码，完成更多复杂而困难的功能，从而得到了开发者的青睐。 JQuery的优点:小巧、方便、功能强大。插件丰富、开源、免费。二.Jquery的功能和优势 jQuery 作为 JavaScript 封装的库，他的目的就是为了简化开发者使用 JavaScript。主要功能有以下几点： 1.像 CSS 那样访问和操作 DOM 2.修改 CSS 控制页面外观 3.简化 JavaScript 代码操作 4.事件处理更加容易 5.各种动画效果使用方便 6.让 Ajax 技术更加完美 7.基于 jQuery 大量插件 8.自行扩展功能插件 jQuery 最大的优势，就是特别的方便。比如模仿 CSS 获取 DOM，比原生的 JavaScript要方便太多。并且在多个 CSS 设置上的集中处理非常舒服，而最常用的 CSS 功能又封装到单独的方法，感觉非常有心。最重要的是 jQuery 的代码兼容性非常好，你不需要总是头疼着考虑不同浏览器的兼容问题。好！以上都是网摘！

notebook test

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1.wangka wrles bcom 802 2.neicun ddr2 3.hd hd 120g 3.battery btry 56wh 4.xianka nvs 135M 5.processor t7250 fsb duo processor 6.xianshiqi lcd 7.guangqu DVD 笔记本新机检验 1. 包装及附件：外箱标签本本型号是否与预定机型完全一致是 □ 否 □ 生产日期是2007年第几周的产品，是否较新是 □ 否 □ 外包装箱是否清洁、完整、无损伤是 □ 否 □ 外包装箱红色封条及上下封口胶带是否完整是 □ 否 □ 包装箱封条是否是薄薄一层内包装箱是否清洁、完整、无损伤是 □ 否 □ 内包装箱封条及上下封口胶带是否完整是 □ 否 □ 内包装塑胶袋是否清洁、完整、无损伤是 □ 否 □ 内包装塑胶袋封条是否完整是 □ 否 □ 附件包装盒是否清洁、完整、无损伤是 □ 否 □ 附件包装盒封条是否完整是 □ 否 □ 按照装箱清单核对附件，是否齐全是 □ 否 □ 电池是否全新，接口是否有磨损、触点，电池的容量是否和标示一致是 □ 否 □ 附件、电池序列号是否与装箱单相符是 □ 否 □ 附件：电池、鼠标、电源适配器、S端子转AV线、电话线、擦屏布、驱动盘、Nero盘、DVD播放盘和诺顿、说明书、四联质保单 2. 本本外部检查：

git 上传项目

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将本地项目上传到Github（两种简单、方便的方法）一、第一种方法：首先你需要一个github账号，所有还没有的话先去注册吧！ https://github.com/ 我们使用git需要先安装git工具，这里给出下载地址，下载后一路直接安装即可： https://git-for-windows.github.io/ 1.进入Github首页，点击New repository新建一个项目 2.填写相应信息后点击create即可 Repository name: 仓库名称 Description(可选): 仓库描述介绍 Public, Private : 仓库权限（公开共享，私有或指定合作者） Initialize this repository with a README: 添加一个README.md gitignore: 不需要进行版本管理的仓库类型，对应生成文件.gitignore license: 证书类型，对应生成文件LICENSE 4.点击Clone or dowload会出现一个地址，copy这个地址备用。 5.接下来就到本地操作了，首先右键你的项目，如果你之前安装git成功的话，右键会出现两个新选项，分别为Git Gui Here,Git Bash Here,这里我们选择Git Bash Here，进入如下界面，Test_Bluetooth即为我的项目名。 6

装饰器

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一、装饰器的作用装饰器实际上就是为了给某程序增添功能，但该程序已经上线或已经被使用，那么就不能大批量的修改源代码，这样是不科学的也是不现实的，因为就产生了装饰器，使得其满足：不能修改被装饰的函数的源代码不能修改被装饰的函数的调用方式满足1、2的情况下给程序增添功能概括的讲，装饰器的作用就是在不修改原代码的条件下为已经存在的函数或对象添加功能。二、装饰器实现写一个装饰器记录函数执行的时间 1、最简单的装饰器，不带参数的两层函数，外层函数包裹内层函数，内层函数调用了外层函数的变量，外层函数返回内层函数的函数名；被装饰函数作为参数传入装饰器。 import time def deco(func): def wrapper(): startTime = time.time() func() endTime = time.time() msecs = (endTime - startTime)*1000 print("time is %d ms" %msecs) return wrapper @deco def func(): print("hello") time.sleep(1) print("world") if __name__ == '__main__': f = func f() 这里的deco函数就是最原始的装饰器，它的参数是一个函数，然后返回值也是一个函数

随机森林算法实现分类

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文章目录导入数据导入pandas,并且重命名为pd。数据导入数据处理建立模型模型评估更多内容关注公众号：邯郸路220号子彬院导入数据导入pandas,并且重命名为pd。 import pandas as pd #通过互联网读取泰坦尼克乘客档案，并存储在变量titanic中。 titanic = pd.read_csv( ‘titanic.txt’) ＃引入pandas，并且重命名为pd。将熊猫作为pd导入＃通过互联网读取泰坦尼克乘客档案，并存储在变量titanic中。泰坦尼克号= pd.read_csv（‘titanic.txt’）数据导入 #导入pandas,并且重命名为pd。 import pandas as pd #通过互联网读取泰坦尼克乘客档案，并存储在变量titanic中。 titanic = pd . read_csv ( 'http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt' ) #人工选取pclass、age以及sex作为判别乘客是否能够生还的特征。 x = titanic [ [ 'pclass' , 'age' , 'sex' ] ] y = titanic [ 'survived' ] 数据处理 #对于缺失的年龄信息,我们使用全体乘客的平均年龄代替

python实现-回归分析

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python实现-回归分析 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score data = pd.read_csv('/Users/huangqiankun/Downloads/汽车销售数据.csv') data.head() data.isnull().any() data = data.dropna() X = data.iloc[:,3:] Y = data.iloc[:,2] x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X,Y,test_size = 0.2,random_state = 1234) ss = StandardScaler() ss.fit(x_train) x_train_ss = ss.transform(x_train) x_test_ss = ss

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