org. springframework.web fitr.CharacterEncodingFilter is not assignable to什么原因
时间: 2024-05-29 09:11:03 浏览: 11
这个错误通常表示您正在尝试将一个类转换为不兼容的类，或者该类不存在。在这种情况下，您可能正在尝试将一个非法的类转换为Spring框架中的一个类。这可能是由于错误的配置或依赖关系问题引起的。您可以检查您的配置和依赖关系，以确定是否存在任何问题。您还可以尝试重新编译您的代码，并确保您正在引用正确的类。如果问题仍然存在，请参考Spring框架的文档或寻求其他支持来解决问题。
相关问题
pdf.js 中destArray
在pdf.js中，destArray是一个用于存储PDF文档中目标（destination）信息的数组。目标是指PDF文档中的一个位置或页面，可以通过点击链接或执行操作来导航到该位置或页面。
destArray是一个包含多个元素的数组，每个元素都是一个目标对象。每个目标对象都包含以下属性：
1. `num`: 目标所在的页面编号（从0开始计数）。
2. `gen`: 目标所在页面的生成编号。
3. `type`: 目标类型，可以是以下之一：
- `"XYZ"`: 以指定的坐标为中心显示页面。
- `"Fit"`: 自适应页面大小以适应容器。
- `"FitH"`: 自适应页面宽度以适应容器的水平位置。
- `"FitV"`: 自适应页面高度以适应容器的垂直位置。
- `"FitR"`: 自适应页面大小以适应指定的矩形区域。
- `"FitB"`: 自适应页面大小以适应内容区域。
- `"FitBH"`: 自适应页面宽度以适应内容区域的水平位置。
- `"FitBV"`: 自适应页面高度以适应内容区域的垂直位置。
4. `args`: 目标参数，根据目标类型的不同而有所不同。
通过解析destArray数组，可以获取PDF文档中的目标信息，并根据需要执行相应的导航操作。
遗传算法与支持向量机联合进行参数优化的MATLAB代码，寻找自变量最优组合使因变量最大
List<Book> books = new ArrayList<>();
for (int id : cart) {
Book book = bookDao.getBookById(id);
books.add(book);
}
request.setAttribute("books", books);
request.getRequestDispatcher("cart.jsp").forward(request, response);
以下是一个简单的遗传算法与支持向量机联合进行参数优化的MATLAB代码示例， }
protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
String action = request.getParameter("action");
HttpSession用于寻找自变量最优组合使因变量最大，仅供参考：
```matlab
% 支持向量机模型建立
load('training_data.mat'); % 导入训练数据集
x = training_data(:,1 session = request.getSession();
List<Integer> cart = (List<Integer>) session.getAttribute("cart");
if (cart == null) {
:2); % 提取自变量
y = training_data(:,3); % 提取因变量
svm_model = fitr cart = new ArrayList<>();
session.setAttribute("cart", cart);
}
if (action.equals("add")) {
int idsvm(x,y); % 建立支持向量机回归模型
% 遗传算法模型建立
fun = = Integer.parseInt(request.getParameter("id"));
cart.add(id);
response.sendRedirect("booklist");
} else if (action.equals(" @(x)svm_fitness(x,svm_model); % 定义适应度函数
nvars = 2; % 优化变delete")) {
int id = Integer.parseInt(request.getParameter("id"));
cart.remove((Integer) id);
response.sendRedirect("cart");
量个数
lb = [0,0]; % 优化变量下限
ub = [1,1]; % } else if (action.equals("clear")) {
cart.clear();
response.sendRedirect("cart");
} else if (action.equals优化变量上限
options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',50); % 设置遗传算法("checkout")) {
double total = 0;
BookDao bookDao = new BookDao();
List<Book> books = new参数
[x,gfit] = ga(fun,nvars,[],[],[],[],lb,ub,[],options); % 运行遗传算法模 ArrayList<>();
for (int id : cart) {
Book book = bookDao.getBookById(id);
books.add(book);
型
% 输出结果
fprintf('最优参数：x1=%f, x2=%f\n',x(1),x( total += book.getPrice();
}
request.setAttribute("books", books);
request.setAttribute("total", total);
request.getRequestDispatcher("checkout2));
fprintf('最大因变量值：%f\n',-gfit);
% 定义适应度函数
function f =.jsp").forward(request, response);
}
}
}
```
FilterServlet.java
```java
@WebFilter("/*")
public class svm_fitness(x,model)
y_pred = predict(model,x); % 预测因变量
f = -mean(y_pred); % 适应度函数为预测因变量的均值的相反数，即最大化预测均值的相 FilterServlet implements Filter {
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
反数
end
```
该示例代码中，与前一个示例不同的是，建立了支持向 HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
HttpServletResponse resp = (HttpServletResponse) response;
HttpSession session = req.getSession();
User量机回归模型，定义的适应度函数同样使用支持向量机模型对自变量进行预 user = (User) session.getAttribute("user");
if (user == null && !req.getRequestURI().endsWith("login.jsp") &&测，但此时适应度函数为预测因变量的均值的相反数，即最大化预测 !req.getRequestURI().endsWith("login")) {
resp.sendRedirect("login.jsp");
} else {
chain.doFilter(request, response均值的相反数。最终使用`ga`函数求解得到最优参数和最大因变量值。
);
}
}
}
```
login.jsp
```html
<%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %>
<html>
<head>
<title>登录</title>
</head>
<body>
<h1>登录</h1>
<需要注意的是，该示例代码同样仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行修改和优化，如增加约束条件、调整遗传算法参数等。
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html网页版python语言pytorch框架的图像分类西瓜是否腐烂识别-含逐行注释和说明文档-不含图片数据集
本代码是基于python pytorch环境安装的cnn深度学习代码。
下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本
运行环境推荐安装anaconda，然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本，pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本。
首先是代码的整体介绍
总共是3个py文件，十分的简便
且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码
然后是关于数据集的介绍。
本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可
在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的，可自行创建文件夹增加分类数据集
需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置
然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。
运行01数据集文本生成制作.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集
运行02深度学习模型训练.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练
运行03html_server.py，生成网页的url了
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计算机基础知识试题与解答
"计算机基础知识试题及答案-(1).doc"
这篇文档包含了计算机基础知识的多项选择题，涵盖了计算机历史、操作系统、计算机分类、电子器件、计算机系统组成、软件类型、计算机语言、运算速度度量单位、数据存储单位、进制转换以及输入/输出设备等多个方面。
1. 世界上第一台电子数字计算机名为ENIAC（电子数字积分计算器），这是计算机发展史上的一个重要里程碑。
2. 操作系统的作用是控制和管理系统资源的使用，它负责管理计算机硬件和软件资源，提供用户界面，使用户能够高效地使用计算机。
3. 个人计算机（PC）属于微型计算机类别，适合个人使用，具有较高的性价比和灵活性。
4. 当前制造计算机普遍采用的电子器件是超大规模集成电路（VLSI），这使得计算机的处理能力和集成度大大提高。
5. 完整的计算机系统由硬件系统和软件系统两部分组成，硬件包括计算机硬件设备，软件则包括系统软件和应用软件。
6. 计算机软件不仅指计算机程序，还包括相关的文档、数据和程序设计语言。
7. 软件系统通常分为系统软件和应用软件，系统软件如操作系统，应用软件则是用户用于特定任务的软件。
8. 机器语言是计算机可以直接执行的语言，不需要编译，因为它直接对应于硬件指令集。
9. 微机的性能主要由CPU决定，CPU的性能指标包括时钟频率、架构、核心数量等。
10. 运算器是计算机中的一个重要组成部分，主要负责进行算术和逻辑运算。
11. MIPS（Millions of Instructions Per Second）是衡量计算机每秒执行指令数的单位，用于描述计算机的运算速度。
12. 计算机存储数据的最小单位是位（比特，bit），是二进制的基本单位。
13. 一个字节由8个二进制位组成，是计算机中表示基本信息的最小单位。
14. 1MB（兆字节）等于1,048,576字节，这是常见的内存和存储容量单位。
15. 八进制数的范围是0-7，因此317是一个可能的八进制数。
16. 与十进制36.875等值的二进制数是100100.111，其中整数部分36转换为二进制为100100，小数部分0.875转换为二进制为0.111。
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1. 计算机系统由硬件系统和软件系统两部分组成，选项C正确。硬件包括计算机及其外部设备，而软件包括系统软件和应用软件。
2. 十六进制1000转换为十进制是4096，因此选项A正确。十六进制的1000相当于1*16^3 = 4096。
3. ENTER键是回车换行键，用于确认输入或换行，选项B正确。
4. DRAM（Dynamic Random Access Memory）是动态随机存取存储器，选项B正确，它需要周期性刷新来保持数据。
5. Bit是二进制位的简称，是计算机中数据的最小单位，选项A正确。
6. 汉字国标码GB2312-80规定每个汉字用两个字节表示，选项B正确。
7. 微机系统的开机顺序通常是先打开外部设备（如显示器、打印机等），再开启主机，选项D正确。
8. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能执行，选项A正确。
9. 微机病毒是指人为设计的、具有破坏性的小程序，通常通过网络传播，选项D正确。
10. 运算器、控制器及内存的总称是CPU（Central Processing Unit），选项A正确。
11. U盘作为外存储器，断电后存储的信息不会丢失，选项A正确。
12. 财务管理软件属于应用软件，是为特定应用而开发的，选项D正确。
13. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，选项C正确。
14. 个人计算机属于微机，选项D正确。
15. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，它是计算机硬件可以直接执行的指令集，选项D正确。
16. 断电会丢失原存信息的存储器是半导体RAM（Random Access Memory），选项A正确。
17. 硬盘连同驱动器是一种外存储器，用于长期存储大量数据，选项B正确。
18. 在内存中，每个基本单位的唯一序号称为地址，选项B正确。
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