Java_Filter过滤机制详解.doc_javasensitiveword

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Java Filter 过滤机制详解

一、什么是 Filter

 Filter 技术是 servlet 2.3 新增加的功能.

　　它新增加的功能包括:

　　1. 应用程序生命周期事件控制;

　　2. 新的国际化;

　　3. 澄清了类的装载规则;

　　4. 新的错误及安全属性;

　　5. 不赞成使用 HttpUtils 类;

　　6. 各种有用的方法;

　　7. 阐明并扩展了几个 servlet DTD;

　　8. filter 功能.

　　其中最重要的就是 filter 功能.它使用户可以改变一个 request 和修改一个

response. Filter 不是一个 servlet,它不能产生一个 response,它能够在一个

request 到达 servlet 之前预处理 request,也可以在离开 servlet 时处理

response.换种说法,filter 其实是一个”servlet chaining”(servlet 链).一个 filter 包

括:

　　1. 在 servlet 被调用之前截获;

　　2. 在 servlet 被调用之前检查 servlet request;

　　3. 根据需要修改 request 头和 request 数据;

　　4. 根据需要修改 response 头和 response 数据;

　　5. 在 servlet 被调用之后截获.

 你能够配置一个 filter 到一个或多个 servlet;单个 servlet 或 servlet 组能够

被多个 filter 使用.几个实用的 filter 包括:用户辨认 filter,日志 filter,审核 filter,加

密 filter,符号 filter,能改变 xml 内容的 XSLT filter 等.

 一个 filter 必须实现 javax.servlet.Filter 接口定义的三个方法:

doFilter、init 和 destroy。

二、Filter 体系结构

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def init(self,client, carla_world, hud, actor_filter): self.client=client self.world = carla_world self.hud = hud self.map = self.world.get_map() self.player = None self.collision_sensor = None self.lane_invasion_sensor = None self.gnss_sensor = None self.camera_manager = None self._weather_presets = find_weather_presets() self._weather_index = 0 self._actor_filter = actor_filter self.restart() self.world.on_tick(hud.on_world_tick) start_waypoint = self.map.generate_waypoints(1)

将成员变量self._actor_filter初始化为传入的actor_filter参数。最后调用`self.restart()`方法来初始化车辆。在初始化完成后，通过`self.world.on_tick(hud.on_world_tick)`注册了一个回调函数，用于在每个模拟时间...

我是一个初学者，请你帮我解释以下这段代码的每个变量的含义和每句代码的语法：def top_k_top_p_filtering(logits, top_k=0, top_p=0.0, filter_value=-float('Inf')): assert logits.dim() == 1 # batch size 1 for now - could be updated for more but the code would be less clear top_k = min(top_k, logits.size(-1)) # Safety check if top_k > 0: # Remove all tokens with a probability less than the last token of the top-k # torch.topk()返回最后一维最大的top_k个元素，返回值为二维(values,indices) # ...表示其他维度由计算机自行推断 indices_to_remove = logits < torch.topk(logits, top_k)[0][..., -1, None] logits[indices_to_remove] = filter_value if top_p > 0.0: sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True) cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1) # Remove tokens with cumulative probability above the threshold sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p # Shift the indices to the right to keep also the first token above the threshold sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[..., :-1].clone() sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0 indices_to_remove = sorted_indices[sorted_indices_to_remove] logits[indices_to_remove] = filter_value return logits

4. `filter_value`：一个浮点数，用于过滤掉不想要的预测。默认值为负无穷大。 5. `assert`：断言语句，用于判断logits张量的维度是否为1，如果维度不为1，程序将会报错并停止运行。 6. `logits.dim()`：张量的...

this.items = _.filter(this.items, item => _.find(this.dragSelection, x => x === item) === undefined); 这个代码是什么意思

具体来说，它使用了Underscore库中的filter函数，该函数接受一个集合和一个过滤器函数，返回所有满足条件的集合项。在这里，集合是this.items，过滤器函数是箭头函数item => _.find(this.dragSelection, x => x === ...

解释这段代码 if args.sync: settings = world.get_settings() traffic_manager.set_synchronous_mode(True) if not settings.synchronous_mode: synchronous_master = True settings.synchronous_mode = True settings.fixed_delta_seconds = 0.05 world.apply_settings(settings) else: synchronous_master = False blueprints = world.get_blueprint_library().filter(args.filterv) blueprintsWalkers = world.get_blueprint_library().filter(args.filterw)

接下来的代码，`blueprints = world.get_blueprint_library().filter(args.filterv)`和`blueprintsWalkers = world.get_blueprint_library().filter(args.filterw)`，获取了所有符合车辆蓝图过滤器(args.filterv)和...

df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)

2. 使用filter方法根据条件过滤DataFrame中的行。 3. 使用drop方法删除ranking_column列。其中，Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns)表示按照key_columns分组，再按照order_by_columns排序...

java.lang.IllegalStateException: Only one connection receive subscriber allowed. at reactor.netty.channel.FluxReceive.startReceiver(FluxReceive.java:182) Suppressed: reactor.core.publisher.FluxOnAssembly$OnAssemblyException: Error has been observed at the following site(s): checkpoint ⇢ springfox.boot.starter.autoconfigure.SwaggerUiWebFluxConfiguration$CustomWebFilter [DefaultWebFilterChain] checkpoint ⇢ com.texeasy.miniProgram.config.auth.ReactiveRequestContextFilter$1 [DefaultWebFilterChain] checkpoint ⇢ com.texeasy.miniProgram.config.auth.ReactiveRequestContextFilter$$EnhancerBySpringCGLIB$$100afa79 [DefaultWebFilterChain] checkpoint ⇢ com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webflux.SentinelWebFluxFilter [DefaultWebFilterChain] checkpoint ⇢ cn.dev33.satoken.reactor.filter.SaReactorFilter [DefaultWebFilterChain] checkpoint ⇢ org.springframework.boot.actuate.metrics.web.reactive.server.MetricsWebFilter [DefaultWebFilterChain] *__checkpoint ⇢ HTTP POST "/miniProgram/pay/createOrderV3" [ExceptionHandlingWebHandler]

com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webflux.SentinelWebFluxFilter, cn.dev33.satoken.reactor.filter.SaReactorFilter, org.springframework.boot.actuate.metrics.web.reactive.server.MetricsWebFilter ...

if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)

这段代码是一个Python函数，主要功能是对DataFrame进行过滤、排序、计算排名，并返回结果。具体来说，函数根据一些参数（如是否过滤已删除的记录、排序方式等）对DataFrame进行过滤和排序，然后计算每个分组中每行的...

def filter_traceback(fn): """Filter out Keras-internal stack trace frames in exceptions raised by fn.""" if sys.version_info.major != 3 or sys.version_info.minor < 7: return fn def error_handler(*args, **kwargs): if not tf.debugging.is_traceback_filtering_enabled(): return fn(*args, **kwargs) filtered_tb = None try: return fn(*args, **kwargs) except Exception as e: filtered_tb = _process_traceback_frames(e.traceback) # To get the full stack trace, call: # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` raise e.with_traceback(filtered_tb) from None finally: del filtered_tb return tf.internal.decorator.make_decorator(fn, error_handler)

3. `tf.__internal__.decorator.make_decorator` 函数：这个函数用于创建一个新的函数，它将原始函数和异常处理函数作为参数，并返回一个新的函数。在使用这个装饰器时，可以将需要进行异常处理的函数作为参数传递...

trnval = get_dataset('train') indices = list(range(len(trnval))) val_filter = lambda x: x % 10 == 0 val_indices = list(filter(val_filter, indices)) trn_indices = list(filter(lambda x: not val_filter(x), indices)) trn_dataset = Augment(Subset(trnval, trn_indices)) val_dataset = Subset(trnval, val_indices) loss_function = get_loss(config['loss_args']) if type(loss_function) is torch.nn.Module: loss_function = loss_function.to(dev) for _ in range(config['epochs']): train(trn_dataset) val(val_dataset)是什么意思

4. `val_indices = list(filter(val_filter, indices))` 使用过滤函数 `val_filter` 过滤出符合条件的索引，将其组成列表 `val_indices`。 5. `trn_indices = list(filter(lambda x: not val_filter(x), indices))`...

val selectedValue = timeData .selectExpr(cols: _*) .na.drop()优化代码

3. 使用 `filter` 过滤数据，如果只需要满足某个条件的数据，可以使用 `filter` 过滤数据，例如： ``` val selectedValue = timeData.selectExpr(cols: _*).na.drop().filter($"col1" > 0 && $"col2" ) ``` 这样...

wagtail框架的wagtail_hooks.py文件中，不使用list_filter过滤器，怎么自定义一个过滤器显示出来？

如果你不想使用`list_filter`过滤器，在`wagtail_hooks.py`文件中自定义一个过滤器可以使用`register_filter`装饰器。以下是一个简单的例子，展示了如何创建一个名为`CustomStatusFilter`的自定义过滤器： ```...

public void scanMode() { filter = new IntentFilter(); filter.addAction(Datawedeentity.ACTION_RESULT_DATAWEDGE); filter.addCategory(Intent.CATEGORY_DEFAULT); filter.addAction(Datawedeentity.ACTIVITY_INTENT_FILTER_ACTION); String Code128Value = "true"; String EAN13Value = "true"; CreateProfile(PROFILE1, Code128Value, EAN13Value); registerReceiver(Broadcast, filter); Datawedeentity.sendDataWedgeIntentWithExtra(this, Datawedeentity.ACTION_DATAWEDGE, Datawedeentity.EXTRA_GET_ACTIVE_PROFILE, Datawedeentity.EXTRA_EMPTY); }

首先创建一个 IntentFilter 对象 filter，用于过滤 DataWedge 发送的广播。然后添加三个 action，分别是 ACTION_RESULT_DATAWEDGE、ACTIVITY_INTENT_FILTER_ACTION 和 ACTION_DATAWEDGE，以及一个 category，为 ...

def deduplicate(self, df: DataFrame) -> DataFrame: key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns] if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)

根据代码中的注释，这段代码实现了数据去重功能。...最后根据 deduplication_key_columns 和排名筛选出不重复的记录，并且如果 filter_deleted_flag 为 True 并且数据集中包含了标记删除的记录，则将这些记录过滤掉。

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好的，关于Java过滤器Filter的使用，我可以给您一些详解。 Java过滤器Filter是一种Web组件，它可以对请求（request）和响应（response）进行过滤和处理。通常情况下，我们使用Java过滤器Filter来对请求进行预处理，...

list(filter(str.len, chain.from_iterable(map(partial(str.split, sep=separator), words)))) 讲讲这句python

3. `filter(str.__len__, ...)`：这部分代码使用 `filter` 函数对可迭代对象中的元素进行过滤。`str.__len__` 是内置函数 `len` 的方法形式，用于判断字符串的长度是否为非零值，相当于过滤掉空字符串。 4. `list(....

const lists = this.selectedData.filter(item => { if (item.is_lock !== '是') { return { "id": item.id, "part_code": item.part_code, "min_pkg_num": item.min_pkg_num, "qty_required": item.qty_required } } })过滤数据未生效

根据你提供的代码，我看不出哪里出...const lists = this.selectedData.filter(item => item.is_lock !== '是'); ``` 这样，只有那些 `is_lock` 不等于 `'是'` 的元素才会被保留在 `lists` 数组中。希望这能够帮到你！

wuxiaoxu666

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