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    Bootstrap输入框

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文本编辑器如何集成Markdown?

蛮大人123 2019-12-01 20:03:02 1022 浏览量 回答数 1

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可以参考Bootstrap里面的输入框组的实现

杨冬芳 2019-12-02 02:45:18 0 浏览量 回答数 0

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bootstrap selectpicker 查询下拉框数据重复叠加的问题!

游客m5aoqhoijqumu 2020-05-07 10:35:38 0 浏览量 回答数 0

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调用bootstrap图标,为什么不显示?

杨冬芳 2019-12-01 19:49:09 969 浏览量 回答数 1

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aotufocus以及jquery的focus在钉钉上无法自动聚焦

ktos 2019-12-01 21:38:57 5322 浏览量 回答数 2

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bootstrap validator的remote,delay无效,是什么情况?:报错

kun坤 2020-06-20 13:19:27 0 浏览量 回答数 1

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是的,remote会自动把本身这个字段参数带到后端 建议看看这个示例文档:http://niceue.com/validator/demo/remote.php 里面有说明各种返回值 ######你ajax 提交方法是什么,后端接受就是什么。###### 引用来自“JonyZhang”的答案 是的,remote会自动把本身这个字段参数带到后端 建议看看这个示例文档:http://niceue.com/validator/demo/remote.php 里面有说明各种返回值 谢谢回复,这个问题解决的,现在还有一个问题是,输入的内容是正确的,input框里的字体却变成红色的,我用HTML是基于bootstrap的,不知道是怎么回事: 而错误的时候却还是黑色的,像这样: 像这样的,不知道是否我哪写得有问题~ ######用开发工具看看是哪个class设置了这个字体样式。 验证组件本身是不包含这个样式的###### 引用来自“绿水无痕”的答案 引用来自“JonyZhang”的答案 是的,remote会自动把本身这个字段参数带到后端 建议看看这个示例文档:http://niceue.com/validator/demo/remote.php 里面有说明各种返回值 谢谢回复,这个问题解决的,现在还有一个问题是,输入的内容是正确的,input框里的字体却变成红色的,我用HTML是基于bootstrap的,不知道是怎么回事: 而错误的时候却还是黑色的,像这样: 像这样的,不知道是否我哪写得有问题~ 哦,我看了下CSS文件,发现你的CSS文件里有一个单词写错了,这是我在GITHUB上的截图: 红色的部分应该是.n-invalid,少了个字母i了。这样错的时候就能变红了,我发现错的时候添加样式n-invalid,这个是没错了,可是对的时候添加的样式是:n-valid,而这两个样式你同样设置成颜色是红色的了。 ###### 引用来自“绿水无痕”的答案 引用来自“绿水无痕”的答案 引用来自“JonyZhang”的答案 是的,remote会自动把本身这个字段参数带到后端 建议看看这个示例文档:http://niceue.com/validator/demo/remote.php 里面有说明各种返回值 谢谢回复,这个问题解决的,现在还有一个问题是,输入的内容是正确的,input框里的字体却变成红色的,我用HTML是基于bootstrap的,不知道是怎么回事: 而错误的时候却还是黑色的,像这样: 像这样的,不知道是否我哪写得有问题~ 哦,我看了下CSS文件,发现你的CSS文件里有一个单词写错了,这是我在GITHUB上的截图: 红色的部分应该是.n-invalid,少了个字母i了。这样错的时候就能变红了,我发现错的时候添加样式n-invalid,这个是没错了,可是对的时候添加的样式是:n-valid,而这两个样式你同样设置成颜色是红色的了。 看了下源码,https://github.com/niceue/validator/blob/master/src/themes/base.styl // valid input .n-valid {} // invalid input .n-invald {} // tooltip .n-error {color:#CC3333;} 确实这个单词拼错了,css是用的Stylus编译的,看来编译出现问题了 你可以把,.n-valid,.n-invalid 删掉,后面会修正这个问题

kun坤 2020-06-09 22:20:42 0 浏览量 回答数 0

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Redux Form与React和Redux一起使用,以使React中的表单能够使用Redux来存储其所有状态。Redux Form可以与原始HTML5输入配合使用,但也可以与常见的UI框架(例如Material UI,React Widgets和React Bootstrap)一起很好地工作。

你的答案 2020-05-07 22:54:34 0 浏览量 回答数 0

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黑框是 sonar-scanner报的错?有提示加-e参数查看详细错误堆栈了,有试过吗?详细错误堆栈贴出来看看?下面白框应该是sonarweb的日志吧,最好提问描述清晰一下上下文哦,比如执行了哪个命令报,就丢个链接这样很难有人有时间猜测一下再研究一下再跟你交流的。sonar-runner-e看看详细错误堆栈,如果真是插件无法下载就看看以下目录是否有相应的插件了,没有的话要先下载插件Sonar/extensions/plugins并且建议入门一个软件或者技术最好按官方文档来 目前学习Sonar工具来分析源码。 以下是操作步骤 1.配置数据库,创建一个sonar数据库。 2.启动Sonar服务,通过sonarqube安装目录下的sonar.properties文件初始化数据库(数据库初始化成功) 3.利用SonarScanner工具执行源码分析。需要配置环境变量name=SONAR_RUNNER_HOME。value=D:\sonar\sonar-scanner-2.5,并且在需要分析的项目根目录,创建建sonar-project.properties文件,以上工作全部完成。 4.启动sonarqube服务,并启动cmd,在cmd进入项目所在的根目录,输入命令:sonar-runner 正常是能执行代码分析的,但是此处加载插件时失败。(可以排除各个软件版本的问题)  sonar-runner-e C:\Users\Administrator\Desktop\sonar\netctoss>sonar-runner-eC:\Users\Administrator\Desktop\sonar\sonar-scanner-2.5INFO:Scannerconfigurationfile:C:\Users\Administrator\Desktop\sonar\sonar-scanner-2.5\conf\sonar-runner.propertiesINFO:Projectconfigurationfile:C:\Users\Administrator\Desktop\sonar\netctoss\sonar-project.propertiesINFO:SonarQubeScanner2.5INFO:Java1.7.0_80OracleCorporation(64-bit)INFO:Windows8.16.3amd64INFO:Errorstacktracesareturnedon.INFO:Usercache:C:\Users\Administrator\.sonar\cacheINFO:LoadglobalrepositoriesINFO:Loadglobalrepositories(done)|time=169msINFO:Property'sonar.jdbc.url'isnotsupportedanymore.Itwillbeignored.ThereisnolongeranyDBconnectiontotheSQdatabase.INFO:Property'sonar.jdbc.username'isnotsupportedanymore.Itwillbeignored.ThereisnolongeranyDBconnectiontotheSQdatabase.INFO:Property'sonar.jdbc.password'isnotsupportedanymore.Itwillbeignored.ThereisnolongeranyDBconnectiontotheSQdatabase.INFO:Usercache:C:\Users\Administrator\.sonar\cacheINFO:LoadpluginsindexINFO:------------------------------------------------------------------------INFO:EXECUTIONFAILUREINFO:------------------------------------------------------------------------INFO:Totaltime:1.195sINFO:FinalMemory:38M/303MINFO:------------------------------------------------------------------------ERROR:ErrorduringSonarQubeScannerexecutionorg.sonarqube.ws.client.HttpException:Error500onhttp://localhost:9000/deploy/plugins/index.txt    atorg.sonarqube.ws.client.BaseResponse.failIfNotSuccessful(BaseResponse.java:32)    atorg.sonar.batch.bootstrap.BatchWsClient.failIfUnauthorized(BatchWsClient.java:96)    atorg.sonar.batch.bootstrap.BatchWsClient.call(BatchWsClient.java:67)    atorg.sonar.batch.cache.WSLoader$1.load(WSLoader.java:62)    atorg.sonar.batch.cache.WSLoader$1.load(WSLoader.java:58)    atorg.sonar.batch.cache.WSLoader.loadFromServer(WSLoader.java:225)    atorg.sonar.batch.cache.WSLoader.loadFromServerFirst(WSLoader.java:188)    atorg.sonar.batch.cache.WSLoader.load(WSLoader.java:148)    atorg.sonar.batch.cache.WSLoader.loadString(WSLoader.java:134)    atorg.sonar.batch.cache.WSLoader.loadString(WSLoader.java:129)    atorg.sonar.batch.bootstrap.BatchPluginInstaller.loadPluginIndex(BatchPluginInstaller.java:132)    atorg.sonar.batch.bootstrap.BatchPluginInstaller.listRemotePlugins(BatchPluginInstaller.java:117)    atorg.sonar.batch.bootstrap.BatchPluginInstaller.installRemotes(BatchPluginInstaller.java:72)    atorg.sonar.batch.bootstrap.BatchPluginRepository.start(BatchPluginRepository.java:54)    atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(NativeMethod)    atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)    atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)    atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)    atorg.picocontainer.lifecycle.ReflectionLifecycleStrategy.invokeMethod(ReflectionLifecycleStrategy.java:110)    atorg.picocontainer.lifecycle.ReflectionLifecycleStrategy.start(ReflectionLifecycleStrategy.java:89)    atorg.sonar.core.platform.ComponentContainer$1.start(ComponentContainer.java:291)    atorg.picocontainer.injectors.AbstractInjectionFactory$LifecycleAdapter.start(AbstractInjectionFactory.java:84)    atorg.picocontainer.behaviors.AbstractBehavior.start(AbstractBehavior.java:169)    atorg.picocontainer.behaviors.Stored$RealComponentLifecycle.start(Stored.java:132)    atorg.picocontainer.behaviors.Stored.start(Stored.java:110)    atorg.picocontainer.DefaultPicoContainer.potentiallyStartAdapter(DefaultPicoContainer.java:1016)    atorg.picocontainer.DefaultPicoContainer.startAdapters(DefaultPicoContainer.java:1009)    atorg.picocontainer.DefaultPicoContainer.start(DefaultPicoContainer.java:767)    atorg.sonar.core.platform.ComponentContainer.startComponents(ComponentContainer.java:131)    atorg.sonar.batch.bootstrapper.Batch.start(Batch.java:103)    atorg.sonar.runner.batch.BatchIsolatedLauncher.start(BatchIsolatedLauncher.java:57)    atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(NativeMethod)    atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)    atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)    atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)    atorg.sonar.runner.impl.IsolatedLauncherProxy.invoke(IsolatedLauncherProxy.java:61)    atcom.sun.proxy.$Proxy0.start(UnknownSource)    atorg.sonar.runner.api.EmbeddedRunner.doStart(EmbeddedRunner.java:251)    atorg.sonar.runner.api.EmbeddedRunner.start(EmbeddedRunner.java:187)    atorg.sonar.runner.api.EmbeddedRunner.start(EmbeddedRunner.java:182)    atorg.sonarsource.scanner.cli.Main.execute(Main.java:75)    atorg.sonarsource.scanner.cli.Main.main(Main.java:66)ERROR:ERROR:Re-runSonarQubeScannerusingthe-Xswitchtoenablefulldebuglogging. 我现在是找到问题所在了,但是为什么造成这样不清楚 请教加载失败的原因。我把在同事电脑正常加载.sonar是文件夹拷贝到根目录下,依旧是报相同的错误,还是得需要它自己正常加载。 sonar-ruuner执行分析之前是要从sonarweb下载插件,你这种情况应该是下载失败了,建议取你同事的环境拷贝 Sonar/sonarqube-5.3/extensions/plugins下的插件。然后重启sonarweb。再试试

爱吃鱼的程序员 2020-06-08 18:01:37 0 浏览量 回答数 0

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通过对boostrap.css源码简单的阅读,了解Boostrap的核心设计理念。 为了增强浏览的兼容性,Boostrap内整合了Normalize.css(链接)这个文件的重要内容,从该版本boostrap.css的第6行一直到262行都主要是Normalize.css的内容,这在boostrap.css文件的第6行的代码注释上有明确标明。 从代码263到1067行都是Boostrap对“Glyphicon Halflings”这个字体图标的使用,这个一个收费的字体图标,在Boostrap的官网上的“组件”导航内第一节“Glyphicons 字体图标”有描述。若你不喜欢这个字体图标,想使用其它字体图标(如:Font Awesome、Iconfont、Iconmoon、Ionicons等),可以将这部分的代码删除掉,或者是在以后对Boostrap足够熟悉之后去进行Boostrap的自定义构建,使boostrap.css文件最小化。 从1068行开始到1614是Bootstrap的一些自己的样式初始化以及一些自定义的Class样式类进行设置(包含了部分样式的响应式设置)的部分。 从1615行一直到2250行为止都是Boostrap被很多人“误会”为核心功能的“栅格化布局”部分。不过对于单纯对行布局的CSS代码来讲,600多行的代码也算是比较重视了。 而后续的代码都是对表格、表单、按钮、图片,以及自己的一些组件如下拉菜单、按钮组、输入框组、导航等样式类的设置了,另外还包含对这些样式类的响应式设计。 需要注意的是,对于Boostrap的组件部分来讲,很多样式类都是用了Glyphicons字体图标,若没有引用字体图标,某些组件的样式可能无法正常显示。

问问小秘 2020-04-29 16:14:35 0 浏览量 回答数 0

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JavaScript-SDK之如何实现浏览器应用?

青衫无名 2019-12-01 21:44:40 2046 浏览量 回答数 1

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js代码遭遇鬼打墙,随便一修改就报错 ?报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-23 01:21:44 0 浏览量 回答数 1

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[北京]妹子一枚求个Web开发实习生的职位 热? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-01 11:09:43 1 浏览量 回答数 1

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SpringBoot使用机器学习才能更有火花

huc_逆天 2020-06-07 23:42:12 34 浏览量 回答数 1

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H5技术百问——不懂H5你就OUT啦

yq传送门 2019-12-01 20:27:41 42586 浏览量 回答数 47

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使用Yeoman和Polymer创建Web应用:报错

kun坤 2020-06-08 11:03:09 3 浏览量 回答数 1

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如何查看、关闭和开放WIN 系统端口Windows有很多端口是开放的,在你上网的时候,网络病毒和黑客可以通过这些端口连上你的电脑。为了让你的系统变为铜墙铁壁,应该封闭这些端口,主要有:TCP 135、139、445、593、1025 端口和 UDP 135、137、138、445 端口,一些流行病毒的后门端口(如 TCP 2745、3127、6129 端口),以及远程服务访问端口3389。查看端口在Windows 2000/XP/Server 2003中要查看端口,可以使用Netstat命令:依次点击“开始→运行”,键入“cmd”并回车,打开命令提示符窗口。在命令提示符状态下键入“netstat -a -n”,按下回车键后就可以看到以数字形式显示的TCP和UDP连接的端口号及状态。小知识:Netstat命令用法命令格式:Netstat -a -e -n -o -s-an-a 表示显示所有活动的TCP连接以及计算机监听的TCP和UDP端口。-e 表示显示以太网发送和接收的字节数、数据包数等。-n 表示只以数字形式显示所有活动的TCP连接的地址和端口号。-o 表示显示活动的TCP连接并包括每个连接的进程ID(PID)。-s 表示按协议显示各种连接的统计信息,包括端口号。-an 查看所有开放的端口关闭/开启端口先介绍一下在Windows中如何关闭/打开端口的简单方法,因为默认的情况下,有很多不安全的或没有什么用的端口是开启的,比如Telnet服务的23端口、FTP服务的21端口、SMTP服务的25端口、RPC服务的135端口等等。为了保证系统的安全性,我们可以通过下面的方法来关闭/开启端口。关闭端口比如在Windows 2000/XP中关闭SMTP服务的25端口,可以这样做:首先打开“控制面板”,双击“管理工具”,再双击“服务”。接着在打开的服务窗口中找到并双击“Simple Mail Transfer Protocol (SMTP)”服务,单击“停止”按钮来停止该服务,然后在“启动类型”中选择“已禁用”,最后单击“确定”按钮即可。这样,关闭了SMTP服务就相当于关闭了对应的端口。开启端口如果要开启该端口只要先在“启动类型”选择“自动”,单击“确定”按钮,再打开该服务,在“服务状态”中单击“启动”按钮即可启用该端口,最后,单击“确定”按钮即可。提示:在Windows 98中没有“服务”选项,你可以使用防火墙的规则设置功能来关闭/开启端口。如何在WinXP/2000/2003下关闭和开放网络端口的详细方法第一步,点击开始菜单/设置/控制面板/管理工具,双击打开本地安全策略,选中IP 安全策略,在本地计算机,在右边窗格的空白位置右击鼠标,弹出快捷菜单,选择创建 IP 安全策略(如右图),于是弹出一个向导。在向导中点击下一步按钮,为新的安全策略命名;再按下一步,则显示安全通信请求画面,在画面上把激活默认相应规则左边的钩去掉,点击完成按钮就创建了一个新的IP 安全策略。第二步,右击该IP安全策略,在属性对话框中,把使用添加向导左边的钩去掉,然后单击添加按钮添加新的规则,随后弹出新规则属性对话框,在画面上点击添加按钮,弹出IP筛选器列表窗口;在列表中,首先把使用添加向导左边的钩去掉,然后再点击右边的添加按钮添加新的筛选器。第三步,进入筛选器属性对话框,首先看到的是寻址,源地址选任何 IP 地址,目标地址选我的 IP 地址;点击协议选项卡,在选择协议类型的下拉列表中选择TCP,然后在到此端口下的文本框中输入135,点击确定按钮(如左图),这样就添加了一个屏蔽 TCP 135(RPC)端口的筛选器,它可以防止外界通过135端口连上你的电脑。点击确定后回到筛选器列表的对话框,可以看到已经添加了一条策略,重复以上步骤继续添加 TCP 137、139、445、593 端口和 UDP 135、139、445 端口,为它们建立相应的筛选器。重复以上步骤添加TCP 1025、2745、3127、6129、3389 端口的屏蔽策略,建立好上述端口的筛选器,最后点击确定按钮。第四步,在新规则属性对话框中,选择新 IP 筛选器列表,然后点击其左边的圆圈上加一个点,表示已经激活,最后点击筛选器操作选项卡。在筛选器操作选项卡中,把使用添加向导左边的钩去掉,点击添加按钮,添加阻止操作(右图):在新筛选器操作属性的安全措施选项卡中,选择阻止,然后点击确定按钮。第五步、进入新规则属性对话框,点击新筛选器操作,其左边的圆圈会加了一个点,表示已经激活,点击关闭按钮,关闭对话框;最后回到新IP安全策略属性对话框,在新的IP筛选器列表左边打钩,按确定按钮关闭对话框。在本地安全策略窗口,用鼠标右击新添加的 IP 安全策略,然后选择指派。重新启动后,电脑中上述网络端口就被关闭了,病毒和黑客再也不能连上这些端口,从而保护了你的电脑。目前还没听说有补丁下载。端口分类逻辑意义上的端口有多种分类标准,下面将介绍两种常见的分类:按端口号分布划分(1)知名端口(Well-Known Ports)知名端口即众所周知的端口号,范围从0到1023,这些端口号一般固定分配给一些服务。比如21端口分配给FTP服务,25端口分配给SMTP(简单邮件传输协议)服务,80端口分配给HTTP服务,135端口分配给RPC(远程过程调用)服务等等。(2)动态端口(Dynamic Ports)动态端口的范围从1024到65535,这些端口号一般不固定分配给某个服务,也就是说许多服务都可以使用这些端口。只要运行的程序向系统提出访问网络的申请,那么系统就可以从这些端口号中分配一个供该程序使用。比如1024端口就是分配给第一个向系统发出申请的程序。在关闭程序进程后,就会释放所占用的端口号。不过,动态端口也常常被病毒木马程序所利用,如冰河默认连接端口是7626、WAY 2.4是8011、Netspy 3.0是7306、YAI病毒是1024等等。按协议类型划分按协议类型划分,可以分为TCP、UDP、IP和ICMP(Internet控制消息协议)等端口。下面主要介绍TCP和UDP端口:(1)TCP端口TCP端口,即传输控制协议端口,需要在客户端和服务器之间建立连接,这样可以提供可靠的数据传输。常见的包括FTP服务的21端口,Telnet服务的23端口,SMTP服务的25端口,以及HTTP服务的80端口等等。(2)UDP端口UDP端口,即用户数据包协议端口,无需在客户端和服务器之间建立连接,安全性得不到保障。常见的有DNS服务的53端口,SNMP(简单网络管理协议)服务的161端口,QQ使用的8000和4000端口等等。常见网络端口端口:0服务:Reserved说明:通常用于分析操作系统。这一方法能够工作是因为在一些系统中“0”是无效端口,当你试图使用通常的闭合端口连接它时将产生不同的结果。一种典型的扫描,使用IP地址为0.0.0.0,设置ACK位并在以太网层广播。端口:1服务:tcpmux说明:这显示有人在寻找SGI Irix机器。Irix是实现tcpmux的主要提供者,默认情况下tcpmux在这种系统中被打开。Irix机器在发布是含有几个默认的无密码的帐户,如:IP、GUEST UUCP、NUUCP、DEMOS 、TUTOR、DIAG、OUTOFBOX等。许多管理员在安装后忘记删除这些帐户。因此HACKER在INTERNET上搜索tcpmux并利用这些帐户。端口:7服务:Echo说明:能看到许多人搜索Fraggle放大器时,发送到X.X.X.0和X.X.X.255的信息。端口:19服务:Character Generator说明:这是一种仅仅发送字符的服务。UDP版本将会在收到UDP包后回应含有垃圾字符的包。TCP连接时会发送含有垃圾字符的数据流直到连接关闭。HACKER利用IP欺骗可以发动DoS攻击。伪造两个chargen服务器之间的UDP包。同样Fraggle DoS攻击向目标地址的这个端口广播一个带有伪造受害者IP的数据包,受害者为了回应这些数据而过载。端口:21服务:FTP说明:FTP服务器所开放的端口,用于上传、下载。最常见的攻击者用于寻找打开anonymous的FTP服务器的方法。这些服务器带有可读写的目录。木马Doly Trojan、Fore、Invisible FTP、WebEx、WinCrash和Blade Runner所开放的端口。端口:22服务:Ssh说明:PcAnywhere建立的TCP和这一端口的连接可能是为了寻找ssh。这一服务有许多弱点,如果配置成特定的模式,许多使用RSAREF库的版本就会有不少的漏洞存在。端口:23服务:Telnet说明:远程登录,入侵者在搜索远程登录UNIX的服务。大多数情况下扫描这一端口是为了找到机器运行的操作系统。还有使用其他技术,入侵者也会找到密码。木马Tiny Telnet Server就开放这个端口。端口:25服务:SMTP说明:SMTP服务器所开放的端口,用于发送邮件。入侵者寻找SMTP服务器是为了传递他们的SPAM。入侵者的帐户被关闭,他们需要连接到高带宽的E-MAIL服务器上,将简单的信息传递到不同的地址。木马Antigen、Email Password Sender、Haebu Coceda、Shtrilitz Stealth、WinPC、WinSpy都开放这个端口。端口:31服务:MSG Authentication说明:木马Master Paradise、Hackers Paradise开放此端口。端口:42服务:WINS Replication说明:WINS复制端口:53服务:Domain Name Server(DNS)说明:DNS服务器所开放的端口,入侵者可能是试图进行区域传递(TCP),欺骗DNS(UDP)或隐藏其他的通信。因此防火墙常常过滤或记录此端口。端口:67服务:Bootstrap Protocol Server说明:通过DSL和Cable modem的防火墙常会看见大量发送到广播地址255.255.255.255的数据。这些机器在向DHCP服务器请求一个地址。HACKER常进入它们,分配一个地址把自己作为局部路由器而发起大量中间人(man-in-middle)攻击。客户端向68端口广播请求配置,服务器向67端口广播回应请求。这种回应使用广播是因为客户端还不知道可以发送的IP地址。端口:69服务:Trival File Transfer说明:许多服务器与bootp一起提供这项服务,便于从系统下载启动代码。但是它们常常由于错误配置而使入侵者能从系统中窃取任何文件。它们也可用于系统写入文件。端口:79服务:Finger Server说明:入侵者用于获得用户信息,查询操作系统,探测已知的缓冲区溢出错误,回应从自己机器到其他机器Finger扫描。端口:80服务:HTTP说明:用于网页浏览。木马Executor开放此端口。端口:99服务:Metagram Relay说明:后门程序ncx99开放此端口。端口:102服务:Message transfer agent(MTA)-X.400 over TCP/IP说明:消息传输代理。

51干警网 2019-12-02 03:20:36 0 浏览量 回答数 0

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java 进销存 crm websocket即时聊天发图片文字 好友群组 SSM源码

游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:53:21 40 浏览量 回答数 0

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电商网站报错 

kun坤 2020-06-10 13:22:52 26 浏览量 回答数 2

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程序员报错行为大赏-配置报错

问问小秘 2020-06-11 13:18:25 6 浏览量 回答数 1

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SpringBoot整合ES 创建SpringBoot项目,导入 ES 6.2.1 的 RestClient 依赖和 ES 依赖。在项目中直接引用 es-starter 的话会报容器初始化异常错误,导致项目无法启动。如果有读者解决了这个问题,欢迎留言交流 org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client ${elasticsearch.version} org.elasticsearch elasticsearch ${elasticsearch.version} 为容器定义 RestClient 对象 /** * 在Spring容器中定义 RestClient 对象 * @Author: keats_coder * @Date: 2019/8/9 * @Version 1.0 * */ @Configuration public class ESConfig { @Value("${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}") private String hostlist; // 127.0.0.1:9200 @Bean // 高版本客户端 public RestHighLevelClient restHighLevelClient() { // 解析 hostlist 配置信息。假如以后有多个,则需要用 , 分开 String[] split = hostlist.split(","); // 创建 HttpHost 数组,其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for (int i = 0; i < split.length; i++) { String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } // 创建RestHighLevelClient客户端 return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(httpHostArray)); } // 项目主要使用 RestHighLevelClient,对于低级的客户端暂时不用 @Bean public RestClient restClient() { // 解析hostlist配置信息 String[] split = hostlist.split(","); // 创建HttpHost数组,其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for (int i = 0; i < split.length; i++) { String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } return RestClient.builder(httpHostArray).build(); } } 在 yml 文件中配置 eshost yunshangxue: elasticsearch: hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 调用相关 API 执行操作 创建操作索引的对象 构建操作索引的请求 调用对象的相关API发送请求 获取响应消息 /** * 删除索引库 */ @Test public void testDelIndex() throws IOException { // 操作索引的对象 IndicesClient indices = client.indices(); // 删除索引的请求 DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("ysx_course"); // 删除索引 DeleteIndexResponse response = indices.delete(deleteIndexRequest); // 得到响应 boolean b = response.isAcknowledged(); System.out.println(b); } 创建索引, 步骤和删除类似,需要注意的是删除的时候需要指定 ES 库分片的数量和副本的数量,并且在创建索引的时候可以将映射一起指定了。代码如下 public void testAddIndex() throws IOException { // 操作索引的对象 IndicesClient indices = client.indices(); // 创建索引的请求 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("ysx_course"); request.settings(Settings.builder().put("number_of_shards", "1").put("number_of_replicas", "0")); // 创建映射 request.mapping("doc", "{\n" + " \"properties\": {\n" + " \"description\": {\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" + " },\n" + " \"name\": {\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" + " },\n" + "\"pic\":{ \n" + "\"type\":\"text\", \n" + "\"index\":false \n" + "}, \n" + " \"price\": {\n" + " \"type\": \"float\"\n" + " },\n" + " \"studymodel\": {\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"timestamp\": {\n" + " \"type\": \"date\",\n" + " \"format\": \"yyyy-MM‐dd HH:mm:ss||yyyy‐MM‐dd||epoch_millis\"\n" + " }\n" + " }\n" + " }", XContentType.JSON); // 执行创建操作 CreateIndexResponse response = indices.create(request); // 得到响应 boolean b = response.isAcknowledged(); System.out.println(b); } Java API操作ES 准备数据环境 创建索引:ysx_course 创建映射: PUT http://localhost:9200/ysx_course/doc/_mapping { "properties": { "description": { // 课程描述 "type": "text", // String text 类型 "analyzer": "ik_max_word", // 存入的分词模式:细粒度 "search_analyzer": "ik_smart" // 查询的分词模式:粗粒度 }, "name": { // 课程名称 "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart" }, "pic":{ // 图片地址 "type":"text", "index":false // 地址不用来搜索,因此不为它构建索引 }, "price": { // 价格 "type": "scaled_float", // 有比例浮点 "scaling_factor": 100 // 比例因子 100 }, "studymodel": { "type": "keyword" // 不分词,全关键字匹配 }, "timestamp": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" } } } 加入原始数据: POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/1 { "name": "Bootstrap开发", "description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架,是一个非常流行的开发框架,此框架集成了多种页面效果。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码,可以帮助开发者(尤其是不擅长页面开发的程序人员)轻松的实现一个不受浏览器限制的精美界面效果。", "studymodel": "201002", "price":38.6, "timestamp":"2018-04-25 19:11:35", "pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg" } DSL搜索 DSL(Domain Specific Language)是ES提出的基于json的搜索方式,在搜索时传入特定的json格式的数据来完成不 同的搜索需求。DSL比URI搜索方式功能强大,在项目中建议使用DSL方式来完成搜索。 查询全部 原本我们想要查询全部的话,需要使用 GET 请求发送 _search 命令,如今使用 DSL 方式搜索,可以使用 POST 请求,并在请求体中设置 JSON 字符串来构建查询条件 POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/_search 请求体 JSON { "query": { "match_all": {} // 查询全部 }, "_source" : ["name","studymodel"] // 查询结果包括 课程名 + 学习模式两个映射 } 具体的测试方法如下:过程比较繁琐,好在条理还比较清晰 // 搜索全部记录 @Test public void testSearchAll() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // matchAllQuery搜索全部 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 设置源字段过虑,第一个参数结果集包括哪些字段,第二个参数表示结果集不包括哪些字段 searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{}); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); for(SearchHit hit:searchHits){ // 文档的主键 String id = hit.getId(); // 源文档内容 Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap(); String name = (String) sourceAsMap.get("name"); // 由于前边设置了源文档字段过虑,这时description是取不到的 String description = (String) sourceAsMap.get("description"); // 学习模式 String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel"); // 价格 Double price = (Double) sourceAsMap.get("price"); // 日期 Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp")); System.out.println(name); System.out.println(studymodel); System.out.println("你看不见我,看不见我~" + description); System.out.println(price); } } 坑:red> 执行过程中遇到的问题:不能对这个值进行初始化,导致 Spring 容器无法初始化 Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'yunshangxue.elasticsearch.hostlist' in value "${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}" 通过检查 target 目录发现,生成的 target 文件包中没有将 yml 配置文件带过来... 仔细对比发现,我的项目竟然变成了一个不是 Maven 的项目。重新使用 IDEA 导入 Mavaen 工程之后便能正常运行了 分页查询 我们来 look 一下 ES 的分页查询参数: { // from 起始索引 // size 每页显示的条数 "from" : 0, "size" : 1, "query": { "match_all": {} }, "_source" : ["name","studymodel"] } 1565524349684 通过查询结果可以发现,我们设置了分页参数之后, hits.total 仍然是 3,表示它找到了 3 条数据,而按照分页规则,它只会返回一条数据,因此 hits.hits 里面只有一条数据。这也符合我们的业务规则,在查询前端页面显示总共的条数和当前的数据。 由此,我们就可以通过 Java API 来构建查询条件了:对上面查询全部的代码进行如下改造: // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); int page = 2; // 页码 int size = 1; // 每页显示的条数 int index = (page - 1) * size; searchSourceBuilder.from(index); searchSourceBuilder.size(1); // 搜索方式 // matchAllQuery搜索全部 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); 精确查询 TermQuery Term Query为精确查询,在搜索时会整体匹配关键字,不再将关键字分词 例如: { "query": { "term": { // 查询的方式为 term 精确查询 "name": "spring" // 查询的字段为 name 关键字是 spring } }, "_source": [ "name", "studymodel" ] } 此时查询的结果是: "hits": [ { "_index": "ysx_course", "_type": "doc", "_id": "3", "_score": 0.9331132, "_source": { "studymodel": "201001", "name": "spring开发基础" } } ] 查询到了上面这条数据,因为 spring开发基础 分完词后是 spring 开发 基础 ,而查询关键字是 spring 不分词,这样当然可以匹配到这条记录,但是当我们修改关键字为 spring开发,按照往常的查询方法,也是可以查询到的。但是 term 不一样,它不会对关键字分词。结果可想而知是查询不到的 JavaAPI如下: // 搜索方式 // termQuery 精确查询 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002")); 根据 ID 查询: 根据 ID 精确查询和根据其他条件精确查询是一样的,不同的是 id 字段前面有一个下划线注意写上 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("_id", "1")); 但是,当一次查询多个 ID 时,相应的 API 也应该改变,使用 termsQuery 而不是 termQuery。多了一个 s 全文检索 MatchQuery MatchQuery 即全文检索,会对关键字进行分词后匹配词条。 query:搜索的关键字,对于英文关键字如果有多个单词则中间要用半角逗号分隔,而对于中文关键字中间可以用 逗号分隔也可以不用 operator:设置查询的结果取交集还是并集,并集用 or, 交集用 and { "query": { "match": { "description": { "query": "spring开发", "operator": "or" } } } } 有时,我们需要设定一个量化的表达方式,例如查询 spring开发基础,这三个词条。我们需求是至少匹配两个词条,这时 operator 属性就不能满足要求了,ES 还提供了另外一个属性:minimum_should_match 用一个百分数来设定应该有多少个词条满足要求。例如查询: “spring开发框架”会被分为三个词:spring、开发、框架 设置"minimum_should_match": "80%"表示,三个词在文档的匹配占比为80%,即3*0.8=2.4,向下取整得2,表 示至少有两个词在文档中要匹配成功。 JavaAPI 通过 matchQuery.minimumShouldMatch 的方式来设置条件 // matchQuery全文检索 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("description", "Spring开发框架").minimumShouldMatch("70%")); 多字段联合搜索 MultiQuery 上面的 MatchQuery 有一个短板,假如用户输入了某关键字,我们在查找的时候并不知道他输入的是 name 还是 description,这时我们用什么都不合适,而 MultiQuery 的出现解决了这个问题,他可以通过 fields 属性来设置多个域联合查找:具体用法如下 { "query": { "multi_match": { "query": "Spring开发", "minimum_should_match": "70%", "fields": ["name", "description"] } } } JavaAPI searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").minimumShouldMatch("70%")); 提升 boost 在多域联合查询的时候,可以通过 boost 来设置某个域在计算得分时候的比重,比重越高的域当他符合条件时计算的得分越高,相应的该记录也更靠前。通过在 fields 中给相应的字段用 ^权重倍数来实现 "fields": ["name^10", "description"] 上面的代码表示给 name 字段提升十倍权重,查询到的结果: { "_index": "ysx_course", "_type": "doc", "_id": "3", "_score": 13.802518, // 可以清楚的发现,得分竟然是 13 了 "_source": { "name": "spring开发基础", "description": "spring 在java领域非常流行,java程序员都在用。", "studymodel": "201001", "price": 88.6, "timestamp": "2018-02-24 19:11:35", "pic": "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg" } }, 而在 Java 中,仍然可以通过链式编程来实现 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").field("name", 10)); // 设置 name 10倍权重 布尔查询 BoolQuery 如果我们既要对一些字段进行分词查询,同时要对另一些字段进行精确查询,就需要使用布尔查询来实现了。布尔查询对应于Lucene的BooleanQuery查询,实现将多个查询组合起来,有三个可选的参数: must:文档必须匹配must所包括的查询条件,相当于 “AND” should:文档应该匹配should所包括的查询条件其中的一个或多个,相当于 "OR" must_not:文档不能匹配must_not所包括的该查询条件,相当于“NOT” { "query": { "bool": { // 布尔查询 "must": [ // 查询条件 must 表示数组中的查询方式所规定的条件都必须满足 { "multi_match": { "query": "spring框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ] } }, { "term": { "studymodel": "201001" } } ] } } } JavaAPI // 搜索方式 // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").field("name", 10); // 然后构造精确匹配查询条件 TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002"); // 组合两个条件,组合方式为 must 全满足 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); 过滤器 定义过滤器查询,是在原本查询结果的基础上对数据进行筛选,因此省略了重新计算的分的步骤,效率更高。并且方便缓存。推荐尽量使用过虑器去实现查询或者过虑器和查询共同使用,过滤器在布尔查询中使用,下边是在搜索结果的基础上进行过滤: { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "spring框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ] } } ], "filter": [ { // 过滤条件:studymodel 必须是 201001 "term": {"studymodel": "201001"} }, { // 过滤条件:价格 >=60 <=100 "range": {"price": {"gte": 60,"lte": 100}} } ] } } } 注意:range和term一次只能对一个Field设置范围过虑。 JavaAPI // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10); // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201001")); boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); 排序 我们可以在查询的结果上进行二次排序,支持对 keyword、date、float 等类型添加排序,text类型的字段不允许排序。排序使用的 JSON 格式如下: { "query": { "bool": { "filter": [ { "range": { "price": { "gte": 0, "lte": 100 } } } ] } }, "sort": [ // 注意这里排序是写在 query key 的外面的。这就表示它的API也不是布尔查询提供 { "studymodel": "desc" // 对 studymodel(keyword)降序 }, { "price": "asc" // 对 price(double)升序 } ] } 由上面的 JSON 数据可以发现,排序所属的 API 是和 query 评级的,因此在调用 API 时也应该选择对应的 SearchSourceBuilder 对象 // 排序查询 @Test public void testSort() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(0).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 设置排序规则 searchSourceBuilder.sort("studymodel", SortOrder.DESC); // 第一排序规则 searchSourceBuilder.sort("price", SortOrder.ASC); // 第二排序规则 // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 soutData(searchHits); } 高亮显示 高亮显示可以将搜索结果一个或多个字突出显示,以便向用户展示匹配关键字的位置。 高亮三要素:高亮关键字、高亮前缀、高亮后缀 { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "开发框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ], "type": "best_fields" } } ] } }, "sort": [ { "price": "asc" } ], "highlight": { "pre_tags": [ "" ], "post_tags": [ "" ], "fields": { "name": {}, "description": {} } } } 查询结果的数据如下: 1565585272091 Java 代码如下,注意到上面的 JSON 数据, highlight 和 sort 和 query 依然是同级的,所以也需要用 SearchSourceBuilder 对象来设置到搜索条件中 // 高亮查询 @Test public void testHighLight() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10); // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); // *********************** // 高亮查询 HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder(); highlightBuilder.preTags("<em>"); // 高亮前缀 highlightBuilder.postTags("</em>"); // 高亮后缀 highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("name")); // 高亮字段 // 添加高亮查询条件到搜索源 searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder); // *********************** // 设置源字段过虑,第一个参数结果集包括哪些字段,第二个参数表示结果集不包括哪些字段 searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{}); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 soutData(searchHits); } 根据查询结果的数据结构来获取高亮的数据,替换原有的数据: private void soutData(SearchHit[] searchHits) throws ParseException { SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); for (SearchHit hit : searchHits) { // 文档的主键 String id = hit.getId(); // 源文档内容 Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap(); String name = (String) sourceAsMap.get("name"); // 获取高亮查询的内容。如果存在,则替换原来的name Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields(); if( highlightFields != null ){ HighlightField nameField = highlightFields.get("name"); if(nameField!=null){ Text[] fragments = nameField.getFragments(); StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(); for (Text str : fragments) { stringBuffer.append(str.string()); } name = stringBuffer.toString(); } } // 由于前边设置了源文档字段过虑,这时description是取不到的 String description = (String) sourceAsMap.get("description"); // 学习模式 String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel"); // 价格 Double price = (Double) sourceAsMap.get("price"); // 日期 Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp")); System.out.println(name); System.out.println(id); System.out.println(studymodel); System.out.println("你看不见我,看不见我~" + description); System.out.println(price); } }

剑曼红尘 2020-04-15 19:21:40 0 浏览量 回答数 0

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