（高分求助）检测用户是否登陆的过滤器是设计原理

心意 2011-05-19 02:24:12

请问下检测用户是否登陆的过滤器的设计原理，最好是用grails框架的

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心意 2011-05-20

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心意 2011-05-19

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我用了下session 的方法但是感觉在grails里面这个挺麻烦的，想看看有没有更好用的方法。

wqzhang 2011-05-19

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我也用的是3楼的方法，在配置里写好要过滤的页面路径，然后在读取该页面是用fitter，读取session。看有无对象和是否为空，不过我理解不好，蛋疼菊紧了好久，祝LZ成功~

安心逍遥 2011-05-19

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我也做过相关的东西。不过，用的是监听器。感觉监听器好一点，同样祝楼主好运

tom_66 2011-05-19

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楼主说的那个框架没用过

个人觉得原理都差不多吧，肯定是判断session是否为空啊

wl_ldy 2011-05-19

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参考：http://wl-ldy.iteye.com/admin/blogs/1045593

dongtianlaile 2011-05-19

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grails框架没用过
http://blog.csdn.net/javazw123/archive/2011/03/24/6274925.aspx 这里写的很好，不知道能不能帮得上忙

本综述对大型语言模型（LLMs）幻觉检测领域的关键数据集进行了系统性的梳理与分析。我们全面回顾了81个相关数据集，并基于其核心任务与评估目标，构建了一个包含四大类别——事实核查数据集、问答数据集、多模态幻觉检测数据集和专项幻觉基准——的分类体系。此项工作不仅为研究者提供了一份该领域的详尽资源地图，更重要的是，通过深入剖析各类数据集的设计理念、任务类型、评测指标和局限性，揭示了当前幻觉检测研究的现状、核心挑战与技术演进脉络。

摘要——随着深度卷积神经网络的兴起，目标检测在过去几年中取得了显著的进展。然而，这种繁荣并不能掩盖小目标检测（SOD）的不令人满意的情况，SOD是计算机视觉中众所周知的具有挑战性的任务之一，由于小目标的内在结构导致的不良视觉外观和噪声表示。此外，用于对小目标检测方法进行基准测试的大规模数据集仍然是一个瓶颈。在本文中，我们首先对小目标检测进行了全面的回顾。然后，为了促进SOD的发展，我们构建了两个大规模小目标检测数据集（SODA），SODA-D和SODAA，分别关注驾驶和空中场景。

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摘要：多光谱成像和深度学习已经成为支持从自动驾驶汽车到农业、基础设施监测和环境评估等各种用例的强大工具。这些技术的结合导致了非可见光光谱中目标检测、分类和分割任务的显著进步。本文共考虑了400篇论文，详细回顾了200篇，以提供多光谱成像技术、深度学习模型及其应用的权威元综述，考虑了YOLO方法的演变和适应。地面收集是最普遍的方法，占审查论文的63%，尽管用于YOLO多光谱应用的无人驾驶航空系统（UAS）自2020年以来翻了一番。最普遍的传感器融合是红-绿-蓝（RGB）与长波红外（LWIR），占文献的39%

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