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糖葫芦君
LLM算法人工智能大模型深度学习
梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术,主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小(batchsize)。通常,较大的批量可以提高训练的稳定性和效率,但受限于GPU或TPU的内存,无法一次性加载大批量数据。梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度,然后一次性更新模型参数,从而模拟大批量训练的效果。总结:显存限制:GPU/TPU显存有限,无法一次性加载大批量数据。训练稳定性:大批量训练通常
- > vue-standard@0.1.0 serve > vue-cli-service serve ‘vue-cli-service‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。
Merlyn10
vue.js前端
出现'vue-cli-service'不是内部或外部命令错误通常意味着vue-cli-service没有被正确安装或者没有被添加到系统的PATH中。vue-cli-service是VueCLI提供的一个开发依赖,它应该在项目的node_modules/.bin目录下。要解决这个问题,请尝试以下步骤:确保依赖已安装:在项目根目录下运行以下命令来安装项目的依赖:npminstall或者如果你使用的是Y
- GCC 和 G++的基本使用
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GCC和G++命令GCC和G++命令GCC(GNUC编译器)基本用法常用选项示例G++(GNUC++编译器)基本用法常用选项示例GCC与G++的区别选择使用GCC还是G++C++编译流程1.预处理(Preprocessing)2.编译(Compilation)3.汇编(Assembly)4.链接(Linking)综合示例头文件搜索路径1.引号包含的头文件(`"add.h"`)搜索路径示例2.尖括号
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 2: 初试身手 —— Python基础与神秘股票清单
山海青风
python
第二章:初试身手——Python基础与神秘股票清单在这一章中,我们将跟随小K的脚步,开启Python的初探之旅。小K刚刚踏入量化投资的世界,就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他,只有牢牢掌握Python的基础语法,才能游刃有余地处理金融数据,进一步深入量化分析的奥秘。接下来,就让我们一起体验小K如何用Python完成这个第一个小任务,从而收获满满的成就感吧!故事情
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nenchoumi3119
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这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2,因为我使用的无人机是Tello,其本身仅提供了一个单目视觉相机,在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2,这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像,可以用来无人机避障与SLAM。Step1.拉取Depth-AnythingV2源码与模型下载官方仓库提供了两种方式调用De
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一、问题现象:消息消费后日志中存在以下ERROR二、产生问题背景:在消息的消费处理逻辑中有手动确认消息的操作:三、问题分析:1、默认情况下spring-boot-data-amqp是自动ACK机制,就意味着MQ会在消息发送完毕后,自动帮我们去ACK,然后删除消息的信息。2、消息确认的类型:channel.basicAck(deliveryTag,multiple);consumer处理成功后,通知
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
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支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。它基于结构风险最小化(StructuralRiskMinimization,SRM)原则,通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。SVM不仅可以处理线性可分问题,也能够通过核技巧(KernelTrick)处理非线性可分问题。1.基本概念超平面:在特征空间中,S
- 神经网络八股(3)
SylviaW08
神经网络人工智能深度学习
1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小,最终趋近于零,这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢,甚至不更新,学习不到有用的特征。梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大,权重参数更新变化较大,导致损失函数的上下跳动,导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu,归一化处理,batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内2.为什么需要特
- DeepSeek基础之机器学习
珠峰日记
机器学习ai人工智能
文章目录一、核心概念总结(一)机器学习基本定义(二)基本术语(三)假设空间(四)归纳偏好(五)“没有免费的午餐”定理(NFL定理)二、重点理解与思考(一)泛化能力的重要性(二)归纳偏好的影响(三)NFL定理的启示三、应用场景联想(一)电商推荐系统(二)医疗诊断四、机器学习的基本流程(一)问题定义(二)数据收集与预处理(三)模型选择与训练(四)模型评估与优化(五)模型部署与应用五、机器学习的挑战(一
- [python]windows上安装pyaudio最简单方法
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PyAudio是一个用于处理音频流的Python库,它依赖于PortAudio库。如果直接使用pip命令无法安装PyAudio,可以尝试通过whl文件进行安装。以下是PyAudio通过whl文件安装的详细方法:一、准备阶段下载PyAudio的whl文件访问可靠的Python包分发网站,如镜像站点https://gitee.com/FIRC/pythonlibs_whl_mirror,或者使用其他可
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1.Exception和Error的区别Exception和Error都是Throwable类的子类,但它们有不同的用途和含义。Exception:代表程序运行时可以处理的异常情况。Exception是可预料的,通常是程序逻辑错误或者其他外部因素导致的,程序可以通过捕获这些异常来做出适当的处理。例如:FileNotFoundException、IOException等。Error:代表程序无法控制
- ERP : 产出控制
ZhuCheng Xie
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控制的要素对任何功能的控制要求下列四个要素:1、标准或计划,对照它去度量实际数据,可知该功能何时达标。2、反馈,它报告要同计划去作比较的实际绩效。3、某种容差限度,它便得系统对于最终将被相反的变化所抵销的微小变化不作反应但它将允许系统敏捷地去认出显著变化并要求校正行动。4、具体的校正行动,当该功能失控时可采取它使功能返回到计划,或作为最后的一着,对计划的修正。在产出控制,标准就是第9章讨论过的能力
- 基于STM32的智能门禁系统设计
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引言本项目基于STM32微控制器设计了一个智能门禁系统,通过集成多个传感器模块和控制设备,实现对门禁系统的自动化管理与控制。该系统能够通过RFID卡、密码输入、以及指纹传感器等多种方式对进出人员进行验证,并结合LCD显示屏提供实时信息反馈。项目涉及硬件设计、数据处理和多重身份验证的实现,适用于办公室、小区等需要门禁管理的场景。本文将详细介绍系统的设计思路和具体实现步骤。环境准备1.硬件设备STM3
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文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
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第六章:数据库操作与数据管理第一节:Rust与SQLite的集成在本节中,我们将深入探讨如何在Rust中使用SQLite数据库,涵盖从基本的CRUD操作到事务处理、数据模型的构建、性能优化以及安全性考虑等方面。SQLite是一个轻量级的关系型数据库,适合嵌入式应用和小型项目。我们将利用rusqlite库高效地与SQLite进行交互。1.使用rusqlite进行基本CRUD操作1.1rusqlite
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前言近年来,基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果,广泛应用于自然语言处理(NLP)的各个领域。为了让这些模型更加适应特定任务,我们通常会进行微调(Fine-tuning)。本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型,使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析,帮助你理解
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MATLAB实现HSV空间森林火灾监测系统1、项目下载:本项目完整讲解和全套实现源码见下资源,有需要的朋友可以点击进行下载说明文档(点击下载)全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习-HSV色彩空间-图像处理-森林火灾监测-matlab更多阿里matlab精品数学建模项目可点击下方文字链接直达查看:matlab精品数学建模项目合集(算法+源码+论文)
- 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割
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前言大家好,我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境:平台:Windows10语言环境:python3.7编译器:PyCharmPyTorch版本:1.8.1项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
- yolov5转onnx模型,onnx转rknn模型部署在rk3588平台上
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安装python等环境,以及相关依赖库,然后克隆YOLOv5仓库的源码。#安装anaconda参考前面环境搭建教程,然后使用conda命令创建环境condacreate-nyolov5python=3.9condaactivateyolov5#拉取最新的yolov5(教程测试时是v7.0),可以指定下版本分支#gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov
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Service服务端示例://MessengerService.ktclassMessengerService:Service(){//处理客户端消息的Handlerprivatevalhandler=object:Handler(Looper.getMainLooper()){overridefunhandleMessage(msg:Message){when(msg.what){MSG_SAY
- Gin从入门到精通 (一)环境搭建与基础入门
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一、环境搭建与基础入门1.Gin框架概述Gin是一个用Go语言编写的Web框架,它被设计为高效、轻量、快速和灵活。它具有以下特点:高性能:Gin的性能非常出色,接近于原生GoHTTP处理的速度。路由管理:Gin提供了路由分组、路由参数、通配符等功能,方便进行复杂的路由处理。中间件支持:Gin支持中间件机制,可以在请求处理过程中插入自定义的逻辑。JSON支持:Gin内置了JSON处理,极大地简化了W
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分表分库(Sharding)是一种常用于处理大量数据的技术手段,它的目的是通过将数据水平切分成多个小的部分来提高数据库的性能、可扩展性和可维护性。简单来说,分表分库就是将数据按某种规则分散存储在多个表或者数据库中。分表分库的背景当单一的数据库变得庞大并且承载了大量的数据时,可能会面临以下问题:性能瓶颈:随着数据量的增加,查询、插入、更新、删除等操作的性能可能会下降。扩展困难:单台数据库机器的硬件资
- 分布式服务框架 Dubbo
Dubbo是一款高性能的分布式服务框架,主要用于实现服务的调用、管理和监控。它最早由阿里巴巴开发,现已成为一个开源项目,并且广泛应用于微服务架构中。Dubbo的核心功能远程过程调用(RPC):Dubbo主要用于服务之间的远程调用,它允许不同的服务在不同的机器上运行,并通过网络相互调用。Dubbo会自动处理网络通信、序列化和反序列化、服务发现等细节,开发者只需要关注服务的接口定义。服务注册与发现:D
- 高并发问题解决方案
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高并发问题是指系统需要处理大量用户请求或大量并发操作时所面临的挑战,通常表现为请求量大、处理时间长、响应速度慢、资源耗尽等问题。为了应对高并发场景,系统需要设计成能够高效地处理并发请求,并确保系统的稳定性和可扩展性。以下是一些常见的解决高并发问题的方法和技术:1.负载均衡目的:分担单个服务器的压力,提高系统处理能力。实现方式:应用层负载均衡:使用负载均衡器(如Nginx、HAProxy、Traef
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机器学习人工智能深度学习
机器学习的基本过程如下:1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程(重点)0.特征工程步骤为:特征提取(如果不是像dataframe那样的数据,要进行特征提取,比如字典特征提取,文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析-PCA降维1.特征工程API实例化转换器对象,转换器类有很多,都是Transformer的子类,
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给大家推荐一款超级好用的短剧系统源码,亲测非常好用,并且已经上线推广运营了。抖音小程序、快手小程序、微信小程序、APP、广告解锁/付费解锁等全部都支持,并且完全开源!如何做一款微信短剧小程序大家都知道现在短视频火爆得不行,尤其是那些精彩的短剧,简直是让人一刷就停不下来!但是你知道吗?其实做一个自己的微信短剧小程序并不是那么难的事儿!今天就给大家安利一个超赞的开源短剧小程序源码,让你轻松打造属于你的
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- 【Linux系统基础快速入门详解】Linux编辑器vim高级应用割裂窗口、批量注释、编辑、缩进、格式调整(ctrl+v,shitft+v,v)原理详解和每个命令使用场景以及实例
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短剧小程序搭建步骤GitCode-全球开发者的开源社区,开源代码托管平台1.明确需求与规划在搭建短剧小程序之前,我们需要明确其功能需求。比如,用户注册登录功能可以方便用户管理个人信息和观看历史;短剧上传与管理功能可以让运营者高效地更新和维护短剧内容;视频播放功能则是核心需求,要确保播放流畅、画质清晰。同时,还需考虑设计风格,简洁明了的界面能提升用户体验,以及运营策略,如如何吸引用户、提高用户留存率
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi