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pythonlangchain搜索引擎
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- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
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防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
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前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
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去AI味指令-1Role:AI文章人性化优化专家Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家Background:你是一位精通自然语言处理和人类写作风格的专家。你的任务是将AI生成的文章转化为更自然、更有人情味的文章,去除机械化和公式化的痕迹,增加文章的可读性和亲和力
- Cursor + 向量数据 生产力的提升!!
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1.Cursor+向量数据库意味着什么?将Cursor与向量数据库结合意味着强化AI辅助编程的能力,主要体现在以下几个方面:代码理解与上下文感知:Cursor作为AI编程工具可以利用向量数据库存储代码片段、函数、类和项目结构的向量表示,使AI能更精确地理解代码上下文和关系。语义搜索能力:向量数据库使Cursor能够执行基于语义的代码搜索,而不仅仅是关键词匹配,开发者可以用自然语言描述需求,找到语义
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一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型,它基于先进的深度学习架构构建,旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性,能够适应多种领域和任务,无论是文本生成、智能问答,还是翻译、摘要提取等,都能展现出出色的性能。与同类模型相比,anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势,能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
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以下是一些基于大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的开源爬虫项目,它们结合了自然语言处理(NLP)技术与爬虫的功能,能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介:这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具,利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
- 大模型推理框架:从理论到实践的全面解析
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在数据驱动的时代,深度学习技术已经渗透到各个行业,从图像识别到自然语言处理,从推荐系统到智能客服,其应用无处不在。然而,深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算,传统的计算框架难以满足需求。因此,大模型推理框架应运而生,成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架,它通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分
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设计说明响应式设计:使用CSSGrid布局,根据屏幕宽度自动调整色块数量在不同设备上都有良好的显示效果懒加载:使用标签的loading="lazy"属性实现原生懒加载图片在滚动到视口附近时才会加载色块展示:使用随机生成的色块作为内容展示每个色块都有独特的颜色和编号色块有悬停效果和阴影效果分类展示:将色块分为自然风光、城市建筑和抽象艺术三类每类都有独立的标题和网格布局响应式懒加载页面*{margin
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1Python简介Python特点:解释型语言:无需编译,逐行执行。动态类型:变量类型在运行时确定。简洁易读:语法接近自然语言,代码简洁。跨平台支持:Windows/Linux/macOS均可运行。应用领域:Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等。开发环境:推荐使用IDLE、PyCharm、VSCode或JupyterNotebook。2Python数值运算基本运算符:算术:+,-,*,/,
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以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架,结合前沿技术与多领域创新,提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点,并给出可验证的实验方向。一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制:文本提示编码器:基于RepRTA(可重参数化区域文本对齐)构建轻量级文本编码网络,将自然语言描述映射为128维语义向量。视觉提示编码器:采用S
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学术PPT模板院士_国家科学技术奖_杰青基金_长江学者特聘教授_校企联聘长江_重点研发_优青_青长_青拔/杰出青年科学基金答辩PPT模板wordinppt.com/gjjq.html国自然项目。“杰青”也成为国内仅次于两院院士的第二层次高端人才,是科学领域评判创新潜力与学术水平的权威标尺。2025年起,将国家杰出青年科学基金项目更名为青年科学基金项目(A类)。/长江学者答辩PPT模板wordinp
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《沉思录》是古罗马皇帝马可·奥勒留(MarcusAurelius)在戎马倥偬中写下的哲学笔记,也是斯多葛学派的重要代表作。全书以自我对话的形式,探讨了生命、死亡、责任、自然法则以及心灵的安宁。以下是总结与启示:《沉思录》的核心思想总结顺应自然与理性斯多葛哲学认为,宇宙是一个有序的整体,人应遵循自然法则(逻各斯),接受命运的安排。理性是人与神的共通点,通过理性控制欲望和情绪,才能获得内心的自由。专注
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在数据驱动的时代,如何快速将复杂数据转化为直观的图表是每个分析师面临的挑战。微软研究院推出的开源工具DataFormulator,通过结合AI与交互式界面,重新定义了数据可视化的工作流。本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧,助你轻松驾驭数据之美。一、DataFormulator是什么?DataFormulator是一款基于大语言模型(LLM)的AI工具,旨在帮助用户通过自然语言和界
- 向量检索、检索增强生成(RAG)、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案
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1.什么是向量检索?它与传统基于关键字的检索相比有什么不同?答案要点:向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量,在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索(如倒排索引)相比,向量检索更关注“语义”或“特征”,能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景(例如“以图搜图”)或自然语言问答(同义词、上下文关联等)。2.什么是检索增强生成(RAG)?核
- 探索Astra DB与LangChain的集成:从向量存储到对话历史
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技术背景介绍AstraDB是DataStax推出的一款无服务器的向量数据库,基于ApacheCassandra®构建,并通过易于使用的JSONAPI提供服务。AstraDB的独特之处在于其强大的向量存储能力,这在处理自然语言处理任务时尤为突出。LangChain与AstraDB的集成为开发者提供了强大的工具链,从数据存储到语义缓存,再到自查询检索,帮助简化复杂的数据操作。核心原理解析LangCha
- 计算机视觉技术探索:美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能?
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时下,计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术,通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式,让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么,美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能?本文将深入解析AI在美颜技术中的应用,并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK?1.AI人脸检测与关键点识别:精准捕捉五官在美颜过程中,首先需要精准检测人脸位置和五官特征点,确保美颜效果不会失真。深度学
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
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摘要:随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁,一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性,旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术,该插件不仅能实时翻译网页内容,还能根据上下文进行智能推荐,实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
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本月已上班13天,迟到7次,累积时长71分钟。感觉我对自己有点过于宽容了。今天终于没有迟到。坐到工位第一件事,快速梳理今天的工作,我习惯拿笔写下来。主要工作只有一个:完成一份项目结项报告PPT+Word。其他就是琐碎的售后处理,对接沟通,退换货的事。不出意外的话,今天毫无压力。按时要求自己喝水,自然还要按时上厕所,这样就不会一直坐着了。中午吃饭没有选到好吃的菜,土豆炖鸡块里的土豆竟然没有炖烂;青椒
- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
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人工智能语言模型自然语言处理python
随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
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幂简集成
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大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 【NLP】 API在大语言模型中的应用
Nerous_
深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)通过API(应用程序接口)为开发者提供了便捷的调用方式,使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节:一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例:智能客服:解析用户问题并生成回复(如ChatGPTAPI)。内容创作:自动生成文章、广告文案或代码(如OpenAI的GPT-4)。技术实现:
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目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
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摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- 在忙碌的生活中,沉浸在宁静中冥想音乐
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在忙碌的生活中,给自己一点时间,放松身心,沉浸在宁静的音乐中,感受内心的平静。今天,就让我们来认识一款能帮你轻松进入冥想状态的神奇应用——冥想音乐MeditationMusic。软件介绍冥想音乐MeditationMusic是你日常瑜伽练习、休息时光以及睡前的贴心伴侣。它能为你模拟大自然的各种场景声音,比如海边的轻浪拍岸、森林中的鸟语虫鸣、黄昏时的微风轻拂,帮助你更好地进行冥想,自由地放松身心,仿
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在自然语言处理(NLP)的广袤星空中,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)与GPT(GenerativePretrainedTransformer)系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰,引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计,以强大的语言理解与生成能力,彻底革新了NLP的研究与应用范式,成为学界和业界竞相探索
- vr中的计算机知识,VR技术基本常识
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虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合是一门富有挑战性的交叉技术前沿学科和研究领域。虚拟现实技术(VR)主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设备等方面。模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外,还有听觉、触觉、力觉、运动等感知,
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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int current = param[j];
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- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
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1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
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weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
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hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
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2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
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- 编程之美-最短摘要的生成
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import java.util.HashMap;
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public class ShortestAbstract {
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* 编程之美 最短摘要的生成
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var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
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• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
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printf("%d ", i);
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#import <UIKit/UIKit.h>
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-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
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动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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BOBW
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
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