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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集3.2术前风险预测指标3.3预测结果分析与验证四、基于预测结果的手术方案制定4.1手术原则与目标4.2不同预测结果下的手术方式选择4.3手术案例分析五、麻醉方案的确定5.1麻醉方式的选择依据5
- Gemini 2.0 全面解析:技术突破、应用场景与竞争格局
zhz5214
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摘要2025年3月,谷歌正式发布Gemini2.0大模型,凭借其在多模态处理、代码生成和长上下文理解等领域的突破性进展,迅速成为AI领域的焦点。本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比,探讨大模型技术的边界与未来趋势。1.Gemini2.0技术亮点1.1模型架构与性能提升Gemini2.0采用混合专家模型(MoE)
- 一文掌握:Cursor新版本MCP配置全攻略(Windows与Mac篇)
zhz5214
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随着Cursor0.46新版本的发布,对MCP(ModelContextProtocol)的支持为开发者带来了全新的功能体验。MCP作为一种开放标准协议,能够在数据源和AI驱动工具之间建立安全的双向连接,极大地拓展了AI的应用能力。接下来,我们就分别针对Windows和Mac环境,详细介绍MCP的配置方法。Windows环境下的MCP配置准备工作在开始配置前,请确保已经安装了Node.js。因为在
- GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2(HLS)
此星光明
GEE数据集专栏sentinel遥感影像gee数据集nasaHLS-2
简介统一大地遥感卫星哨兵-2(HLS)项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率(SR)和大气层顶部亮度(TOA)数据。陆地成像仪(OLI)安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上,而多光谱仪(MSI)则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量,可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
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1.printf()的占位符有许多种类,与C语⾔的数据类型相对应。下⾯按照字⺟顺序,颜色标出常⽤的占位符,⽅便大家记忆。•%a:⼗六进制浮点数,字⺟输出为⼩写。•%A:⼗六进制浮点数,字⺟输出为⼤写。•%c:字符。•%d:⼗进制整数。•%e:使⽤科学计数法的浮点数,指数部分的e为⼩写。•%E:使⽤科学计数法的浮点数,指数部分的E为⼤写。•%i:整数,基本等同于%d,除了scanf有一点区别。•%f
- 通用开关与矩阵开关卡及多路复用开关的对比
北京阿尔泰科技厂家
矩阵自动化科技远程工作集成测试网络
1、通用开关是指由单个继电器构成的一类开关体系结构。用户可以将这些继电器互连,形成标准开关结构,如MUX或矩阵,应用到自己的体系结构,或者简单地用于切换单个信号线的通断。当用于创建更大的标准开关结构时,这种方法的缺点就是成本相对较高,或者性能较低,主要是因为连接器较高的引脚使用率,加上需要将继电器与连接器都要连接在一起,从而也导致密度很低。然而,这也使得他们非常灵活,特别是当使用外部互连系统,如大
- 32路模拟采集PCI总线带DIO用什么采集卡
阿尔泰1999
数据分析嵌入式硬件科技
北京阿尔泰科技PCI5659是一-款多功能数据采集卡,具有32路12位100K采集频率,AD带16K字FIFO缓存,保证数据的连续性,并带16路可设方向的DIO功能。产品支持阿尔泰科技最新的ART-DAQ数据管理软件,提供QT、PYTHON、LABVIEW、VC、VB、VB.NET、C#等例子程序。模拟量输入通道数32路精度12位*大采样频率100KsPs多通道采样速度各通道*大采样频率/设置的采
- 深入理解 OTSU 算法(大津法——最大类间方差法)
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一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法,广泛应用于图像处理领域,特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之(NobuyukiOtsu)在1979年提出,因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值,将图像分割为前景(目标)和背景两部分,使得这两部分之间的类内方差(intra-classvariance)最小,或者说使得这两部分之间的类
- otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)
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otsu算法
OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出,被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性,将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量,故前景和背景之间的类间方差越大,说明构成图像两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时,都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
- 大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤---第一篇:模型下载篇
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模型下载:HuggingFace官网:https://huggingface.co/----需要VPN魔搭社区:https://modelscope.cn/home----国内映射,不需要VPN写在篇始:国内关注方法一即可。其余几种都需要VPN,而且在服务器下载的速度有限~~。下一篇:微调详细流程以及环境...方法一:魔搭(modelscope)下载#需要安装pipinstallmodelscop
- Vue动态组件完全指南:原理、使用场景与最佳实践
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- 阿里巴巴发布 R1-Omni:首个基于 RLVR 的全模态大语言模型,用于情感识别
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/情感识别一直是AI领域的难题,尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型,往往
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设计模式六大原则单一职责原则一个方法尽可能做一件事情,一般来说不应该让一个方法承担多个职责。单一职责原则的英文名称是SingleResponsibilityPrinciple,简称是SRP。单一职责原则的定义是:应该有且仅有一个原因引起类的变更。SRP的原话解释是:Thereshouldneverbemorethanonereasonforaclasstochange.单一职责原则提出了一个编写程
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产业篇央国企技能篇数据架构数据模型数据资产目录企业数字化转型TOGAF
摘要:数据架构作为企业数字化转型的“基因图谱”,通过整合业务需求与IT实现,构建起数据流动的规则体系。本文系统剖析数据架构的四大核心组件(数据资产目录、数据模型、数据标准、数据分布)及其协同逻辑,揭示其在TOGAF4A架构中的桥梁作用,解读从架构规划到主数据落地的全生命周期管理。结合华为等标杆企业实践,提供兼具理论深度与实操指导的方法论框架,助力企业打造高质量数据底座。关键词:数据架构、数据模型、
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当前,人类社会正稳步踏入全领域智能化的崭新时代。工业智能化、农业智能化、商业智能化浪潮奔涌,全方位融入人们的工作与生活,成为推动社会进步的重要力量。在各行各业的高端技术前沿领域,设备智能化、自动化、无人化升级进程正不断加速。然而,环境感知与实时决策能力,始终是横亘在技术飞跃之路上的关键阻碍。这两大能力犹如高悬的“达摩克利斯之剑”,一旦成为短板,就会迅速演变为制约技术突破的“瓶颈”。只有精准、高效地
- 4D雷达再上热搜!华为/小米上车
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智驾能力边界的不断抬升,对于传感器的要求仍在增加。去年至今,不管是端到端,还是大模型,本质上并没有解决摄像头(视觉感知)的物理性能缺陷;激光雷达处于成本下降区间,安全冗余作用明显,但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充;同时,随着4D成像雷达技术的成熟,也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是
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第一章:Python真经的起源在八十年代末,九十年代初,荷兰国境之内,有一位名为GuidovanRossum的修士,于国家数学与计算机科学研究所中,悟出了一门无上真经——Python。此真经融合了诸多上古大能的智慧结晶,如ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unixshell等,终成一体,化为Python真经。Python真经自诞生之日起,便遵循GPL(GN
- R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测
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在气候变化问题日益严重的今天,水文模型在防洪规划,未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用。目前,无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。虽然,这些软件有各自的优点;但是,由于适用的尺度主要的是中小流域,所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型,其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程;它能够计算陆地
- AI 行业发展趋势:科技创新引领未来变革
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在当今数字化时代,人工智能(AI)行业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着我们的生活、工作和社会格局。从基础技术的突破到广泛的应用场景拓展,AI展现出了一系列令人瞩目的发展趋势,预示着一个充满无限可能的未来。一、技术创新持续突破模型规模与性能提升AI模型正朝着更大规模、更复杂的方向发展。以GPT系列为代表的大语言模型,参数数量不断攀升,从GPT-2的15亿参数到GPT-4的万亿级参数,模型的语
- 【儿童自信的生物学机制】
调皮的芋头
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在继续深入探讨儿童自信的生物学机制时,我们需要将视角拓展至神经递质系统、突触动态平衡以及跨脑区网络整合等更深层的神经发育规律。以下从三个新颖维度展开分析:一、神经递质系统的发育失衡现象儿童自信水平随年龄增长呈现U型曲线变化的现象,确实蕴含着复杂的生物进化机制与神经发育规律。从进化生物学视角来看,人类幼态持续特征决定了早期自信的生存价值:新生儿通过哭闹表达需求(平均每天1.5小时发声),这种原始自信
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MySQL慢SQL优化方案详解:从诊断到根治的完整指南一、慢SQL的致命影响当数据库响应时间超过500ms时,系统将面临三大灾难链式反应:用户体验崩塌页面加载超时率上升37%用户跳出率增加52%核心业务转化率下降29%系统稳定性危机连接池耗尽风险提升4.8倍主从同步延迟突破10秒阈值磁盘IO利用率长期超90%运维成本飙升DBA故障处理时间增加65%硬件扩容频率提高3倍夜间告警量激增80%通过监控系
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- 从零开始学习PPT全攻略
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学习制作PPT是一个循序渐进的过程,从基础操作到设计思维再到实战技巧,逐步提升能力。以下是分阶段的学习路径建议:一、基础阶段:快速掌握工具操作软件选择微软PowerPoint(最主流,功能全面)WPS演示(国产免费,模板丰富)GoogleSlides(在线协作方便)Canva(设计小白友好,适合快速出图)核心功能速成快捷键:Ctrl+S(保存)、Ctrl+Z(撤销)、Ctrl+C/V(复制粘贴)、
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 十分钟学会微调大语言模型
喝不喝奶茶丫
语言模型人工智能自然语言处理大模型大模型应用AI大模型微调
在之前的文章中,我分享了一些使用大语言模型开发应用的方法,也介绍了几个开源大语言模型的部署方式,有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型,让它更贴合自己的业务场景。完整的大语言模型训练成本比较高昂,不是我们业余玩家能搞的,如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力,可以进行微调训练。本文就来介绍一种大语言模型微调的方法,使用的工具是我最近在用的TextGenerationWe
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- C语言:define定义常量和定义宏(详解)
橘颂TA
C语言c语言开发语言
本篇博客给大家带来的是#define定义常量和#define定义宏的方法文章专栏:C语言若有问题评论区下讨论,我会及时回答❤❤欢迎大家点赞、收藏、分享你们的支持就是我创造的动力今日思想:本来就一无所有,何必瞻前顾后呢!1、预定义符号intmain(){printf("%s\n",__FILE__);//打印当前编译的源文件printf("%d\n",__LINE__);//代码的行号printf(
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc