多区域原理与配置第27页

Post与Get的区别与优劣

POST和GET是HTTP协议中最常用的两种请求方法，它们在用途、数据传递方式、安全性等方面存在显著差异。以下是对它们的详细对比和优劣分析：1.核心区别特性GETPOST主要用途获取数据（如查询、搜索）提交数据（如表单提交、文件上传）数据位置URL参数（?key=value）请求体（Body）可见性参数暴露在URL和浏览器历史中数据在请求体中，不可见（但可通过开发者工具查看）数据长度限制受URL长

挣扎与觉醒中的技术人·2025-02-27 11:14

Java 中的泛型讲解与使用（超全详解）

Java中的泛型（超全详解）在Java编程中，泛型是一种强大的特性，它允许我们编写可以处理多种数据类型的代码，从而提高代码的复用性和安全性。本文将对Java中的泛型进行超全详解，包括泛型的基本概念、基本用法、通配符、泛型方法、类型擦除以及实际应用示例，帮助你全面掌握泛型的使用。一、泛型的基本概念1.什么是泛型？泛型是JavaSE5引入的一种特性，它允许我们在编译时指定类型参数，从而避免在运行时进行

C_V_Better·2025-02-27 11:12

京东商品详情API性能优化：缓存分层与热点数据预加载策略

缓存分层与热点数据预加载策略是两种有效的优化手段，下面详细介绍：缓存分层策略1.分层结构设计浏览器缓存原理：这是最接近用户的一层缓存。

专注API从业者·2025-02-27 11:12

解决每次 Maven Rebuild 后 Java 编译器版本变为 1.5

解决方法明确指定Java编译版本在pom.xml中添加maven-compiler-plugin配置，明确指定Java编译版本为1.8。

大吱佬·2025-02-27 11:42

Maven 生命周期与构建命令（二）

四、生命周期与构建命令关系探秘4.1阶段与命令的对应关系在Maven的世界里，构建命令与生命周期阶段存在着紧密的对应关系，这种对应关系是理解Maven构建过程的关键。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-27 11:42

Nginx的正向与反向代理

一、Nginx简介1.什么是NginxNginx（发音为“engine-x”）是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。Nginx是由俄罗斯的IgorSysoev（伊戈尔·赛索耶夫）为解决C10k问题（即同时处理超过10000个客户端连接）而开发的。它以高性能、稳定性、功能丰富和低资源消耗而闻名。它第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日

yifanghub·2025-02-27 11:11

箱式往复提升机

1.概述箱式往复提升机，是对具有高度差较大（＞1500mm）的输送线与多层货架接驳口之间进行连接的输送设备，将箱式物资进行往复输送的提升（或下降），可根据输送线的具体输送要求作相应的参数设计。

骞途·2025-02-27 11:40

无缝监控、精准管控：镜像视界矩阵视频融合技术打造安全隧道未来

浙江镜像视界科技有限公司（以下简称“镜像视界”）正式发布自主研发的矩阵式视频融合技术，这一创新科技将赋能隧道安全检测与交通管控，为全球智能交通建设提供更高效、更精准的解决方案。

云栖道人·2025-02-27 11:10

数据中心场地设施管理规范—构建安全高效的数字基础设施

本文将全面探讨数据中心场地设施管理的重要性、目标、适用范围、遵循标准、组织架构及职责、场地设施分类与功能，以及管理要求，旨在为数据中心管理者提供一份实用的管理指南。

数据中心运维高级工程师·2025-02-27 11:10

《从零到全栈：Bootstrap 响应式布局指南》

核心原理：通过媒体查询（@med

CodeComposer·2025-02-27 11:39

《从零到全栈：AJAX基础概念》

而AJAX实现异步请求后，仅更新页面中需要变动的部分，大大提升了交互的流畅性与效率，用户无

CodeComposer·2025-02-27 11:39

指定元素全屏与退出全屏，Vue中处理监听esc并修改data数据（监听与作用域问题）

文章目录一、效果二、解决思路三、全屏与退出全屏（工具）四、实例一、效果解决的问题：vue本身监听不到全屏状态中的esc事件，导致无法修改这个按钮的样式icon和tooltip未全屏时：全屏时：二、解决思路一个重要方法

Program W·2025-02-27 11:09

音视频开发—Ubuntu使用FFmpeg 完成音视频剪辑代码实现

文章目录FFmpeg命令示例FFmpeg剪辑原理流程FFmpeg使用C语言代码实现初始化输入源视频定位开始剪辑点读取视频帧到输出流完整代码编译命令FFmpeg命令示例使用-ss指定视频开始剪辑点，从某个时间点开始到结束

Trump. yang·2025-02-27 11:09

请介绍 C++ 中 future、promise、packaged_task、async 的区别？

与生产者端（如promise、packaged_task或async）绑定。示例：std::futurefut=...

晚夜微雨问海棠呀·2025-02-27 11:08

Vite 与 Webpack：性能差异解析

牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》文章目录Vite与Webpack

阿珊和她的猫·2025-02-27 11:07

Java常用类知识概括

GeorgeLin98·2025-02-27 11:07

python多版本与虚拟环境

这篇纯python技术文章，平时也会用到，在此记录一下。用macOS和Ubutntu的同学都知道系统默认安装的Python2.7.x，然后，我们平时python开发用的python3，所以，需要额外安装一个Python3.x的版本。之前，是使用robotframework-ride但它只支持python3.7，于是，安装python3.7。（注：现在已经支持3.8了）前几天，想学习一下tinygr

克金森沐沐·2025-02-27 10:05

C++信奥赛/竞赛/专项选拔赛：史上最好记的优先级口诀！

优先级口诀括号成员第一；全体单目第二；乘除余三，加减四；移位五，关系六；等于不等排第七；位与异或和位或；“三分天下”八九十；逻辑与十一，逻辑或十二；条件十三，赋值十四；逗号十五最末尾。

Alan呆·2025-02-27 10:34

telint 命令介绍和使用案例

-e键=值：这指定了与RUNLEVEL和PREVLEVEL一起包含在事件中的附加环境变量使用案例切换当前正

lisanmengmeng·2025-02-27 10:04

进BAT必懂：大厂高频八股文面试题及参考答案（6万字长文）

自动装箱与拆箱机制注意事项简述Java中的异常处理机制，包括try-catch-finally结构的使用。

大模型大数据攻城狮·2025-02-27 10:34

redission的原理

分布式锁的实现Redisson最出名的功能之一是分布式锁（RLock）。它的锁机制基于Redis的原子性操作：使用SETNX（SETifNoteXists）命令尝试获取锁，并设置一个过期时间（防止死锁）。通过Lua脚本确保锁的释放是原子性的，只有持有锁的客户端才能释放锁。支持锁续期（Watchdog机制）：如果任务未完成，Redisson会自动为锁延长过期时间。实现细节1.锁的基本存储Rediss

深圳卢先生·2025-02-27 10:33

小程序租赁系统智能风控与区块链整合

内容概要想在小程序里搞租赁生意？光有个扫码入口可不够，得先给系统装上"风险雷达"。这套智能风控闭环就像给平台雇了个24小时不眨眼的AI保安——芝麻信用分刚过及格线？先别急着免押，让央行征信数据再给它做套CT扫描。区块链存证可不是单纯把合同扔进链上就完事，得像给重要文件套上十层防弹玻璃，每次租赁行为都被刻成带时间戳的"数字琥珀"，就算遇到老赖扯皮，直接调取司法链上的证据包，分分钟能当庭播放交易全息录

红点聊租赁·2025-02-27 10:03

JS宏进阶：浅谈曲线回归

与线性回归不同，曲线回归适用于描述那些不是直线性的变量关系。通过曲线回归，可以建立变量之间的非线性数学模型，用于预测和解释各种实际现象。

jackispy·2025-02-27 10:33

手机租赁系统的优势与发展趋势分析

用户可以根据自己的需求选择不同型号和配置的手机，而不需要长时间绑定。因此，无论是追求最新款型，还是希望在短期内实验不同品牌，租赁都提供了理想的解决方案。其次，从成本效益上看，租赁比

红点聊租赁·2025-02-27 10:03

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析，显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率，尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报

宁宁可可·2025-02-27 10:33

简易图书管理系统——MYsql+Javase+JDBC

目录前言数据表的建立操作包各个类的实现增加类删除类展示类借阅与归还类前言书接上文JDBC编程的学习——MYsql版本-CSDN博客本期我们通过对先前图书管理系统进行改造,是它的数据能保存在数据库中完整代码我已经保存在

callJJ·2025-02-27 10:03

【算法系列】有趣的计数排序

文章目录计数排序（CountingSort）详解一、基本思想1.基本原理2.适用场景3.稳定性二、实现步骤1.统计频率2.累积频率3.构建输出数组4.复制回原数组三、代码实现四、时间复杂度分析五、空间复杂度分析六

binbinxyz·2025-02-27 10:32

模式识别课程设计：人脸识别背景与问题引入之问题描述

1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟，人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析（PCA）[7]和K-L变换的人脸识别系统，利用ORL人脸数据库作为数据源，对输入的人脸图像进行识别，并输出与其特征最相似的人脸。该系统的

XLYcmy·2025-02-27 10:32

【nginx】转发请求connect() failed (111: Connection refused) while connecting to upstream

转发到后端服务二、nxing转发服务时提示“Connectionrefused”三、解决方案1、解决方案一2、解决方案二一、场景：小程序–>nginx（docker部署）–>转发到后端服务下面是nginx的配置

麦当劳不要薯条·2025-02-27 10:32

汽车行业大数据应用的主要方向

智能驾驶与自动驾驶大数据在智能驾驶与自动驾驶技术中起着重要的作用。通过收集和分析大量的车载传感器数据、地图数据、交通状况数据等，可以实现实时的环境感知、路径规划和决策，从而提高驾驶安全性和效率。

数据科学智慧·2025-02-27 09:02

nginx正向代理与反向代理

一、正向代理与反向代理正向代理正向代理代理的是客户端。

a1denzzz·2025-02-27 09:01

深度学习模型大小与模型推理速度的探讨

**昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存，由于模型的实时推理包含很多方面的因素，因而也庆幸能有机会看到这样的文章。**参考大佬：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457

ICUD·2025-02-27 09:01

在docker中运行R容器，并在Windows下的vscode中使用该R

步骤1：安装和配置Docker安装DockerDesktopforWindows访问Docker官网下载安装程序。安装时启用WSL2后端（推荐）或Hyper-V（旧版Windows）。

smx6666668·2025-02-27 09:00

python曲线回归小案例教程

与线性回归不同，线性回归假设自变量和因变量之间的关系是线性的，即可以通过一条直线来描述数据点的趋势；而曲线回归则允许这种关系是非线性的，可能表现为曲线、抛物线、指数、对数或其他复杂的数学形式。

jackispy·2025-02-27 09:00

【算法系列】希尔排序算法

文章目录希尔排序算法：一种高效的排序方法一、基本思想二、实现步骤1.初始化增量2.分组与排序3.缩小增量4.最终排序三、代码实现四、增量序列的选择1.Shell增量序列2.Hibbard增量序列3.Sedgewick

binbinxyz·2025-02-27 09:30

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。

Francek Chen·2025-02-27 09:29

FFmpeg+vvenc实现H.266的视频编解码教程

Linux系统：FFmpeg+vvenc实现H.266的视频编解码教程（视频压缩）关键网址ffmpeg目前支持libvvenc，因此配置好libvvenc只会在一些make、sudomakeinstall

ICUD·2025-02-27 09:29

基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建

它具有强大的数据收集能力、灵活的查询语言以及与微服务架构的无缝集成。Prometheus的核心概念包括时间序列数据

丁爸·2025-02-27 09:29

AIGC生图技术剖析：文本生成图像的核心算法与创新应用

全文目录：开篇语前言AIGC技术核心：从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络（GAN）3.变分自编码器（VAE）4.融合模型：CLIP+VQ-GAN核心算法示例：使用Python生成图像使用

喵手·2025-02-27 09:29

Spring Boot从入门到精通：一站式掌握企业级开发

前言SpringBoot作为Java领域最流行的微服务框架，凭借其约定优于配置的理念和快速启动的特性，极大简化了Spring应用的初始搭建和开发过程。

一位卑微的码农·2025-02-27 09:29

Spring Cloud中如何使用Eureka：超详细指南

本文将深入探讨如何在SpringCloud中使用Eureka进行服务注册与发现，涵盖从基础到高级的配置和使用场景。什么是Eureka？

一位卑微的码农·2025-02-27 09:29

java23种设计模式-享元模式

核心思想：分离内部状态（可共享）与外部状态（不可共享）2.适用场景✅系统中存在大量相似对象✅对象的大部分状态可以外部化✅需要缓存池或对象池的应用✅需要减少内存占用和提高性能的场景3.模式结构createsrequestsFlyweightFactory

千里码！·2025-02-27 09:28

中断、异常、故障、陷阱与中止他妈的到底是什么

interrupts:中断trap:陷阱abort:中止faults:故障exception:异常英特尔x86定义了两个重叠的类别:矢量事件vectoredevents（中断与异常）异常类exceptionclasses

我代码抄都抄不明白·2025-02-27 09:58

一文彻底弄懂Spring Boot的启动过程

@SpringBootApplication是一个复合注解，包含了@Configuration、@EnableAutoConfiguration和@ComponentScan，从而开启了自动配置

lgx211·2025-02-27 09:57

基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统

频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。b.商品数据数据来源：商品数据库，包括价格、品牌、类别、库存、评价、销量等。处理方式：标准化处

路人与大师·2025-02-27 09:27

通义灵码 - 你的 AI 智能编码小助手

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甘蓝聊Java·2025-02-27 09:26

【HarmonyOS】-TaskPool和Worker的对比实践

ArkTS提供了TaskPool与Worker两种多线程并发方案，下面我们将从其工作原理、使用效果对比两种方案的差异，进而选择适用于ArkTS图片编辑场景的并发方案。

数的羊都睡了·2025-02-27 09:26

KNN 算法优化实战分享

KNN算法优化实战分享KNN算法优化实战分享一、引言1.KNN算法的核心思想与特点KNN（K-NearestNeighbors）算法是一种基于距离的相似性分类与回归算法。

轻口味·2025-02-27 09:55

有效使用DeepSeek-R1的7大技巧：提升AI助手效能的秘诀

技巧1：提出明确的要求技巧阐述：在与DeepSeekR1交互时，清晰明确的表达是关键。避免使用模糊不清的描述，这样可以减

小李独爱秋·2025-02-27 09:55

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-02-27 08:54

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