JNDI数据源配置注意事项
如果是在原有工程上修改 1,applicationContext.xml中修改其中的value bean id=dataSource class=org.springframework.jndi.JndiObjectFactoryBean property name=jndiName valuejava:comp/env/jndivalue/value /property /bean 2,web.xml中修改res-ref-nam
如果是在原有工程上修改
1,applicationContext.xml中修改其中的value值
2,web.xml中修改res-ref-name
3,tomcat中,conf/context.xml中修改或添加
4,tomcat中,conf/server.xml中
factory="org.apache.naming.factory.BeanFactory"
driverClass="oracle.jdbc.driver.OracleDriver"
username="" password=""
jdbcUrl=""
idleMaxAge="240"
idleConnectionTestPeriod="60"
partitionCount="3"
acquireIncrement="10"
minConnectionsPerPartition="10"
maxConnectionsPerPartition="20"
releaseHelperThreads="3"/>
这四部分的jndivalue最好是统一的,tomcat和工程的纽带是第三部分,如果想不一样,修改第三部分
如果是新建工程,tomcat也是新的,用这种方式的话,需要往tomcat中导入一些jar包

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Ia juga merupakan video Tusheng, tetapi PaintsUndo telah mengambil laluan yang berbeza. Pengarang ControlNet LvminZhang mula hidup semula! Kali ini saya menyasarkan bidang lukisan. Projek baharu PaintsUndo telah menerima 1.4kstar (masih meningkat secara menggila) tidak lama selepas ia dilancarkan. Alamat projek: https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO Melalui projek ini, pengguna memasukkan imej statik, dan PaintsUndo secara automatik boleh membantu anda menjana video keseluruhan proses mengecat, daripada draf baris hingga produk siap . Semasa proses lukisan, perubahan garisan adalah menakjubkan Hasil akhir video sangat serupa dengan imej asal: Mari kita lihat lukisan lengkap.

Lajur AIxiv ialah lajur di mana tapak ini menerbitkan kandungan akademik dan teknikal. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, lajur AIxiv laman web ini telah menerima lebih daripada 2,000 laporan, meliputi makmal terkemuka dari universiti dan syarikat utama di seluruh dunia, mempromosikan pertukaran dan penyebaran akademik secara berkesan. Jika anda mempunyai kerja yang sangat baik yang ingin anda kongsikan, sila berasa bebas untuk menyumbang atau hubungi kami untuk melaporkan. E-mel penyerahan: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Semua pengarang kertas kerja ini adalah daripada pasukan guru Zhang Lingming di Universiti Illinois di Urbana-Champaign (UIUC), termasuk: Steven Code repair; pelajar kedoktoran tahun empat, penyelidik

Lajur AIxiv ialah lajur di mana tapak ini menerbitkan kandungan akademik dan teknikal. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, lajur AIxiv laman web ini telah menerima lebih daripada 2,000 laporan, meliputi makmal terkemuka dari universiti dan syarikat utama di seluruh dunia, mempromosikan pertukaran dan penyebaran akademik secara berkesan. Jika anda mempunyai kerja yang sangat baik yang ingin anda kongsikan, sila berasa bebas untuk menyumbang atau hubungi kami untuk melaporkan. E-mel penyerahan: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Dalam proses pembangunan kecerdasan buatan, kawalan dan bimbingan model bahasa besar (LLM) sentiasa menjadi salah satu cabaran utama, bertujuan untuk memastikan model ini adalah kedua-duanya. berkuasa dan selamat untuk masyarakat manusia. Usaha awal tertumpu kepada kaedah pembelajaran pengukuhan melalui maklum balas manusia (RL

sorakan! Bagaimana rasanya apabila perbincangan kertas adalah perkataan? Baru-baru ini, pelajar di Universiti Stanford mencipta alphaXiv, forum perbincangan terbuka untuk kertas arXiv yang membenarkan soalan dan ulasan disiarkan terus pada mana-mana kertas arXiv. Pautan laman web: https://alphaxiv.org/ Malah, tidak perlu melawati tapak web ini secara khusus. Hanya tukar arXiv dalam mana-mana URL kepada alphaXiv untuk terus membuka kertas yang sepadan di forum alphaXiv: anda boleh mencari perenggan dengan tepat dalam. kertas itu, Ayat: Dalam ruang perbincangan di sebelah kanan, pengguna boleh menyiarkan soalan untuk bertanya kepada pengarang tentang idea dan butiran kertas tersebut Sebagai contoh, mereka juga boleh mengulas kandungan kertas tersebut, seperti: "Diberikan kepada

Jika jawapan yang diberikan oleh model AI tidak dapat difahami sama sekali, adakah anda berani menggunakannya? Memandangkan sistem pembelajaran mesin digunakan dalam bidang yang lebih penting, menjadi semakin penting untuk menunjukkan sebab kita boleh mempercayai output mereka, dan bila tidak mempercayainya. Satu cara yang mungkin untuk mendapatkan kepercayaan dalam output sistem yang kompleks adalah dengan menghendaki sistem menghasilkan tafsiran outputnya yang boleh dibaca oleh manusia atau sistem lain yang dipercayai, iaitu, difahami sepenuhnya sehingga apa-apa ralat yang mungkin boleh dilakukan. dijumpai. Contohnya, untuk membina kepercayaan dalam sistem kehakiman, kami memerlukan mahkamah memberikan pendapat bertulis yang jelas dan boleh dibaca yang menjelaskan dan menyokong keputusan mereka. Untuk model bahasa yang besar, kita juga boleh menggunakan pendekatan yang sama. Walau bagaimanapun, apabila mengambil pendekatan ini, pastikan model bahasa menjana

Baru-baru ini, Hipotesis Riemann, yang dikenali sebagai salah satu daripada tujuh masalah utama milenium, telah mencapai kejayaan baharu. Hipotesis Riemann ialah masalah yang tidak dapat diselesaikan yang sangat penting dalam matematik, berkaitan dengan sifat tepat taburan nombor perdana (nombor perdana ialah nombor yang hanya boleh dibahagikan dengan 1 dan dirinya sendiri, dan ia memainkan peranan asas dalam teori nombor). Dalam kesusasteraan matematik hari ini, terdapat lebih daripada seribu proposisi matematik berdasarkan penubuhan Hipotesis Riemann (atau bentuk umumnya). Dalam erti kata lain, sebaik sahaja Hipotesis Riemann dan bentuk umumnya dibuktikan, lebih daripada seribu proposisi ini akan ditetapkan sebagai teorem, yang akan memberi kesan yang mendalam terhadap bidang matematik dan jika Hipotesis Riemann terbukti salah, maka antara cadangan ini sebahagian daripadanya juga akan kehilangan keberkesanannya. Kejayaan baharu datang daripada profesor matematik MIT Larry Guth dan Universiti Oxford

Bolehkah model bahasa benar-benar digunakan untuk ramalan siri masa? Menurut Undang-undang Tajuk Berita Betteridge (sebarang tajuk berita yang berakhir dengan tanda soal boleh dijawab dengan "tidak"), jawapannya mestilah tidak. Fakta nampaknya benar: LLM yang begitu berkuasa tidak dapat mengendalikan data siri masa dengan baik. Siri masa, iaitu, siri masa, seperti namanya, merujuk kepada satu set jujukan titik data yang disusun mengikut urutan masa. Analisis siri masa adalah kritikal dalam banyak bidang, termasuk ramalan penyebaran penyakit, analisis runcit, penjagaan kesihatan dan kewangan. Dalam bidang analisis siri masa, ramai penyelidik baru-baru ini mengkaji cara menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk mengelas, meramal dan mengesan anomali dalam siri masa. Makalah ini menganggap bahawa model bahasa yang pandai mengendalikan kebergantungan berjujukan dalam teks juga boleh digeneralisasikan kepada siri masa.

Lajur AIxiv ialah lajur di mana tapak ini menerbitkan kandungan akademik dan teknikal. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, lajur AIxiv laman web ini telah menerima lebih daripada 2,000 laporan, meliputi makmal terkemuka dari universiti dan syarikat utama di seluruh dunia, mempromosikan pertukaran dan penyebaran akademik secara berkesan. Jika anda mempunyai kerja yang sangat baik yang ingin anda kongsikan, sila berasa bebas untuk menyumbang atau hubungi kami untuk melaporkan. E-mel penyerahan: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com. Pengenalan Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, aplikasi model bahasa besar multimodal (MLLM) dalam pelbagai bidang telah mencapai kejayaan yang luar biasa. Walau bagaimanapun, sebagai model asas untuk banyak tugas hiliran, MLLM semasa terdiri daripada rangkaian Transformer yang terkenal, yang
