@RequestBody与@RequestParam区别
@RequestBody与@RequestParam区别
2022-09-30
253
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
@RequestBody与@RequestParam区别
目录
相关文章
|
传感器
安全
|
机器学习/深度学习
前端开发
PyTorch
|
机器学习/深度学习
算法
PyTorch
|
应用服务中间件
nginx
Nginx 禁止IP 只允许域名访问
比如别人通过ip或者未知域名访问你的网站的时候，你希望禁止显示任何有效内容，可以给他返回500.目前国内很多机房都要求网站主关闭空主机头，防止未备案的域名指向过来造成麻烦。就可以这样设置：
1536
0
0
|
存储
Java
|
Kubernetes
Cloud Native
Java
从一个服务预热不生效问题谈微服务无损上线
本文基于阿里云技术服务团队和产研团队，在解决易易互联使用 MSE（微服务引擎）产品无损上线功能所遇到问题的过程总结而成。本文将从问题和解决方法谈起，再介绍相关原理，后进一步拓展到对微服务引擎和云原生网关无损上线能力的介绍。
12041
117
176
|
传感器
人工智能
网络协议
|
Java
开发工具
数据安全/隐私保护
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
利用深度学习提升语音识别准确率的技术探讨
传统的语音识别技术在面对复杂的语音场景时常常表现出准确率不高的问题。本文探讨了如何利用深度学习技术，特别是深度神经网络，来提升语音识别的精度。通过分析深度学习在语音处理中的应用以及优势，我们展示了如何结合最新的研究成果和算法来解决现有技术的局限性，进一步推动语音识别技术的发展。
【7月更文挑战第3天】
855
0
0
|
人工智能
自然语言处理
机器人
B端Agent的机会，不在于“助手”，而在基于垂直领域的任务式Agent微调
该文讨论了AI助手在企业服务中的应用，指出通用的“助手”Agent（如Coze、钉钉）在B端业务场景中表现一般，因为它们依赖用户正确指导且易发散。相比之下，任务式Agent（如TFlow）针对特定行业和场景进行微调，能更好地理解和执行复杂任务，具有更高准确性和稳定性，适合企业业务流程。TFlow的优势包括场景微调、优化流程处理，开发和使用成本较低，能直接解决实际业务问题。作者认为，B端Agent的机会在于为企业降低成本或增加效益，而任务式Agent通过微调形成的适配性成为其核心竞争力。
610
0
0
热门文章
最新文章
1
2024年 15 个最佳免费开源 Linux 文件管理器
2
数字孪生核心技术揭秘（三）：倾斜摄影
3
PostgreSQL黑科技大集会
4
优秀开发者之美女站长的推广之路
5
从刷脸登机到智能测量分拣，3D识别技术将迎来大爆发
6
闲鱼无障碍是怎么在端侧实现的
7
STM32小项目总结1(部分基础知识+LED+蜂鸣器+按键控制LED+OLED显示屏+光敏传感器控制蜂鸣器)
8
RTC硬件时钟设置修改【转】
9
MyEclipse调试过程中遇到一个奇怪的问题
10
树莓派 之 电源
1
【Spring Boot实战】EasyPoi神技：一篇搞定“一对多+图片”导入！
39
2
《聊聊分布式》分布式系统基石：深入理解CAP理论及其工程实践
35
3
《聊聊分布式》从单体到分布式：电商系统架构演进之路
37
4
《聊聊分布式》分布式系统核心概念
38
5
《深入理解Spring》：Spring MVC架构深度解析与实践
30
6
《深入理解Spring》性能监控与优化——构建高性能应用的艺术
36
7
《深入理解Spring》单元测试——高质量代码的守护神
31
8
《深入理解Spring》定时任务——自动化调度的时间管理者
29
9
《深入理解Spring》事务管理——数据一致性的守护者
64
10
《深入理解Spring》过滤器（Filter）——Web请求的第一道防线
25