apache-tomcat服务器搭建项目

最新推荐文章于 2025-04-21 01:35:57 发布
最新推荐文章于 2025-04-21 01:35:57 发布
阅读量311 收藏
点赞数
分类专栏： 项目 IT 环境搭建 文章标签： apache-tomcat 服务器
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_jiang_ge_ge/article/details/102958762
版权
本文详细介绍如何在本地使用Apache Tomcat服务器部署项目，包括下载安装、项目文件配置、数据库导入、服务器启动与访问等步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.第一步先去官网下载apache-tomcat

apache-tomcat官网

解压后
解压后
2.第二步把项目文件复制到webapps目录下

在这里插入图片描述
3.第三步导入sql文件，这里有两种方式

3.1 第一种方式：ctrl+r 输入cmd进入dos界面，从这里进入数据库，创建数据库，导入sql文件

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
这样子就导入成功了

3.2 第二种方式：如果你的电脑有navicat可以连接数据库的话，打开navicat创建一个数据库，可以直接导入并执行sql文件

在这里插入图片描述
4.第四步开启服务器

点击bin目录下startup.bat

在这里插入图片描述
开启服务的样子

在这里插入图片描述
5.第五步访问服务器

打开浏览器，输入服务器地址即可访问

在这里插入图片描述
6.第六步，关闭服务器

点击apache-tomcat的bin目录下的shutdown.bat文件
在这里插入图片描述
好了，在本地运用apache-tomcat服务器搭建项目已经介绍完毕了，觉得不错的老铁点个赞再走吧。

布隆过滤器(Bloom Filter)-使用原理和场景
m0_38068812的博客
12-30 1686
布隆过滤器 Bloom Filter
JAVA面试题分享五百零九：布隆过滤器有什么用？什么原理？如何使用？
之乎者也·的博客
02-16 1024
首先，我们需要了解布隆过滤器的概念。布隆过滤器（Bloom Filter，BF）是一个叫做 Bloom 的老哥于 1970 年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的 List、Map、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。
大白话布隆过滤器
weixin_34417183的博客
05-23 406
本文是站在小白的角度去讨论布隆过滤器，如果你是科班出身，或者比较聪明，又或者真正想完全搞懂布隆过滤器的可以移步。 不知道从什么时候开始，本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥，仿佛身在互联网，做着开发的，无人不知，无人不晓，哪怕对技术不是很关心的小伙伴也听过它的名号。我也花了不少时间去研究布隆过滤器，看了不少博客，无奈不是科班出身，又没有那么聪明的头脑，又比较懒...经过“放弃，拿起，放弃，拿起”...
图解布隆过滤器｜工作原理｜代码实现
最新发布
面向生活编程
04-21 674
首先我们先确认一点是，X是怎么存入布隆过滤器中的呢？X和多个hash函数进行计算，并确定好了这个X是落在布隆过滤器的数组的哪个下标中。如果落在哪个下标，哪个下标就变成1。我们再来看看怎么判断X是不是在过滤器中的呢？其实就是和存入布隆过滤器器的计算一样，判断这些位置上的是不是都是1就行了。比如下图但这里的可能是什么意思呢？其实我们可以看到 判断存在与否的本质是数组的0，1，3下表是不是1， 如果这三个位置是1，那么就可能是X当初存入的时候将数组的这三个位置变成1的，当然这里是可能，
布隆过滤器
刘本龙的专栏
01-19 435
布隆过滤器原理 布隆过滤器有什么用？ 布隆过滤器是可以用于判断一个元素是不是在一个集合里，并且相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。 特点： 巴顿.布隆于一九七零年提出 一个很长的二进制向量 （位数组） 一系列随机函数 (哈希) 空间效率和查询效率高：O（1） 有一定的误判率（哈希表是精确匹配） 实现原理 布隆过滤器（Bloom Filter）的核心实现是一个超大的位...
详细解析布隆过滤器是什么，以及它的作用，优缺点，使用场景等等
yuanchangliang的博客
08-16 3230
布隆过滤器的应用 我们先来看下布隆过滤器的应用场景，让大家知道神奇的布隆过滤器到底能做什么。 缓存穿透 我们经常会把一部分数据放在Redis等缓存，比如产品详情。 这样有查询请求进来，我们可以根据产品Id直接去缓存中取数据，而不用读取数据库，这是提升性能最简单，最普遍，也是最有效的做法。 一般的查询请求流程是这样的：先查缓存，有缓存的话直接返回，如果缓存中没有，再去数据库查询，然后再把数据库取出来的数据放入缓存，一切看起来很美好。 但是如果现在有大量请求进来，而且都在请求一个不存在的产品Id，会发生什么？
牛逼哄哄的布隆过滤器，到底有什么用？
Java技术栈，分享最主流的Java技术
07-13 714
作者：CodeBear的园子 www.cnblogs.com/CodeBear/p/10911177.html 本文是站在小白的角度去讨论布隆过滤器，如果你是科班出身，或者比较聪明，又或者真正想完全搞懂布隆过滤器的可以移步。 不知道从什么时候开始，本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥，仿佛身在互联网，做着开发的，无人不知，无人不晓，哪怕对技术不是很关心的小伙伴也听过它的名号。 我也花了不少时间去研究布隆过滤器，看了不少博客，无奈不是科班出身，又没有那么聪明的头脑，又比较懒...经过“放弃，拿起，放.
高效的布隆过滤器：实现、优化与应用案例
热门推荐
张彦峰的博客
02-14 167万+
本文介绍了布隆过滤器的基本原理及其在大数据领域的应用。首先，阐述了布隆过滤器的工作机制和实现方法，随后深入分析了Guava框架中布隆过滤器的实现及其优化。通过实际案例，本文展示了布隆过滤器在数据去重和存在性判断中的优势，尽管存在一定的误判率，但其高效的内存使用使其在大数据处理场景中得到了广泛应用。最后，文章总结了布隆过滤器的实践意义，强调了其在提升系统性能中的重要作用。
python实现布隆过滤器及原理解析
01-21
在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题， 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器， 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器。在参考了许多博客之后， 写个总结记录...布隆过滤器原理 布隆过滤器内部维护一个bit
Redis实现布隆过滤器的方法及原理
09-08
布隆过滤器的工作原理是通过多个独立的哈希函数将元素映射到位数组的不同位置。当添加元素时，这些哈希函数将元素映射到数组的特定位置，并将这些位置设为1。查询时，如果所有映射的位置都是1，那么元素可能存在，但...
Redis布隆过滤器的作用以及原理
Java搜索工程技术栈
03-14 827
应对缓存穿透问题，我们可以使用布隆过滤器。布隆过滤器是什么呢？ 布隆过滤器是一种占用空间很小的数据结构，它由一个很长的二进制向量和一组Hash映射函数组成，它用于检索一个元素是否在一个集合中，空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 布隆过滤器原理是？假设我们有个集合A，A中有n个元素。利用k个哈希散列函数，将A中的每个元素映射到一个长度为a位的数组B中的不同位置上，这些位置上的二进制数均设置为1。如果待检查的元素，经过这k个哈希散列函数的映射后，发现其k个位置上的二
布隆过滤器的原理和实现
m0_61802230的博客
05-20 428
导读 想象一下遇到下面的场景你会如何处理： 手机号是否重复注册 用户是否参与过某秒杀活动 伪造请求大量 id 查询不存在的记录，此时缓存未命中,如何避免缓存穿透 针对以上问题常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。 改进做法：用 list/set/tree 维护一个元素集合，判断元素是否在集合内，时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 redis 中的 list/set 数据结构, 数据规模非常大此方案的内存容量要求可能会非常高。 这些场景有个共同
布隆过滤器（Bloom Filter）是什么、作用、原理
软件工程小施同学 的专栏
07-12 1130
一、组成：一个很长的二进制向量（集合）多个映射函数二、作用：判断某个元素一定不在集合内或可能在集合内三、背景：集合中元素增加，所需存储空间和查询时间都会增加。比如邮件服务商存储垃圾邮件账号，一个亿的email地址需要1.6GB的内存空间，若是想要判断一个邮件账号是否为垃圾地址，则耗时更长四、原理布隆过滤器是一个基于m位的比特向量（b1,b2…,bm），这些比特向量的初始值为0。一系列的哈希函数（h1,h2…,hk），这些哈希函数运算后的哈希值范围在[1, m]内。1. 插入 如下图，就是x、y
使用布隆过滤器解决问题
u014689360的博客
05-06 653
引言 　在海量数据面前如何去过滤，及查找数据。下面有几个问题： 总共有50亿个电话号码，现在已经知道10万个号码，如何在这100亿个电话号码中去快速判断这些10万个号码是否存在？ 垃圾邮件过滤。 3.wps文字处理软件错误单词的检测。 网络爬虫重复URL检测。 Hbase行过滤器。 　　　上面的问题都有一些特点，数据量很大，并且要在海量数据中查找其中几条或者部分数据。看看常规的...
什么是布隆过滤器？如何使用？
致力于不留技术债务cuizb.top
02-07 1万+
布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为O(n),O(log n),O(1)。
浅析布隆过滤器
sdp1103285470的博客
08-20 337
其实对布隆过滤器的了解是因为“布隆”这个英雄！哈哈哈哈哈哈。 布隆过滤器的使用场景： 我们都知道，我们只要在浏览器的地址栏中输入url就可以访问自己想要访问的资源了，比例如http://www.baidu.com 但是有些网站你前一阵子还可以访问，但是最近访问的时候发现访问时报404，这时什么原因呢？也许是服务器被开发人员主动的关闭了，也许该网站所提供的资源不符合社会主义核心价值观...
布隆过滤器的具体实现原理是什么样的？
01-18
### 布隆过滤器的实现原理 布隆过滤器是一种高效的数据结构，主要用于测试一个元素是否属于某个集合。其实现基于位数组和多个独立的哈希函数。 #### 数据结构设计 布隆过滤器的核心是一个长度为 \( m \) 的位数组（bit array），初始时所有位均设置为 0。同时，定义 \( k \) 个不同的哈希函数，每个函数能够将输入映射到位数组中的某一位索引上[^1]。 当需要添加新元素到布隆过滤器中时，该元素会被传递给所有的哈希函数，这些哈希函数计算出对应的索引位置并将相应的位置置为 1： ```python def add(bloom_filter, element, hash_functions): for func in hash_functions: index = func(element) % len(bloom_filter) bloom_filter[index] = 1 ``` 对于查询操作而言，同样利用这组哈希函数来查找对应位置的状态；如果任意一个被查位置仍保持为 0，则说明此元素肯定不在当前集合内；反之则表示可能存在于此集合之中——但也存在假阳性情况即误报的可能性[^2]。 #### 算法分析 由于只涉及简单的按位运算与散列变换，在最坏情况下也能保证常数级别的访问复杂度 O(k)，其中 k 表示所使用的哈希函数数量。因此无论待测集有多大，单次插入或询问所需的时间都是固定的，不会随着数据量增长而增加。 然而值得注意的是，虽然布隆过滤器具有很高的空间利用率，但由于其工作方式决定了不可避免的存在一定概率上的错误判断现象，具体表现为“假正类”问题：即某些不属于目标集合内的项目也可能被认为存在于其中。这种误差可以通过调整参数如位数组大小m、哈希次数k等来进行控制，从而达到预期的应用效果[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值