服务器三剑客

                 tomcat、apache、ngnix服务器的区别

apache支持静态页,tomcat支持动态的
一般使用apache+tomcat的话,apache只是作为一个转发,对jsp的处理是由tomcat来处理的。
apache可以支持php\cgi\perl,但是要使用java的话,你需要tomcat在apache后台支撑,将java请求由apache转发给tomcat处理。
这两个有以下几点可以比较的: 1、两者都是apache组织开发的 2、两者都有HTTP服务的功能 3、两者都是免费的
不同点:
APACHE是一个web服务器环境程序 启用他可以作为web服务器使用 不过只支持静态网页 如(asp,php,cgi,jsp)等动态网页的就不行
如果要在APACHE环境下运行jsp 的话就需要一个解释器来执行jsp网页 而这个jsp解释器就是TOMCAT, 为什么还要JDK呢?因为jsp需要连接数据库的话
就要jdk来提供连接数据库的驱程,所以要运行jsp的web服务器平台就需要APACHE+TOMCAT+JDK
apache是web服务器,tomcat是应用(java)服务器,Tomcat是运行在Apache上的应用服务器,应用程序服务器提供的是客户端应用程序可以调用(call)的方法 (methods)。它只是一个servlet(jsp也翻译成servlet)容器,可以认为是apache的扩展,但是可以独立于apache运行。 换句话说,apache是一辆卡车,上面可以装一些东西如html等。但是不能装水,要装水必须要有容器(桶),而这个桶也可以不放在卡车上
特点:
Apache的特点是简单、速度快、性能稳定,并可做代理服务器来使用
Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器,
其特点是占有内存少,并发能力强,事实上nginx的并发能力在同类型的网页服务器中表现较好

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户与网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数与状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性与稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度与优化控制,提升系统能效与经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义与奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或与其他优化算法的融合研究。
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