原文地址：http://benx.iteye.com/blog/561998在tomcat中配置gzip的方法是在conf/server.xml文件中把以前的配置修改成Java代码
系统 2019-08-12 01:33:45 2459
看到NGUI的一些DEMO之类果断想使用。http://www.tasharen.com/ngui/ex7.html主页：http://www.tasharen.com/?page_id=140free版下载：http://forum.unity3d.com/threads/124032-NGUI-Free-Edition?p=834225也有教程，还有中文的，真是好！Unity3D强大的UI插件（NGUI）
系统 2019-08-12 01:33:18 2459
场景：本地部署tomcat到8080端口，并期望本地访问80端口来访问本地tomcat。结论：使用linux下的iptables工具实现端口转发功能。具体为现取得root权限执行iptables-tnat-IOUTPUT-ptcp-d127.0.0.1--dport80-jREDIRECT--to-port8080目前在重启前均生效。要想永久生效，需要继续执行（ubuntu环境）：iptables-save>/etc/iptables.rules新建一个b
系统 2019-08-12 01:33:15 2459
现象：今天打开win8，由于是从xp直接过渡到win8，所以想寻找类似于AppData的文件夹。但是在user/用户名/下面木有。解决：这是个隐藏文件，和xp一样，取消隐藏文件夹即可看到。然后就可以看到appDate文件夹了。解决win8找不到没有AppData文件夹
系统 2019-08-12 01:33:13 2459
首先，我们通过数据库中表的两条记录来引出问题，如下图以上为一个记录操作记录的表数据。OrderID为自增长列，后面依次为操作类型，操作时间，操作人。现在的问题是：要求筛选出数据库中从“接收”到“送出”的时间差超过2天的全部记录。即如上图两笔单据中，红色框既是要筛选出的，绿色框为正常过滤的。为了定位相邻记录，方法为给查询语句的返回记录加个自动编号列放入临时表中，再对临时表进行操作。ViewCode--1.首先查出表中符合條件的所有信息selectIDENTI
系统 2019-08-12 01:33:04 2459
HTTP压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML,CSS,Javascript,Text，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP,JSP,ASP,Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，压缩效率惊人一，对于Tomcat5.0以后的版本是支持对输出内容进行压缩的.使用的是gzip
系统 2019-08-12 01:32:52 2459
今天在DynamicsAX相关的MSDN博客上看到了DynamicsAX6.0的新的X++编辑器。这下做X++开发的朋友有希望了。DynamicsAXteam采用了VisualStudio的编辑器实现框架，提供了字体设置、修改跟踪、行号、增强的语法着色等令人心动的功能，请看：增强的编辑器：【DynamicsAX6】新的X++编辑器
系统 2019-08-12 01:32:40 2459
近期在进行一个项目的性能调优，目标是支撑1000的并发数；web容器：apache2+tomcat6jvm：jdk6linuxx64程序：status2+spring+ibatis缓存：memcache服务器：4颗双核cup8G内存由于本项目是网站项目只做展示用，对时时性没要求，做了几乎所有对象的缓存，memcache也在本机测试一：设置tomcat内存CATALINA_OPTS="-Xms1024m-Xmx1024m-Xmn256m"，然后使用apach
系统 2019-08-12 01:32:39 2459
之前nginx作为代理。之前的location写的太绝对了。。之前把动态请求全部交给tomcat，然后需要配置虚拟路径的时候，去到tomcat就被404了。得高人指点之后，配置虚拟目录的时候需要重新写一个匹配的locationlocation~^/(test)/{root/www/test/;indexindex.html;}写在解决动态请求之前的location前。暂时解决了问题。后面再研究一下。也请大神可以指导。nginx+tomcat配置虚拟目录。。
系统 2019-08-12 01:32:22 2459
/*先把标题给写了，这样就能经常提醒自己*/决策树是一种容易理解的分类算法，它可以认为是if-then规则的一个集合。主要的优点是模型具有可读性，且分类速度较快，不用进行过多的迭代训练之类。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。比较常用到的算法有ID3、C4.5和CART。1.决策树模型决策树是一种树形结构的分类模型，它由结点和有向边组成，结点分为内部结点和叶结点，内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。决策树的分类即是从
系统 2019-08-12 01:32:12 2459
