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关于HTTP的Content-Length与Chunk编码方式_YotWei-CSDN博客_content

最近在学习netty,里面提到了一个TCP拆包粘包的问题,查阅资料了解到了几种解决的办法,例如 使用特殊分隔符 定长数据帧以及 自定义消息头+消息体,在消息头中定义数据包的长度 关于最后一种实现手段,最典型的代表就是我们常见的HTTP协议。 关于Content-Length Content-Length是HTTP头部的一个字段,用于表示HTTP的body数据的长度。但是在HTTP 1.0的时候,Content-Length字段可有可无,因为HTTP 1.0的每一个网络请求都是短连接,在发起TCP三次握手后,服务端返回数据,随后四次挥手,这个连接在HTTP请求结束后会立即关闭,浏览器在读到EOF(-1)的时候就可以认为数据传输完毕。下面用一个Java程序验证一下 public class Ht...阅读全文

博文 2020-06-29 12:06:32 length chunk

说说http协议中的编码和解码 - wangfengpaopao

一、字符集与文字编码简介 1. 计算机如何显示文字 我们知道,计算机是以二进制的“形式”来保存和处理数据的,也就是说,不管我们使用键盘进行输入,还是让计算机去读取一个文本文件,计算机得到的原始内容是一些二进制序列,当需要对这些二进制序列进行显示时,计算机会依照某种“翻译机制”(也就是编码方式),取到这些二进制序列所表示的每个文字的“轮廓描述”(点阵或者矢量图),知道了轮廓,计算机便可以将二进制序列所表示的实际的文字形状显示到屏幕上了,这里面的思想和用学号来表示一个学生是一样的。(当然,这里面具体的知识点会很多,相关知识可以参考《计算机图形学》中显示原理的部分和其他与计算机显示原理相关的基础书籍)。 2. 字符集 将一些自然语言中的字符组成一个集合,并对集合中的每个字符制定规范化的编码方式,这...阅读全文

字符在内存中最终的表示形式是什么?是某种字符编码还是码位(Code Point)?

根据我的了解,编码中有三个核心概念: 1. 字符集(Character Set),可以说是一个抽象概念,字符的合集 2. 码位(Code Point),将抽象的字符集中每一个字符映射到一个整数 3. 字符编码(Encoding),按照某种编码规则用二进制来表示一个字符 我对码位这个概念理解的不是很清楚,Code point 中说: The notion of a code point is used for abstraction, to distinguish both: the number from an encoding as a sequence of bits , and…显示全部 ...阅读全文

博文 2020-04-26 03:59:33 知乎

Unicode与UTF-8/UTF-16/UTF-32的区别 - 刘宝成

Unicode与UTF-8/UTF-16/UTF-32的区别 Unicode的最初目标,是用1个16位的编码来为超过65000字符提供映射。但这还不够,它不能覆盖全部历史上的文字,也不能解决传输的问题 (implantation head-ache's),尤其在那些基于网络的应用中。已有的软件必须做大量的工作来程序16位的数据。 因此,Unicode用一些基本的保留字符制定了三套编码方式。它们分别是UTF-8,UTF-16和UTF-32。正如名字所示,在UTF-8中,字符 是以8位序列来编码的,用一个或几个字节来表示一个字符。这种方式的最大好处,是UTF-8保留了ASCII字符的编码做为它的一部分,例如,在 UTF-8和ASCII中,“A”的编码都是0x41. UTF-16和UTF-32分别...阅读全文

多模态大模型 前沿算法与实战应用【附源码+课件】

多模态大模型 前沿算法与实战应用【附源码+课件】 什么是多模态 Multimodality 多模态(Multimodality)是指集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。在机器学习和人工智能领域,多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。多模态系统的目的是利用来自多种模态的信息来提高任务的性能,提供更丰富的用户体验,或者获得更全面的数据分析结果。 多模态大型语言模型(Multimodal Large Language Models,简称MLLMs)是一类结合了大型语言模型(Large Language Models,简称LLMs)的自然语言处理能力与对其他模态(如视觉、音频等)数据的理解与生成能力的模型。这些模型通过整合文本、图像、声音等多种...阅读全文

博文 2024-12-10 15:33:13 woaidaqipaiqiu1122

Pytorch零基础入门到项目实战

https://97it.top/13497/ 摘要 编码器-解码器架构是深度学习中一种重要的模型结构,广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和语音处理等领域。PyTorch 作为一种流行的深度学习框架,提供了强大的工具和灵活的接口,使得构建和训练编码器-解码器模型变得简单高效。本文从编码器-解码器架构的理论基础出发,详细探讨了其在 PyTorch 中的实现方法、关键组件、优化策略及其在不同领域的应用。通过深入分析这些内容,本文旨在为研究人员和开发人员提供理论支持和实践指导,帮助其更好地理解和应用编码器-解码器架构。 1. 引言 在深度学习领域,编码器-解码器架构因其在处理序列到序列(Seq2Seq)任务中的卓越表现而受到广泛关注。这种架构通过将输入序列编码为固定长度的上下文向...阅读全文