用缓冲技术提高JSP应用的性能和稳定性_MySQL
一、概述
在Web应用中，有些报表的生成可能需要数据库花很长时间才能计算出来；有的网站提供天气信息，它需要访问远程服务器进行SOAP调用才能得到温度信息。所有这一切都属于复杂信息的例子。在Web页面中加入过多的复杂信息可能导致Web服务器、数据库服务器负荷过重。JSP代码块缓冲为开发者带来了随意地增加各种复杂信息的自由。
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So machen Sie das Löschen vom Startbildschirm im iPhone rückgängig
Apr 17, 2024 pm 07:37 PM
Sie haben etwas Wichtiges von Ihrem Startbildschirm gelöscht und versuchen, es wiederherzustellen? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, App-Symbole wieder auf dem Bildschirm anzuzeigen. Wir haben alle Methoden besprochen, die Sie anwenden können, um das App-Symbol wieder auf dem Startbildschirm anzuzeigen. So machen Sie das Entfernen vom Startbildschirm auf dem iPhone rückgängig. Wie bereits erwähnt, gibt es mehrere Möglichkeiten, diese Änderung auf dem iPhone wiederherzustellen. Methode 1 – App-Symbol in der App-Bibliothek ersetzen Sie können ein App-Symbol direkt aus der App-Bibliothek auf Ihrem Startbildschirm platzieren. Schritt 1 – Wischen Sie seitwärts, um alle Apps in der App-Bibliothek zu finden. Schritt 2 – Suchen Sie das App-Symbol, das Sie zuvor gelöscht haben. Schritt 3 – Ziehen Sie einfach das App-Symbol aus der Hauptbibliothek an die richtige Stelle auf dem Startbildschirm. Dies ist das Anwendungsdiagramm
Leistungsvergleich verschiedener Java-Frameworks
Jun 05, 2024 pm 07:14 PM
Leistungsvergleich verschiedener Java-Frameworks: REST-API-Anforderungsverarbeitung: Vert.x ist am besten, mit einer Anforderungsrate von 2-mal SpringBoot und 3-mal Dropwizard. Datenbankabfrage: HibernateORM von SpringBoot ist besser als ORM von Vert.x und Dropwizard. Caching-Vorgänge: Der Hazelcast-Client von Vert.x ist den Caching-Mechanismen von SpringBoot und Dropwizard überlegen. Geeignetes Framework: Wählen Sie entsprechend den Anwendungsanforderungen. Vert.x eignet sich für leistungsstarke Webdienste, SpringBoot eignet sich für datenintensive Anwendungen und Dropwizard eignet sich für Microservice-Architekturen.
PHP-Array-Schlüsselwertumdrehen: Vergleichende Leistungsanalyse verschiedener Methoden
May 03, 2024 pm 09:03 PM
Der Leistungsvergleich der PHP-Methoden zum Umdrehen von Array-Schlüsselwerten zeigt, dass die Funktion array_flip() in großen Arrays (mehr als 1 Million Elemente) eine bessere Leistung als die for-Schleife erbringt und weniger Zeit benötigt. Die for-Schleifenmethode zum manuellen Umdrehen von Schlüsselwerten dauert relativ lange.
Wie kann die Leistung von Multithread-Programmen in C++ optimiert werden?
Jun 05, 2024 pm 02:04 PM
Zu den wirksamen Techniken zur Optimierung der C++-Multithread-Leistung gehört die Begrenzung der Anzahl der Threads, um Ressourcenkonflikte zu vermeiden. Verwenden Sie leichte Mutex-Sperren, um Konflikte zu reduzieren. Optimieren Sie den Umfang der Sperre und minimieren Sie die Wartezeit. Verwenden Sie sperrenfreie Datenstrukturen, um die Parallelität zu verbessern. Vermeiden Sie geschäftiges Warten und benachrichtigen Sie Threads über Ereignisse über die Ressourcenverfügbarkeit.
Rezension! Tiefe Modellfusion (LLM/Basismodell/Verbundlernen/Feinabstimmung usw.)
Apr 18, 2024 pm 09:43 PM
Am 23. September wurde das Papier „DeepModelFusion:ASurvey“ von der National University of Defense Technology, JD.com und dem Beijing Institute of Technology veröffentlicht. Deep Model Fusion/Merging ist eine neue Technologie, die die Parameter oder Vorhersagen mehrerer Deep-Learning-Modelle in einem einzigen Modell kombiniert. Es kombiniert die Fähigkeiten verschiedener Modelle, um die Verzerrungen und Fehler einzelner Modelle zu kompensieren und so eine bessere Leistung zu erzielen. Die tiefe Modellfusion bei groß angelegten Deep-Learning-Modellen (wie LLM und Basismodellen) steht vor einigen Herausforderungen, darunter hohe Rechenkosten, hochdimensionaler Parameterraum, Interferenzen zwischen verschiedenen heterogenen Modellen usw. Dieser Artikel unterteilt bestehende Methoden zur Tiefenmodellfusion in vier Kategorien: (1) „Musterverbindung“, die Lösungen im Gewichtsraum über einen verlustreduzierenden Pfad verbindet, um eine bessere anfängliche Modellfusion zu erzielen
Mehr als nur 3D-Gauß! Aktueller Überblick über modernste 3D-Rekonstruktionstechniken
Jun 02, 2024 pm 06:57 PM
Oben geschrieben & Nach persönlichem Verständnis des Autors ist die bildbasierte 3D-Rekonstruktion eine anspruchsvolle Aufgabe, bei der aus einer Reihe von Eingabebildern auf die 3D-Form eines Objekts oder einer Szene geschlossen werden muss. Lernbasierte Methoden haben wegen ihrer Fähigkeit, 3D-Formen direkt abzuschätzen, Aufmerksamkeit erregt. Dieser Übersichtsartikel konzentriert sich auf modernste 3D-Rekonstruktionstechniken, einschließlich der Generierung neuartiger, unsichtbarer Ansichten. Es wird ein Überblick über die jüngsten Entwicklungen bei Gaußschen Splash-Methoden gegeben, einschließlich Eingabetypen, Modellstrukturen, Ausgabedarstellungen und Trainingsstrategien. Auch ungelöste Herausforderungen und zukünftige Ausrichtungen werden besprochen. Angesichts der rasanten Fortschritte auf diesem Gebiet und der zahlreichen Möglichkeiten zur Verbesserung der 3D-Rekonstruktionsmethoden scheint eine gründliche Untersuchung des Algorithmus von entscheidender Bedeutung zu sein. Daher bietet diese Studie einen umfassenden Überblick über die jüngsten Fortschritte in der Gaußschen Streuung. (Wischen Sie mit dem Daumen nach oben
Was sind die Leistungsaspekte für statische C++-Funktionen?
Apr 16, 2024 am 10:51 AM
Überlegungen zur Leistung statischer Funktionen lauten wie folgt: Codegröße: Statische Funktionen sind normalerweise kleiner, da sie keine Mitgliedsvariablen enthalten. Speicherbelegung: Gehört zu keinem bestimmten Objekt und belegt keinen Objektspeicher. Aufrufaufwand: geringer, kein Aufruf über Objektzeiger oder Referenz erforderlich. Multithread-sicher: Im Allgemeinen threadsicher, da keine Abhängigkeit von Klasseninstanzen besteht.
Revolutionäres GPT-4o: Neugestaltung des Mensch-Computer-Interaktionserlebnisses
Jun 07, 2024 pm 09:02 PM
Das von OpenAI veröffentlichte GPT-4o-Modell ist zweifellos ein großer Durchbruch, insbesondere in Bezug auf seine Fähigkeit, mehrere Eingabemedien (Text, Audio, Bilder) zu verarbeiten und entsprechende Ausgaben zu generieren. Diese Fähigkeit macht die Mensch-Computer-Interaktion natürlicher und intuitiver und verbessert die Praktikabilität und Benutzerfreundlichkeit von KI erheblich. Zu den wichtigsten Highlights von GPT-4o gehören: hohe Skalierbarkeit, Multimedia-Ein- und -Ausgabe, weitere Verbesserungen der Fähigkeiten zum Verstehen natürlicher Sprache usw. 1. Medienübergreifende Eingabe/Ausgabe: GPT-4o+ kann jede beliebige Kombination aus Text, Audio und Bildern als Eingabe akzeptieren und direkt eine Ausgabe aus diesen Medien generieren. Dadurch wird die Beschränkung herkömmlicher KI-Modelle aufgehoben, die nur einen einzigen Eingabetyp verarbeiten, wodurch die Mensch-Computer-Interaktion flexibler und vielfältiger wird. Diese Innovation unterstützt intelligente Assistenten
