Maison base de données tutoriel mysql JSP实践要点_MySQL

JSP实践要点_MySQL

Jun 01, 2016 pm 02:09 PM
web 动态 实践 客户端 技术 网站 要点

  

在 Internet众多网站中,基于Web数据库的动态网站应用相当广泛。基于Web网络数据库的动态网站由一个Web浏览器作为客户端界面,一个数据库服务器用做信息存储和一个连接两者的 Web应用服务器组成。原有开发动态网站的CGI技术,随着Web应用程序的客户端技术不断地发展,逐渐被Java Applet、ActiveX控件、DHTML和JavaScript所取代。这些技术极大地改善了用户界面,但当它们尝试做一些深入的工作时,开始遇到客户端浏览器不兼容、服务器负担过重、访问速度下降以及安全性等问题。JSP技术就是解决这些问题的一把金钥匙,本文主要讨论在使用JSP技术构建动态网站的过程中的一些技术问题。

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Lors de la création d'une machine virtuelle, il vous sera demandé de sélectionner un type de disque, vous pouvez sélectionner un disque fixe ou un disque dynamique. Et si vous choisissez des disques fixes et réalisez plus tard que vous avez besoin de disques dynamiques, ou vice versa, vous pouvez convertir l'un en l'autre ? Dans cet article, nous verrons comment convertir un disque fixe VirtualBox en disque dynamique et vice versa. Un disque dynamique est un disque dur virtuel qui a initialement une petite taille et qui augmente à mesure que vous stockez des données dans la machine virtuelle. Les disques dynamiques sont très efficaces pour économiser de l'espace de stockage, car ils n'occupent que l'espace de stockage de l'hôte nécessaire. Cependant, à mesure que la capacité du disque augmente, les performances de votre ordinateur peuvent être légèrement affectées. Les disques fixes et les disques dynamiques sont couramment utilisés dans les machines virtuelles

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L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il ​​y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.

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Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.

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