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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ホットトピック
iPhoneのホーム画面から削除を元に戻す方法
Apr 17, 2024 pm 07:37 PM
ホーム画面から重要なものを削除してしまい、元に戻そうとしていますか?さまざまな方法でアプリのアイコンを画面に戻すことができます。 iPhoneでホーム画面から削除を元に戻す方法 前述したように、iPhoneでこの変更を復元する方法はいくつかあります。方法 1 – App ライブラリのアプリ アイコンを置き換える App ライブラリから直接ホーム画面にアプリ アイコンを配置できます。ステップ 1 – 横にスワイプして、アプリ ライブラリ内のすべてのアプリを見つけます。ステップ 2 – 前に削除したアプリのアイコンを見つけます。ステップ 3 – アプリのアイコンをメインライブラリからホーム画面上の正しい場所にドラッグするだけです。これが応用図です
さまざまな Java フレームワークのパフォーマンスの比較
Jun 05, 2024 pm 07:14 PM
さまざまな Java フレームワークのパフォーマンス比較: REST API リクエスト処理: Vert.x が最高で、リクエスト レートは SpringBoot の 2 倍、Dropwizard の 3 倍です。データベース クエリ: SpringBoot の HibernateORM は Vert.x や Dropwizard の ORM よりも優れています。キャッシュ操作: Vert.x の Hazelcast クライアントは、SpringBoot や Dropwizard のキャッシュ メカニズムよりも優れています。適切なフレームワーク: アプリケーションの要件に応じて選択します。Vert.x は高パフォーマンスの Web サービスに適しており、SpringBoot はデータ集約型のアプリケーションに適しており、Dropwizard はマイクロサービス アーキテクチャに適しています。
PHP 配列キー値の反転: さまざまな方法のパフォーマンス比較分析
May 03, 2024 pm 09:03 PM
PHP の配列キー値の反転メソッドのパフォーマンスを比較すると、array_flip() 関数は、大規模な配列 (100 万要素以上) では for ループよりもパフォーマンスが良く、所要時間が短いことがわかります。キー値を手動で反転する for ループ方式は、比較的長い時間がかかります。
C++ でマルチスレッド プログラムのパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいですか?
Jun 05, 2024 pm 02:04 PM
C++ マルチスレッドのパフォーマンスを最適化するための効果的な手法には、リソースの競合を避けるためにスレッドの数を制限することが含まれます。競合を軽減するには、軽量のミューテックス ロックを使用します。ロックの範囲を最適化し、待ち時間を最小限に抑えます。ロックフリーのデータ構造を使用して同時実行性を向上させます。ビジー待機を回避し、イベントを通じてリソースの可用性をスレッドに通知します。
レビュー！深いモデルの融合 (LLM/基本モデル/フェデレーテッド ラーニング/ファインチューニングなど)
Apr 18, 2024 pm 09:43 PM
9 月 23 日、論文「DeepModelFusion:ASurvey」が国立国防技術大学、JD.com、北京理工大学によって発表されました。ディープ モデルの融合/マージは、複数のディープ ラーニング モデルのパラメーターまたは予測を 1 つのモデルに結合する新しいテクノロジーです。さまざまなモデルの機能を組み合わせて、個々のモデルのバイアスとエラーを補償し、パフォーマンスを向上させます。大規模な深層学習モデル (LLM や基本モデルなど) での深層モデルの融合は、高い計算コスト、高次元のパラメーター空間、異なる異種モデル間の干渉など、いくつかの課題に直面しています。この記事では、既存のディープ モデル フュージョン手法を 4 つのカテゴリに分類します。 (1) 「パターン接続」。損失低減パスを介して重み空間内の解を接続し、より適切な初期モデル フュージョンを取得します。
単なる 3D ガウス以上のもの!最先端の 3D 再構成技術の最新概要
Jun 02, 2024 pm 06:57 PM
上記と著者の個人的な理解は、画像ベースの 3D 再構成は、一連の入力画像からオブジェクトまたはシーンの 3D 形状を推測することを含む困難なタスクであるということです。学習ベースの手法は、3D形状を直接推定できることから注目を集めています。このレビュー ペーパーは、これまでにない新しいビューの生成など、最先端の 3D 再構成技術に焦点を当てています。入力タイプ、モデル構造、出力表現、トレーニング戦略など、ガウス スプラッシュ メソッドの最近の開発の概要が提供されます。未解決の課題と今後の方向性についても議論します。この分野の急速な進歩と 3D 再構成手法を強化する数多くの機会を考慮すると、アルゴリズムを徹底的に調査することが重要であると思われます。したがって、この研究は、ガウス散乱の最近の進歩の包括的な概要を提供します。 (親指を上にスワイプしてください
C++ 静的関数のパフォーマンスに関する考慮事項は何ですか?
Apr 16, 2024 am 10:51 AM
静的関数のパフォーマンスに関する考慮事項は次のとおりです。 コード サイズ: 静的関数にはメンバー変数が含まれないため、通常は小さくなります。メモリ占有: 特定のオブジェクトに属さず、オブジェクト メモリを占有しません。呼び出しオーバーヘッド: 低くなり、オブジェクト ポインターまたは参照を介して呼び出す必要がありません。マルチスレッド セーフ: クラス インスタンスに依存しないため、通常はスレッド セーフです。
革新的な GPT-4o: 人間とコンピューターのインタラクション エクスペリエンスを再構築する
Jun 07, 2024 pm 09:02 PM
OpenAI によってリリースされた GPT-4o モデルは、特に複数の入力メディア (テキスト、オーディオ、画像) を処理し、対応する出力を生成する機能において、間違いなく大きな進歩です。この機能により、人間とコンピューターの対話がより自然かつ直観的になり、AI の実用性と使いやすさが大幅に向上します。 GPT-4o の主なハイライトには、高いスケーラビリティ、マルチメディア入出力、自然言語理解機能のさらなる向上などが含まれます。 1. クロスメディア入出力: GPT-4o+ は、テキスト、オーディオ、画像の任意の組み合わせを入力として受け入れ、これらのメディアから出力を直接生成できます。これにより、単一の入力タイプのみを処理する従来の AI モデルの制限が打ち破られ、人間とコンピューターの対話がより柔軟かつ多様になります。このイノベーションはスマート アシスタントの強化に役立ちます
