많은 웹사이트가 자동으로 리소스를 다운로드하기 전에 몇 초를 기다리는 이유는 무엇입니까?
그림에서 볼 수 있듯이 많은 웹사이트에서는 리소스를 자동으로 다운로드하기까지 N초의 대기 시간이 있습니다. 이것이 어떤 고려사항에 기초한 것인지 알고 싶습니다.
지금까지 수집된 답변:
디스크 IO 1개, 광고 2개, 크롤러 방지 3개, 사기 PV 4개 절약
핫링크 방지 및 스와이프 방지
자세히 설명해주세요. .

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PHP는 MySQLI 및 PDO 확장 기능을 사용하여 데이터베이스 작업 및 서버 측 로직 프로세싱에서 상호 작용하고 세션 관리와 같은 기능을 통해 서버 측로 로직을 처리합니다. 1) MySQLI 또는 PDO를 사용하여 데이터베이스에 연결하고 SQL 쿼리를 실행하십시오. 2) 세션 관리 및 기타 기능을 통해 HTTP 요청 및 사용자 상태를 처리합니다. 3) 트랜잭션을 사용하여 데이터베이스 작업의 원자력을 보장하십시오. 4) SQL 주입 방지, 디버깅을 위해 예외 처리 및 폐쇄 연결을 사용하십시오. 5) 인덱싱 및 캐시를 통해 성능을 최적화하고, 읽을 수있는 코드를 작성하고, 오류 처리를 수행하십시오.

Htmlisnotaprogramminglanguage; itisamarkuplanguage.1) htmlstructuresandformatswebcontentusingtags.2) itworksporstylingandjavaScriptOfforIncincivity, WebDevelopment 향상.

PHP는 동적 웹 사이트를 구축하는 데 사용되며 해당 핵심 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스와 연결하여 동적 컨텐츠를 생성하고 웹 페이지를 실시간으로 생성합니다. 2. 사용자 상호 작용 및 양식 제출을 처리하고 입력을 확인하고 작업에 응답합니다. 3. 개인화 된 경험을 제공하기 위해 세션 및 사용자 인증을 관리합니다. 4. 성능을 최적화하고 모범 사례를 따라 웹 사이트 효율성 및 보안을 개선하십시오.

CentOS 시스템에서 Pytorch 모델을 효율적으로 교육하려면 단계가 필요 하며이 기사는 자세한 가이드를 제공합니다. 1. 환경 준비 : 파이썬 및 종속성 설치 : CentOS 시스템은 일반적으로 파이썬을 사전 설치하지만 버전은 더 오래 될 수 있습니다. YUM 또는 DNF를 사용하여 Python 3 및 Upgrade Pip : Sudoyumupdatepython3 (또는 SudodnfupdatePython3), PIP3INSTALL-UPGRADEPIP를 설치하는 것이 좋습니다. CUDA 및 CUDNN (GPU 가속도) : NVIDIAGPU를 사용하는 경우 Cudatool을 설치해야합니다.

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.
