iframe을 대체할 수 있는 기술
iframe을 대체할 수 있는 기술에는 Ajax, JavaScript 라이브러리 또는 프레임워크, 웹 구성 요소 기술, 프런트 엔드 라우팅 및 서버 측 렌더링 등이 포함됩니다. 자세한 소개: 1. Ajax는 동적 웹 페이지를 만드는 데 사용되는 기술입니다. 전체 페이지를 새로 고치지 않고도 백그라운드에서 서버와 데이터를 교환하여 페이지의 비동기 업데이트를 달성할 수 있습니다. Ajax를 사용하면 콘텐츠를 보다 유연하게 로드하고 표시할 수 있으며, 다른 페이지를 삽입하기 위해 iframe을 사용할 필요가 없습니다. 또는 React 등과 같은 프레임워크.
이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.
웹페이지의 발전과 기술의 발전으로 인해 iframe을 대체할 수 있는 기술이 많아졌습니다. 아래에서는 몇 가지 주요 대안을 소개하겠습니다.
Ajax 기술:
Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)는 동적 웹 페이지를 만드는 데 사용되는 기술입니다. 전체 페이지를 새로 고치지 않고도 백그라운드에서 서버와 데이터를 교환하여 페이지의 비동기 업데이트를 달성할 수 있습니다. Ajax를 사용하면 콘텐츠를 보다 유연하게 로드하고 표시할 수 있으므로 다른 페이지를 삽입하기 위해 iframe을 사용할 필요가 없습니다.
JavaScript 라이브러리 또는 프레임워크 사용:
현재 React, Vue.js, Angular 등과 같이 강력한 구성 요소화 및 페이지 렌더링 기능을 제공하는 널리 사용되는 JavaScript 라이브러리 및 프레임워크가 많이 있습니다. 이러한 라이브러리나 프레임워크를 사용하면 페이지의 각 부분을 독립적인 구성 요소로 분할하고 구성 요소 간 데이터 전송을 통해 페이지를 동적으로 업데이트할 수 있습니다.
웹 구성 요소 기술:
웹 구성 요소는 재사용 가능한 사용자 정의 HTML 요소를 만드는 기술입니다. 이를 통해 페이지의 여러 부분을 독립적인 구성 요소로 캡슐화하여 어디에서나 사용할 수 있습니다. 웹 구성 요소를 사용하면 iframe이 필요 없이 보다 모듈화되고 확장 가능한 페이지 구조가 가능해집니다.
프런트 엔드 라우팅:
프런트 엔드 라우팅은 페이지 탐색 및 URL을 관리하는 데 사용되는 기술입니다. 다양한 URL을 다양한 페이지나 구성 요소에 매핑하고 새로 고침 없이 페이지를 전환할 수 있습니다. 프런트 엔드 라우팅을 사용하면 iframe을 사용하지 않고도 페이지 간을 이동하고 전환할 수 있습니다.
서버 측 렌더링(SSR) 사용:
서버 측 렌더링은 서버 측에서 완전한 HTML 페이지를 생성하여 클라이언트에 보내는 기술입니다. 브라우저 측 렌더링과 비교하여 서버 측 렌더링은 더 나은 성능과 SEO 최적화를 제공할 수 있습니다. SSR을 사용하면 iframe을 사용하여 다른 페이지를 삽입하는 대신 서버 측에서 직접 필요한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
요약하자면, 프론트엔드 기술의 지속적인 발전으로 인해 iframe에 대한 대안이 많이 생겼습니다. Ajax, JavaScript 라이브러리 또는 프레임워크, 웹 구성 요소, 프런트 엔드 라우팅, 서버 측 렌더링과 같은 기술을 사용하면 iframe에 의존하지 않고도 페이지 콘텐츠를 보다 유연하게 관리하고 표시할 수 있습니다.
위 내용은 iframe을 대체할 수 있는 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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본 논문에서는 자율 주행에서 다양한 시야각(예: 원근 및 조감도)에서 객체를 정확하게 감지하는 문제, 특히 원근(PV) 공간에서 조감(BEV) 공간으로 기능을 효과적으로 변환하는 방법을 탐구합니다. VT(Visual Transformation) 모듈을 통해 구현됩니다. 기존 방법은 크게 2D에서 3D로, 3D에서 2D로 변환하는 두 가지 전략으로 나뉩니다. 2D에서 3D로의 방법은 깊이 확률을 예측하여 조밀한 2D 특징을 개선하지만, 특히 먼 영역에서는 깊이 예측의 본질적인 불확실성으로 인해 부정확성이 발생할 수 있습니다. 3D에서 2D로의 방법은 일반적으로 3D 쿼리를 사용하여 2D 기능을 샘플링하고 Transformer를 통해 3D와 2D 기능 간의 대응에 대한 주의 가중치를 학습하므로 계산 및 배포 시간이 늘어납니다.

저자 개인 생각 중 일부 자율주행 분야에서는 BEV 기반의 하위 작업/End-to-End 솔루션 개발로 인해 고품질의 다시점 훈련 데이터와 그에 따른 시뮬레이션 장면 구축이 점점 더 중요해지고 있습니다. 현재 작업의 문제점에 대응하여 "고품질"은 세 가지 측면으로 분리될 수 있습니다. 다양한 차원의 롱테일 시나리오(예: 장애물 데이터의 근거리 차량 및 자동차 절단 과정의 정확한 방향 각도) 곡률이 다른 곡선이나 경사로/병합/병합 등 캡처하기 어려운 차선 데이터. 이는 종종 비용이 많이 드는 대량의 데이터 수집과 복잡한 데이터 마이닝 전략에 의존합니다. 3D 진정한 가치 - 매우 일관된 이미지: 현재 BEV 데이터 수집은 센서 설치/보정, 고정밀 지도 및 재구성 알고리즘 자체의 오류에 의해 영향을 받는 경우가 많습니다. 이것이 나를 이끌었다

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