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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iPhone 홈 화면에서 삭제를 취소하는 방법
Apr 17, 2024 pm 07:37 PM
홈 화면에서 중요한 항목을 삭제하고 다시 복구하려고 하시나요? 다양한 방법으로 앱 아이콘을 화면에 다시 표시할 수 있습니다. 우리는 당신이 따라갈 수 있는 모든 방법과 홈 화면에 앱 아이콘을 다시 넣을 수 있는 방법에 대해 논의했습니다. 방법 1 - 앱 라이브러리에서 앱 아이콘 바꾸기 앱 라이브러리에서 직접 홈 화면에 앱 아이콘을 배치할 수 있습니다. 1단계 – 옆으로 스와이프하여 앱 라이브러리의 모든 앱을 찾습니다. 2단계 – 이전에 삭제한 앱 아이콘을 찾습니다. 3단계 – 메인 라이브러리의 앱 아이콘을 홈 화면의 올바른 위치로 드래그하기만 하면 됩니다. 이것은 응용 다이어그램입니다
다양한 Java 프레임워크의 성능 비교
Jun 05, 2024 pm 07:14 PM
다양한 Java 프레임워크의 성능 비교: REST API 요청 처리: Vert.x가 최고이며 요청 속도는 SpringBoot의 2배, Dropwizard의 3배입니다. 데이터베이스 쿼리: SpringBoot의 HibernateORM은 Vert.x 및 Dropwizard의 ORM보다 우수합니다. 캐싱 작업: Vert.x의 Hazelcast 클라이언트는 SpringBoot 및 Dropwizard의 캐싱 메커니즘보다 우수합니다. 적합한 프레임워크: 애플리케이션 요구 사항에 따라 선택하세요. Vert.x는 고성능 웹 서비스에 적합하고, SpringBoot는 데이터 집약적 애플리케이션에 적합하며, Dropwizard는 마이크로서비스 아키텍처에 적합합니다.
PHP 배열 키 값 뒤집기: 다양한 방법의 성능 비교 분석
May 03, 2024 pm 09:03 PM
PHP 배열 키 값 뒤집기 방법의 성능 비교는 array_flip() 함수가 대규모 배열(100만 개 이상의 요소)에서 for 루프보다 더 나은 성능을 발휘하고 시간이 덜 걸리는 것을 보여줍니다. 키 값을 수동으로 뒤집는 for 루프 방식은 상대적으로 시간이 오래 걸립니다.
C++에서 멀티스레드 프로그램의 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까?
Jun 05, 2024 pm 02:04 PM
C++ 다중 스레드 성능을 최적화하기 위한 효과적인 기술에는 리소스 경합을 피하기 위해 스레드 수를 제한하는 것이 포함됩니다. 경합을 줄이려면 가벼운 뮤텍스 잠금을 사용하세요. 잠금 범위를 최적화하고 대기 시간을 최소화합니다. 동시성을 향상하려면 잠금 없는 데이터 구조를 사용하세요. 바쁜 대기를 피하고 이벤트를 통해 스레드에 리소스 가용성을 알립니다.
C++ 정적 함수에 대한 성능 고려 사항은 무엇입니까?
Apr 16, 2024 am 10:51 AM
정적 함수 성능 고려 사항은 다음과 같습니다. 코드 크기: 정적 함수는 멤버 변수를 포함하지 않기 때문에 일반적으로 더 작습니다. 메모리 점유: 특정 객체에 속하지 않으며 객체 메모리를 점유하지 않습니다. 호출 오버헤드: 낮음, 객체 포인터나 참조를 통해 호출할 필요가 없습니다. 다중 스레드로부터 안전함: 클래스 인스턴스에 대한 종속성이 없기 때문에 일반적으로 스레드로부터 안전합니다.
단순한 3D 가우스 그 이상입니다! 최첨단 3D 재구성 기술의 최신 개요
Jun 02, 2024 pm 06:57 PM
위에 작성됨 & 저자의 개인적인 이해는 이미지 기반 3D 재구성은 입력 이미지 세트에서 객체나 장면의 3D 모양을 추론하는 어려운 작업이라는 것입니다. 학습 기반 방법은 3차원 형상을 직접 추정할 수 있는 능력으로 주목을 받았습니다. 이 리뷰 논문은 새로운, 보이지 않는 뷰 생성을 포함한 최첨단 3D 재구성 기술에 중점을 두고 있습니다. 입력 유형, 모델 구조, 출력 표현 및 훈련 전략을 포함하여 가우스 스플래시 방법의 최근 개발에 대한 개요가 제공됩니다. 해결되지 않은 과제와 앞으로의 방향에 대해서도 논의한다. 해당 분야의 급속한 발전과 3D 재구성 방법을 향상할 수 있는 수많은 기회를 고려할 때 알고리즘을 철저히 조사하는 것이 중요해 보입니다. 따라서 이 연구는 가우스 산란의 최근 발전에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. (엄지손가락을 위로 스와이프하세요.
검토! 심층 모델 융합(LLM/기본 모델/연합 학습/미세 조정 등)
Apr 18, 2024 pm 09:43 PM
9월 23일, 국립방위기술대학교, JD.com 및 베이징 공과대학이 "DeepModelFusion:ASurvey"라는 논문을 발표했습니다. 딥 모델 융합/병합은 여러 딥 러닝 모델의 매개변수나 예측을 단일 모델로 결합하는 새로운 기술입니다. 이는 더 나은 성능을 위해 개별 모델의 편향과 오류를 보상하기 위해 다양한 모델의 기능을 결합합니다. 대규모 딥 러닝 모델(예: LLM 및 기본 모델)에 대한 딥 모델 융합은 높은 계산 비용, 고차원 매개변수 공간, 서로 다른 이종 모델 간의 간섭 등을 포함한 몇 가지 문제에 직면합니다. 이 기사에서는 기존 심층 모델 융합 방법을 네 가지 범주로 나눕니다. (1) 더 나은 초기 모델 융합을 얻기 위해 손실 감소 경로를 통해 가중치 공간의 솔루션을 연결하는 "패턴 연결"
혁신적인 GPT-4o: 인간-컴퓨터 상호 작용 경험 재편
Jun 07, 2024 pm 09:02 PM
OpenAI가 출시한 GPT-4o 모델은 특히 여러 입력 미디어(텍스트, 오디오, 이미지)를 처리하고 해당 출력을 생성하는 기능에서 의심할 여지 없이 큰 혁신입니다. 이 기능은 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 더욱 자연스럽고 직관적으로 만들어 AI의 실용성과 유용성을 크게 향상시킵니다. GPT-4o의 주요 특징으로는 높은 확장성, 멀티미디어 입력 및 출력, 자연어 이해 기능의 추가 개선 등이 있습니다. 1. 교차 미디어 입력/출력: GPT-4o+는 텍스트, 오디오 및 이미지의 모든 조합을 입력으로 받아들이고 이러한 미디어에서 직접 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 단일 입력 유형만 처리하는 기존 AI 모델의 한계를 깨뜨려 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 더욱 유연하고 다양하게 만듭니다. 이 혁신은 스마트 어시스턴트를 강화하는 데 도움이 됩니다.
