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。
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1359
52
Bagaimana untuk membuat asal Padam dari Skrin Utama dalam iPhone
Apr 17, 2024 pm 07:37 PM
Memadamkan sesuatu yang penting daripada skrin utama anda dan cuba mendapatkannya semula? Anda boleh meletakkan ikon apl kembali pada skrin dalam pelbagai cara. Kami telah membincangkan semua kaedah yang boleh anda ikuti dan meletakkan semula ikon aplikasi pada skrin utama Cara Buat Asal Alih Keluar dari Skrin Utama dalam iPhone Seperti yang kami nyatakan sebelum ini, terdapat beberapa cara untuk memulihkan perubahan ini pada iPhone. Kaedah 1 – Gantikan Ikon Apl dalam Pustaka Apl Anda boleh meletakkan ikon apl pada skrin utama anda terus daripada Pustaka Apl. Langkah 1 – Leret ke sisi untuk mencari semua apl dalam pustaka apl. Langkah 2 – Cari ikon apl yang anda padamkan sebelum ini. Langkah 3 – Hanya seret ikon apl dari pustaka utama ke lokasi yang betul pada skrin utama. Ini adalah gambar rajah aplikasi
Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza
Jun 05, 2024 pm 07:14 PM
Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.
Pembalikan nilai kunci tatasusunan PHP: analisis perbandingan prestasi kaedah yang berbeza
May 03, 2024 pm 09:03 PM
Perbandingan prestasi kaedah membalik nilai kunci tatasusunan PHP menunjukkan bahawa fungsi array_flip() berprestasi lebih baik daripada gelung for dalam tatasusunan besar (lebih daripada 1 juta elemen) dan mengambil masa yang lebih singkat. Kaedah gelung untuk membalikkan nilai kunci secara manual mengambil masa yang agak lama.
Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi program berbilang benang dalam C++?
Jun 05, 2024 pm 02:04 PM
Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.
Semakan! Gabungan model mendalam (LLM/model asas/pembelajaran bersekutu/penalaan halus, dsb.)
Apr 18, 2024 pm 09:43 PM
Pada 23 September, kertas kerja "DeepModelFusion:ASurvey" diterbitkan oleh Universiti Teknologi Pertahanan Nasional, JD.com dan Institut Teknologi Beijing. Gabungan/penggabungan model dalam ialah teknologi baru muncul yang menggabungkan parameter atau ramalan berbilang model pembelajaran mendalam ke dalam satu model. Ia menggabungkan keupayaan model yang berbeza untuk mengimbangi bias dan ralat model individu untuk prestasi yang lebih baik. Gabungan model mendalam pada model pembelajaran mendalam berskala besar (seperti LLM dan model asas) menghadapi beberapa cabaran, termasuk kos pengiraan yang tinggi, ruang parameter berdimensi tinggi, gangguan antara model heterogen yang berbeza, dsb. Artikel ini membahagikan kaedah gabungan model dalam sedia ada kepada empat kategori: (1) "Sambungan corak", yang menghubungkan penyelesaian dalam ruang berat melalui laluan pengurangan kerugian untuk mendapatkan gabungan model awal yang lebih baik.
Lebih daripada sekadar Gaussian 3D! Gambaran keseluruhan terkini teknik pembinaan semula 3D yang terkini
Jun 02, 2024 pm 06:57 PM
Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah pembinaan semula 3D berasaskan imej ialah tugas mencabar yang melibatkan membuat inferens bentuk 3D objek atau pemandangan daripada set imej input. Kaedah berasaskan pembelajaran telah menarik perhatian kerana keupayaan mereka untuk menganggar secara langsung bentuk 3D. Kertas ulasan ini memfokuskan pada teknik pembinaan semula 3D yang canggih, termasuk menjana novel, pandangan ghaib. Gambaran keseluruhan perkembangan terkini dalam kaedah percikan Gaussian disediakan, termasuk jenis input, struktur model, perwakilan output dan strategi latihan. Cabaran yang tidak dapat diselesaikan dan hala tuju masa depan turut dibincangkan. Memandangkan kemajuan pesat dalam bidang ini dan banyak peluang untuk meningkatkan kaedah pembinaan semula 3D, pemeriksaan menyeluruh terhadap algoritma nampaknya penting. Oleh itu, kajian ini memberikan gambaran menyeluruh tentang kemajuan terkini dalam serakan Gaussian. (Leret ibu jari anda ke atas
Apakah pertimbangan prestasi untuk fungsi statik C++?
Apr 16, 2024 am 10:51 AM
Pertimbangan prestasi fungsi statik adalah seperti berikut: Saiz kod: Fungsi statik biasanya lebih kecil kerana ia tidak mengandungi pembolehubah ahli. Pendudukan memori: tidak tergolong dalam mana-mana objek tertentu dan tidak menduduki memori objek. Panggilan overhed: lebih rendah, tidak perlu memanggil melalui penunjuk objek atau rujukan. Selamat berbilang benang: Secara umumnya selamat untuk benang kerana tiada pergantungan pada kejadian kelas.
GPT-4o revolusioner: Membentuk semula pengalaman interaksi manusia-komputer
Jun 07, 2024 pm 09:02 PM
Model GPT-4o yang dikeluarkan oleh OpenAI sudah pasti satu kejayaan besar, terutamanya dalam keupayaannya untuk memproses berbilang media input (teks, audio, imej) dan menjana output yang sepadan. Keupayaan ini menjadikan interaksi manusia-komputer lebih semula jadi dan intuitif, meningkatkan kepraktisan dan kebolehgunaan AI. Beberapa sorotan utama GPT-4o termasuk: kebolehskalaan tinggi, input dan output multimedia, penambahbaikan selanjutnya dalam keupayaan pemahaman bahasa semula jadi, dsb. 1. Input/output merentas media: GPT-4o+ boleh menerima sebarang kombinasi teks, audio dan imej sebagai input dan terus menjana output daripada media ini. Ini memecahkan had model AI tradisional yang hanya memproses satu jenis input, menjadikan interaksi manusia-komputer lebih fleksibel dan pelbagai. Inovasi ini membantu kuasa pembantu pintar
