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05:15 PM · Nov 07 ,2025

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IT劍客風雲 - 前端重構實踐(一) —— 性能優化

先説説代碼分割和懶加載吧。這在大型應用中特別重要,比如用React的時候,我們可以通過React.lazy和Suspense來實現組件的動態加載。舉個例子,在一個電商網站裏,商品詳情頁可能包含很多模塊,比如評論、推薦列表等。如果一次性加載所有代碼,首屏時間會很長。我們可以把非關鍵部分拆分成獨立 chunk,等到用户滾動到那裏再加載。Vue 裏也有類似的路

vue.js , 數據 , 前端框架 , 加載 , 後端開發 , Javascript , Python

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G佳偉123 - jquery.height() 獲取指定元素的高度有問題

jQuery的.height()方法在獲取元素高度時確實會遇到一些常見問題,主要與元素的顯示狀態和頁面渲染時機相關。 常見問題及解決方案 隱藏元素高度獲取問題:當元素被設置為display: none或通過.hide()方法隱藏時,使用.height()獲取的高度值為0。這是因為隱藏元素不參與頁面佈局,瀏覽器無法計算其實際尺寸。 臨時顯示獲取高度方案:可以通過先

php , 加載 , 後端開發 , Css , Web

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mb61c46a7ab1eee - 深入解析:OpenCV(十):NumPy中的ROI

感興趣區域(Region of Interest, ROI)是一個核心概念,它允許我們專注於圖像的特定子集進行分析或操作。在 Python 環境下,由於 OpenCV 將圖像表示為NumPy 數組(numpy.ndarray),ROI 的實現和操作完全依賴於 NumPy 強大的切片和索引機制。 基本定義 ROI 是通過指定圖像的行(高度)和列(寬度)範圍來確定的。

數組 , numpy , 加載 , 後端開發 , harmonyos

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mob64ca12de62a6 - ollama模型 gguf文件

ollama模型 gguf文件是專為大規模機器學習模型設計的文件格式,它在模型的存儲和加載過程中發揮着至關重要的作用。本文將詳細介紹如何解決與“ollama模型 gguf文件”相關的問題,具體涉及環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、故障排查及最佳實踐等方面。 環境預檢 在開始之前,首先確保以下系統要求以順利運行 ollama模型 gguf文件。

加載 , aigc , 安裝過程 , Python

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mob64ca14150f43 - iOS編譯原理

一、從源碼到 App 啓動都經歷了什麼? 主要分為 2 個階段:、 構建階段(Build): 在 mac 上,將源碼與資源編譯為「可安裝產物」 運行階段(Run): 在 iphone 上,將「產物」加載到內存並啓動。 可以簡單理解為: Build: 源碼 - 可執行二進制 Run: 二進制 - 進程 - App

可執行文件 , app , 加載 , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca1406d617 - sqluldr2導入hive

由於從老系統導數據是通過excel表的方式導出的,裏面數據有幾十萬條數據,如果只是簡單通過複製黏貼的方式複製到數據庫中,那麼這個過程將會非常耗時和繁瑣的。於是就去研究了下sqlloader如何使用,經過研究後發現這個方法非常管用,就記錄下來供大家參考參考 第一步:整理Excel表格的數據如下: excel表格的數據列分別對應數據庫表的字段(注意:順序一定要嚴格按照數據

大數據 , 數據 , hive , 加載 , sqluldr2導入hive , SQL

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mob64ca12f7e7cf - 怎麼把windows版ollama裏的模型拷貝到unix版裏去

在IT領域,特別是在人工智能和機器學習的應用中,模型的攜帶與遷移是一個常見而重要的課題。今天,我將分享如何將Windows版的Ollama模型拷貝到Unix版的過程。這不僅是一個具體的操作指南,更是在實際應用中遇到的問題處理思路、過程記錄的重要示例。 用户場景還原 我們設置一個情景:一個開發者在Windows環境中訓練好了一些Ollama模型,之後決定將這些模型移植到Unix環境

windows , 加載 , aigc , 解決方案

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footballboy - 基於Pytorch的深度學習模型保存和加載方式

PyTorch2 Python深度學習 - 模型保存與加載 在PyTorch 2中,模型的保存與加載是一個常見的操作。通常,我們會使用torch.save()來保存模型的權重(即state_dict),並使用torch.load()來加載模型權重。以下是PyTorch 2中如何保存和加載模型的介紹及實例代碼:

開發語言 , 加載 , PyTorch2 , 深度學習 , 前端開發 , Javascript , Python

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技術員阿偉 - 《PNG轉ETC2的底層邏輯與跨平台實踐指南》

Unity項目的紋理資源優化早已不再是簡單的“壓縮體積”就能概括的表層工作,而是觸及硬件底層適配、資源調度邏輯的核心環節,直接決定着應用在海量設備上的流暢度表現與用户留存率。很多開發者在項目迭代過程中,往往會陷入一個極具迷惑性的認知誤區:只要將PNG紋理的分辨率控制在1024x1024以下這類行業常規標準,就能兼顧視覺效果與運行性能,卻完全忽視了紋理格式與移動GPU硬件架構不匹配

yyds乾貨盤點 , 加載 , 代碼人生 , 開發者 , ui

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鹽焗西蘭花 - 鴻蒙學習實戰之路:Dialog 組件封裝最佳實踐

鴻蒙學習實戰之路:Dialog 組件封裝最佳實踐 Dialog 組件是 HarmonyOS 開發中常用的交互組件,用於實現彈窗提示、確認對話框等功能。本文將結合華為開發者聯盟的官方最佳實踐,介紹 Dialog 組件的封裝方法和常見使用場景。 關於本文 本文基於華為開發者聯盟官方文檔《Dialog 封裝最佳實踐》整理而成,旨在幫助開發者

封裝 , 移動開發 , 加載 , Android , 開發者

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夢的點滴 - 前端微應用:qiankun 接入與部署實踐

隨着項目越做越大,團隊協作越來越困難——改一處代碼影響全局,每個團隊都得用同樣的技術棧,發佈還得整體部署。這些問題在做企業級中台系統時特別明顯,後來接觸到微應用架構才找到解決方案:把一個大應用拆成多個獨立的小應用,各自開發、部署,最後再整合到一起。qiankun 就是目前最成熟的微應用框架,基於 single-spa 封裝,對 Vue、React 等框架兼容性很好。 一、微

vue.js , 加載 , Vue , access , 前端開發

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mob64ca12d6c78e - langchain中load_tools用法

在使用Langchain構建自然語言處理應用時,正確理解和使用load_tools功能對於提高開發效率至關重要。load_tools用於在Langchain中輕鬆加載和管理多個工具,使得在構建對話系統和其他智能應用時,可以更好地組織和複用功能。 適用場景分析 在現代NLP應用場景中,各種工具和API的整合是不可或缺的。開發者常常需要加載不同的工具以處理特定任務,比如數據處理、模型

加載 , aigc , 應用場景 , 開發者

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mb681965b2846e2 - Harmony開發之HarmonyOS全景初探——為何説它是“分佈式操作系統”?

引入:從智能家居場景説起 想象一下這樣的場景:你正在手機上觀看電影,回到家後,電視自動接管播放,手機變成遙控器;或者你在平板上編輯文檔,可以直接調用手機的攝像頭掃描文件插入。這種設備間無縫協同的體驗,正是HarmonyOS作為"分佈式操作系統"的核心體現。 與Android/iOS等傳統移動操作系統不同,HarmonyOS並非為單一設備設計,而是面向"1+8+N"全場

應用開發 , 分佈式架構 , 移動開發 , 加載 , Android

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編程小匠人傳奇 - java八股文第二章:Java 集合框架

Spring 單例bean是否線程安全 spring中的bean由@Scope註解定義是否為單例 @Scope(“singleton”) 單例,默認 @Scope(“prototype”) 多例 因此spring中bean默認單例 但單例bean也可能會導致線程不安全 這需要看bean有無狀態 有狀態:

實例化 , spring , 開發語言 , 加載 , 後端開發 , JAVA , harmonyos

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mob64ca1415bcee - Embeddings 緩存

今天早上去遷移網站發現打開網站報錯 然後我去phpinfo.php看了一下,果然我的測試頁裏面有加載到Memcache這個模塊,如下圖: 這時候,既然發現了問題的所在我們就要去排查問題,當前這個問題呢就是需要讓PHP支持到Memcache這個模塊,那下面教程如下,我來簡單説下Memcache的安裝教程

機器學習 , php , Embeddings 緩存 , 加載 , 人工智能 , memcached

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mob64ca12e3dd9e - stableddiffusion大模型 python應用

在本文中,我將分享對“stableDiffusion大模型 Python應用”中遇到的問題的詳細分析和解決過程。近年來,生成模型的普及為各類應用帶來了創新的可能,然而在實際應用中,我們也會遇到不少技術挑戰。 問題背景 隨着人工智能和機器學習應用的迅猛發展,stableDiffusion這樣的生成模型在圖像、文本等領域展現了巨大的潛力。然而,使用Python應用這些大模型常常會面臨

請求處理 , 加載 , aigc , 解決方案

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mob64ca1402d47a - #、##操作符,__VA_ARGS_

4.4 切口效應 由於表面切口應力集中效應導致應力水平增加,典型的零件疲勞失效通常發生在表面上的切口處。切口被定義為幾何上的不連續,是由設計(如一個孔)或加工工藝引入的(以材料和製造缺陷的形式出現,如夾雜、焊接缺陷、鑄造缺陷或機械加工痕跡)。對於表面有切口的零件,可以利用名義應力($ S \()和彈性應力集中係數(\) K_t \()的乘積來確定最大彈性切口應力 根據

有限元分析 , 加載 , 迭代 , 前端開發 , Javascript

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網絡鋭評 - 使用csstable製作組織樹

樣式表創建 創建樣式表的目的是為了修改標籤的樣式。 css(cascading style sheets)層疊樣式表,主要是為了修改網頁信息的顯示樣式。 css語法: 選擇器名稱{ 屬性1:屬性值1; 屬性2:屬性值2 ......... } 樣式表的創建分為行內樣式、內部樣式和外部樣式。 1、行內樣式

加載 , aigc , bard , 使用csstable製作組織樹 , Css

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mob64ca12e6b22d - langchain 加載本地 embedding 模型

在這篇博文中,我將深入探討如何在 Langchain 中加載本地的 embedding 模型。隨着人工智能技術的不斷髮展,embedding 技術已經成為文本處理、語義理解等任務中不可或缺的組成部分。特別是在構建對話系統、智能搜索引擎等應用時,我們需要將本地保存的 embedding 模型加載到 Langchain 中,以便進行更高效的處理和分析。 背景定位 隨着大量數據的產生,

正常運行 , 加載 , aigc , 熱修復

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夢的點滴 - JavaScript 模塊化演進:CommonJS 到 ES Module

在前端開發早期,JavaScript 並沒有官方的模塊化規範——多個腳本文件通過 script 標籤引入時,變量會掛載到全局作用域,導致命名衝突、依賴混亂等問題。從 CommonJS 到 ES Module(ESM),JavaScript 模塊化的演進本質上是解決“代碼複用、作用域隔離、依賴管理”的過程。本文從歷史背景、核心差異到實戰應用,梳理模塊化的演進脈絡,幫你理解不同規範的

作用域 , node.js , 加載 , 模塊化 , 前端開發

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jojo - qnx裏面執行system需要增加的權限

折騰了一天 看了很多文章 加上和HB的討論 口乾舌燥的我們 終於差不多弄清楚了 keil option 的配置,換句話説就是scatter文件的配置。 網上都有的 我就不寫了。 重點是 scatter的作用 scatter 是 指定我將要加載的地址(加載域,r

機器學習 , scatter arm , 加載 , 人工智能 , 編譯器 , 啓動過程

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mob64ca141677f9 - ogre 加載天龍八部TerrainLiquid

  主界面如上文設計完成後,場景剛開始添加了是Ogre例子裏的,發現場景裏實物太少,於是想到直接把天龍的場景拿下來,天龍網上有源碼,參考了下,把天龍的地形用Ogre的地形組件完成了下,如下是效果圖:     因為主要是加載地形,然後只是簡單加載了靜態模型,因此場景看着比較簡陋,再者因為上傳的圖片限制,場景複雜後根本傳不上來.   天龍的地形還是比較簡單的,如下

雲計算 , 上傳 , xml , 加載 , 雲原生

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IT智行領袖 - 在VisualSVN Server 客户端如何操作檢查倉庫

對某一個變量感興趣的話,在啓動調試之後,直接對該變量“添加監視”,在調試窗口中即可看到該變量的變化; 查看指針指向的值 拷貝指針的值,將指針的值複製到“內存1”的地址文本框中,顯示的值默認為十六進制。 程序調試快捷鍵總結 Ctrl + F5直接運行程序,不調試 F5啓動調試,在Debug模式下

雲計算 , 應用程序 , 加載 , 編譯器 , 雲原生

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步_步_為營 - 深度剖析.NET 中IConfiguration:靈活配置管理的核心樞紐

深度剖析.NET 中IConfiguration:靈活配置管理的核心樞紐 在.NET應用開發中,配置管理是一項基礎且關鍵的任務。應用程序往往需要根據不同的環境(如開發、測試、生產)調整設置,IConfiguration接口為開發者提供了一種統一、靈活的方式來管理這些配置。深入理解IConfiguration,有助於構建適應性強、易於維護的應用程序。 技術背景 傳統的配置管理方

配置文件 , 加載 , 前端開發 , Javascript , Json

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