一、什么是Canvas 想必学习前端的同学们对Canvas 都不陌生，它是 HTML5 新增的“画布”元素，可以使用JavaScript来绘制图形。 Canvas元素是在HTML5中新增的标签用于在网页实时生成图像，并且可以操作图像内容，基本上它是一个可以用JavaScript操作的位图（bitma
一、写在开头 上一篇文章中，我们介绍了Java IO流中的4个基类：InputStream、OutputStream、Reader、Writer，那么这一篇中，我们将以四个基类所衍生出来，应对不同场景的数据流进行学习。 二、衍生数据流分类 我们上面说了java.io包中有40多个类，都从InputS
方案1：html2canvas + jspdf （缺点：清晰度不高） 安装插件： 亲测可用 yarn add html2canvas yarn add jspdf import html2canvas from 'html2canvas'; import jspdf from 'jspdf'; /*
1 简要介绍 随着互联网的快速发展，网络应用的流量规模不断攀升，特别是在电商大促、明星直播、重大赛事、头条热搜等热点事件中，秒级100w请求成为了常态。在这样的流量冲击下，如何确保系统稳定、高效地处理每一个请求，为用户提供极致的体验，成为了技术团队面临的重要挑战。本文将深入探讨在超高流量下如何保证系
前言 对于.NET开发人员来讲，一个程序占用内存过高，是极其糟糕，是一款不合格的程序软件，.NET开发人员也不会去使用服务器垃圾收集器(ServerGarbageCollection),而是选用工作站垃圾收集器，而是对于一款低内存的程序更能给开发人员是一款稳定运行的程序，而对于今天写这篇文章的目的，
前言 最近在开发有关高分辨率屏幕的软件，还是做了不少尝试的，当然我们也去网上查了不少资料，但是网上的资料也很零碎，说不明白，这样的话我就做个简单的总结，希望看到这的你可以一次解决你有关不同分辨率下的所有问题。 分辨率？DPI？ 首先我们搞清楚我们现在到底面对的是什么场景。在开发高分屏的时候，实际上不
现代语音增强算法利用大量递归神经网络(RNNs)实现了显著的噪声抑制。然而，大型RNN限制了助听器硬件(hearing aid hardware，HW)的实际部署，这些硬件是电池供电的，运行在资源受限的微控制器单元(microcontroller units，MCU)上，内存和计算能力有限。在这项工
dotMemory 如今，许多开发人员都熟悉性能分析的工作流程：在分析器下运行应用程序，测量方法的执行时间，识别占用时间较多的方法，并致力于优化它们。然而，这种情况并没有涵盖到一个重要的性能指标：应用程序多次GC所分配的时间。当然，你可以评估GC所需的总时间，但是它从哪里来，如何减少呢？ “普通”性
简介 数据库索引对于优化数据库性能至关重要。它们通过提供表中行的快速访问路径来帮助加快数据检索速度。了解索引的工作原理、类型及其最佳实践可以显著提高数据库查询的效率。 什么是索引？ 索引是一种数据结构，可以提高数据库表上数据检索操作的速度。它就像书中的索引一样，让您无需扫描整个文本即可快速找到信息。
论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:
title: Django与前端框架协作开发实战：高效构建现代Web应用 date: 2024/5/22 20:07:47 updated: 2024/5/22 20:07:47 categories: 后端开发 tags: DjangoREST 前端框架 SSR渲染 SPA路由 SEO优化 组件库
在并发编程中，读写锁 ReentrantReadWriteLock 的性能已经算是比较高的了，因为它将悲观锁的粒度分的更细，在它里面有读锁和写锁，当所有操作为读操作时，并发线程是可以共享读锁同时运行的，这样就无需排队执行了，所以执行效率也就更高。 那么问题来了，有没有比读写锁 ReentrantRe
集用SpringAI搭建系统，依靠线程池\负载均衡等技术进行请求优化，用于解决科研&开发过程中对GPT接口进行批量化接口请求中出现的问题。大语言模型接口以OpenAI的GPT 3.5为例，JDK版本为17。
主要为了测试模型增加Lora模块后，参数量和训练速度的变化情况。结论：正常情况下，增加Lora模块是会增加参数量的，因此前向传播和反向传播的时间也会增加。但是，在大语言模型训练的情况下，因为基础模型本身参数量非常大，Lora模块增加的参数量相对非常小。并且，基础模型不参与梯度更新，可以做模型量化，实
背景 前两天收到业务反馈有一个 topic 的分区消息堆积了： 根据之前的经验来看，要么是业务消费逻辑出现问题导致消费过慢，当然也有小概率是消息队列的 Bug（我们使用的是 pulsar）。 排查 通过排查，发现确实是在一点多的时候消息堆积了（后面是修复之后堆积开始下降）。 于是我在刚才堆积处查看了
问题：Winform程序使用app.minifest清单禁止高DPI无法失效问题 摘要：因为笔记本基本都会有DPI放大，所以目前程序需要嵌入清单，并将其高DPI支持给禁止掉。 环境搭建：Winform、app.minifest 由于我的程序是使用CreateProcessAsUser来启动Winfo
若想充分利用 `RemoveWhere` 带来的性能优势，建议传入判断是否删除元素的委托内采取同步操作。若一定要在该委托内使用异步操作，可以采用本文中绕行的方法，但摈弃了 `RemoveWhere` 所带来的性能优势。
给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。 本题中，一棵高度平衡二叉树定义为： 一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：true 示例 2： 输入：root = [1,2,2,3,3,
本文全面探讨了Go语言中的各类运算操作符，从基础的数学和位运算到逻辑和特殊运算符。文章旨在深入解析每一种运算操作符的工作原理、应用场景和注意事项，以帮助开发者编写更高效、健壮和可读的Go代码。 简介 Go语言，作为一种现代的编程语言，不仅因为其简单易读的语法而受到欢迎，还因为它的性能和高度并发能力在
import re # Python re.compile的性能优势 # 相对于使用re.match和re.search等函数直接进行匹配，使用Python re.compile的优化方式可以带来更好的性能。 # 由于re.compile将正则表达式转化为一种优化过的数据结构，它可以更快地进行匹配操
