bundle.js过大

深度学习篇---人脸识别中的face-recognition库和深度学习

face_recognition库进行人脸识别在技术原理、实现方式和应用场景上有显著区别，以下从多个维度对比分析：一、技术原理1.深度学习方法核心逻辑：基于神经网络（如卷积神经网络CNN）构建模型，通过大量标注人脸数据
Ronin-Lotus·2025-06-01 14:00

Spring Boot 中解决 Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的方案

这些问题如果不加以解决，可能会导致数据库压力过大，甚至宕机。本文将详细讲解在SpringBoot中如何解决这些问题。
Selina .a·2025-06-01 13:51

BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较

一、核心原理对比维度预训练模型（如BERT）朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型，基于Transformer架构，通过大规模无监督预训练学习语言表示。
非小号·2025-06-01 07:13

iOS知识复习

捕获了全局上下文的常量或者变量修改数组存储的内容，不需要加_block,修改数组对象本身时需要weak原理Weak哈希表（散列表），一个关键字映射几个存储值，提高查询效率，释放时候遍历释放引用计数retaincount的值存在isa指针中，过大会存在一个
zhangbinHn·2025-06-01 06:06

关于DDOS

DDOS是一门没什么技术含量的东西，其本质而言是通过大量数据报文，发送到目标受害主机IP地址上，导致目标主机无法继续服务（俗称：拒绝服务）DDOS灰产人期望达成的预期目标，几乎都是只要把对面打到1、路由黑洞
liulilittle·2025-06-01 01:32

常用的计算机网络设备有,常用网络设备有哪些，初学者必须要知道的五大网络设备...

第一个：路由器(分无线跟有线路由器)如今家用一般都用的无线路由器(俗称WIFI)，因为无线路由器都带有线功能，不过大型网络的核心路由器都不用无线的，路由器与其他设备最大的区别是既有WAN口，同时也有LAN
动画民工·2025-06-01 00:30

MySQL多表查询详解：内连接、外连接、自连接通通搞懂【MySQL系列】

本文将全面深入讲解MySQL多表查询的核心内容，包括INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN、FULLOUTERJOIN（模拟实现）、自连接、UNION等，通过大量示例与实战分析，帮助你全面掌握表与表之间的联动查询技巧
大熊计算机·2025-06-01 00:55

垂直拆分与水平拆分的区别

垂直拆分与水平拆分的区别一、基本概念1.1数据库拆分背景当单机数据库遇到性能瓶颈（如IOPS限制、连接数不足）或存储瓶颈（单表数据量过大）时，需要通过拆分提升系统扩展性。
hixiaoyang·2025-05-31 10:45

动态充电新纪元：新能源移动充电服务如何精准匹配用户需求？

1、移动充电服务的核心优势在于其灵活性和即时性通过大数据分析用户
触角云科技·2025-05-30 03:48

电子电路：压降的定义与原理

导线的压降过大，可能导致负载获得的电压不足，设备无法正常工作。这时候可能需要提到电源内阻或者线路电阻的影响。压降不仅存在于电阻，二极管、LED、晶体管这些元件也会有压降。
千码君2016·2025-05-29 08:45

LLM大语言模型

以下是关于LLM的详细介绍：一、核心特点规模庞大通常包含数十亿到数万亿参数（如GPT-4据推测参数规模可能超万亿），通过大量神经元网络结构处理信息。
杰克逊的日记·2025-05-29 02:53

php模板生成pdf,PHP生成PDF

对于CJK支持，它不仅支持字体嵌入，而且支持字体子集(所以您的CJKPDF不会过大)。$config=[//支持中文设置"autoScriptToLang"=>
人人保·2025-05-28 22:56

Golang | 令牌桶限流算法

网站登录接口是限流的典型例子，爬虫或恶意用户可能疯狂调用登录接口，导致数据库压力过大。通过限制接口的QPS（每秒查询率），可以保护后端数据库不受冲击。
ErizJ·2025-05-28 09:52

使用python爬取豆瓣电影top250的数据

遵守爬虫规则1.遵守网站的Robots协议2.控制请求频率3.遵守网站的规则和条款4.尊重个人隐私5.注意版权问题6.避免对服务器造成过大负担7.不要滥用爬虫技术爬取流程项目流程图一、明确目标二、安装并导入所需库
提醒一下哟·2025-05-28 03:38

SharePreference原理

因为SharedPreferences的实现是基于单个xml文件实现的，并且，所有持久化数据都是一次性加载到内存，如果数据过大，是不合适采用SharedPreferences存放的。
-Sloth-·2025-05-28 03:06

舵机设计：开门方式的技术门道及选型、结构要点

舵机选型选择舵机时仔细检查其扭矩值，扭矩若过小，开门时便会显得异常吃力；而扭矩若过大，则可能导致资源浪费。以普通家用门为例，选用扭矩大约在30kg.cm左右的舵机便足够了。
Kpower伟创动力 | 舵机源头工厂·2025-05-27 13:33

代码随想录-算法训练营day35(贪心算法05:无重叠区间,划分字母区间,合并区间)

不过大家把如下三题做了之后，重叠区间基本上差不多了435.无重叠区间https://programmercarl.com/0435.%E6%97
java菜鸡加油·2025-05-26 10:58

Spring Boot 调优的 12 个关键节点

常见误区：spring:datasource:hikari:maximum-pool-size:1000#设置过大connection-timeout:30000#设置过长推荐配置：spring:datasource
小马不敲代码·2025-05-26 10:27

RedisRDB数据备份与还原

以上两种方法任选其一数据还原找到备份临时文件的指令是configgetdir指令执行成功以后将备份临时文件的目录拷贝到Redis的安装目录下然后重新启动Redis服务就成功还原数据了save备份过程：save备份是同步的，如果备份的数据量过大的话
伴橘·2025-05-25 21:28

第十三届蓝桥杯国赛PythonA题解

解题思路：直接暴力计算所有项不可行，因为数据量过大。通过打表观察发现个位数每300项会出现循环规律。预先计算循环周期内个位为7的项数（40个），然后计算完整周期数和剩余项数。
像风一样_·2025-05-25 04:39

前端面试题整理-webpack

实现前端模块化，将多个js，打包成一个bundle.js(其他类型文件交由各自的loader处理)0.如何理解前端工程化？
C_greenbird·2025-05-25 02:30

闪测仪和2.5次元的区别是什么

闪测仪和2.5次元影像测量仪有以下区别：1、测量原理-闪测仪：运用新型的图像影像测量技术，通过大视野大景深、高数值孔径、低畸变双远心镜头，将被测物体的影像轮廓缩小后传递到高像素相机上做数字化处理，再由后台绘图测量软件按照编程指令
CHOTEST中图仪器·2025-05-24 23:08

ubuntu22.04 git clone问题

ubuntu22.04gitclone问题问题1解决办法：原因：可能是HTTP/2协议出现的问题，同时数据传输量过大。
Coding Happily·2025-05-24 14:12

linux-存储管理_LVM

我们在对磁盘分区的大小进行规划时，往往不能确定每个分区使用的空间大小，只能凭经验分配一个大小，而我们通常使用的fdisk、gdisk等工具对磁盘分区后，每个分区的大小就固定死了，这么做的问题是（1）如果分区设置的过大
I believe I can fly~·2025-05-24 01:12

Vue.js教学第十章：自定义命令的创建使用与应用

从研究者的视角出发，详细阐述了自定义指令的创建方式，包括全局和局部两种；深入剖析了指令的钩子函数（bind、inserted、update、componentUpdated、unbind）的使用场景；并通过大量实例展示如何利用自定义指令实现表单验证
暮雨哀尘·2025-05-23 22:20

Vue.js教学第十一章：VueRouter实战指南

同时，详细阐述了router-link和router-view的基本用法，并通过大量示例代码和表格展示如何实现页面之间的导
暮雨哀尘·2025-05-23 21:15

人工智能100问☞第27问：神经网络与贝叶斯网络的关系？

一、通俗解释神经网络像一台“黑箱处理器”，通过大量数据训练学会识别复杂模式（比如识别
AI算力那些事儿·2025-05-23 17:43

（大模型项目实战最新）大模型项目实战终极指南：详细教程全解析，收藏这一篇就够了！

一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。
AI大模型-王哥·2025-05-23 15:32

Oracle 查询慢的原因总结

4、内存不足5、网络速度慢6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）7、锁或者死锁（这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷）8、sp_lock，sp_who，活动的用户查看，原因是读写竞争资源
weixin_30781631·2025-05-23 09:17

手赚自动化平台开发实践：ScriptArkHub 的架构思路与功能设计探讨

经过大量用户调研和相关产品分析，我们观察到以下几个共性问题：信息不对
xianhao0000·2025-05-22 22:06

初始LLM

通过大量语料库训练，LLM在翻译、写作、对话等任务中展现出卓越的能力。常见的应用包括自动问答、生成文本、文本摘要等。由于其多模态特性，LLM还可用于图像和音频处理，为多领域带来创新可能。LLM与
凢en·2025-05-22 11:03

2024年银行业和金融科技的主要技术趋势

可以说2023年是技术信念和信心的一年通过大量投资建设创新文化来接受技术是一个积极的举措。2024年预计将成为技术发展的关键点，因为各种突破性创新的融合将迎来沉浸式、智能、去中心化体验的新时代。
银行金融科技·2025-05-22 05:51

CSS课堂案例12-土豆网鼠标经过显示遮罩

案例鼠标经过时，显示一个黑色半透明的遮罩目的练习元素的显示和隐藏练习元素的定位核心原理：原先半透明的黑色遮罩看不见，鼠标经过大盒子，就显示出来遮罩的盒子不占有位置，就需要用绝对定位和display配合使用代码
一只小白657·2025-05-21 21:57

CSS案例：土豆网鼠标经过显示遮罩

案例：土豆网鼠标经过显示遮罩目的：练习元素的显示与隐藏练习元素的定位核心原理：原先半透明的黑色遮罩看不见，鼠标经过大盒子，就显示出来。遮罩的盒子不占有位置，就需要用绝对定位和display配合使用。
_Tough_Girl·2025-05-21 21:55

语言模型幻觉的成因解析：从数据到生成的潜在风险

你碰到过大语言模型生成了错误或捏造事实的回答吗？这种现象简称AI幻觉。AI模型创造的内容确实让人眼前一亮，执行效率更没的说。
纸团团长励志要成长·2025-05-21 20:51

spark-shuffle 类型及其对比

但在数据分布不均匀时，容易导致某些Reducer处理的数据量过大，产生性能瓶颈。适用场景：当数据分布相对均匀时，可以使用HashShuffle。
大数据知识搬运工·2025-05-21 18:03

大模型从入门到精通，从看这篇开始：神仙级 AI 大模型入门教程【非常详细】

这些模型经过大规模数据训练后，能够自动生成文本、回
大模型知识·2025-05-21 15:46

输电线路微波覆冰监测系统原理与应用案例_电力防寒_智能监测

一、覆冰危害：电网冬季运行的隐形杀手冬季低温环境下，输电线路覆冰会导致导线重量激增，引发弧垂过大、杆塔倾斜甚至断线事故。
李子圆圆·2025-05-21 14:41

笔试学习（二）Webpack分包

1.多入口打包根据不同的界面打包成不同的bundle.js，但是生成的HTML界面会载入两个bundle.js，我们只要其载入相应
格 Ger·2025-05-21 12:23

基于STM32单片机语音识别 智能衣柜控制系统 除湿换气消毒成品 语音识别 蓝牙传输控制 红外感应 光敏照应 DIY成品 实物+源程序+原理图+仿真+其它资料

在防潮方面，传统的衣柜并没有相应有效的除湿措施，每当下雨或者是在空气相对湿度过大时，衣柜中的衣物极易受潮，穿在身上容易引发感冒等疾病，给人们带来许多的不便。
牛哥单片机开发电子工作室·2025-05-21 00:08

redis各种错误解决办法org.springframework.data.redis.RedisSystemException: Cannot read Redis info； nested exc

org.springframework.data.redis.RedisSystemException:CannotreadRedisinfo;nestedexceptionisjava.lang.IllegalArgumentException:Malformed\\uxxxxencoding.经过大量实践测试发现报各类
王孝点·2025-05-20 17:56

大模型工程化基础概念

智能体（Agent）通过大语言模型（LLM）构建感知-规划-执行闭环，结合记忆模块（如向量数据库）、工具链（RPA/API）实现自主任务分解，其工程框架包含知识库增强、工具代理引擎等组件。
看今朝··2025-05-20 12:56

大模型原理？一文详细解释

这些模型通过大规模的数据预训练和微调，能够在多种任务上展现出卓越的性能。大模型的“大”不仅体现在参数数量上，还包括其训练数据集的广泛性和模型结构的复杂性。
Noos_·2025-05-19 23:56

使用大语言模型从零构建知识图谱（中）

|NinjaGeek来源|神州问学还没有看过上篇的读者可以阅读《使用大语言模型从零构建知识图谱（上）》了解整个系列的内容通过创建一个自定义流程来自动上传业务数据在这一节，我会带你创建一个自定义流程，通过大语言模型自动生成节点定义
神州问学·2025-05-18 02:47

大语言模型与多模态模型比较

一、核心差异：输入数据类型与模态融合输入数据类型LLM：仅处理文本数据，例如文本分类、机器翻译、问答等任务，通过大规模语料库学习语言规律。
有梦想的攻城狮·2025-05-17 19:32

全局负载均衡损失

设备级不均衡：多GPU/设备环境下，不同设备的计算负载差异过大。传统方法通过引入辅
百态老人·2025-05-17 17:48

运算符到数据类型

本篇文章将系统性地解析Python基础语法，涵盖运算符使用、输入输出处理、数据类型转换等核心知识点，通过大量代码示例和原理剖析，帮助开发者构建扎实的编程基础。
四代目 水门·2025-05-17 15:29

从零开始认识深度学习工具：TensorFlow vs PyTorch

就像你通过反复练习学会骑自行车一样，计算机会通过大量数据自动发现规律。例如：识别照片中的动物（图像识别）把语音转成文字（语音识别）自动翻译不同语言（自然语言处理）为什么需要工具框架？
赛卡·2025-05-17 06:59

生成式AI的技术突破与行业落地：从模型架构到产业赋能

根据Gartner2023年技术成熟度曲线，生成式技术已进入生产力爆发期，其核心突破在于通过大规模预训练模型（如GPT-4、StableDiffusion等）实现对复杂数据分布的学习与生成。
尘烬海·2025-05-16 23:46

模型压缩与超参数调整：如何根据具体任务调整超参数

因此，当模型训练数据量不足、模型大小过大或资源限制时，我们需要对其进行压缩。模型压缩有两种主要方式：剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。下面将详细介绍这两种方法。
AI天才研究院·2025-05-16 20:22
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