大量数据导出

前端图片懒加载技术实现详解

3.实现方案3.1HTML原生支持3.2使用IntersectionObserverAPI示例代码3.3第三方库方案使用lazysizes示例4.最佳实践与注意事项5.结论在当今网页中，图片通常占据了大量的资源

A-Kamen·2025-03-26 01:17

Unocss 和 Tailwindcss 对比

1.设计理念TailwindCSS:提供大量预定义的实用类，通过组合这些类实现样式，强调实用性和灵活性。Unocss:更注重按需生成样式，动态生成所需的CSS类，减少冗余代码，提升性能。

shaoin_2·2025-03-26 00:38

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

Cloud 组件负载均衡Ribbon

ribbon两种负载均衡当系统面临大量的用户访问，负载过高的时候，通常会增加服务器数量来进行横向扩展（集群），多个服务器的负载需要均衡，以免出现服务器负载不均衡，部分服务器负载较大，部分服务器负载较小的情况

大番薯_y·2025-03-25 20:06

如何解决Redis缓存异常问题（雪崩、击穿、穿透）

1.缓存雪崩（CacheAvalanche）1.1问题描述缓存雪崩是指在某一时刻，大量缓存同时过期或者Redi

天天进步2015·2025-03-25 17:48

208、【数值模拟】计算圆周率（Python）

在[-1,1]中生成大量的随机点，得到点数N。（近似于一个正方向）判断生成的点，是否在半径为1的圆内。（x2+y2<=1x^2+y^2<=1x2+y2<=1）计算落在圆内的点数M。

辰阳星宇·2025-03-25 16:36

按键精灵安卓/IOS越狱脚本利用killapp命令定时清理数据缓存

在日常使用iOS设备的过程中，随着各类应用的频繁运行，数据缓存会不断积累，占据大量的存储空间，不仅可能导致设备运行速度变慢，还可能影响应用的正常使用。

ii_best·2025-03-25 16:06

阻止 Mac 在运行任务时进入休眠状态

无论是大量文件上传、广泛的数据分析脚本，还是复杂的构建过程，我们最不希望的就是我们的机器在任务中途进入睡眠状态。输入caffeinate命令–macOS的内置解决方案，可在您最需要时保持系统唤醒。

好好学习 666·2025-03-25 10:51

鸿蒙OpenHarmony【Seccomp策略使能开发】子系统init启动引导组件

在Linux系统中，大量的系统调用可以不受限制地向用户态程序开放，但用户态程序并不需要所有的系统调用，此时不安全的代码如果滥用系统调用会对系统造成威胁。

伤感的猪大肠·2025-03-25 09:16

Android第六次面试总结（Java设计模式二）

在Android开发里，ListView和RecyclerView是常用的视图组件，用于展示大量数据列表。

每次的天空·2025-03-25 09:15

Celery+Redis：高效实现Python分布式任务队列与异步处理

它能够高效处理大量消息，广泛应用于Python项目中，适用于发送电子邮件、数据清洗等耗时任务。

船长@Quant·2025-03-25 09:14

模型量化的原因和方法

优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数（例如Llama3.1的4050亿个参数）的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行，需要对模型进行一系列优化。

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

享元模式的原理的详细解析以及使用案例。

享元模式可以作为另一种工具，特别是在处理大量相似对象时。比如，游戏中大量重复的棋子类型，或者文档中的字符对象，这些场景下享元模式非常适用。需要注意的是，享元模式适用于对象的

一个儒雅随和的男子·2025-03-25 06:53

优化FFmpeg编码器参数设置

目标文件越大bit_rate_tolerance=8000000//码率误差，允许的误差越大，视频越小gop_size=300//多少帧内出现1个I帧qmin=30//最小量化系数qmax=50//最大量化系数

iummature·2025-03-25 05:22

深入理解Java享元模式及其线程安全实践

引言在软件系统中，当需要处理海量细粒度对象时，直接创建大量实例可能会导致内存消耗激增和性能下降。享元模式（FlyweightPattern）通过共享对象内部状态，成为解决这类问题的经典方案。

Vic10101·2025-03-25 05:51

性能优化：python中的状态机

使用状态机可以优化包含大量if-else逻辑的Python代码，使其更简洁、可维护，并在某些情况下提升性能。

草莓仙生·2025-03-25 05:49

Python 爬虫实战：攻克百度文库，批量下载优质文档资源

虽然百度文库提供了在线查看和单篇下载的功能，但对于需要大量文档的

西攻城狮北·2025-03-25 04:38

23种设计模式-生成器(Builder)设计模式

生成器模式（BuilderPattern）是一种创建型设计模式，用于构建复杂对象，并且能够一步步地构造对象，而无需直接使用构造函数传递大量参数。

程序员汉升·2025-03-25 02:57

载波聚合或双连接的方式进行_5G载波聚合和双连接及提前测量上报技术研究

5G载波聚合和双连接及提前测量上报技术研究李培【期刊名称】《邮电设计技术》【年(卷),期】2020(000)003【摘要】在第五代移动通信快速部署的今天,大量的新型业务涌现,这些新型业务对带宽的需求越来越大

大熊小清新·2025-03-24 23:36

Android第六次面试总结（Java设计模式篇一）

比如，数据库连接频繁创建和销毁会消耗大量资源，使用单例模式可以确保只创建一个数据库连接实例，减少资源浪费。全局访问：单例模式提供了一个全局访问点，使得

每次的天空·2025-03-24 23:34

Python 迭代器与生成器：深入理解与实践

它们不仅能让代码更加简洁高效，还为处理大量数据提供了优雅的解决方案。本文将深入探讨Python迭代器与生成器的工作原理、使用场景及二者之间的区别与联系，帮助读者更好地掌握这两个关键特性。

2201_75491841·2025-03-24 22:29

Mybatis延迟加载机制

这种机制能显著提升应用的性能，尤其是在处理大量关联数据时。下面详细介绍MyBatis延迟加载的机制。核心原理MyBatis的延迟加载主要基于Java的动态代理模式。

阿黄学技术·2025-03-24 22:24

普通人怎么利用AI赚钱？AI 变现的 8 种神操作，最后一个你绝对想不到！

许多人利用AI文本生成的能力，成功构建公众号矩阵，创造出大量10w+的文章，甚至有流量主月入过万。今年上半年，一些知名账号每分钟发布数篇文章，依靠AI技术和自动化手

AI设计酷卡·2025-03-24 18:21

我人生中最努力的200个小时（自学高项版）

-❤❤备考顺序先啃6-19章，接着20-24章，蕞后1-5章6-19章是核心板块，涵盖了大量的关键知识点，从综合知识选择题到案例分析，都是考试的重.点区域，必.须牢牢掌握-❤❤备考建议●选择题每天坚持刷题

不是小盆友·2025-03-24 17:47

JavaScript（JS）单线程影响速度

然而，单线程的特性也确实影响了其处理大量计算或I/O密集型任务时的性能。影响速度的原因阻塞性操作：在单

ok060·2025-03-24 15:02

FastReport之实现打印固定行数，不足补打空白行的办法

在设置单据的打印模板的时候，我们有时候会遇到这样的情况：单据的内容很少，打印出来的效果不理想的情况，例如1、单据体与单尾之间有大量的空白；2、单据体跟单尾连在一起，单尾后面的空白篇幅太大；以上这两种打印效果并不理想

ok060·2025-03-24 15:32

mongodb与爬虫的关系

以下是它们之间关系的具体分析：1.爬虫的数据存储需求爬虫在运行过程中会抓取大量的非结构化或半结构化数据（例如HTML页面、JSON数据、图片链接等）。这些数据通常具

getapi·2025-03-24 14:22

跨域自监督学习：打破数据壁垒的创新突破

自监督学习作为一种无需大量标注数据的方法，能够有效地从未标注数据中提取有用特征，并在跨域或跨模态设置中增强模型的迁移能力和泛化能力。此外，如何处理源域和目标域之间的差异，使得模型能够在多领域或跨模态

mslion·2025-03-24 12:06

算法笔记——前缀树、贪心算法（更新ing.......

拼接字符串2.金条问题3.项目会议时间问题4.项目收益最大化4.随时获得数据流的中位数一、前缀树1.什么是前缀树前缀树一般指字典树这是指一种结构而不是一类题（注意信息是在树的路上）典型应用是用于统计和排序大量的字符串

不吃香菜的码农·2025-03-24 09:14

Hamcrest的介绍以及在项目中的实际应用

丰富的匹配器库：提供了大量内置匹配器，支持对象、集

噔噔噔噔@·2025-03-24 09:12

做代理仓建议使用海外仓系统吗？

无需大量的资金、资源、人力投入，即可快速入局海外仓市场。

易境通·2025-03-24 09:07

双缓冲机制（Double Buffering）快速接收处理串口接收到的大量数据帧

这种方式通常称为双缓冲机制（DoubleBuffering），也被称为Ping-Pong缓冲。在嵌入式系统中，双缓冲机制常用于高效处理连续数据流，例如串口接收、DMA数据传输等。原理双缓冲机制的核心思想是使用两个缓冲区（数组）轮流接收和处理数据。具体流程如下：数据接收阶段：当一个缓冲区正在接收数据时，另一个缓冲区可以被处理。切换缓冲区：当接收缓冲区填满后，立即切换到另一个空闲缓冲区进行数据接收，同

wys99999·2025-03-24 09:36

React性能优化的8种方式

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1、Reac.memo缓存组件2、使用useMemo缓存大量的计算3、避免使用内联对象4、避免使用匿名函数5、延迟加载不是立即需要的组件

Mr.BoBo.·2025-03-24 07:25

如何使用Langchain加载AZLyrics网页到可用文档格式

AZLyrics是一个提供歌词的主要平台，为我们提供了大量的歌词数据。如果我们可以将这些网页内容自动加载到结构化的文档格式中，将极大地提升我们处理和分析歌词的效率。

dgay_hua·2025-03-24 05:02

数据结构——链表专项

数据结构的总结1.定义一组用来保存一种或者多种特定关系的数据的集合（组织和存储数据）程序的设计：将现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构存储在内存中，并在此基础上实现某个特定的功能的操作

seven——seven·2025-03-24 04:22

四层协议攻防手册：从SYN Flood到UDP反射的深度防御

一、四层协议攻击类型与特征攻击类型协议层特征SYNFloodTCP大量半开连接，SYN_RECV状态堆积UDP反射放大UDP小请求包触发大响应（如NTP、DNS响应）TCP分片攻击TCP发送异常分片耗尽重组资源连接耗尽攻击

群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

pycharm中使用anaconda部署python环境_pycharm部署配置anaconda环境教程

pycharm部署anaconda环境Pycharm：python编辑器，社区版本Anaconda：开源的python发行版本(专注于数据分析的python版本)，包含大量的科学包环境基本指令(准备工作

weixin_39796652·2025-03-24 03:40

Cesium实践（1）—— Hello World

Cesium不仅保持了threejs的三维绘制能力，而且内置大量渲染地理数据的AP

迦南giser·2025-03-24 03:40

RISC-V生态架构浅析(认识RISC-V)

RISC-V生态架构浅析前言RISC-V最近越来越多的出现在科技新闻中，大量的公司加入到RISC-V研究和生产中。在越来越多的RISC-V研究热下，毋容置疑的是RISC-V的时代即将到来。

JKX_geek·2025-03-24 01:29

通过动态内存管理实现在VS2022中实现变长数组

、calloc函数三、realloc函数不知道大家在使用vs2022编译器时有没有遇见过这样一个问题，当我们用一个变量来作为数组的大小时，编译器会报错，要求我们使用常量，这样一来就会使我们的内存空间被大量浪费

Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

epoll成员函数介绍

epoll是一种高效的I/O事件通知机制，常用于处理大量的文件描述符（如套接字）。epoll_create1是epoll_create的改进版本，提供了更多的灵活性。

C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-23 22:28

23、nc文件快速切片与索引

这些数据文件通常包含大量的经度、纬度、时间和垂直层次数据。在处理这些数据时，研究人员常常需要根据特定的地理和时间范围提取数据，以便进行深入分析。

爱转呼啦圈的小兔子·2025-03-23 22:57

华为OD机试统一考试D卷C卷 - 机器人仓库搬砖 py

offer纠结经营分析应该属于什么序列#数据分析#在牛客搜经营分析貌似只有字节有这个单独岗位名字，其他大厂都是在从属于数据分析，所以这俩昇腾计算岗位扩招，绝佳上车AI机会，速来ai芯片业务发展太快，要大量补充人力缺口

愤怒的小青春·2025-03-23 22:56

JavaScript 性能优化实战：优化循环结构提升效率

然而，不当的循环使用常常会导致性能瓶颈，特别是在处理大量数据时，循环的

deying0865423·2025-03-23 21:25

三维点云重建的原理及代码

在这个过程中，算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征，并将这些特征组合成相应的物体模型。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

Android React Native应用逆向分析初探

随着移动互联网时代的到来，用户在移动设备上花费的时间越来越多，不仅是因为移动设备方便携带，而且还因为层出不穷的大量应用提供为用户使用，以往在电脑上才能做的事情，现在仅靠一部手机就可以解决了。

byc6352·2025-03-23 20:11

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务，本身也蕴含大量知识，如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展，尤其是trans

你觉得205·2025-03-23 19:39

Python 错误处理

用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：

赔罪·2025-03-23 19:39

大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验

3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。

一个“不专业”的阿凡·2025-03-23 16:05

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