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(37)设计模式之享元模式
613
2025-05-08
《深入理解JavaScript系列》
(37)设计模式之享元模式 介绍 _8享元与数据层 _14使用享元模式 定义基本工厂 _129管理外部状态 DOM_170享元模式与DOM 1_174例1:事件集中管理 2_218例2:应用享元模式提升性能 _261总结 (37)设计模式之享元模式 介绍 享元模式(Flyweight),运行共享技术有效地支持大量细粒度的对象,避免大...
JavaScript设计模式 Item 7 –策略模式Strategy
612
2025-05-11
《JavaScript设计模式浅谈》
JavaScript设计模式 Item 7 —策略模式Strategy 1、策略模式的定义 2、年终奖实例 3、实例再讲解 JavaScript设计模式 Item 7 —策略模式Strategy 1、策略模式的定义 何为策略?比如我们要去某个地方旅游,可以根据具体的实际情况来选择出行的线路。 如果没有时间但是不在乎钱,可以选择坐飞机。 如果...
记事本 (Beta)
612
2025-06-03
《Cursor中文文档》
记事本 (Beta) 概述 开始 主要特点 常见用例 常见问题 我应该在记事本中写什么? 记事本不应该写什么? 我应该遵循特定的格式或结构吗? 示例记事本 记事本 (Beta) 使用光标中的记事本在编辑器和 Chat 交互之间共享上下文的指南 记事本目前处于测试阶段,将来可能会弃用。 概述...
附录E 关于垃圾收集的一些话
612
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
附录E 关于垃圾收集的一些话 附录E 关于垃圾收集的一些话 “很难相信Java居然能和C++一样快,甚至还能更快一些。” 据我自己的实践,这种说法确实成立。然而,我也发现许多关于速度的怀疑都来自一些早期的实现方式。由于这些方式并非特别有效,所以没有一个模型可供参考,不能解释Java速度快的原因。 我之所以想到速度,部分原因是由于C++模型。C++将...
AI提示词:Prompt效果的3大核心指标体系(准确率+流畅度+可解释性)
612
2025-11-01
《AI老牛逼了》
一、前言:为什么需要 “Prompt 效果指标”? 二、核心指标 1:准确率 ——Prompt 效果的 “底线” 1. 定义与核心评估维度 2. 量化评估方法(附工具) 3. 实战案例:信息提取类 Prompt 的准确率评估 4. 准确率优化技巧 三、核心指标 2:流畅度 ——Prompt 效果的 “体验感” 1. 定义与核心评估维度 2. 量...
型号和定价
611
2025-06-03
《Cursor中文文档》
型号和定价 定价 正常 麦克斯 请求 免费请求 正常模式 Max 模式 模型 自动选择 能力 思维 代理 Max 模式 上下文窗口 好客 常见问题 什么是请求? 什么是令牌? 型号和定价 Cursor 中的可用模型及其定价 Cursor 提供广泛的型号...
自序
611
2025-05-09
《ChatGPT:AI革命》
自序 自序 2022年11月,OpenAI公司的ChatGPT面世了。出于对新技术的好奇,我在2023年1月进行了试用。2月2日,在北京和一些同行交流“如何提高工作效率”的时候,我和他们谈起了ChatGPT,但那时因为很多人都没有使用过ChatGPT,所以大家对它并没有强烈的感觉。2月6日,当我还在离开北京的高铁上时,就有同事给我打电话,说现在的微信朋...
Redis面试常见问题汇总(补充:分布式锁相关)
610
2025-06-03
《Redis面试常见问题汇总》
Redis面试常见问题汇总(补充:分布式锁相关) 四、分布式锁设计与实现 1. 基础概念 Q:什么是分布式锁?为什么需要分布式锁? 分布式锁 :在分布式系统中,用于控制多个进程或线程对共享资源互斥访问的机制。 原因 :单机锁无法跨节点,当系统部署在多台服务器时,需要保证同一时间只有一个节点操作共享资源(如数据库、文件、缓存等),避免数据不一...
PyTorch 中通道在最后的内存格式(beta)
610
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
PyTorch 中通道在最后的内存格式(beta) 什么是通道在最后 内存格式 API 性能提升 转换现有模型 要做的工作 PyTorch 中通道在最后的内存格式(beta) 原文:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/memory_format_tutorial.html 作者 : ...
使用 TensorBoard 可视化模型,数据和训练
609
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
使用 TensorBoard 可视化模型,数据和训练 1. TensorBoard 设置 2. 写入 TensorBoard 3. 使用 TensorBoard 检查模型 4. 在 TensorBoard 中添加“投影仪” 5. 使用 TensorBoard 跟踪模型训练 6. 使用 TensorBoard 评估经过训练的模型 使用 Ten...
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