动态与静态网站抓取的区别：从抓取策略到性能优化
引言 随着互联网数据的迅速增长，网页抓取技术在数据采集和信息获取中扮演着越来越重要的角色。不同类型的网站在实现方式和数据获取策略上存在显著差异。特别是动态网站和静态网站，由于页面生成方式不同，采用的爬虫技术也有所不同。本文将详细介绍动态与静态网站抓取的区别、各自的抓取策略以及性能优化技巧，并附上相关代码示例。 正文 1. 静态网站抓取 静态网站是指页面内容在服务器生成后，不会随用户请求发生变化的网页...
前后端交互通用排序策略
ist : 需要排序的集合reqQuery：前端请求参数 orderByCommon：需要排序的字段orderBySort：排序的方式（正序，倒序） 结语 本文简单阐述了排序功能的实现策略，并提供了一款基于Java反射机制的排序工具类名为SortListUtil。该工具于2024年11月5日上午完成编码，并已通过初步的单元测试和系统测试。需要注意的是，目前提供的版本并非工具类的最终形态...
【无标题】朗普胜选预期影响下的市场交易策略与风险控制方法分析特朗普胜选预期对市场
特朗普胜选预期影响下的市场交易策略与风险控制方法 分析特朗普胜选预期对市场的影响及其交易策略与风险控制方法，我们可以从以下几个方面进行深入探讨： 一、特朗普胜选预期对市场的影响 外汇市场：特朗普胜选的预期可能会强化美元的强势地位。特朗普的政策主张，如减税、贸易保护主义和加强军备开支等，通常被视为有利于美元的政策。这些政策可能吸引资金流入美国，从而推高美元汇率。特别是欧美货币对（EUR/USD），可能...
[JAVAEE] 面试题(一) - 锁策略, synchronized的详细介绍
目录 一. 锁策略 1.1 什么是锁策略 1.2 悲观锁 vs 乐观锁 (加锁时遇到的场景) 1.3 重量级锁 vs 轻量级锁 (遇到某一种场景后的解决方案) 1.4 挂起等待锁 vs 自旋锁 (解决方案的典型实现) 1.5 普通互斥锁 vs 读写锁 1.6 可重入锁 vs 不可重入锁 1.7 公平锁 vs 非公平锁 二. synchronized的详细介绍 2.1 锁升级 2.2 锁消除 2.3 锁...
微服务的发布策略与设计约束
分布策略 微服务架构中的蓝绿发布和金丝雀发布策略是两种常见的版本控制和发布管理方法，旨在提高软件的发布安全性和可用性。 蓝绿发布 概念：蓝绿发布是一种将两个相同的环境（蓝和绿）进行交替使用的发布策略。在某个时刻，只有一个环境在处理用户请求，而另一个环境则处于待命状态。 流程： 准备阶段：在“蓝”环境上运行当前版本的应用，而“绿”环境用于部署新版本。 部署阶段：将新版本部署到“绿”环境，进行测试，确保...
什么是Java策略模式？与Spring的完美结合
文章目录 什么是策略模式？策略模式的组成部分： 策略模式的示例在Spring中的妙用1. 使用Spring配置2. 在上下文中选择策略3. 动态切换策略 总结推荐阅读文章 在软件设计中，策略模式是一种非常常见的设计模式，它能够让算法的变化独立于使用算法的客户。通过将算法封装成独立的策略类，策略模式能够让你轻松替换算法，增强代码的灵活性和可维护性。今天，我们就来深入了解Java中的策略模式，并探讨如何...
基于Python的自然语言处理系列（39）：Huggingface中的解码策略
在自然语言生成任务中，如何选择下一步的单词或者词语对生成的文本质量影响巨大。Huggingface 提供了多种解码策略，可以在不同的场景下平衡流畅度、创造力以及生成效率。在这篇文章中，我们将逐步介绍 Huggingface 中的几种常见解码策略，包括贪婪搜索、Beam Search（束搜索）、采样、Top-K 采样以及 Top-p（核采样）。通过具体代码示例，我们将对比这些策略的效果...
行业人士认为，当前广州楼市行情不是“V”形转折，而是“L”形筑底转稳 市场对本轮政策反馈良好 开发商宜采取平稳策略出货
对当前楼市的两大任务‘去库存’和‘调结构’，广州都还没有完成，市场回到健康平稳发展的轨道还需要时间。”克而瑞广佛区域首席分析师肖文晓表示。“我认为对开发商来说最重要的是不要借这波行情涨价，可以采取平稳策略，先集中出货。”广州中原地产项目部总经理黄韬表示。黄韬认为，不论是政策的传导还是后续消费者股市盈利资金的离场转向都需要时间，楼市能否完成筑底，将在2025年春节后可能出现的“小阳春”中得以体现。...
YoloV9改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV9中的创新应用，显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV9模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；...
YoloV8改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV8中的创新应用，显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV8模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；...