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*******一般大型的网站管理都用什么技术*********
hjwzr
2003-12-12 08:28:21
比如说,象souhu,sina的新闻部分,鼠标移上去,在下面状态栏下一般都显示http://www.sohu.com/develop/article/22/22646.shtm 或...20030201/xxx.html等。这样随着新闻的增加,页面也会增加。这样不是很难管理吗,为什么不把新闻存到数据库里。感到很疑惑??
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*******一般大型的网站管理都用什么技术*********
比如说,象souhu,sina的新闻部分,鼠标移上去,在下面状态栏下一般都显示http://www.sohu.com/develop/article/22/22646.shtm 或...20030201/xxx.html等。这样随着新闻的增加,页面也会增加。这样不是很难管理吗,为什么不把新闻存到数据库里。感到很疑惑??
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hjwzr
2003-12-12
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很感谢大家的讨论,现在明白了许多!
oldmht
2003-12-12
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主要是考虑资源不能浪费,如果用户的查询什么的,这个数据就不能做成静态页面
因为用户确实需要看到这些数据,并且每个人看到的都不一样
如果是一篇文章,每个人看到的都是一样,那就不能每次都访问数据库,可以考虑
静态页面的方法
另外一个就是用xml技术,将数据与页面结合起来,连数据库都省下
a_zhe_20
2003-12-12
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考虑的页面访问速度啊。
要是在数据库中,那么大的访问量及数据量那服务器还能承受啊?
jzywh
2003-12-12
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数据库管理,生成静态页面,利于减轻WEB服务器的压力!
oldmht
2003-12-12
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管理的时候用数据库里面的,浏览的时候用静态的
数据库中的变动的时候生成新的静态页面
emhuangzi
2003-12-12
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如何你有他们公司那种规模 你也可以啊`
中小学校网络视频监控解决方案.doc
中小学校网络视频监控解决方案.doc
分治算法实验报告.docx
分治算法实验报告.docx
基于BACF算法的实时目标跟踪
技术
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键
技术
之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
这篇文章主要探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在保证性能方面的应用 以下是文章的主要内容和结构:
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和
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[课程设计]基于plc的变频器液位控制设计.doc
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