请求参数content-type分类详解

本文详细介绍了HTTP请求中四种不同的表单数据类型:form-data、x-www-form-urlencoded、raw和binary的区别及应用场景。其中重点对比了multipart/form-data与x-www-form-urlencoded的特点,帮助读者理解如何选择合适的表单数据类型。

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1、form-data: 

                   就是http请求中的multipart/form-data,它会将表单的数据处理为一条消息,以标签为单元,用分隔符分开。既可以上传键值对,也可以上传文件。当上传的字段是文件时,会有Content-Type来说明文件类型;content-disposition,用来说明字段的一些信息;

由于有boundary隔离,所以multipart/form-data既可以上传文件,也可以上传键值对,它采用了键值对的方式,所以可以上传多个文件。

 

                 

2、x-www-form-urlencoded:

             就是application/x-www-from-urlencoded,会将表单内的数据转换为键值对,比如,name=java&age = 23

 

3、raw

            可以上传任意格式的文本,可以上传text、json、xml、html等

4、binary

          相当于Content-Type:application/octet-stream,从字面意思得知,只可以上传二进制数据,通常用来上传文件,由于没有键值,所以,一次只能上传一个文件。

 

 

multipart/form-data与x-www-form-urlencoded区别

               multipart/form-data:既可以上传文件等二进制数据,也可以上传表单键值对,只是最后会转化为一条信息;

               x-www-form-urlencoded:只能上传键值对,并且键值对都是间隔分开的。

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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