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我也要
问题描述：
我们公司自己的react项目，先打包部署v1.1版本，一切正常。
v1.2版本做了很多页面和功能的修改和新增，但是打包部署之后，发现有些界面还是保持了v1.1的状态，比如有些新增按钮没有显示出来等等。需要手动清空浏览器缓存之后才会更新成新页面。
原因：
浏览器在访问相同的url的时候，会根据一些头信息来判断是否重新渲染和向服务器请求资源，也就是说，如果url是相同的，浏览器就有可能偷懒直接从缓存里面加载了旧的资源。
解决：
在页面url后面加hash，可以是时间戳或者随机数，这样每次url都不同，浏览器就不会偷懒了，每次都向服务器取最新的资源，也就解决了react的大坑---浏览器缓存问题。
云架构师进阶【SAP迁移方案设计】手把手教您玩转SAP上云
一，项目背景介绍 今天又接到了北京某制造企业SAP迁移的场景，先简单说明一下，好好的SAP在运行着为什么要做迁移这类大动作呢？众所周知SAP的ERP是企业的绝对核心系统，尤其对于制造业更是核心的系统，这样一套核心系统还是生产环境在迁移的过程中必然要面临比较大的挑战，如果有任何问题的话，都会对企业的绩效产生很大的影响。 经过跟客户沟通才得知，客户的SAP原来的系统是托管在运营商机房里，近期感染了勒索病毒，导致业务宕机，SAP应用服务器无法启动，仅有的数据库服务器可以运行。基于上述情况公司领导当机立断决定迅
react 实现页面状态缓存（keep-alive）
因为 react、vue都是单页面应用，路由跳转时，就会销毁上一个页面的组件。但是有些项目不想被销毁，想保存状态。比如：h5项目跳转其他页面返回时，页面状态不丢失。设想一个 页面我滑倒了中间，然后跳转到 详情页然后 返回，之前的页面刷新了，回到顶部了肯定不行（搜索条件之类的消失了，滚动条回到顶部了）！比如：pc端项目后台管理项目里点击时 打开一个页签，页签切换，状态页会丢失。每次切换页签都重新请求了接口。
ESP32-P4实战：LVGL V9.4 PPA加速配置与性能对比
本文详细介绍了如何在ESP32-P4平台上配置LVGL V9.4的PPA硬件加速功能，通过启用PPA加速显著提升图形处理性能并降低CPU占用率。文章包含环境准备、配置步骤、性能对比及常见问题解决方案，帮助开发者高效利用ESP32-P4的PPA加速器优化嵌入式GUI应用。
React 页面缓存 keep-Alive
React 页面缓存 keep-Alive
DSMA时序修复避坑指南：当Setup和Hold互卡时，除了调Margin还能做什么？
本文深入探讨DSMA时序修复中的Setup与Hold互锁问题，提供7种高阶策略，包括优先级判断、高级参数组合、单元类型智能替换等，帮助工程师突破时序收敛瓶颈。特别针对fix_eco_timing命令的隐藏参数和物理协同优化进行详细解析，助力芯片设计实现时序收敛。
【ODX介绍】-4.2-UDS诊断$27服务在ODX-D诊断描述文件中如何描述
共25页精讲：附ODX-D XML：UDS $27 Security服务0x61和0x62 Sub-Function，其它Sub-Function可参照其格式。 目录 1 ODX-D描述一个UDS $27 Security服务Sub-Function的结构 2 标签DIAG-SERVICE描述的内容 2.1 举例：DIAG-SERVICE的XML描述 3 标签REQUEST描述的内容 3.1 举例：REQUEST的XML描述 4 标签POS-RESPONSE描述的内容 4.1 举例：PO..
react项目生产环境路由变化但是页面不更新
然后根据这篇文章的提示，把history和react-router-dom卸载掉，然后重新安装react-router-dom，这里其实不需要history，所有不需要安装history。搭建完毕之后，我在开发环境是没有问题的，也就是development，但是等切换到production模式之后，路由就失效了，也就是当切换路由的时候，浏览器url的路径是变化了，但是页面没有变化。所有搭建的时候踩了很多坑，并且有的包可能会有版本冲突问题或者安装的包根本就没用到。然后重启，问题解决了。
【UG\NX二次开发】使用内部函数展开和折叠工序导航器
NX二次开发-群精选」专栏收录了那些曾散落在聊天对话框里的精彩的知识分享，这都是被遗落的宝贵财富。让我们一起向大佬学习，充满激情地进步，不断超越自己。底部联系方式，欢迎您加入一起交流。下次一定。
【react系统更新后需要手动清除缓存问题】
每次部署更新web系统后，需要手动清除浏览器缓存才能更新到最新页面，对用户来说既不能及时感知到系统已经更新，使用过程中可能会出现系统异常情况，亦或是知道系统已经更新，还需要记住要清除缓存才能够实现更新，增加用户的记忆负担，无论是哪一种，给用户的体验都很差，这里针对react的开发项目提出解决措施
MuJoCo 入门教程（二）
本章介绍 MuJoCo 的数学和算法基础。对于熟悉广义或关节坐标建模和仿真的读者来说，整体框架是相当标准的。因此，我们将对这些材料进行简要总结。本章的大部分篇幅用于介绍我们如何处理接触和其他约束条件。这种方法是基于我们最近的研究，也是 MuJoCo 所独有的，因此我们花时间对其进行了详细的激励和解释。更多信息可参见下面的论文，尽管本章中的一些技术思想是新的，在其他地方还没有描述过。
【LOGO动态替换】记录一次关于LOGO动态替换引发的uboot代码分析及其实现
文章目录1.前言2.实现2.1 新增logo分区2.2 制作logo分区镜像2.2.1 查看logo.bmp和logo_kernel.bmp的文件大小。2.2.2 按规则将bmp写入logo.img3.分析3.1 uboot的启动分析3.2 uboot bmp load 显示部分3.2.1 rockchip_show_logo3.2.2 load_bmp_logo3.2.3 load_bmp_logo3.3 uboot bmp read部分3.3.1 read_logo_bmps3.3.1 read_bmp
react解决html缓存问题,React 项目生产版本迭代页面不刷新问题
React 页面缓存react 打包项目进行服务端部署后，会发现index.html被浏览器缓存，访问项目url指向的还是上个版本的内容。原理是index.html被缓存后，路由指向和跳转都是旧版的js和css文件，所以会出现react项目更新后，刷新浏览器显示旧版本内容的现象。可以通过强制清除缓存看到新版本页面，但是在发布版本的时候不能要求每个用户去操作清除浏览器的缓存，所以需要在程序中找到解决...
paddlehub无法安装，安装报错【Bug完美解决】
paddlehub无法安装，安装报错【Bug完美解决】 我们正在进行一个基于Python的项目开发，该项目需要集成PaddleHub，以利用其丰富的深度学习模型和工具。PaddleHub提供了一种简便的方式来使用预训练模型，以加速开发过程并提高模型效果。 现在paddlehub安装出现问题了，本文彻底解决paddlehub无法安装的问题。
关于react的缓存问题
项目中遇到一个缓存问题，提交审批后刷新页面，数据状态未自动更改，要多刷很多次才能改过来。 一开始调试发现是models层state数据未修改，手动清除state后还是未能更新。 又调试发现请求接口未调用，不过以为是请求未打印的原因，或者是state状态未更新导致未发出请求，却不知道问题就在这。想着应该是react框架的diff算法问题，所以存在缓存，后面一直在改models层，致力于手动更新state触发请求数据。 后来在网上帖子偶然看到有个说是在URL请求后面添加hash更新请求可以解决浏览器的缓存
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
React本地化解决版本更迭出现的缓存问题
之前项目使用React写法是本地化引用。项目基本功能都已经开发完毕，处于优化运维阶段。在每次功能上线优化，版本更迭的时候都会有缓存问题出现，不进行强制清缓存刷新，页面功能样式都还是老样子。 一开始查询了很多资料，一直都纠结在如何前端获得版本号进行强制刷新页面上。基本对于版本更迭产生缓存问题，都是对文件加入时间戳或者随机Hash值，来使得重新请求静态资源。 ...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
react ajax缓存问题,reactjs - react reload data with AJAX - Stack Overflow
I have a series of React components loading data from HTTP service in componentDidMount as explained here http://facebook.github.io/react/tips/initial-ajax.htmlvar RandomGist = React.createClass({getI...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
react解决html缓存问题,React项目解决生产环境版本迭代时的缓存问题
React开发项目时在本地是不会出现缓存问题的，基本上都是热部署，因此这样的问题往往会被忽略掉，但是做为与用户交互较强的应用程序来说，必定会有一系列问题。React项目解决生产环境版本迭代时的缓存问题比如上个版本的业务逻辑和本次更新版本的业务逻辑不一致，请求数据也会发生改变，那么对部分用户会带来不可预测的错误。用户需要清理缓存或者强制刷新才能解决这类问题，但是用户的行为我们很难控制。那么这里提供两...
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问题描述：今天在做一个项目详情的时候，需要对react-native的组件源码进行修改。但是该node-modules里面的文件会有一个致命的问题：每次重装依赖（使用yarn install 或者 npm install）之后，node-modules里面的文件就会被重置（修改的源码没有了）！ 所以今天我准备将react-native这个库放在本地，希望不用每次yarn 之后都去修改，如： ...
react vue 单页面应用 部署 缓存问题
在子应用的服务器（如 Nginx、Express、Spring Boot 等）中，对。
解决React Native轮播图加载慢问题：用FastImage实现图片缓存
你是否在使用react-native-snap-carousel时遇到过图片加载缓慢、滑动卡顿的问题？特别是在网络不稳定的情况下，重复加载图片不仅影响用户体验，还会浪费带宽。本文将详细介绍如何通过集成react-native-fast-image来为轮播图实现高效的图片缓存功能，让你的应用加载速度提升300%。 ## 为什么需要图片缓存？ 在移动应用中，图片加载是影响性能的关键因素之一。默认情...
React+antd使用组件缓存CacheRoute遇到的问题
React使用CacheRoute遇到的一些问题
react网站进行版本更新时，用户浏览器端仍然缓存着旧版本问题
react打包后的文件css和js的名字都加了哈希值，所以新版本css、js和就旧版本的名字是不同的，不会有缓存问题。 不过需要注意的是，把打包好的index.html放到服务器里去的时候，index.html在服务器端可能是有缓存的，这需要在服务器配置不让缓存index.html 使用的是nginx服务器，因此通过对nginx配置，实现让index.html不缓存 location = /ind...
React antd如何实现＜Upload＞组件上传附件再次上传已清除附件缓存问题
showUploadList，是可选参数，即是否展示uploadList，默认是开启的，showUploadList:true即为展示，效果是当附件上传成功后，会在页面上显示出上传的附件名字记录，如上图所示。最近遇到一个React上传组件的问题，即上传附件成功后，文件展示处仍然还有之前上传附件的缓存信息，需要解决的问题是，要把上一次上传的附件缓存在上传成功或者取消后，可以进行清除。Math.random()获得的值是一个随机数，这样在每次打开弹窗的时候，Upload组件得到的key值就是唯一值了。
react-native-fast-image 常见构建与运行问题排查：从缓存、CocoaPods 到 AppGlideModule
本文围绕 [docs/troubleshooting.md](https://link.gitcode.com/i/c36f988bb2a6f18ad24d3ed2228d7f92) 中列出的八步排查清单展开，说明 `react-native-fast-image` 在集成、构建、加载图片时最常踩的坑——JS 缓存未刷新、依赖未正确安装、iOS Pods 未同步，以及 Android 侧 Glid
react中打包时解决浏览器缓存的问题
将打包后的文件放到服务器上，浏览器访问就会缓存，单纯的刷新页面是更新不了的，必须进行清除缓存并加载才行，为解决这个问题，打包时对文件新增随机码。 这样再打包发布到服务器上，只刷新一下页面即可更新。 由于我在项目中用到了electron，而electron打包好后是不能进行刷新的，所以用到了如下方式 在配置electron的主窗口的启动页面时候加上随机数，这样每次打开exe应...
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