HTTP cache trainning

最新推荐文章于 2025-03-11 16:22:37 发布
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本文提供了多个链接，涵盖了浏览器缓存、谷歌速度优化最佳实践、Yahoo性能规则等主题，着重介绍了如何设置Expires头和Cache-Control头来优化网站缓存，提高加载速度。
iteye_10981
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MLPerf Training 参考实现
蔡军帅
02-02 2020
一、MLPerf Training 参考实现 1.MLPerf 简介 MLPerf 官网：https://mlperf.org/ 2020年7月29日，MLPerf联盟发布了MLPerf Training v0.7的结果，这是MLPerf基准测试的第三轮结果。v0.5为第一轮，v0.6是第二轮。MLPerf基准测试是衡量机器学习性能的行业标准，显示了行业的巨大进步和日益增长的多样性，包括多个新...
[kubeflow] training-operator源码解析
weixin_43742643的博客
08-22 1210
现在是2023/8/18，kubeflow/common已经被到了training-operator主分支，更有利于源码阅读。我所使用的master分支的版本是。不得不说，第一次看training-operator源码，很头大，文件太多了…哪怕顺着TFJob的Reconcile函数来看，里面的函数调用也是错综复杂。TFJobReconciler，JobController，ControllerInterface这几个结构体怎么你中有我，我中有你，着实把我看蒙了。直到看到这篇文章。
使用缓存cache 的大坑
Mr_Smile2014的博客
05-18 4656
这段时间发现系统取数据过程中，偶尔出现取数据错乱的问题，按逻辑应该取出A数据，结果取出了B数据。仔细检查了代码， 发现代码逻辑没有问题，瞬间就蒙了，是哪里出现问题了呢。仔细想了一下，以前都没出现问题，自从加了缓存之后就偶尔出现了问 题，那肯定问题是缓存有问题。
YOLOv8 Model Training
m0_72572822的博客
06-08 661
YOLOv8 Model Training。
PL/SQL Function Result Cache
bjchangxiao的专栏
03-14 350
http://www.oracle.com/technetwork/issue-archive/2010/10-sep/o57plsql-088600.htmlhttps://pan.baidu.com/s/1sjG7H8A7i7JWCGjzdbpSNw 脚本DEVELOPER: PL/SQL Practices On the PL/SQL Function Result CacheBy St...
About Cache Coherence, Atomic Operation, Memory Ordering, Memory Barrier, Volatile
Meditation
04-06 7665
写这篇文章的起因是看到何登成博士的一个微博问题，自己想but
【llama-factory微调大模型】
qq_45679435的博客
03-11 380
下载也可以直接在webui上选择模型，点击chat->加载模型，便会自动下载模型，需要挂梯子。可以尝试挂梯子下载，下载的模型文件会放到HF_HOME文件夹。下载好之后，将模型的路径复制到webui。网络问题可能经常断，重新运行即可。把整个项目下载下来。
Could not get the file at http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/wmt16_files_mmt/training.tar.gz. [RequestE
Seraph09的博客
12-06 744
并将三个文件放在/root/.cache/torch/text/datasets/Multi30k（本目录根据个人有所变化）压缩文件可从以下链接下载：https://share.weiyun.com/wvtbBVWS。
【Android Training - Connectivity】优化下载的效率[Lesson 3 - 使用缓存来避免重复的下载]
迁移到http://hukai.me
03-26 4490
Redundant Downloads are Redundant[重复下载是冗余的] 减少下载的最基本方法是仅仅下载那些你需要的[美国人的思维还是比较直接，虽然这句话看起来比较搞笑，但是很有道理]。从数据的角度看，我们可以通过传递类似上次更新时间这样的参数来制定查询某些数据。同样，在下载图片的时候，server那边最好能够减少图片的大小，而不是让我们下载完整大小的图片。
nginx-cache-training：第7节
02-10
cargo install nginx-cache-purge 使用ngx_http_lua_module重建您的nginx（） 开始 sudo nginx -c $PWD/nginx.conf -g "pid /var/run/nginx.pid;" 重装 sudo nginx -s reload -c $PWD/nginx.conf -g "pid /var/run/...
aem-clientlibs-training
06-24
1. **缓存**: AEM的客户端库支持浏览器缓存，通过设置`cacheLevel`属性，如`none`, `basic`, `full`，可以优化缓存策略。 2. **懒加载**: 结合AEM的条件加载功能，可以按需加载某些库，减少首屏渲染时间。 3. **...
BP神经网络+PID控制Simulink仿真
11-26
提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
sketch_nov26a_anjian.zip
11-26
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Python控制，分支，猜数字游戏
11-26
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44页-非接触新经济安全治理报告（赛博&安恒信息）(1).pdf
11-26
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AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip 2800和3800 Mobile Express
最新发布
11-26
Description : Cisco 2800 & 3800 Series Mobility Express Release 8.10 Software. Access Point image bundle, to be used for software update and/or supported access points images. Release : 8.10.196.0 Release Date : 13-May-2024 FileName : AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip & AIR-AP3800-K9-ME-8-10-196-0.zip Size : 502.40 MB ( 526809432 bytes) MD5 Checksum : 2bc8cb0f124d7535742119de89fb5ead SHA512 Checksum : cc25cbeaa043da2122d460bc8b518913bddf76a36516e96a5fdaa74580be6ae335b565ed1b14a1e930d759150bc39ecad0f565859412b00d832f749a73dce7f7
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深入理解HTTP缓存机制及其训练教程
【HTTP Cache Training】 HTTP缓存是Web开发中的一个重要技术，它能够帮助提高网页加载速度，减少服务器压力，并改善用户体验。了解和掌握HTTP缓存的工作机制，是前端开发者和网站优化工程师必须掌握的知识点。HTTP...
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