IE8开始预热,兼容问题刻不容缓

随着IE8即将发布,许多网站面临着兼容性调整的问题。本文介绍了IE8的新特性及对Web标准的支持,并提供了解决方案,包括如何通过修改HTTP头信息或META标签来启用IE8的超级标准模式。

洪超给我邮件又在提醒我,优快云很多地方还没有采用IE8的兼容标签。确实,下月微软就要发布了,还有那么多网站没有兼容,他能不着急吗。

之前参加过微软关于IE8的技术预览会,展现出来的新特性,如Activity和WebSlice等等都非常吸引人。不过,从技术上来说,IE8的真正亮点在于对Web标准的全面支持,不过,正是IE历史上对标准的忽视,导致哪些非标准的标签成为事实上的标准,这次让网站主全面修改过来,谈何容易呀。因此微软将IE8现在的标准网页将默认为IE7的绘制方式,要用到IE8的这种“超级标准模式”,网站主需要修改网页的META或网站的HTTP头信息,因为难怪有人说:微软总是在用一个错误掩盖另一个错误。(洪超纠正:兼容IE8比较简单,只要符合W3C标准即可,但目前国内大部分网站都是兼容的IE6的标准,所以导致在IE8/FF/Chrome下面都会变形。)

毕竟IE市场占有率太高了,网站主只能顺应这种潮流。我们发现历史上IE新版本总是会有相当多的老版本用户升级,这次IE8的发布也不会例外,我们就得提前做出准备了。既然微软全面拥抱Web标准,我们也让自己越来越标准吧。

让现有网站兼容IE8其实非常简单,洪超在他的“IE8 Beta 2即将发布,您的网站准备好了吗?”已经写得非常详细:

a. 针对全站页面: 您可以修改Web服务器(如Apache/IIS/Resin等)的HTTP头信息,在其中增加以下指令: X-UA-Compatible: IE=EmulateIE7。这个是我个人强烈推荐的做法,在您无法进行全站测试的情况下,可以先使用此方式使IE 8的严格模式暂时失效。

b. 针对单独页面:如果您的网站大部分页面在IE 8严格模式下显示正常,只有个别页面出现问题,建议在出现问题的页面的页首,即Head标签内添加以下Meta标签:<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=EmulateIE7" />。

我查看了一下昨日优快云首页浏览器的分布状态,IE6占44.26%,IE7占30.63%,Firfox占16.6%,Chrome占4.78%,Opera占1.55%,IE8占0.86%排第六,三个月后我们再看看情况如何。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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