useMemo vs useCallback：React 性能优化的两大利器 React性能优化：useMemo与useCallback对比 摘要：React中useMemo和useCallback都是用于性能优化的Hook，但适用场景不同。useMemo用于缓存计算结果，当依赖项变化时才重新计算；useCallback用于缓存函数引用，避免不必要的函数重建。主要区别在于useMemo缓存值，useCallback缓存函数。合理使用它们可以避免昂贵的重复计算和子组件不必要的重新渲染，但需注意避免过度优化，确保依赖数组完整。实际开发中，useMemo适用于复杂计算和数据处理，useCa

阅读 852

12赞

收藏 15
电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集 电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集

阅读 560

5赞

收藏 12
编译链接实战（30）strip移除了哪些内容 合理使用可减小发布体积，但需确保不破坏关键功能（如动态链接）。调试时可通过外部符号文件（如。）中的调试信息和符号表，以减少文件体积并提高安全性。命令主要用于移除二进制文件（如可执行文件、动态库。部分情况下会被移除，影响 C++ 异常回溯。，但对运行必需的动态符号（

阅读 71

0赞

收藏 0
华为云Flexus+DeepSeek征文｜基于华为云一键部署 Dify 应用的性能测试实践：构建聊天应用并使用 JMeter做压力测试 随着大语言模型的广泛应用，越来越多企业和开发者希望以低门槛构建自己的智能问答或聊天机器人。Dify 作为一个开源的大模型应用平台，提供了便捷的工作流编辑器与强大的 API 支持，使得开发者可以在短时间内完成一个具备实际生产能力的聊天应用。在本次实践中，我们将基于 华为云的一键部署能力，快速构建一个简单的 Dify 聊天应用，并使用 JMeter 工具对其性能进行压测，观察其在不同并发场景下的资源消耗表现，从而为后续部署规模评估和系统扩展提供参考。

阅读 1.2k

30赞

收藏 23
720云vr全景怎么制作？720全景制作费用？ 我们要选择合适的设备，可以是一台或多台全景摄像机（VR相机），也可以是带有鱼眼镜头和支架的普通摄像机，确保设备数量足够，以覆盖整个场景，因为设备的选择直接影响到拍摄的质量和效果。我们还需要根据场景特点，规划拍摄点位，确保每个点位都能捕捉到场景的重要部分，并且点位之间有足够的重叠区域，便于后续拼接，合理的规划能够提高拼接的效率和质量。接下来，是拍摄过程。同时，要设置摄像机的分辨率、帧率、曝光等参数，开启自动包围曝光（AEB）功能，拍摄多张不同曝光的照片，因为合理的参数设置能够确保照片的清晰度和色彩还原度。

阅读 877

15赞

收藏 5
MQTT：构建高效物联网通信的轻量级协议 MQTT是一种轻量级物联网消息推送协议，专为低带宽、高延迟网络和资源受限设备设计。它具有开放、简单、高效的特点，采用发布/订阅模式实现一对多消息分发，最小化传输开销（1字节报头），支持三种服务质量等级（QoS 0/1/2）。该协议广泛应用于物联网、智能硬件、车联网等领域。开发环境配置方面，需正确部署QT的MQTT模块，包括头文件、库文件和环境变量设置。测试时可通过官方提供的测试服务器或自建服务器验证连接，示例程序展示了状态转换和消息收发功能。MQTT的低功耗、小数据包特性使其成为物联网应用的理想通信解决方案

阅读 958

7赞

收藏 16
Leetcode 刷题记录 13 —— 图论 本系列为笔者的 Leetcode 刷题记录，顺序为 Hot 100 题官方顺序，根据标签命名，记录笔者总结的做题思路，附部分代码解释和疑问解答，01~07为C++语言，08及以后为Java语言。

阅读 599

20赞

收藏 15
Python 100个常用函数全面解析 Python 100个常用函数全面解析

阅读 2.8k

46赞

收藏 120
MySQL 根据时间自动创建分区脚本 本文展示了MySQL按时间分区表的自动化管理方案。首先创建一个以created_at字段分区的表，通过存储过程auto_manage_partitions自动维护分区：1)检查现有分区；2)提前创建未来指定天数(如90天)的分区；3)可扩展旧分区删除功能(示例中被注释)。最后设置每月执行的事件manage_partitions_event来自动调用该存储过程。这种方案适用于时间序列数据管理，能有效提升大表查询性能并简化维护工作，通过事件调度器实现全自动分区维护。

阅读 149

0赞

收藏 0
数据结构 学习 栈 2025年6月14日 11点09分 单调栈通过维护数据的单调性，将原本O(n²)的暴力解法优化到O(n)，是解决一系列区间极值问题的利器。掌握单调栈的关键在于理解问题本质并选择合适的单调性方向。：考虑数组边界情况，可添加哨兵元素简化逻辑。：有时需要先从左到右扫描，再从右到左扫描。：根据问题决定栈内存储元素值还是索引。：根据问题需求选择递增栈还是递减栈。：栈内元素从栈底到栈顶保持递增顺序。：栈内元素从栈底到栈顶保持递减顺序。找下一个更大元素 → 单调递减栈。找下一个更小元素 → 单调递增栈。只需要比较值 → 存储值。寻找下一个更大/更小元素。

阅读 287

7赞

收藏 3
跟AI聊了下GCP、AWS和CF全球故障 如果想看细节，就可以结合他后面给出来的官方status或blog页面去看详细内容，然后再加上自己的分析，或者你让O3继续深入帮你分析技术细节就好了。一家基础服务提供商，为了想让自己更稳定，就去依赖了另外一家基础服务提供商的服务（它做得可能更好），更可怕的是，相互依赖，甚至是多方相互依赖。比如在国内，有些云厂商为了利润，可能会因为另一家的服务更便宜，比如CDN，就会把某些客户的流量调度到其它厂家去，从中赚取差价。其实如果你不追热点，稍等个半天一天的，可以直接问下ChatGPT O3，精炼的分析就有了。

阅读 130

1赞

收藏 1
reactor模型学习 本文介绍了BIO（阻塞IO）和NIO（非阻塞IO）的网络编程实现。BIO通过ServerSocket和Socket实现客户端-服务器通信，采用一连接一线程模型，代码示例展示了服务器监听、客户端连接及数据传输过程。NIO部分则基于Channel和Selector实现非阻塞IO，但仅提供了服务器端的Channel创建流程框架，未展示完整交互实现。文章还提供了相关的学习资源链接，包括优快云博客和B站视频，涉及Netty框架、Reactor模型等高性能网络编程内容。BIO实现简单但性能受限，NIO提供了更高性能

阅读 790

24赞

收藏 18
python打卡第52天 大部分时候，由于光是固定超参数的情况下，训练完模型就已经很耗时了，所以正常而言，基本不会采用传统机器学习的那些超参数方法，网格、贝叶斯、optuna之类的，看到一些博主用这些写文案啥的，感觉这些人都是脑子有问题的，估计也没学过机器学习直接就学深度学习了，搞混了二者的关系。同一层的神经元相当于在做完全相同的计算，无论输入如何变化，它们的输出模式始终一致。注意下，这里是wx后才会经过激活函数，是多个权重印象的结果，不是收到单个权重决定的，所以单个权重可以取负数，但是如果求和后仍然小于0，那么输出会为0。

阅读 1.4k

25赞

收藏 12
Cribl Stream 来接收 AWS SQS 消息 Integrating Cribl Stream with AWS SQS, Cribl 来接收SQS 的消息

阅读 223

0赞

收藏 0
Linux信号机制：进程异步通信的秘密 用户进程不能直接进入内核空间中，因此需要特定条件下才能跳转过去，在 CPU 中有一个 code segment 寄存器，这个寄存器中保存着代码段的范围，这个寄存器的低两位保存着当前是用户态还是内核态，00 表示内核态，11 表示用户态，当需要执行内核空间中的代码时，CPU 先检查当前是用户态还是内核态，如果是用户态则转换为内核态，寄存器就保存内核空间中相应的代码段，开始执行对应的系统调用，同理，需要执行用户空间的代码时，则转换为用户态，寄存器就保存内核空间中相应的代码段，继续执行用户空间的相应代码。

阅读 627

26赞

收藏 13
Python打卡第54天 【代码】Python打卡第54天。

阅读 757

3赞

收藏 1
基于微信小程序的校园二手交易平台 本文介绍了一个校园二手交易平台微信小程序的开发实现。该项目采用微信小程序原生框架（WXML/WXSS/JS）作为前端技术，搭配SpringBoot+MyBatis后端架构和MySQL数据库。核心功能包括用户登录注册、二手商品发布与浏览等模块。文章详细展示了登录注册、商品发布的代码实现，并提供了项目效果截图。该系统为在校学生提供了便捷的二手物品交易渠道，实现了完整的交易流程。开发者指出后续可加入推荐算法等功能进一步提升平台价值，并强调了模块化思维和小程序开发注意事项的重要性。

阅读 2.3k

24赞

收藏 26