微信公众号开发,清除微信内置浏览器缓存

在做微信开发的时候(主要是微信内网页或者比较大型的手机网站)的时候,更改了页面代码,但是微信内置浏览器有缓存,还是之前的效果,影响调试,而且还死活清除不掉!!!!!怎么办?

我的第一想法是关闭手机的微信进程,偶尔有效,但是大多数时候是无效的。

第二个方法,我还试过退出微信登录,然后退出微信(百度出来的方法,也不知道谁讲的),也是偶尔有用,大多数时候无效。

有效方法一

Android有一个功能,那就是应用管理(一般在手机设置里边),在应用管理里边清除应用缓存!100%有效!(如果是iphone请参考下面一个方法)

如下图:
在这里插入图片描述

有效方法二

也只对Android手机有效:

在微信任意对话框(随便找个订阅号即可),发送以下网址

http://debugx5.qq.com

也可以直接用微信扫二维码
在这里插入图片描述
点击进入,然后就会出现一个类似浏览器的设置界面,这是QQ浏览器内核的设置界面

如图:
在这里插入图片描述
附:

IOS清理微信内置浏览器缓存

  • 1、 取关公众号,重新关注;

  • 2、 退出微信账号登陆,重新登陆微信;

  • 3、 微信设置-通用-存储-清理缓存;

  • 4.、 进入页面,右上角‘…’选项中点击“刷新”

自动清理缓存

   h5页面设置meta标签
<meta http-equiv="Cache-Control" content="no-cache, no-store, must-revalidate"/>
<meta http-equiv="Pragma" content="no-cache" />
<meta http-equiv="Expires" content="0" />

一般浏览器还有用,碰到wx,并没有卵用。

文件加载设置版本号

h5很多都是静态资源,有些链接都是通过后台配的所以加版本号变得操作异常繁琐,解决起来也是摒弃了一些逻辑。不过值得欣慰的是,这个令人头皮发麻的问题得以解决!

版本号有两种:

    常见的是文件名传参,例如: demo.css?v=1535549856;
    建议使用md5文件名的方式: demo-9bee5121379679ec.css;

为啥用第二种,因为微信访问的时候有些场景可能会把参数或者参数值直接给忽略了。

完!!!

原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/xialong_927/article/details/88687080
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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