ASP.Net+Layui前后台对接传回table

本文介绍了如何在ASP.Net后端与Layui前端进行数据对接,通过实例展示如何将后端数据返回到Layui的表格中,实现数据的动态展示和操作。内容包括接口设计、数据序列化以及前端请求与数据显示的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Table.aspx.cs" Inherits="_Default" %>

<!DOCTYPE html>

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head runat="server">
    <meta charset="utf-8" />
    <title>layui</title>
    <meta name="renderer" content="webkit" />
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1" />
    <link href="layui-v2.4.5/layui/css/layui.css" rel="stylesheet" />
</head>
<body>
    
    <table class="layui-hide" id="test"></table>

    <script src="layui-v2.4.5/layui/layui.js"></script>
    <script>
        layui.use('table', function () {
            var table = layui.table;
            table.render({
                elem: '#test'
              , url: 'Handler.ashx'
                ,method:'get'
              , cell
### 比较 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF #### 参数量与模型结构 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是基于 Qwen 架构的大规模预训练语言模型,参数量达到 140亿。该模型通过蒸馏技术优化,在保持性能的同时降低了计算资源需求[^1]。 相比之下,DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF 版本同样拥有相同的架构基础和相似的参数数量,但是经过 GGUF (General Graph-based Unified Format) 技术处理,使得模型文件更紧凑高效,适合边缘设备部署。 #### 文件格式与存储效率 标准版 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 使用常见的权重保存方式,而 GGUF 格式的变体则采用了结构化数据表示方法来压缩模型尺寸并提高加载速度。这种改进对于内存有限或带宽受限环境特别有利。 #### 推理性能对比 由于GGUF版本进行了针对性优化,因此在某些硬件平台上可能会表现出更好的推理延迟特性;然而具体表现取决于实际应用场景以及所使用的加速库等因素影响。通常情况下两者的核心算法逻辑一致,主要区别在于实现细节上的不同。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer def load_model(model_name): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) return model, tokenizer model_standard, tokenizer_standard = load_model("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF") text = "Once upon a time" input_ids_standard = tokenizer_standard(text, return_tensors="pt").input_ids output_standard = model_standard.generate(input_ids_standard) input_ids_gguf = tokenizer_gguf(text, return_tensors="pt").input_ids output_gguf = model_gguf.generate(input_ids_gguf) print(f'Standard Model Output: {tokenizer_standard.decode(output_standard[0], skip_special_tokens=True)}') print(f'GGUF Model Output: {tokenizer_gguf.decode(output_gguf[0], skip_special_tokens=True)}') ```
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值