项目优化

最新推荐文章于 2025-01-27 23:26:56 发布
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本文介绍Web应用开发中保障用户信息安全的方法，包括密码加密传输、操作日志记录等，并分享提高开发效率的技巧，如使用MyBatis分页插件PageHelper和按钮防重复提交组件Ladda。

1.登录时 需对密码进行加密传输。

2.保存用户的操作日志：

    可用：自定义注解+AOP+反射实现

3.mybatis分页 可用 pageHelper

4.按钮防重复提交 可用 Ladda(https://lab.hakim.se/ladda/)

精选资源
项目优化总结，经验积累
03-14
"项目优化总结，经验积累" 该资源摘要信息是关于项目优化总结和经验积累的知识点总结。下面是从给定的文件信息中生成的相关知识点： 1. 个人介绍：该部分介绍了作者刘佳伟的个人信息，包括姓名、毕业院校、专业、...
c++五子棋项目优化版
11-24
C++五子棋项目优化版是对传统五子棋游戏的改进和发展，这个项目使用C++编程语言进行开发。C++是一种广泛使用的编程语言，它在性能和效率上有显著的优势，这使得C++五子棋项目在运行速度和功能扩展上相比基于其他语言...
AOP的优化
AboyL的博客
10-25 517
接上文 上文我们实现了一个简单的AOP，但是其实还是存在问题的。 问题在哪里？ 回到我们最开始的问题。我们希望的是，在我们的请求开始的时候调用loading，在我们请求结束的隐藏loading。我们以前的代码看起来没有问题。但是真的没有问题吗？实际上我们用这份代码做测试的时候我们就会发现问题所在了。因为异步的存在。 这里就不再探讨异步是什么了，我相信你能听懂我再说什么。 // 执行器 functi...
【腾讯TMQ】运用AOP思想更优雅地进行性能调优
TMQ1225的博客
09-28 1246
在软件测试中，经常会因为需要调试程序在业务代码中插入测试代码。如果测试代码过于复杂，与业务逻辑耦合过于严重，不仅会增加后期剔除的成本，还可能由于剔除不干净导致增加无关代码量和引入不必要的风险。学习优雅的AOP思想，真正做到无损插桩调优！
如何做到项目性能优化
努力哈
08-01 1167
【1】标签语义化 【2】样式的压缩合并 【3】图片的整合 减少其数量 【4】减少HTTP请求数量 加载进行优化 数据优化 网络性能优化（方法：DNS预解析 好处 ：挺高访问效率） 通过预加载一些域名，提前去做DNS解析，加快响应速度。...
Android性能优化神器-AspectJ
verymrq的博客
09-19 1233
一、AOP AOP:面向切面编程(Aspect-Oriented Programming)。 如果说，OOP如果是把问题划分到单个模块的话，那么AOP就是把涉及到众多模块的某一类问题进行统一管理。 比如有三个模块：登陆、转账、大文件上传，现在需要加入性能检测功能，统计这三个模块每个方法耗时多少。 OOP思想做法是设计一个性能检测模块，提供接口供这三个模块调用。这样每个模块都要调用性能检测模块的接...
前端项目优化
沈行的博客
08-31 3709
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147958620 一，本文分为两部分 普通项目优化 vue项目优化 防止XSS与XSRF（安全性） 二，普通项目优化: 页面加载阶段 页面渲染阶段 一、 页面加载 dns预解析 使用cdn 静态资源的压缩与合并 减少https请求 异步加载defer，async 服务端渲染ssr 多使用内存和缓存 二、 页面渲染 css放前面，js放后面 减少dom查询，多次使用的保存为变量 减少dom操作，统一通过dom片段
项目优化方案
weixin_42270087的博客
10-23 2238
项目优化方案 项目的优化有很多种，有前端页面的优化，有后端代码及数据库的优化，还有更深一层系统的优化。 首先我们先想一想，为什么要优化？我认为啊，无非是一个，用户体验差；而差呢，可能是因为页面渲染慢，用户请求处理速度慢。而针对这些问题，我们也想过很多种方案。 前端的优化 使用前后端分离开发，静态文件就是静态文件，不要涉及到后台的操作。如今有很多框架都实现mvc的架构，这也有他的优势，开发和管理都...
vue项目优化常用方式
dongwei666的博客
08-01 1852
vue优化方法
项目优化总结
sarida的博客
09-27 6491
全文转载于： 涂宗勋 的优快云 博客 ，全文地址请点击：https://blog.youkuaiyun.com/tuzongxun/article/details/53307735?utm_source=copy 最近一个多月算是比较忙的，但是具体忙了什么却不太好说清楚，主要是因为做的事比较繁琐还不太容易量化，说简单点，就是和组内其他几个同事一起接手一个算是开发好的项目，并进行一定的优化。 说到这个项目...
vue项目优化总结（汇总）
GitChat
04-09 756
最近基于vue-cli3打包的项目进行了一次整体优化，在这里分享下一些心得。 本chat你将学到以下内容： 1. vue项目首屏加载优化 2. vue项目代码层面优化细节...
Vue.js从入门到就业[第11讲]：项目优化与部署详解！
**My Coding Family**
01-27 1219
在项目开发完成后，性能优化和部署是推向生产环境的关键步骤。优化可以提升应用的加载速度和运行效率，而合适的部署方式则确保用户能够全球范围内快速访问。本期专栏将详细介绍如何对 Vue.js 项目进行性能优化，代码规范的实施，以及如何进行有效的项目部署和上线。随着用户对 Web 应用体验要求的提高，前端性能优化显得尤为重要。对 Vue.js 项目进行适当的优化，不仅能提升加载速度，还能增强应用的响应速度和用户体验。在此基础上，通过采用合适的部署策略，确保应用可以快速且稳定地提供服务。
瑞吉外卖项目-项目优化（优化版本代码）
06-21
《瑞吉外卖项目-项目优化（优化版本代码）详解》 瑞吉外卖项目是一个典型的互联网餐饮服务应用，其核心目标是提供便捷、高效的外卖服务。在这个优化版本的代码中，我们可以看到开发团队针对项目的性能、用户体验...
iOS项目优化学习中，用到的示例demo.zip
08-29
iOS项目优化是在移动应用开发中一项至关重要的工作，它关系到应用的性能、运行效率以及用户体验。随着智能手机的普及和应用市场的竞争加剧，用户对应用的响应速度、流畅度和稳定性提出了更高要求。因此，开发者需要...
(源码)基于Webpack和MUI的前端项目优化实践.zip
06-05
# 基于Webpack和MUI的前端项目优化实践 ## 项目简介 本项目是一个专注于解决前端开发中常见问题的优化实践项目。通过对原有项目进行深度重构与优化，解决了滑动条初始化问题和tabbar按钮样式冲突等问题，提升了...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
最新发布
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
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小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
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