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转载自：https://juejin.im/post/5a0ea4ec6fb9a0450407725c
单页面应用（SinglePage Web Application，SPA）
只有一张Web页面的应用，是一种从Web服务器加载的富客户端，单页面跳转仅刷新局部资源 ，公共资源(js、css等)仅需加载一次，常用于PC端官网、购物等网站
如图:
多页面应用（MultiPage Application，MPA）
多页面跳转刷新所有资源，每个公共资源(js、css等)需选择性重新加载，常用于 app 或 客户端等
如图：
两者具体对比分析：
模拟电子技术课设-压控信号发生器
正弦波产生电路的目的就是使电路产生一定频率和幅度的正弦波，我们一般在放大电路中引入正反馈，并创造条件，使其产生稳定可靠的振荡。由于图2.3-1所示电路中存在RC电路和积分电路两个延迟环节，在实用电路中，将它们“合二为一”，即去掉方波发生电路中的RC回路,使积分运算电路即作为延迟环节，又作为方变三角波电路，滯回比较器和积分运算电路的输出互为另一个电路的输入。接着对各单元电路的工作原理进行了分析，由直流稳压电源电路提供所需电压，文氏振荡器产生正弦波，滞回比较器产生方波，滞回比较器与积分器连接产生三角波。
前端：你要懂的单页面应用和多页面应用
单页面应用（SinglePage Web Application，SPA）只有一张Web页面的应用，是一种从Web服务器加载的富客户端，单页面跳转仅刷新局部资源 ，公共资源(js、css等)仅需加载一次，常用于PC端官网、购物等网站 如图: 单页面应用结构视图 多页面应用（MultiPage Application，MPA）多页面跳转刷新所有资源，每个公共资源(js、css等)需选择性重新加载，常...
PCB阻焊工艺全解析：从油墨选择到显影测试的完整指南
本文深入解析PCB阻焊工艺全流程，从材料科学角度对比液态光成像（LPI）油墨、干膜阻焊等核心材料特性，系统阐述前处理、涂覆、预烤曝光、显影固化等关键步骤的工艺要点与参数控制。重点探讨了如何通过优化油墨选择与工艺参数，解决常见缺陷，提升PCB的可靠性、美观度及可制造性，为工程师提供从理论到产线实战的完整指南。
构建多页面应用——静态资源的处理
在之前的系列文章中，我已经介绍了如何用webpack实现多页面应用的js，html，css的处理。今天就主要介绍如何处理静态资源，在web开发中最常见的静态资源就是图片。 图片的引用方式 而因为在web中，图片有两种主要的引入方式，第一种是<img src="...">，第二种是backgorund-image: url(.....
Ubuntu20.04配置PX4环境启动或编译jmavsim 出现的错误及解决办法
错误1：ant命令未找到
Visio 2013安装遇阻？手把手教你搞定注册表权限错误1402（附64位系统特殊处理）
本文详细解析了Visio 2013安装过程中常见的注册表权限错误1402问题，特别是在64位系统下的特殊处理方法。通过分步指导如何修改注册表权限、处理Wow6432Node分支以及使用高级工具如subinacl，帮助用户顺利完成安装并避免常见连带问题。
多页面web应用、多页面之间的数据传递【JAVA EE学习笔记三】
回顾（JAVA EE学习笔记二）： 1、JSP指令 2、JSP脚本段 3、JSP表达式 4、JSP声明 目录 一、多页面web应用 二、多页面之间的数据传递 一、多页面web应用 常见的几种路径： http://localhost:8080/week004/a.jsp a.jsp /week004/a.jsp 路径有相对路径和绝对路径 **绝对路径：**带有完整URL地址 ①协议://IP:端口号...
ESP32学习笔记03-日志打印
日志分为5个等级。
web页面与多页应用（布局之浮动）
1.使用浮动来设置二列布局利用浮动和块级元素实现的左侧宽度固定，右侧自适应宽度的布局方式 <div class="left">left</div> <div class="right">right</div> /* css */ .left { float: left; width: 100px; background-col...
全球建筑物提取数据集（免费下载）：微软/GlobalMLBuildingFootprints
这个是GitHub上的开源数据集： https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints 介绍 必应地图正在世界各地发布开放式建筑足迹。我们从 2014 年到 2021 年间的 Bing Maps 图像中检测到了 7.77 亿座建筑物，包括 Maxar 和 Airbus 的图像。数据可在 ODbL 下免费下载和使用。该数据集补充了我们的其他版本。 包括的地区 执照 此数据由 Microsoft 根据Open Dat..
【思博伦】史上最详细Spirent TestCenter测试仪使用教程精讲（一）！图解超赞超详细！！！
3. 在弹出的界面中，找到菜单栏中的“Connect/Create”，选择下拉框中的“Connect to Physical/Visual Chassis”，在弹出的对话框中输入思博伦测试仪的IP地址：192.168.6.244，点击“OK”；说明：目前我们只需要使用到Raw Stream Block，不需要用到Bound Stream Block。说明：如果要使用100G模式，由于硬件限制，必须连续3个面板端口同时配置为100G使用。打开安装包，并按照提示按照即可。
一篇文章搞懂前端路由（history和hash路由 以及如何在单页面应用中使用）
在传统的多页面应用中，每个页面都是一个独立的HTML文件，点击链接或进行导航时，浏览器会重新加载整个页面，包括页面的布局、样式和脚本等。这通常需要服务器端处理，并会导致页面的刷新和重新渲染。而在单页面应用中，初始页面的加载只发生一次。通过JavaScript等技术实现动态交互，在用户与应用程序交互时，只更新页面的部分内容，而不用重新加载整个页面。这使得单页面应用更加快速、响应迅速，并提供了更好的用户体验。单页面应用通常使用前端框架（如React、Angular、Vue等）来管理路由和状态。
《使用R包ggtree进行进化树的绘制与美化》
都2023年了，才去使用Y叔早在2018年发表的进化树构建利器——ggtree。刚好最近在做基因家族分析，进化树的构建与美化确实有点麻烦，先前使用MEGA11进行了绘制，但图像简陋，于是导出了nwk文件，准备使用其他软件进行美化。这里，我使用ggtree包进行操作。
html一次生成多个标签_Webpack4.0各个击破（1）html篇
webpack作为前端最火的构建工具，是前端自动化工具链最重要的部分，使用门槛较高。本系列是笔者自己的学习记录，比较基础，希望通过问题 + 解决方式的模式，以前端构建中遇到的具体需求为出发点，学习webpack工具中相应的处理办法。（本篇中的参数配置及使用方式均基于webpack4.0版本）一. webpack中的html对于浏览器而言，html文件是用户访问的入口点，也是所有资源的挂载点，所有资...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
node-07-前端路由和后端路由
六-前端路由和后端路由 1 基本概念 什么是路由？举个例子，GET 或 POST 请求时，服务端会维护一个正则配置表，当请求匹配到某一条具体 URL 路径时，就会分发到不同的 Controller，处理完成后，将 HTML 或数据返回给前端，这样就完成了一次 IO 交互操作。这就是目前绝大多数网站所使用的方案，这种方案叫做后端路由，即多页面应用。 对于没有开发过后端，也没有开发过 SPA 的前端来...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
html如何回显 list_Webpack4.0各个击破（1）html篇
webpack作为前端最火的构建工具，是前端自动化工具链最重要的部分，使用门槛较高。本系列是笔者自己的学习记录，比较基础，希望通过问题 + 解决方式的模式，以前端构建中遇到的具体需求为出发点，学习webpack工具中相应的处理办法。（本篇中的参数配置及使用方式均基于webpack4.0版本）一. webpack中的html对于浏览器而言，html文件是用户访问的入口点，也是所有资源的挂载点，所有资...
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
web页面与多页应用（布局示例）
1.单列布局（类似微博） <!-- html --> <div class="WB_frame"> ... </div> /* css */ .WB_frame { width: 1000px; margin: 0 auto; } 2.两列布局 一则固定，另一侧填充剩余宽度 !-- html --> <div class=“w...
webpack多页面应用
webpack多页面应用
web单页面应用和web多页面应用
一、
单页面与多页面的区别
单页面与多页面的区别 单页面： 第一次进入页面会请求一个HTML文件，刷新清除切换到其他页面，是JS销毁并重新渲染的过程，内容发生改变，但不会返回新的HTML文件，这种网站叫单页面网站（单页面应用） 原理：JS感知url的变化，可以动态地清除当前页面，然后挂载下一个页面的内容，由前端的路由控制切换，每次跳转都不需要请求新的html文件。 优点：页面切换较快。 缺点：首屏渲染较慢，SEO差。 多页面： 每次页面跳转的时候，后台服务器都会返回一个新的HTML 文件，这种类型叫多页面网站（多页面应用） 优点：首屏
什么是单页面，什么是多页面，并说出它的优缺点
简单理解什么是单页面，什么是多页面
单页面（SPA）和多页面（MPA）的区别
在 seo 方面可能表现较差，单页面最终渲染页面，都是通过js动态生成的，搜索引擎抓取的html页面，只是单页面的模型页面，不是最终渲染出来的页面。单页面：初次加载较慢，因为一打开就必须加载完所有的文件，但是用户体验变得更好，用户和界面互动，页面局部刷新，就非常快了。跳转页面后，整个页面重新加载（整个页面都会进行刷新），相应用到的 css，js 文件，都需要重新加载！切换页面时，页面进行的是局部刷新，切换对应组件，动态更新页面内容，不刷新整个页面！单页面结构简单，代码集中，前后端分离，很清楚，维护成本低。
单页面应用和多页面应用区别及优缺点
单页面应用（SPA，Single Page Application）和多页面应用（MPA，Multi Page Application）在多个方面存在显著的区别，同时各自具有独特的优缺点。总结来说，单页面应用和多页面应用各有其优缺点，选择哪种应用方式需要根据项目的具体需求、开发团队的实际情况以及目标用户的使用习惯等因素进行综合考虑。
单页面与多页面的区别及优缺点
单页面和多页面
怎么把前端一个页面的值传到另一个页面
怎么把前端一个页面的值传到另一个页面
单页面应用和多页面应用的区别
单页面应用（single page web application，SPA）： 只有一个页面，并在用户与应用程序交互时动态更新该页面的Web应用程序。 优点： 1、用户体验好，快，内容改变不需要加载整个页面，对服务器压力较小。 2、前后端分离。 3、页面转场体验好。 缺点： 1、不利于SEO，因为搜索引擎在做网页排名的时候，要根据网页内容给网页权重，来进行网页的排名。搜索引擎是可以识别HTML内容的，而多页应用的每个页面所有的内容都放在HTML中，所以SEO排名效果好，反之单页面应用效果不好。 2、导航不可
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