JSP学习(一)

本文通过一个简单的JSP示例,展示了<%!%>与<%%>的区别。前者定义的是全局变量,后者定义的是局部变量。全局变量在Servlet初始化时只被初始化一次,之后每次访问都使用同一实例;局部变量在每次请求处理完毕后销毁,下次请求时重新初始化。

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关于<% %>和<%! %>的区别:

以下代码作为实验:

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=GB18030"
    pageEncoding="GB18030"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=GB18030">
<title>Insert title here</title>
</head>
<body>
<%
	int count1 = 0;
%>
<%!
	int count2 = 0;
%>
<%
	++count1;
	++count2;
	out.println("count1: "+count1);
	out.println("count2: "+count2);

%>
</body>
</html>

最后输出结果是count2会随着每次刷新而+1,但是count1却始终为值为1

再查看后台自动生成的servlet代码,会发现<%!  %>里面的内容是全局变量,而<% %>里面的内容则是声明在方法里面的局部变量

因为servlet在提供服务时,只会new一个对象,所以全局变量count1只会被初始化一次,以后每次访问都是同一个对象的同一个全局变量,所以值会不断递增。但是count1是局部变量,声明在方法里面,方法调用结束后销毁,再次调用方法时重新初始化,所以每次值都是1.

由此可以也可以知道,在<%! %>里面可以声明方法,例如<%! public void f(){} %>但是在<% %>里面则不能,不让就相当于在方法里面再声明方法,这显然不符合java语法。





内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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