Artikeleinführung：lightslider-支持移动触摸的轻量级jQuery幻灯片插件

2016-06-24 Kommentar 0  1037

Artikeleinführung：In diesem Artikel werden hauptsächlich 8 leichtgewichtige jQuery-Tree-Plug-Ins empfohlen. Freunde, die sie benötigen, können darauf verweisen.

2016-05-16 Kommentar 0  3108

Artikeleinführung：In diesem Artikel wird hauptsächlich die Verwendung des leichtgewichtigen jQuery-Plug-ins für die Webseitenmaske erläutert. Er analysiert die Definition, Funktion und Verwendung des jQuery-Plug-ins für die Maskenebene. Es ist sehr einfach und praktisch dazu.

2016-05-16 Kommentar 0  1267

Artikeleinführung：minPHP-轻量级的PHP框架

2016-06-23 Kommentar 0  1219

Artikeleinführung： 超轻的 PHP 数据库工具包

2016-07-25 Kommentar 0  1924

Artikeleinführung：一个轻量级的PHP开发框架：LitPHP

2016-06-20 Kommentar 0  1315

Artikeleinführung： 超轻量的开源PHP框架：FatFreeFramework

2016-07-25 Kommentar 0  1680

Artikeleinführung：Dieses Mal werde ich Ihnen eine Analyse der Anwendungsfälle der Chart.js-Lightweight-Diagrammbibliothek bringen. Was sind die Vorsichtsmaßnahmen für die Verwendung der Chart.js-Lightweight-Diagrammbibliothek? Das Folgende ist ein praktischer Fall.

2018-05-24 Kommentar 0  2529

Artikeleinführung：轻量级的HTML/CSS/JS框架：MUI

2016-06-24 Kommentar 0  1202

Artikeleinführung：PHP中轻型模板处理类：Smarty-Light

2016-06-21 Kommentar 0  808

Artikeleinführung：PHP中轻型的数据库抽象类：ADODB Lite

2016-06-21 Kommentar 0  826

Artikeleinführung：Empfehlen Sie ein leichtes Phporm-Framework zum Lernen

2016-09-12 Kommentar 0  1141

Artikeleinführung：Leistungsoptimierung leichter neuronaler Netzwerkmodelle Einführung: Mit der rasanten Entwicklung des Deep Learning sind neuronale Netzwerkmodelle zu einem wichtigen Werkzeug im Bereich des maschinellen Lernens geworden. Mit zunehmender Komplexität des Modells steigt jedoch auch die Rechenlast des neuronalen Netzwerkmodells entsprechend. Insbesondere für einige leichte neuronale Netzwerkmodelle sind Fragen der Leistungsoptimierung besonders wichtig. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Leistungsoptimierung leichter neuronaler Netzwerkmodelle und stellt spezifische Codebeispiele bereit. 1. Analyse der Beziehung zwischen Modelldesign und Leistung: Modellkomplexität und Rechenlast: leichtes neuronales Netzwerkmodell

2023-10-09 Kommentar 0  1255

Artikeleinführung：Die Unterschiede zwischen Lightweight-Anwendungsservern und Cloud-Servern sind: 1. Lightweight-Anwendungsserver verfügen über kleinere Hardwarekonfigurationen und Ressourcenverbrauch, während Cloud-Server über größere Hardwarekonfigurationen und Ressourcen verfügen. 2. Cloud-Server bieten mehr Funktionen und Dienste, Lightweight-Anwendungsserver hingegen nicht 3. Leichte Anwendungsserver sind in der Regel einfacher und benutzerfreundlicher, während Cloud-Server mehr technisches Wissen und Verwaltungserfahrung erfordern. 4. Leichte Anwendungsserver sind relativ günstig, während die Kosten für Cloud-Server höher sind.

2023-07-27 Kommentar 0  1180

Artikeleinführung：Die Unterschiede zwischen Lightweight-Anwendungsservern und Cloud-Servern sind: 1. Lightweight-Anwendungsserver verfügen über kleinere Hardwarekonfigurationen und Ressourcenverbrauch, während Cloud-Server über größere Hardwarekonfigurationen und Ressourcen verfügen. 2. Cloud-Server bieten mehr Funktionen und Dienste, Lightweight-Anwendungsserver hingegen nicht 3. Leichte Anwendungsserver sind in der Regel einfacher und benutzerfreundlicher, während Cloud-Server mehr technisches Wissen und Verwaltungserfahrung erfordern. 4. Leichte Anwendungsserver sind relativ günstig, während Cloud-Server mehr kosten.

2023-07-27 Kommentar 0  4254

Artikeleinführung：Empfohlene dünne und leichte Notebooks 1. Für dünne und leichte Notebooks empfehlen wir Alienware x14R2202 ROG Magic 2. Funktionen des Xiaomi RedmiBook Air13: Dieser Laptop verwendet einen Inteli5-Prozessor und eine MX350-Grafikkarte sowie 8 GB DDR4-Speicher und eine 512 GB SSD-Festplatte. Der Bildschirm verwendet ein 13-Zoll-Full-HD-IPS-Display, das detailliertere Bilder anzeigen kann. Preis: Der Startpreis beträgt 5.299 Yuan. 3. Die besseren Stile dünner und leichter Laptops sind: Redmi Redmbook Pro1 HP Star 13 Air Ryzen Edition, Realme, Hui

2024-04-05 Kommentar 0  961

Artikeleinführung：Dieses Mal werde ich Ihnen zeigen, wie man leichte Ajax-Komponenten schreibt (detaillierte Bilder und Texte). Das Folgende ist ein praktischer Fall, schauen wir uns das an.

2018-04-04 Kommentar 0  1241

Artikeleinführung：Unterschiede: 1. Der Lightweight-Anwendungsserver ist für eigenständige Anwendungen gedacht, während der Cloud-Server ECS keine Einschränkungen auferlegt. 2. Die Skalierbarkeit von leichtgewichtigen Anwendungsservern ist schlecht, während die Skalierbarkeit von Cloud-Server-ECS gut ist. 3. Bei leichtgewichtigen Anwendungsservern gibt es grundsätzlich kein Netzwerkerweiterungsproblem. Der Cloud-Server ECS befindet sich unter einer privaten Netzwerk-VPC, und Benutzer können das private Netzwerk anpassen.

2021-07-26 Kommentar 0  47511

Artikeleinführung：Dieses Mal bringe ich Ihnen ein besonders benutzerfreundliches, leichtes Datums-Plug-In in JS. Was sind die Vorsichtsmaßnahmen für die Verwendung eines besonders benutzerfreundlichen, leichten Datums-Plug-Ins in JS? Das Folgende ist ein praktischer Fall ein Blick.

2018-03-16 Kommentar 0  3456

Artikeleinführung：Tinygrad ist eine leichtgewichtige Deep-Learning-Bibliothek, die eine vereinfachte und intuitive Möglichkeit bietet, neuronale Netze zu verstehen und zu implementieren. In diesem Artikel beleuchten wir Tinygrad, seine Hauptfunktionen und wie es ein wertvolles Werkzeug für diejenigen sein kann, die ihre Deep-Learning-Reise beginnen. Was ist Tinygrad? Tinygrad ist eine Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, die von George Hotz (auch bekannt als Geohot) entwickelt wurde. Es ist so konzipiert, dass es einfach und leicht verständlich ist. Die Hauptmerkmale von Tinygrad sind wie folgt: Leicht: Tinygrad ist eine leichte, minimalistische Codebasis, die sich auf die Grundkomponenten des Deep Learning konzentriert. Diese Einfachheit erleichtert das Verständnis und die Änderung des Codes. Backpropagation:

2023-06-27 Kommentar 0  1150