十万级数据表渲染生死局：DevUI虚拟滚动引擎解剖实录
目录摘要1. 背景：云原生时代的数据渲染挑战1.1 企业级应用的性能痛点1.2 虚拟滚动的技术选型依据2. 虚拟滚动核心架构设计2.1 三层架构模型2.2 滑动窗口算法数学模型2.3 动态节点池管理3. 核心算法实现解析3.1 可视区计算引擎3.2 GPU加速合成层优化3.3 分时切片渲染策略4. 企业级实战：云控制台性能优化实录4.1 完整实现方案4.2 性能压测数据
最近更新
如何快速搭建Headscale-UI：Tailscale私有网络的终极Web管理界面
如何快速搭建Headscale-UI：Tailscale私有网络的终极Web管理界面 🚀 【免费下载链接】headscale-ui A web frontend for the headscale Tailscale-compatible coordination server 项目地址:
鸿蒙UI开发基础——核心组件、样式系统与资源管理
鸿蒙UI开发基础——核心组件、样式系统与资源管理🖌️
学习目标
掌握鸿蒙5大核心UI组件（Text/Button/Image/TextField/Toggle）的高级用法
学会用鸿蒙资源系统管理文本、颜色、尺寸，避免硬编码
理解样式复用机制（@Styles/@Extend），写出可
【算法】基数排序算法的讲解和代码实践
思路
基数排序也是三个桶排序算法之一，排序过程也是不需要进行比较。
基数排序的主要思路是：
1、先按个位数不同，把数组中所有元素放到0~9这10个不同的桶中；
2、从桶中按先入先出的顺序取出数据，此时数组个位数已经有序，再按照十位，放入桶中；
3、再取出，直到所有位数到进过桶，就完成了整个数组的排序。
另外说明一下计数排序的适用场景：
1、因为是按位数进行排序的，所以只能排正整数；
2、数组中的元
前端将项目部署到服务器(Nginx)的完整步骤（超级详细、保姆级）
本文详细介绍了在Linux服务器上安装Nginx的步骤，包括准备环境（如Xshell和Xftp的使用）、安装依赖、下载、编译和配置Nginx，以及通过Xshell连接服务器、上传静态资源和重启服务的过程。
目录一、准备环境 二、安装XshellXshell下载 2.1 XShell初始化界面2.2 点击“新建”，新建会
在服务器上用自己的二维/三维数据集(.png/.nrrd等)跑nnUNetv2
前言这篇是我自己的操作笔记，网上可以搜到好多相似文章，大家综合来看，寻找适合自己的，在配置环境过程中出现的问题可参考这篇文章【新手小白】在Linux服务器或本地IDE，跑深度学习代码指南目录前言1. 下载代码并配置环境2. 准备数据集二维数据集（如.png）三维数据集（如.nrrd）3. 开始训练4. 验证和推理5. 其他1. 下载代码并配置环境打开vscode或pycharm等编辑器，进入到你想
在服务器中下载 HuggingFace 模型：终极指南
在使用 Hugging Face 上的模型时，我们经常需要将模型下载到服务器上，尤其是在 GPU 服务器或集群中部署深度学习任务时。本文将详细介绍如何使用 huggingface_hub 工具在服务器中高效、安全地下载 Hugging Face 模型，包括命令行工具的安装、登录认证、下载命令的使用方式，以及常见问题说明和优化建议。一、背景说明
基于华为taishan200服务器、arm架构kunpeng920 cpu的虚拟化实战
1、简介
最近两天在搞arm架构的应用部署工作，但是我们只有一台arm的服务器，是华为的taishan200，cpu架构是arm的，型号是920。一开始打算使用的是esxi，esxi可以说是虚拟化的老大，但是由于其仅支持x86和一些国外的arm服务器，不支持国内的cpu，所以只能放弃
Java多线程与线程池技术
一、序言
Java多线程编程线程池被广泛使用，甚至成为了标配。
线程池本质是池化技术的应用，和连接池类似，创建连接与关闭连接属于耗时操作，创建线程与销毁线程也属于重操作，为了提高效率，先提前创建好一批线程，当有需要使用线程时从线程池取出，用完后放回线程池，这样避免了频繁创建与销毁线程。
// 任务
Runnable runnable = () -> System.out.println(Th
UDP服务器和客户端
什么是UDP服务器？核心比喻：邮筒 vs 电话理解UDP服务器最好的方式是与更常见的TCP服务器对比：
TCP服务器像打电话：
客户必须先拨号（请求连接）。
服务器必须接听（接受连接）。
建立通话后，双方才能可靠地、按顺序地对话。
