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Gradle依赖管理:编译时和运行时依赖的区别

编译时依赖 1)定义:什么是编译时依赖 编译时依赖是指在项目的编译阶段所需的依赖。它们对于源代码的编译是必要的,但可能在运行时不需要。...2)为何我们需要运行时依赖 功能实现: 某些库只在运行时提供实际的功能实现。例如,你的代码可能依赖于某个接口(在编译时),但实际的实现可能由一个运行时库提供。...编译时与运行时依赖的区别 1)对比二者的主要差异 编译时依赖: 这些依赖在源代码编译阶段是必需的。 对于代码的类型检查和注解处理至关重要。 可能不需要在运行时。...例如,一个应用可能在编译时依赖于某个通用接口,而在运行时依赖于该接口的具体实现,这个实现是由一个单独的库提供的。...这可以及时发现和修复潜在的运行时问题。 清晰地分隔编译时和运行时依赖:在项目配置中明确区分这两种依赖,确保只有真正需要的库被包含在运行时类路径中。

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    Vite 在运行过程中是如何发现新增依赖的?

    我们在 《快速理解 Vite 的依赖预构建》[1] 中,已经详细讲述过 Vite 预构建的步骤: 1. 依赖扫描,扫描出项目中所有使用到的依赖 2. 对这些依赖进行构建 3....依赖发现的整个过程 通常 Vite 发现新依赖,是在开发者修改代码并引入新依赖的的时候。 我们就以这种场景为例,分析一下这整个过程。 修改代码会触发热更新,无论是否新增依赖。...答案是不会,因为 Vite 只会在发现新依赖的时候重新执行构建,那没有发现新依赖,自然就没有接下来发生的重新构建和刷新页面了。 总结 本文用简单的在线例子,来说明 Vite 发现新依赖后的行为。...浏览器请求修改后的模块,新模块中用到了新的依赖,浏览器会拉取新依赖 3....Vite 发现该依赖没有被预构建,认为是新依赖,重新执行预构建,并通知浏览器刷新 引用链接 [1] 《快速理解 Vite 的依赖预构建》: https://zhuanlan.zhihu.com/p/561139849

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    大模型技术在运维中的趋势分析

    大模型技术在运维中的趋势分析在当前的技术环境中,运维工作变得愈发复杂和重要。而随着大模型技术的发展,运维工作也在经历显著的变革。...本文将详细分析大模型技术在运维中的趋势,并通过具体的示例和代码说明,探讨如何利用大模型技术提升运维效率和质量。大模型技术简介大模型技术通常指的是基于深度学习的大规模神经网络模型。...这些模型拥有数亿甚至数千亿参数,能够处理和理解复杂的数据模式。在运维领域,大模型技术可以应用于日志分析、故障预测、自动化运维、智能监控等多个方面。...趋势二:故障预测与自动化运维大模型技术可以通过对历史数据的学习,预测设备和系统可能出现的故障,从而提前采取预防措施,减少故障对业务的影响。...结论大模型技术在运维中的应用前景广阔,通过智能日志分析、故障预测和自动化运维、智能监控与告警等技术手段,可以显著提升运维工作的效率和质量。

    21010

    大模型技术在运维中的知识管理革命

    于是,大模型技术应运而生,为运维中的知识管理带来了革命性的变化。什么是大模型技术?大模型技术,主要指的是基于深度学习的模型,如GPT-3、BERT等,它们通过训练大量的数据,能够理解和生成自然语言。...这些模型在各个领域都有广泛的应用,尤其在文本生成、翻译、情感分析等方面表现出色。在运维领域,这些大模型的应用不仅仅限于简单的文本处理,而是深入到知识管理和自动化运维的方方面面。...运维中的知识管理挑战在运维中,知识管理是一个关键部分。运维团队需要处理大量的日志、监控数据、配置文件和文档。这些数据往往杂乱无章,而且格式各异,给团队带来了巨大的管理压力。...运维团队成员常常需要依赖个人经验解决问题,而这些经验往往没有系统地记录和共享,这导致了知识的流失和重复劳动。...模型的解释性:大模型的决策过程往往复杂,缺乏透明性,给故障排查带来一定难度。结语大模型技术在运维中的知识管理应用前景广阔。

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    如何查找软链接的最终目标文件

    一般我们查看软链接的目标文件都是用 ls -l 这种形式,但它只能查看该软链接的当前目标,如果该目标又是一个软链接的话,该命令并不会递归查找,最终输出真实的目标文件。...那有没有什么方法可以输出软链接的最终目标文件呢? 当然有,下面用个小实验来展示下。.../b/b.txt 3 directories, 3 files 如果用 ls -l 命令,只会输出软链接的当前目标,比如下面这样: $ ls -l c/c.txt lrwxrwxrwx 1 yt yt...,输出了c.txt最终指向的目标文件,而且还是以绝对路径形式输出的。...那有没有什么方法可以查看寻找最终目标文件的整个过程呢? 用下面的命令: $ namei c/c.txt f: c/c.txt d c l c.txt -> ..

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    VFP在运行时扩展报表系统,这是报表转换任意格式的秘决

    在这一章中,你将学到的有 VFP 9 的report listener 的概念、它是如何在一个报表正在运行的时候接收事件的、以及除了经典的打印和预览之外你可以如何通过建立自己的 listener 来提供不同类型的输出...在一个报表的运行过程中,VFP 会触发在一个 report listener 上的那些事件,好像这些事件发生了一样。例如,当一个报表在运行前被 Load 的时候会触发它的 LoadReport 事件。...FRXDataSession N FRX游标(为让一个 ReportListener 使用而打开的、当前报表引擎正在运行的那个报表的一个只读拷贝)的数据工作期ID GDIPlusGraphics N 用于绘制的那个...StartDataSession N REPORT 或者 LABEL 命令开始执行时所在的数据工作期 Summary L 如果 REPORT 命令指定了 SUMMARY 关键词则为 .T....当设备类型是一个容器的时候,可选的从nLeft到nClipHeight这几个参数允许这个listener去指定目标设备上的哪个区域被用于绘制。后面将会讨论更多细节。

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    使用代理(Agent)的Java Bytecode Instrumentation:在运行时侵入Java应用程序(2)

    Java agent是一种以特定方式捆绑的应用程序,通常作为一个独立的JAR文件(它可能还需要额外的依赖项)交付,它包含instrumentation逻辑的实现,并且可以为了instrumentation...Server和正在运行的应用程序的宝贵信息,这些信息都是收集到的metrics和遥测信息。...; 组装的JAR文件包含Java代理类、所需的其他类和依赖项,还必须包含manifest文件,manifest文件至少需要指定包含实现方法premain() / agentmain()的相应类(...的列表,确定哪个在执行Java应用程序Demo,使用Attach API,加载一个Java代理(我将使用先前的例子中的java代理),然后将目标JVM与特定类的instrumented字节码分离: package...由于未授权的组件连接到正在运行的服务器节点JVM,动态代理加载时携带恶意instrumentation,显然是存在安全隐患的,可能会导致应用程序甚至整个系统受损。

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    推荐系统, 多目标模型的多个目标怎么融合?

    前两天写了一篇关于多目标排序模型的文章,有小伙伴给我留言说,多个目标好理解, 但是排序的时候怎么融合多个目标呢? 我仔细一想,的确没有说清楚,没有相关工作经验的小伙伴可能还是有些迷糊。...所有推荐场景都适合用点击和转化作为目标吗? 接着,我们来看看排序本身的问题。 从技术上来说排序本身并不复杂,就是按照模型预测的分数进行排序,把分数高的排在前面。...实际上从最终实验的结果来看,点击率影响并不大,但转化率能得到非常巨大的提升。 细节和常见错误 不管我们设计怎么样的多目标融合方案,有一个细节一定要注意,就是这个目标要和模型训练的目标一致。...体现在我们计算损失函数的时候,我们要拿最终的方案来计算loss,并且更新模型参数。 这张图大家都能看得懂,但是很多人在实现模型的时候出了问题。...比如,训练的时候计算pcvr转化率的时候,计算损失函数是按照pcvr得到的,那么模型对于转化率这个目标的学习都是通过pcvr这个值控制的。

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    C# (类型、对象、线程栈和托管堆)在运行时的相互关系

    在介绍运行时的关系之前,先从一些计算机基础只是入手,如下图: 该图展示了已加载CLR的一个windows进程,该进程可能有多个线程,线程创建时会分配到1MB的栈空间.栈空间用于向方法传递实参,方法定义的局部变量也在实参上...,上图的右侧展示了线程的栈内存,栈从高位内存地址向地位内存地址构建.图中线程已经执行了一些代码,栈中已经存在了一些数据(图中阴影部分),现在假定线程执行的代码要调用M1方法....简单的方法执行前运行时会先执行"序幕"代码,在方法开始前对其进行初始化,然后会执行"尾声"代码,在方法做完工作后对其进行清理,以便返回至其调用者.M1方法开始执行时,它的"序幕"代码在线程栈上分配局部变量的...name的内存.如下图所示: 然后M1方法调用M2方法,将局部变量name作为实参传递。...这造成name局部变量的地址被压入栈

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    短链接项目02---依赖的添加和postman测试

    ,所以后期我会使用这个教程作为基础进行学习,内容如下: 2.对于依赖的引入和处理 我之前学习这个spring-boot的时候,对于这个pom.xml里面的文件内容,都是这个自动生成的,顶多也就是报错告诉我缺少什么依赖...里面的依赖就是单个的,类似于我们的局部变量,这个management就是全局变量,我们在这个management里面的信息对于下面的所有的依赖都是生效的; 如果在dependeneies里面去写,这个时候如果版本冲突...)是我们的spring-boot-starter相关的依赖; 2)是我们的这个spring-web的相关依赖; 2.5数据库的相关依赖 1)mysql相关的依赖:我的测试的时候不会提示我输入这个版本号,...,就可以了;后面只要是涉及到版本号的,都是使用的这个方式; 2.6hutool工具类的依赖添加 hutool就是一个文档,这个文章里面为我们提供了很多的接口 ,我们可以把这个hutool作为依赖引入,方便我们直接使用...; 2.7测试test 的依赖添加 按照下面的这个方式引入对应的依赖即可,方便我们后续进行单元测试; 3.core文件的代码 3.1目录层级结构 按照下面的这个方式:包括了这个controller,dao

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    灵活的令人抓狂,如何在运行时修改某一个 Python 对象的类?

    这样的场景你也可能遇到:调试的时候,我需要追踪某一个 Python 对象的属性变化,比如对象 someobj = SomeClass(),当 someobj 添加了一个属性( someobj.age =...14)或者修改了属性的值 (someobj.age = 18)的时候,打印这些变化。...我们要解决的问题是如何在运行中,只修改某一个对象的类?...话不多说,先看代码: 上述代码运行结果: 重点在于第 22 行,通过对象的 __class__ 属性来运行时修改一个对象所属的类, Python 真是灵活到令人发狂。...最后的话 本文分享了如何在运行时修改某一个对象的类,可以帮助我们更好的调试代码,你也可以实现其他更高级的功能。

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    综述二 | 最全的目标检测大综述(附下载链接)

    (3)Deformable Part-based Model (基于可变形部件的模型,DPM) DPM作为voco -07、-08、-09检测挑战的优胜者,是传统目标检测方法的巅峰。...Girshick进一步将star model扩展到 “ 混合模型 ”,以处理更显著变化下的现实世界中的物体。...为了加快检测速度,Girshick开发了一种技术,将检测模型 “ 编译 ” 成一个更快的模型,实现了级联结构,在不牺牲任何精度的情况下实现了超过10倍的加速度。...然后,每个提案都被重新调整成一个固定大小的图像,并输入到一个在ImageNet上训练得到的CNN模型(例如,AlexNet) 来提取特征。...以前的CNN模型需要固定大小的输入,例如,AlexNet需要224x224图像。

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    一个Java类在运行时候,变量是怎么在JVM中分布的呢?

    那么在运行时候这些数据在Java虚拟机内存中是怎么存放的呢?...本文目标: 凯哥(凯哥Java:kaigejava)希望通过本文学习,大家对Java虚拟机运行时数据区域有更深的了解 我们写的代码在JVM中是怎么存在的?...1:我们现在看看总体Java运行时数据模型: 编辑 ​ 2:我们来看看下面这段代码,执行的时候,在JVM中数据存放: 编辑 ​ 上面代码很简单,那么对应的变量、对象等在内存中都是怎么分配的呢?...虚拟机栈是Java方法执行的内存模型:即每个方法被执行的时候,都会被同时创建一个栈帧(Stack Frame),这个栈帧是用来存放方法局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息。...好了,本文凯哥(凯哥Java:kaigejava)就和大家唠唠在运行时候Java虚拟机的数据区域。在下篇文章中,咱们在详细唠唠堆区。

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    如何在vs中链接vc6的运行时库

    是这样,vc6的运行时库有个巨大的好处,就是全系列windows都自带了,而且不用管傻逼的manifest问题。....dll等等,在默认的链接设置下,程序会动态链接到这些新的C运行库,而非VC6时代的OS CRT库msvcrt.dll,所以有时就会碰到用Visual Studio编译的项目在其他机器上由于缺乏C运行库而无法运行的问题...设置Linker的Input选项Additional Dependencies中添加msvcrt_winxp.obj 这里是以XP与i386为例,如果目标平台为64位或者是Windows2003,...在第3步中可以选择相应平台的文件夹,其实除了i386和64平台的区别外,WinDDK提供的msvcrt_winxp.obj和 msvcrt_win2003.obj的版本都是一样,所以如果目标平台是i386...最终,通过Dependency Walker可以看到程序的依赖结果,并且MAINFEST里也自动消除了对新CRT的依赖。

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    综述三 | 最全的目标检测大综述(附下载链接)

    在目标检测中,有很多方法可以加快核分类器的速度,其中最常用的是“ 模型近似 ”。...该方法使检测模型的速度提高了2倍,同时达到了相当的精度。...Factorizing Convolutions 分解卷积是构建轻量级CNN模型最简单、最直接的方法。有两类分解方法。...Neural Architecture Search 近年来,人们对利用神经结构搜索 ( NAS ) 自动设计网络体系结构而不是依赖于专家经验和知识产生了浓厚的兴趣。...FFT 和 IFFT 现在经常被用来加速 CNN 模型和一些经典的线性目标检测器,这使得检测速度提高了一个数量级。下图为在频域中加速线性目标检测器的标准管道 ( 如 HOG 和 DPM )。

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    目标检测模型SSD的详细解释

    目标检测由两个独立的任务组成,即分类和定位。R-CNN 系列目标检测器由两个阶段组成,分别是区域提议网络和分类和框细化头。然而,这种2阶段的检测模型已经基本被单阶段的模型替代了。...,以下示例是在假设输入图像的大小为 300 x 300 的情况下提供的,如原始论文中所示。...这些层的大小逐渐减小,并允许在多个尺度上进行检测预测。因此,我们传入网络的输入是从 VGG-16 网络获得的 conv7 特征。...此外,我们可以注意到,我们正在考虑每个特征图中每个位置的定义数量的先验框。...对于进行 4 次预测的层,SSD 使用 4 种不同的纵横比,分别为 1、2、0.5 和 sqrt(s_k * s_(k+1)),其中 s_k 是第 k 个特征图的比例值。

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