后端播放压缩，播放器压缩包

27.深度学习模型压缩方法-1

深度学习模型压缩是提升模型运行效率、减少资源消耗的重要手段。目前，深度学习模型压缩方法主要分为更精细化模型设计、模型裁剪、核的稀疏化、量化、低秩分解、迁移学习等，这些方法又可进一步分为前端压缩和后端压缩。前端压缩与后端压缩对比 前端压缩：含义：不会改变原始网络结构的压缩技术。

正则化是一种通过添加约束项来减少模型过拟合和提高泛化能力的方法。在模型压缩中，正则化可以用于增加模型的稀疏性。L1正则化：L1正则化通过添加权重的绝对值之和作为约束项，可以促使模型中的某些权重变为零，从而增加模型的稀疏性。组正则化：组正则化是对整个预定义的组进行稀疏化处理的方法。

方法：聚类：将大小相似的参数归为一类，存储时只需存储类别信息而不是每个参数的具体值。Binary Weight：将参数的值限制为-1和1，可以极大地减小模型大小。霍夫曼树：使用霍夫曼编码等无损压缩算法进一步减小存储需求。

前端批量获取文件并打包压缩解决方案

1、方案二：后端对先对文件进行打包压缩处理，然后前端只需要下载一个压缩文件，但是这样会对服务器性能造成很大的影响；方案三：还是直接获取后端返回的文件地址数组，一个一个的去下载，然后前端来进行打包压缩的处理。

2、技术实现方案压缩打包后下载使用JSZip库将多个文件打包为ZIP格式，通过Filesaver.js触发单次下载。此方法将多次下载请求合并为一次，减少浏览器弹窗干扰，同时控制内存占用。示例代码中，通过fETCh获取文件Blob数据后存入ZIP，最终生成压缩包供用户下载。优势在于统一管理下载流程，避免浏览器拦截。

3、后端将文件流封装成压缩包 实现方式：后端在接收到请求后，将需要返回的多个文件流封装成一个ZIP压缩包，然后将这个压缩包作为响应的内容发送给前端。前端处理：前端接收到这个压缩包后，可以将其下载到本地，并使用解压工具或库进行解压，从而获取到所有的文件。

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前端批量下载限制下载怎么做

1、技术实现方案压缩打包后下载使用JSZip库将多个文件打包为ZIP格式，通过FileSaver.js触发单次下载。此方法将多次下载请求合并为一次，减少浏览器弹窗干扰，同时控制内存占用。示例代码中，通过fetch获取文件Blob数据后存入ZIP，最终生成压缩包供用户下载。优势在于统一管理下载流程，避免浏览器拦截。

2、您可以在数据库中设置分页功能，将前端请求的数据限制在前 100 条，而在下载功能中直接从数据库中获取全部数据。在前端页面上，您可以使用分页插件或者手动实现分页功能，在页面加载的时候限制显示的数据条数。在下载功能中，您可以直接调用后端接口获取所有数据，并以文件的形式返回给用户下载。

3、通过编程方式在前端页面上添加额外的逻辑来禁止下载操作。例如，使用javascript监听用户的下载行为，并在检测到下载尝试时阻止它。但这种方法可能不是完全可靠的，因为技术熟练的用户可能会找到绕过这些限制的方法。

4、步骤：使用canvas将图片绘制到画布上。将画布内容转换为数据URL。创建虚拟链接元素，并将数据URL赋予该链接。将链接元素添加到页面中，并模拟用户点击以触发下载操作。适用情况：适用于加载完成的图片文件。限制：不适用于异步加载的图片或本地文件下载。

5、前端下载实现：可通过 window.open 直接访问后端接口；或用 Blob 对象处理二进制流。后端配置检查：确保接口正确设置响应头（如 Content - Type： Application/vnd.ms - excel）。协作工具限制：多人协作可能受在线工具权限或网络影响，可尝试另存为本地文件或检查共享设置。