在迁移学习中我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。完了之后再全部训练微调。在pytorch固定部分参数训练时需要在优化器中施加过滤。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c2e82d04a39a6ac7a0edc7e41e7bbad219a

多端统一开发框架Taro自2018年6月开源以来，一直受到业界的广泛关注和支持。目前，TaroGitHubstar数已经突破了1.8w。作为研发团队，我们为取得的成绩感到欣喜，但也始终不忘初心。一直以来，我们对Taro框架不断完善和优化，近期也即将发布全新的大版本（Taro1.3），将提供快应用和QQ小程序的开发支持，Rea

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Choerodon猪齿鱼平台使用React作为前端应用框架，对前端的展示做了一定的封装和处理，并配套提供了前端组件库ChoerodonUI。结合实际业务情况，不断对组件优化设计，提高代码质量。本文将结合Choerodon猪齿鱼平台使用案例，简单说明组件的分类、设计原则和设计模式，帮助开发者在不同场景下选择正确的设计和方案编写组件（示例代码基于ES6

上一章初级体验了一下模块化，但是还是有很多需要优化和改进的地方思考点：怎么单独运行某一个子模块，不影响到其他模块之间的依赖？子模块需要Application，难道要每个模块写一个？因为是同一个服务器，所以网络请求库，怎么跨模块间公用？模块间怎么通信？解决将项

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说明1.因为上传的图片较大，部分页面直接引用图片地址，则造成页面加载缓慢问题。2.考虑到服务器空间问题，我们没有进行上传缩略图。仅仅是上传了原图3.为了优化页面加载图片的时间问题，所以对图片进行动态缩放。PS：如果访问量较高，建议进行存储缩略图图片缩放采用nginx的http\_image\_filter\_module

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