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快速刷新Windows图标缓存的方法

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简介：
本文介绍了如何快速刷新Windows操作系统的图标缓存，提供了解决图标显示问题的有效方法和步骤。 我编写了一个小脚本，用于刷新Windows系统图标缓存。当某些程序的图标变成白色或显示异常时，这个脚本非常有用。

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  • 快速刷新Windows图标缓存的方法
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    本文介绍了如何快速刷新Windows操作系统的图标缓存，提供了解决图标显示问题的有效方法和步骤。 我编写了一个小脚本，用于刷新Windows系统图标缓存。当某些程序的图标变成白色或显示异常时，这个脚本非常有用。
     
  • AWS CDN缓存刷新
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    简介：本文介绍了如何在AWS中进行CDN缓存刷新的操作方法，帮助用户快速更新内容分发网络中的静态资源。 本脚本用于清除AWS上的CDN（即CloudFront）的缓存，使CDN缓存过期并重新从源服务器获取数据。
     
  • Vue中使用KeepAlive缓存页面并刷新数据的方法
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    本文介绍了在Vue项目中如何利用KeepAlive组件来缓存页面，并结合示例讲解了动态更新和刷新缓存页面数据的具体方法。 在实现这个功能的业务场景下，用户从A页面点击新建列表按钮后进入B页面进行数据填写，并通过确认添加按钮将这些数据带回至A页面以填充到列表（数组）中。支持多条记录的创建与编辑：当点击某一条记录时会跳转至编辑界面，在完成修改并返回A页面之后，需要更新对应的那条数据。 考虑到这是在路由组件之间进行的操作，最初考虑了以下几种方案： 1. 使用sessionStorage作为本地存储； 2. 通过路由参数传递值； 3. 利用兄弟组件间通信机制传输信息。 鉴于添加完成后用户若采用回退操作，则整个页面将被关闭。因此，如果选择使用路由跳转的方式实现数据传递的话，会遇到回到编辑界面的问题，这使得该方案不适用于当前需求场景。 在尝试sessionStorage时发现，在没有额外处理的情况下它也会携带之前的历史记录信息。 综上所述，最终决定采用兄弟组件之间的传值方式来解决这个问题。
     
  • FastAPI_Cache: 快速缓存FastAPI的简便工具
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    FastAPI_Cache是一款专为FastAPI设计的轻量级缓存插件，它使开发者能够轻松地在FastAPI应用中添加和管理缓存功能，提升响应速度与用户体验。 FastAPI缓存可以通过实现一个简单的轻量级缓存系统作为依赖项来完成。首先安装所需的库： ```shell pip install fastapi-cache ``` 以下是如何使用该库的示例代码： ```python from fastapi import Depends, FastAPI from fastapi_cache import caches, close_caches from fastapi_cache.backends.redis import CACHE_KEY, RedisCacheBackend app = FastAPI() def redis_cache(): return caches.get(CACHE_KEY) @app.get(/) async def hello(cache: RedisCacheBackend = Depends(redis_cache)): # 处理逻辑 pass ``` 这段代码展示了如何在FastAPI应用中集成Redis缓存。首先定义了一个`redis_cache`函数来获取缓存实例，然后通过依赖注入的方式将这个缓存对象传递给具体的路由处理函数。
     
  • 缓存高速存储.cpp
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    《缓存高速存储》是一篇探讨如何通过优化数据缓存机制来提高数据访问速度和系统性能的技术文档或代码示例，主要用C++语言实现。 高速缓存.cpp是一个关于计算机科学领域的C++代码文件，通常用于实现数据的快速访问机制。该文件可能包含了一系列函数或类的设计与实现细节，这些设计旨在优化程序性能，通过减少对主内存的频繁访问来提高运行效率。 在这样的上下文中，“高速缓存”是指一种硬件和软件相结合的技术，它存储最近使用的或者预计将来会使用到的数据副本以供快速获取。对于程序员来说，在编写涉及数据处理的应用时理解和应用这一概念是非常重要的。
     
  • Windows中快速删除大文件的方法
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    介绍在Windows操作系统中如何高效地识别和清除占用大量空间的大文件，提供实用技巧以优化磁盘存储。 本段落提供了一篇关于快速删除大文件的教程及原理的文章。文章详细介绍了如何高效地处理大型文件，并解释了背后的理论基础。
     
  • Python字典的快速存储与读取方法
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    本篇文章主要介绍如何使用Python高效地进行字典数据的存储和读取，包括常用库pickle、json的应用技巧。 下面为大家分享一篇关于Python字典快速保存与读取的方法，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。
     
  • 快速ZNCC图像匹配方法
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    本研究提出了一种高效的ZNCC（归一化互相关）算法，用于改进图像之间的精确匹配速度和效果，特别适用于大规模数据集处理。 该文件详细介绍了快速零均值归一化的理论，但由于是英文文献，阅读起来有一定难度。
     
  • MMKV——比SharedPreferences快数十倍的本地缓存方案
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    MMKV是一款由微信团队开发的高效键值存储库，相比传统的SharedPreferences，它在性能上有着显著提升，读写速度可快几十倍，适用于Android和iOS平台的数据缓存需求。 MMKV 是一种基于 mmap 内存映射的移动端通用 key-value 组件，其底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，因此具有高性能和高稳定性。 在内存准备方面，通过 mmap 内存映射文件的方式提供了一段可供随时写入的内存块。应用程序可以自由地向其中写入数据，并由操作系统负责将这些更改回写到磁盘上的文件中，从而避免了因崩溃而导致的数据丢失问题。 对于数据序列化，我们选择了 protobuf 协议作为主要方式，因为该协议在性能和空间占用方面都有很好的表现。 为了优化频繁的写入更新操作，MMKV 具备增量更新的能力。具体来说，在执行写入时，会将新的键值对对象进行序列化，并将其追加到内存块的末尾。这种方式能够有效地减少磁盘 I/O 操作的数量和频率，从而提高整体性能。 当需要增加存储空间时，则通过在内存中追加新数据来实现动态扩展功能。