首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

GWT History.replaceItem在编译模式下的行为很奇怪,但在superdev中运行良好。

GWT(Google Web Toolkit)是一个开发Web应用程序的开源框架,它允许开发人员使用Java语言编写前端代码,并将其编译为高效的JavaScript代码。GWT History.replaceItem是GWT框架中的一个方法,用于在浏览器的历史记录中替换当前的URL。

在编译模式下,GWT代码会被编译为JavaScript,并在浏览器中运行。由于编译后的JavaScript代码可能会受到浏览器的限制和差异影响,因此GWT History.replaceItem在编译模式下的行为可能会出现一些奇怪的问题。

然而,在superdev模式下,GWT开发人员可以在开发阶段直接在Java代码中进行调试和测试,而无需每次都进行编译和部署。在superdev模式下,GWT代码会以Java代码的形式运行在一个特殊的开发服务器上,并通过特殊的代理将Java代码转换为JavaScript代码。因此,GWT History.replaceItem在superdev模式下可以正常运行,因为它是在Java代码中执行的。

总结起来,GWT History.replaceItem在编译模式下的行为可能会出现问题,这是因为编译后的JavaScript代码受到浏览器限制和差异的影响。而在superdev模式下,GWT开发人员可以直接在Java代码中进行调试和测试,因此GWT History.replaceItem可以正常运行。

关于GWT的更多信息和相关产品,您可以参考腾讯云的文档和产品介绍:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

从零开始学keras(八)

想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好。如果这个原始数据集足够大且足够通用,那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型,因此这些特征可用于各种不同的计算机视觉问题,即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同。举个例子,你在 ImageNet 上训练了一个网络(其类别主要是动物和日常用品),然后将这个训练好的网络应用于某个不相干的任务,比如在图像中识别家具。这种学到的特征在不同问题之间的可移植性,是深度学习与许多早期浅层学习方法相比的重要优势,它使得深度学习对小数据问题非常有效。

01
领券