Публикации по теме 'caching'
Кэширование — Концепция проектирования системы для начинающих
Facebook, Instagram, Amazon и Flipkart … эти приложения являются любимыми для многих людей и, скорее всего, это самые посещаемые веб-сайты в вашем списке.
Вы когда-нибудь замечали, что эти веб-сайты загружаются быстрее, чем совершенно новые веб-сайты? И замечали ли вы когда-нибудь, что при медленном интернет-соединении при просмотре веб-сайта тексты загружаются раньше любое изображение высокого качества?
Почему это происходит? Ответ: Кэширование.
Если вы проверите свою..
Функциональное кэширование в Javascript
Недавно у меня было собеседование, где меня попросили создать функцию, реализующую функциональное кэширование. Это также называется запоминание , и это действительно классный способ повысить эффективность ваших функций, когда вы нажимаете на большой объем входных данных.
Функциональное кэширование — это процесс сохранения в кэше значений, записанных с момента предыдущего выполнения функции.
Итак, скажем, мы хотим создать функцию, которая складывает все целые числа под заданным целым..
`rmmbr` — очень простое постоянное кэширование
Вот знакомый сценарий: вы работаете над проектом, который включает запросы к дорогостоящему API, такому как OpenAI, который может быстро увеличить ваш счет, если вы не будете осторожны. У вас может возникнуть соблазн кэшировать результаты, чтобы избежать многократного повторения одних и тех же дорогостоящих запросов, но реализация кэширующего решения, которое будет сохраняться при выполнении, может занять много времени и быть сложной задачей. Здесь появляется rmmbr .
rmmbr — это..
Push без уведомлений
В первый день Indie Web Camp в Берлине я провела сессию на тему Отключение с сервис-воркерами . Это охватывало все обычные варианты использования: предварительное кэширование; настраиваемые офлайн-страницы; сохранение страниц для чтения в автономном режиме.
Но на второй день Себастьян потратил немало времени на изучение более сложного использования сервис-воркеров с Push API .
Push-API - это то, что делает возможными push-уведомления в Интернете. Есть много движущихся..
Сокращение обращений к базе данных в Django: оптимизация производительности запросов для лучшей масштабируемости
Эффективное управление запросами к базе данных имеет решающее значение для производительности и масштабируемости приложений Django.
Каждое обращение к базе данных влечет за собой затраты времени и ресурсов, а по мере роста вашего приложения чрезмерные запросы к базе данных могут привести к значительным узким местам.
В этом сообщении блога мы рассмотрим различные методы уменьшения обращений к базе данных в Django, что позволит вашему приложению работать быстрее и справляться с..
DacheQL — невероятно быстрое кэширование запросов GraphQL.
DacheQL — это инструмент разработчика с открытым исходным кодом, который использует высочайшую точность запросов GraphQL и реализует кэширование для повышения эффективности запросов вашего веб-сайта.
Что такое GraphQL?
GraphQL — это язык запросов для API и среда выполнения для выполнения этих запросов с вашими существующими данными. GraphQL предоставляет полное и понятное описание данных в вашем API, дает клиентам возможность запрашивать именно то, что им нужно, и ничего..
WTF - это мемоизация
Хорошо, те, кто увидел этот термин впервые в своей жизни, могут трепетать перед этим новым термином (как и я), бормоча: « Ух ты, еще одна причудливая техника в мире информатики, которую я должен изучить? ”
Однако это неправда. На самом деле это самый известный метод, который мы когда-либо знали - Кэширование !
В мире информатики кеширование есть повсюду. От оборудования до программного обеспечения кэширование существует почти на каждом уровне (физическом или абстракционном)...
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..