Публикации по теме 'performance'
Оптимизация производительности в React | useCallback и хуки useMemo
Производительность - это обычная вещь, с которой каждый разработчик может столкнуться в какой-то момент после создания приложения. Мы проектируем, кодируем и строим систему, которая идеально работает в нашей системе, но когда она идет в производство или после того, как мы развертываем систему, она на самом деле кажется медленнее, чем при разработке.
Так почему же разрабатываемое приложение кажется быстрее, чем производственное?
Во время разработки все наши файлы размещаются на..
Подробное описание Pure Component и React.memo () и зачем они нам нужны
Подробное описание Pure Component и React.memo () и зачем они нам нужны
React отображает компоненты гораздо больше, чем вы думаете. Давай узнаем почему.
Распространенная ошибка - полагать, что компонент React достаточно умен, чтобы понять, нужно ли ему снова рендерить себя или нет, основываясь на своих собственных props и state . Но это не совсем так.
Чтобы лучше понять, почему, мы должны начать с изучения ограничений компонента, не являющегося чистым React, с двух примеров...
в веб-пакете
‹Link rel =” prefetch / preload ”› в webpack
webpack 4.6.0 добавляет поддержку предварительной выборки (и предварительной загрузки).
TL; DR: используйте import(/* webpackPrefetch: true */ "...") для предварительной выборки.
Что такое ‹link rel =" prefetch "›?
Эта «Подсказка о ресурсах» сообщает браузеру, что это ресурс, который вероятно понадобится для некоторой навигации в будущем .
Браузеры обычно получают этот ресурс, когда они находятся в состоянии ожидания. После..
Повысьте скорость и эффективность вашего приложения Node.js с помощью этих советов по повышению производительности
Изучите передовые методы оптимизации скорости и эффективности вашего приложения Node.js
Введение
Вы устали от низкой производительности Node.js ? Хотите оптимизировать свой код, чтобы он работал быстрее ? Не смотрите дальше! В этой записи блога мы расскажем о некоторых эффективных способах повышения производительности Node.js с помощью кода JavaScript.
В конце концов, более быстрые приложения означают более счастливых пользователей и лучшие бизнес-результаты. Но с таким..
Разбивка длинных задач
Представьте себе сценарий, в котором вы нажимаете на элемент и ожидаете ответа, но элемент не выглядит так, как будто на него нажали, и он не отвечает, поэтому вы нажимаете снова. Однако эти два щелчка после завершения ответа приводят к отмене действия, которое вы хотели. С тобой когда-нибудь случалось? Звучит обескураживающе, не так ли?
Это тот опыт, который мы, веб-инженеры, не можем позволить себе дать пользователям. И причин, которые могут привести к этому, может быть множество...
Масштабируемость машинного обучения в больших данных: систематическое картографическое исследование
Машинное обучение — это область компьютерных наук, которая развилась из изучения распознавания образов и теории вычислительного обучения в искусственном интеллекте. Исследования, проводимые в этой области, имеют основной целью предоставить компьютерам возможность обучаться и выполнять задачи в одиночку, то есть без необходимости вмешательства пользователя.
Эти навыки обеспечиваются за счет использования различных методов в области статистики, математической оптимизации и многих других,..
Когда чистый код снижает производительность: советы по преодолению распространенных проблем
Кейси Муратори, программист из Сиэтла, начал дискуссию в мире программирования о некоторых длинных идеях о лучших практиках.
Многие «лучшие практики программирования, которым сегодня учат, — это проблемы с производительностью, которые ждут своего часа», — предупредил программист из Сиэтла Кейси Муратори на своем образовательном веб-сайте, вызвав дискуссию среди программистов.
Некоторые соглашались, некоторые не соглашались, но начались активные интернет-дискуссии, когда..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..