文主要是介绍使用prerender-spa-plugin插件在针对前端代码进行预渲染。 预渲染（SSG）和服务端 渲染有一定的区别。...背景 因为之前的网站是使用Vue开发的，这种前端JavaScript渲染的开发模式，对于搜索引擎来说非常的不友好，没有办法抓取到有效的信息。因此为了进行SEO，我们需要对页面进行一些预渲染。...预渲染比较适合静态或者变化不大的页面，能够通过部署前的一次静态渲染，将页面上大部分内容都渲染出来。这样搜索引擎在爬取的时候，就能够爬到相关的内容信息。...但是在本地，这个时候CSS和JS资源还没有上传到CDN中，浏览器无法加载对应的资源进行页面的渲染，这样的话会导致本地预渲染失败。 为了解决这个问题，有两个解决思路。...（如果上面那个方法实在无法实现，那么可以考虑这个方案）在预渲染之前，资源是在本地可以通过相对路径访问到的，这个时候使用替换的方式把HTML中的资源文件地址替换掉，然后预渲染完成后再替换回来。
，并评估模拟结果，确认可行的计划可以复制为正式计划 对关键能力评估要求对不少于4个月的周期内生产能力的评估； 对关键物料供应情况检查要求对6个月内的物料供应情况进行评估； 定制5个计划独立需求版本用于驱动计划模拟...系统进行净需求 和批量计算，方式和自动运行是一样的 进行 ATP 计算 (转到->检查可用性). 可承诺数量就是库存或计划生产数量不能满足的部分 改变或输入计划建议....可以固定这个计划建议，也可以删除它进行重新计划检查 (Planning->Rescheduling check) 来排定这个订单 主生产计划用于根据安排未来几周内销售订单和预测，来评估未来几周的粗产能计划和粗物料供应计划的能力...这就是常说的“奥卡姆剃刀”。这把剃刀曾使很多人感到威胁，被认为是异端邪说，威廉本人也因此受到迫害。...奥卡姆剃刀定律在企业管理中可进一步演化为简单与复杂定律：把事情变复杂很简单，把事情变简单很复杂。
前言 本篇内容我们的目标为： 掌握如何构建机器学习模型 掌握构建机器学习三要素 理解什么是欠拟合和过拟合 理解什么是泛化能力 在回顾机器学习三要素之前，我们先简单了解一下处理一个机器学习任务需要有那些步骤或流程...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...这就是我们在机器学习中的“模型选择”问题，理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。...我们更详细的模型选择会有专门的专题讲到，如具体的评估方法（交叉验证）、性能度量准则、偏差和方差折中等。 3.3 奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。...算法就是求解最优化问题的算法 欠拟合指的是模型在训练集效果不佳，在测试集效果也不佳。过拟合指的是模型在训练集效果不错，在测试集效果不佳 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。
在ASP.NET Core Razor(以下简称Razor)刚出来的时候,看了一下官方的文档,一直没怎么用过。今天闲来无事,准备用Rozor做个项目熟练下,结果写第一个页面就卡住了。。...他们也遵循特定的命名约定，并与“On”前缀：和HTTP动词一样OnGet()，OnPost()等处理方法也有异步版本：OnGetAsync()，OnPostAsync()等。...hanler=LoginIn这个Url是什么意思,user是我Page下的一个目录,Login是一个页面,LoginIn是页面里面对应的一个方法。...在ASP.NET Core MVC 2.0中，FormTagHelper为HTML表单元素注入反伪造令牌。...解决了之后发现自己之前钻了牛角尖，，，其实还有更简单的方法。。太晚了,明天测试一下,可行的话补回来。
Message: {message}"); return Task.FromResult(0); } } 一个MyDependency类被创建使WriteMessage方法对另一个类可用...IndexModel : PageModel { MyDependency _dependency = new MyDependency(); public async Task OnGetAsync...() { await _dependency.WriteMessage( "IndexModel.OnGetAsync created this message...这个页面展示了所有的这个page model类的和服务的OperationId值，通过属性指定。...如果一个单例服务对一个临时的服务有依赖，这个临时的服务可能需要要求线程安全根据它怎样被单例服务使用。
看文档还是蛮激动的，对开发者来说确实是个好消息，因为之前的一些业务逻辑大都写在云函数或者部署在服务器里面，要管理好几套。...这次咱们也看看 mysql，微信云托管相比之前增加了 MySql 服务，开通也是非常方便。...因为你调用 OpenApi 的接口不再像之前需要换取 Access_Token 啦，公网暴露风险大。...页面进行数据查询展示： public class IndexModel : PageModel { private readonly ILogger _logger; private IFreeSql...先在本地调试一遍没问题就发布啦： 获取小程序码正常 数据库访问正常 页面看起来有点丑，用 Vue 和 ElementUI 优化一下首页,在_Layout.cshtml中引入Vue 和 ElementUI
年初开始逐步对旧版游戏说管理端的页面进行重构。...目前，对网页的性能评估可以从很多维度来进行。本文准备梳理一些较为关键的性能指标来明确我们之后应该关注的一些方向，以及在数据收集阶段做了哪些努力来进行性能和数据的优化。...了解页面渲染机制可以更好地帮助我们理解页面指标的含义，接下来我们来看页面的性能可以从哪些维度评估。 如何客观评估用户体验质量？...最后选择了接入腾讯云前端性能监控（RUM），RUM 支持从不同维度对前端页面性能进行分析统计，能给我们评估重构项目的性能指标提供很大的帮助。...，但效果还不够显著，我们认为还有继续提升的空间，考虑到管理端接入了几百个业务，几个头部业务都有定制化功能导致不同业务的性能表现不一，在之前我们获取的始终是各业务平均的结果，因此需要对重点业务进行抽离分析
2.过拟合 上图是模型过拟合的情况：即模型在训练集上表现的很好（模型“太好啦”），但是在测试集上效果却很差。也就是说，在已知的数据集合中非常好，再添加一些新数据进来效果就会差很多。 ...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...这就是我们在机器学习中的“模型选择（model select）”问题，理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。...我们更详细的模型选择会有专门的专题讲到，如具体的评估方法（交叉验证）、性能度量准则、偏差和方差折中等。 3. 奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。...奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比较复杂的模型更可取。
模型是指在对实际问题进行分析和高度抽象基础上建立起来的一组数学表达式 3. 策略 评价模型的好坏，使用损失函数进行度量，模型给出的值与实际真实值存在的差别。...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...这就是我们在机器学习中的“模型选择（model select）”问题，理想的解决方案是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。 3....奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。 模型是越复杂，出现过拟合的几率就越高，因此，我们更喜欢采用较为简单的模型。...奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比较复杂的模型更可取。 4.
和那句家喻户晓的"天下没有免费的午餐"有所不同， NFL讲的是优化模型的评估问题。...简而言之，NFL的定律指明，如果我们对要解决的问题一无所知且并假设其分布完全随机且平等，那么任何算法的预期性能都是相似的。 这个定理对于“盲目的算法崇拜”有毁灭性的打击。...从奥卡姆剃刀角度思考的话， ? 在0~99中只有5个满足要求的元素，而 ? 却有50个满足要求的元素。那么 ?...更加简单，更加符合尝试，选择它:) 提供这个例子的原因是为了提供一个量化方法来评估假设，其与奥卡姆剃刀有相同的哲学内涵。...这给我们的指导是：当我们听到不同的想法的时候，反驳之前先想一想，不要急着捍卫自己的观点。而相反的两种观点，在实际情况下却往往都有不俗的效果，这看似矛盾但却是一种和谐。
NFL定理由Wolpert在1996年提出，其应用领域原本为经济学。和那句家喻户晓的”天下没有免费的午餐”有所不同， NFL讲的是优化模型的评估问题。...简而言之，NFL的定律指明，如果我们对要解决的问题一无所知且并假设其分布完全随机且平等，那么任何算法的预期性能都是相似的。 这个定理对于“盲目的算法崇拜”有毁灭性的打击。...Murphy在MLAPP中用Tenenbaum的强抽样假设(strong sampling assumption)来类比奥卡姆剃刀原理。...从奥卡姆剃刀角度思考的话，h1:{2n}在0~99中只有5个满足要求的元素，而h2:{0,2,4,6,8,...,98}却有50个满足要求的元素。...那么h1更加简单，更加符合尝试，选择它:) 提供这个例子的原因是为了提供一个量化方法来评估假设，其与奥卡姆剃刀有相同的哲学内涵。
Chrome 团队在报告中称，对核心 Web 指标的改进相当于为人们节省了约 1 万年的等待时间。...尽管这可能会让我们觉得我们只是为了让通过率回到之前以 FID 为中心的评估，但这确实让 Web 变得更快了！...在去年，我说17.8% 的拥有 LCP 图像的页面以某种方式进行了懒加载，而 HTTP Archive 的最新数据显示，稍微有所改进，目前有 16.8% 的页面采用了懒加载。...当用户点击后退或前进按钮时，之前访问的页面会被恢复。如果页面被保存在浏览器的后退 / 前进内存缓存中（也称为 bfcache），那么它将立即被加载。...通过使用 bfcache，之前访问过的页面被保留在内存中，因此可以立即从历史堆栈中重新访问它们。通过推测加载，用户不曾访问过的页面也可以被预渲染。最终效果是一样的：即时导航。
对于前端页面性能的评估，一般是两种形式：一种是使用性能分析工具，在线对网页各项指标进行打分评估；一种是使用性能监控，通过 performance api 或者自定义的埋点上报用户网络真实的访问情况，然后进行统计分析...虽然通过统计用户的数据更加真实，但是为了对页面性能能够有一个统一的量化标准，我们往往选择使用标准的打分工具对页面的性能进行评估。...什么是 FMP，和 FCP 有什么区别 说起FMP之前，我们必须要先介绍一下 First Contentful Paint（FCP）：首次内容渲染时间。...根据下图可以看出，页面加载的过程其实就是布局对象逐步进入 layout tree 并进行渲染的过程。 ?...在介绍具体的计算方法之前，我们需要知道这两个指标都是模糊的并且在不同的情况下可以持续被优化改进的。
演示页面地址：https://juggernaut.rs/demo/ 演示 演示页面使用户可以在开始训练会话之前定义一些选项。...在训练期间，你可以看到网络的epoch的数量，损失和权值。工作线程与浏览器的主线程进行通信，并将结果发送回渲染线程以可视化每一步的训练。 ? 在应用程序中的层数是预定义的。...编译Rust到Web程序集 Juggernaut的演示页面使用Web程序集和HTML5工作线程,以在网络浏览器的语境中产生一个新线程，并在工作线程和浏览器的渲染线程（主线程）之间进行通信以训练和评估模型...重要的是，演示页面使用单独的线程来训练和评估一个模型，并且不会阻塞Web浏览器的主线程或渲染线程。...因此，在训练期间，你仍然可以与页面的UI元素进行交互，或者可以保持训练会话运行一段时间，直到从框架接收到准确评估为止。
在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...这就是我们在机器学习中的“模型选择（model select）”问题，理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。...我们更详细的模型选择会有专门的专题讲到，如具体的评估方法（交叉验证）、性能度量准则、偏差和方差折中等。...1.10.5奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。 模型是越复杂，出现过拟合的几率就越高，因此，我们更喜欢采用较为简单的模型。...奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比较复杂的模型更可取。
在用PR进行视频剪辑制作的过程中，利用PR快捷键，可以大大有效提高剪辑效率，此文章为个人笔记 ，欢迎大家学习。...ctrl+shift+E导出当前帧图片 Alt+鼠标左键，复制一层 ctrl+L取消链接 Q:自动裁剪对齐，W：自动裁剪对齐后面素材，R:调整速度快慢 i:预览视频效果，o:预览视频最后一帧，回车键：渲染...素材适应序列大小）Z键 5.替换剪辑顺序（素材调换无覆盖原素材）ctrl+素材 6.启用和停用（多机位切换）数字1键 总结：我经常用到的 “CTAL+\” 全屏 “ctrl+alt+k” 键盘快捷键设置页面...设置 标签 为快捷键“ALT+1\2\3\4\5” 设置各种颜色 “V” 鼠标选择 “C”剃刀 “A”选择鼠标右边的所有轨道 “shift+A” 向前单选轨道 “I” 入点 视频开头定位 “O” 出点...选中音乐时间轨，用“M”在节奏点打上标签，用标签来做剪辑点。在左边面板把音乐轨锁住，用“Q”、“W”、“E”来剪辑。
在选择的初期，你可以都了解一下，但当真正应用时，采用“奥卡姆剃刀原则”筛选出一套最简单，最有效，最适应你的那一个即可。 很多人喜欢让人推荐书，但对于我来说，选书有自己的方法。...这样就把选择进行了简化。 对于学习方法，真是太多了，最近又新出现一个“量子波动”学习法，号称“5分钟看完10万字”，你信吗？面对这么多学习法，仅仅学习这些学习方法就会让你眼花缭乱。...就我而言，一直在使用世界上最好的学习法——费曼学习法，简单而又效果好，足以。 管理上的应用 郭士纳在任职IBM CEO之前，IBM内部流传着这样一个故事：要把一个纸箱从二楼搬到三楼需要多长时间？...对于微信，我们几乎每个人都在使用，而微信对新增功能的克制也是达到了极端。 再看许多不懂互联网的老板，做一款产品的思维是什么？加功能！加功能！你看我平台里面什么功能都有！...投资领域，面对复杂的投资市场，应拿起奥卡姆剃刀，把复杂事情简单化，简化自己的投资策略，对那些消耗了大量金钱、时间、精力的事情加以区分，然后釆取步骤去摆脱它们。
重要的知识点后面还会再提到的，看多了自然就明白咯~ 整体评价： 简单、以概念为主 知识点： machine learning：机器学习 Mitchell1997年给出了一个更形式化的定义： 假设用P，来评估计算机程序在某任务类...T上的性能，若一个程序，通过利用经验E，在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。...multi-class classification二分类/多分类，regression回归 unsupervised learning：无监督学习（无明确答案），代表为clustering聚类 模型评估...拟合能力，对training data训练集的考察，避免过拟合和欠拟合 generalization：泛化能力，对testing data测试集的考察，机器学习目标是使学得的模型能更好地适用于“新样本...过程，从基本原理/概念推演出具体情况 奥卡姆剃刀-Occam's razor 简单有效原理：简单有效、可证伪的更好 如无必要，勿增实体 image.png
在之前的文章 解读新一代 Web 性能体验指标 中，我介绍了 Google 新提出的 Core Web Vitals，其中包括了 LCP、FID、CLS 三大指标。...这些资源返回后吗，浏览器还会做一些其他的评估工作，最终在页面上进行布局和渲染。 实际上，大部分时间都花费在了从浏览器到服务器之间的传输上了。...数据预取 那么， 如果可以预取网页上所需的资源文件，也就是在用户访问这些页面之前就获取它们，这将给网页带来巨大的性能提升。 数据预取后，网页在可以正常显示之前只剩下了评估、布局和渲染工作了。...数据预取 实际上，我们一些常见的性能优化的手段： rel="dns-prefetch"：向浏览器声明在接下来的页面中即将用到某个域名下的资源，要求浏览器尽可能早的提前发起对该域名的 dns 解析操作。...对预取请求的响应中可以包含 Cookie，但只有在用户跳转到预取页面时才会在浏览器保存这些 Cookie。 指纹识别：其他可用于指纹识别的数据（例如 User-Agent）也进行了调整。
若想通过检测来进行有效的性能优化改进，就需要从尽可能多的角度对网站性能表现进行考量，同时保证检测环境的客观多样，能够让分析得出的结果更加贴近真实的性能瓶颈，这无疑会花费大量的时间与精力，所以在进行性能优化之前我们还需要考虑所能投入的优化成本...这些信息对性能优化来说是非常有用的，开发者可以据此将执行覆盖率较低的代码文件进行拆分，将首屏渲染阶段暂时不会执行到的代码部分单独打包，仅在需要的时候再去加载。...这里需要注意从Lighthouse6.0版本开始不再推荐使用FMP指标来进行性能评估，其主要原因是FMP对页面加载中的细微差别过于敏感 （3）速度指数，用来衡量页面加载过程中内容可视化显式的速度，即Lighthouse...会检测并捕获页面加载过程中每一帧之间的视觉变化进度，然后使用Nodejs的speedline模块包来生成相应的评估得分 （4）首次CPU闲置时间，指的是从页面加载至主线程静默且可进行交互输入的时间，只需页面处于视窗中的大部分...移除阻塞渲染的资源，部分JavaScript脚本文件和样式表文件可能会阻塞系统对网站页面的首次渲染，建议可将其以内嵌的方式进行引用，并考虑延迟加载 预连接所要请求的源，提前建立与所要访问资源之间的网络连接
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