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《高性能网站建设指南》读书笔记

---- 减少HTTP请求 性能黄金法则:只有10%~20%的最终用户响应时间花在了下载HTML文档上,其余的80%~90%时间花在了下载页面中的所有资源(图片、JS、CSS、音频等)上。...优化方法:使用图片地图(map标签)、CSS Sprites(雪碧图)、内联图片(base64图片)、脚本和样式的合并等。...将JS放在底部 也就是把JS放在body标签内部的最下面来引入。...所谓压缩就是去掉空格、换行符和制表符并进行一些优化(比如CSS使用0代替0px等)。 避免重定向 要避免响应码为301或者302这样的请求,会导致页面变慢。...使Ajax可缓存 将Ajax缓存了可以提高性能这是肯定的,这也正是一些库默认使用了缓存,如果为了提高请求的准确性,个人觉的这条规则可以忽略。

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    【LeetCode】把字符串 s 中的每个空格替换成““%20””day02

    题目 请实现一个函数,把字符串 s 中的每个空格替换成"%20"。 示例 1: 输入:s = "We are happy." 输出:"We%20are%20happy."...解答过程 当我看到这道题的第一个思路是:将这个String按空格Split开。然后重新拼接的时候加上需要替换的字符串。(我也不知道这是什么脑回路); 最后还是一道错题。...str.replace(" “,”%20"),好吧。 其中得复杂度是下面是replace的源码,我们可大概看看也就是O(n)的时间复杂度。...String的底层数据结构是char[] str.charArray()将String 转化为char[],如果你知道replace()这个方法,在没有题目限制的情况下,那也是可以使用的 还有就是char...的空格之间的比较。

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    雅虎十四条性能优化原则「建议收藏」

    因此如果您把图像文件分布到多台机器的话,就可以达到超过2个的并行下载 但是当脚本文件下载时,浏览器不会启动其他的并行下载,甚至其他主机的下载也不启动 所以直接将脚本放在底部 8 避免 CSS 表达式...在现实世界中,使用外部文件会加快页面显示速度,因为外部文件会被浏览器缓存 10 减少DNS查询次数 DNS用于映射主机名和IP地址,一般一次解析需要 20~120 毫秒 把内容分布到至少2...13 删除重复的脚本文件 在一个页面中包含重复的JS脚本文件会影响性能,即它会建立不必要的HTTP请求和额外的JS执行 一个避免重复的脚本文件的方式是使用模板系统来建立脚本管理模块。。...除了防止 重复的脚本文件外,该模块还可以实现依赖性检查和增加版本号到脚本文件名中,从而实现超长的过期时间 14 配置 ETags ETags 是用于确定浏览器缓存中元素是否与 Web server 中的元素相匹配的机制...,减少IO读取操作 尽量少用全局变量 删除多余的脚本 删除多余的变量、函数等 利用工具最小化js文件,删除多余空格、符号等 一般脚本放在页面底部 17.4 图片处理 可以使用icon字体图标代替的图片尽量使用

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    脚本分享—将GenBank格式的文件转换为GFF3格式

    小编欢乐豆又放出一个珍藏多年的脚本,2749 行的长度,长到已经难以用 GPT 解读啦,不过用起来还是很方便的!这个 perl 脚本用于将 GenBank 格式的文件转换为 GFF3 格式。...脚本使用准备 perl 是前提啦,当然,如果用 Linux,有自带的,就不需要再安装啦!推荐使用windows10/11的 WSL2。...以下是我的依赖安装记录: # 修改 cpan镜像地址: vi ~/.cpan/CPAN/MyConfig.pm # 不习惯vi的话gedit也可以的,前提是安装了的 gedit ~/.cpan/CPAN...参数和用法 以下是脚本的一些主要选项和用法: perl Genbank_to_gff3.pl -h Usage: Genbank_to_gff3.pl [options] filename.../E_coli.gbk.gff GBK格式,从ncbi网页上下载下来的.gb后辍的,一样可以分析的,看下下是用的正则表达式匹配的: gbk格式: 转换好的GFF3格式: head E_coli.gbk.gff

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    共轭计算变分推理:将非共轭模型中的变分推理转换为共轭模型中的推理 1703

    这种模型被广泛应用于机器学习和统计学中,然而对它们进行变分推理在计算上仍然具有挑战性。 难点在于模型的非共轭部分。...在传统的贝叶斯设置中,当先验分布与似然性共轭时,后验分布是封闭形式的,并且可以通过简单的计算获得。例如,在共轭指数族中,后验分布的计算可以通过简单地把充分的似然统计量加到先验的自然参数上来实现。...在本文中,我们将这种计算称为共轭计算(下一节将给出一个例子)。 这些类型的共轭计算已广泛用于变分推理,主要是由于它们的计算效率。...与这些方法相比,我们的方法有一个天然的优势——我们方法中的梯度步骤可以通过使用共轭计算来实现。 我们在两类非共轭模型上演示了我们的方法。第一类包含可以分成共轭部分和非共轭部分的模型。...对于这样的模型,我们的梯度步骤可以表示为共轭模型中的贝叶斯推断。第二类模型还允许条件共轭项。

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    三步将Mac系统默认PHP版本切换为MAMP等扩展环境中的PHP版本

    平时做开发的时候大多都是在Mac系统下,开发环境用的是MAMP集成的,但是Mac系统原本就带有Apache的。...这种情况下回默认使用系统自带的PHP版本,最近由于项目需要用到PHP7.1的版本,在不升级系统版本的情况下实现切换到MAMP环境的PHP版本!...免去系统版本升级麻烦 1.先查出MAMP下面集成的PHP版本 cd /Applications/MAMP/bin/php ls -ls 2.编辑修改 .bash_profile 文件(没有.bash_profile...文件的情况下回自动创建) sudo vim ~/.bash_profile 在文件的最后输入以下信息,然后保存退出 PATH="/Applications/MAMP/bin/php/php7.1.1/...bin:$PATH" export PATH 红色的部分就是你要切换的php版本类型,我选择的是7.1的稳定版 (看项目需求选择) 3.执行 .bsah_profile脚本(很重要) source .

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    Word VBA技术:将文档中的超链接转换为普通文本(取消超链接)

    具体设置方法如下: 单击“文件——选项”,在出现的“Word选项”窗口中选择左侧的“校对”选项卡,在右侧单击“自动更正选项按钮”,在出现的“自动更正”窗口中选择“键入时自动套用格式”,取消勾选其中的“Internet...及网络路径替换为超链接”前的复选框。...图1 然而,对于文档中已经存在的超链接,则还需要逐个取消。...此时,如果想要将文档中所有已有的超链接转换为普通文本,即取消其超链接,可以使用下面的代码: Sub RemoveHyperlinks() Dim objHyperlink As Hyperlink...Range .Delete rngRange.Style = wdStyleHyperlink End With Next i End Sub 此外,上述代码存在一个问题:如果文档中存在目录

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    利用PHP的字符串解析特性Bypass

    我们知道PHP将查询字符串(在URL或正文中)转换为内部$GET或的关联数组$POST。例如:/?foo=bar变成Array([foo] => "bar")。...值得注意的是,查询字符串在解析的过程中会将某些字符删除或用下划线代替。例如,/?%20news[id%00=42会转换为Array([newsid] => 42)。...%20news[id%00=42"+AND+1=0-- 上述PHP语句的参数%20news[id%00的值将存储到$GET["newsid"]中。...HP需要将所有参数转换为有效的变量名,因此在解析查询字符串时,它会做两件事: 1.删除空白符 2.将某些字符转换为下划线(包括空格) 例如: User input Decoded PHP variable..."${QSTRING}${COMMAND}" "http://172.17.0.1:8080$URL" 如你所见,上面的脚本将执行命令id: 现在,让我们尝试往Suricata导入以下两条规则:我编写了第一个规则

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    三步将Mac系统默认PHP版本切换为MAMP等扩展环境中的PHP版本

    平时做开发的时候大多都是在Mac系统下,开发环境用的是MAMP集成的,但是Mac系统原本就带有Apache的。...这种情况下回默认使用系统自带的PHP版本,最近由于项目需要用到PHP7.1的版本,在不升级系统版本的情况下实现切换到MAMP环境的PHP版本!...没有.bash_profile 文件的情况下回自动创建) sudo vim ~/.bash_profile 在文件的最后输入以下信息,然后保存退出 PATH="/Applications.../MAMP/bin/php/php7.1.1/bin:$PATH" export PATH 红色的部分就是你要切换的php版本类型,我选择的是7.1的稳定版 (看项目需求选择) 3.执行 .bsah_profile...脚本(很重要) source .bash_profile 如果报错的话请先进入 ls ~ 目录再执行,没报错的话证明你已经操作成了。

    1.1K30

    python-使用pygrib将已有的GRIB1文件中的数据替换为自己创建的数据

    前言 希望修改grib中的变量,用作WRF中WPS前处理的初始场 python对grib文件处理的packages python中对于grib文件的处理方式主要有以下两种库: 1、pygrib 2、xarray...:cf2cdm 将cfgrib样式的Dataset转换为经典的ECMWF坐标命名的形式 >>> import cf2cdm >>> ds = xr.open_dataset('era5-levels-members.grib...问题解决:将滤波后的数据替换原始grib中的数据再重新写为新的grib文件 pygrib写grib文件的优势在于,写出的grib文件,基本上会保留原始grib文件中的信息,基本的Attributes等也不需要自己编辑...,会直接将原始文件中的信息写入 替换的大致思路如下: replace_data = np.array(data) #你想替换的数据 with pygrib.open(grbfile) as grbs...'.grib','wb') for i in range(len(sel_u_850)): print(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #将原始文件中的纬向风数据替换为滤波后的数据

    1.4K10

    数字合约如何将所有权下放?如何使用脚本系统将交易转换为可编程的智能合约?答案就在这篇文章里!

    如果结果是肯定的,则他可以确定Alice授权了该消息(身份验证),她以后将无法拒绝该授权(不可否认性)并且该消息在传输过程中没有被更改(完整性)。...脚本和智能合约 不过,你不希望在接受共享资产负债表中的任何更改之前将每个对等方必须检查的条件限制为仅仅是数字签名的有效性。...你决定每个消息还可以包含脚本:一个描述说明接收帐户(或多个帐户)必须再次满足才能再次花费的其他条件。例如,发件人可能需要几个秘钥的组合(链接或分离)或特定的等待时间才能消费。...该假设将打破大多数法医启发式。 即使没有进一步的改进,UTXO模型也已经以某种方式提高了可伸缩性:与帐户模型中的状态更改不同,它可以使验证有效地进行批处理和并行化。...到目前为止,你已经了解到: 你可以使用数字签名进行所有权下放; 你可以使用脚本系统将交易转换为可编程的智能合约; 称为CoinJoin的更复杂的范式可以进一步增加黑暗度和规模。

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    macOS下利用dSYM文件将crash文件中的内存地址转换为可读符号

    一、使用流程     Windows下的程序运行崩溃时,往往可以利用pdb文件快速解析出程序崩溃的具体位置,甚至可以对应到源代码的具体行数。...macOS下的symbolicatecrash也具备相应的功能。对应于Windows下的pdb文件,macOS下的crash文件解析需要用到dSYM文件。...当程序崩溃时,通过symbolicatecrash对crash文件和dSYM文件中的符号进行映射,即可将crash文件中的内存地址转换为可读的字符串。以前的博文中也进行过总结,但是并没有具体实践。...而是解析我们感兴趣的内存地址的符号。其方法是:先找到Image的load address,如下: ?    ...这里我的程序在内存中的加载位置为0x10c680000(尖括号中的字符串是程序的UUID)。再次找到我们感兴趣的内存地址,如下: ?      再次运行命令: ?

    2.9K100

    如何将 Java 8 中的流转换为数组

    问题 Java 8 中,什么是将流转换为数组的最简单的方式?...String[] stringArray = stringStream.toArray(size -> new String[size]); 其中 IntFunction generator 的目的是将数组长度放到到一个新的数组中去...我们县创建一个带有 Stream.of 方法的 Stream,并将其用 mapToInt 将 Stream 转换为 IntStream,接着再调用 IntStream 的 toArray...; 紧接着也是一样,只需要使用 IntStream 即可; int[]array2 = IntStream.rangeClosed(1, 10).toArray(); 回答 3 利用如下代码即可轻松将一个流转换为一个数组...然后我们在这个流上就可以进行一系列操作了: Stream myNewStream = stringStream.map(s -> s.toUpperCase()); 最后,我们使用就可以使用如下方法将其转换为数组

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    在 PySpark 中,如何将 Python 的列表转换为 RDD?

    在 PySpark 中,可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD(弹性分布式数据集)。...以下是一个示例代码,展示了如何将 Python 列表转换为 RDD:from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...()# 定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印...RDD 的内容print(rdd.collect())在这个示例中,我们首先创建了一个SparkContext对象,然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着,使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD,并存储在变量rdd中。最后,使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。

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