浅谈React性能优化的方向 Bobi.ink 2019-06-14 本文来源于公司内部的一次闪电分享，稍作润色分享出来。主要讨论 React 性能优化的主要方向和一些小技巧。...React 渲染性能优化的三个方向，其实也适用于其他软件开发领域，这三个方向分别是: 减少计算的量。 -> 对应到 React 中就是减少渲染的节点 或者 降低组件渲染的复杂度 利用缓存。...有很多种方式来代替高阶组件/RenderProps，例如优先使用 props、React Hooks 2️⃣ 虚拟列表 虚拟列表是常见的‘长列表’和’复杂组件树’优化方式，它优化的本质就是减少渲染的节点...所以在样式运行时性能方面大概可以总结为：CSS > 大部分CSS-in-js > inline style ---- 避免重新渲染 减少不必要的重新渲染也是 React 组件性能优化的重要方向....对于函数组件可以使用React.memo包装 另外这些措施也可以帮助你更容易地优化组件重新渲染: 0️⃣ 简化 props ① 如果一个组件的 props 太复杂一般意味着这个组件已经违背了‘单一职责’
换言之，所有的操作都在理想的时间内，就不存在“性能优化“的问题。...性能优化并不是一个孤立的课题，除了响应时间的考虑，我们往往还需要综合功能完整性、安全性等等方面的问题。...性能分析的基础 性能优化需要厚实的基础知识： 操作系统——操作系统管理着应用程序所需要的所有资源，例如CPU和IO，当任何一个组件出现问题，我们的分析也是基于操作系统的，例如文件系统类型，磁盘类型，磁盘...现象的表现是什么样的 When-什么时候发生 Why-为什么会发生 Where-哪个地方发生的问题 How much-耗费了多少资源，问题解决后能减少多少资源耗用 How to do-怎么解决问题 但是这些只能给出方向
为了赶进度，最初里面大部分页面都是利用 web-view 组件嵌套h5站点来实现的；h5站点，就是利用的vue-cli官方那一套搭建的单页面应用；随着项目的推进，迭代的节奏开始慢下来，老生常谈的前端项目优化问题...，终于被提上了日程（主要有人吐槽加载太慢了） 调研 由于h5站点是用微信小程序 web-view 组件渲染，所以曾经有一个方向是去看微信文档，去小程序社区看看，有没有解决方法，由此找到了下面几篇文章...分析过后，其实大部分的问题好像都和web-view组件关系不是很大，那还是回到h5站点项目的优化上吧 落地方案 直接上结论，优化的部分主要有以下几个点： 单页面应用转多页面（多入口） 项目经过几个迭代之后...： 优化前： js文件请求数量：12 js加载总大小：777kb dom加载完成时间：711ms...优化后： js文件请求数量：6 js加载总大小：237kb dom加载完成时间：282ms
计算优化 结果集优化 资源冲突优化 算法优化 高效实现 JVM 优化 小结 ---- 概述 性能优化根据优化的类别，分为业务优化和技术优化。...业务优化产生的效果也是非常大的，但它属于产品和管理的范畴。同作为程序员，在平常工作中，我们面对的优化方式，主要是通过一系列的技术手段，来完成对既定的优化目标。...优化方法中有多种用空间换时间的方式，但只照顾计算速度，而不考虑复杂性和空间问题，也是不可取的。我们要做的，就是在照顾性能的前提下，达到资源利用的最优状态。 接下来，我简要介绍一下这7个优化方向。...小结 以上就是代码优化的 7 个大方向，我们通过简要的介绍，让大家对性能优化的内容有了大体的了解。...这7大方向是代码优化的最主要方向，当然，性能优化还包含数据库优化、操作系统优化、架构优化等其他一些内容，这些不是我们的重点，在后面的文章中，我们也只做简要的介绍。
优化方向 增加CPU资源。（使用处理能力更强的CPU，物理CPU、逻辑CPU数量） 增加系统的进程对CPU资源的占用时间。...优化方向 增加内存资源。 减少内存碎片。（如使用内存池技术） 减少内存操作。（多使用栈？...优化方向 减少等待。（非阻塞，IO复用） 使用性能更好的磁盘。 网络 与磁盘IO类似，网络IO的速度远小于内存，而且受到各种网络因素影响。网络I/O经常是系统性能的瓶颈。...优化方向 增加网络带宽，使用高速网卡等。 减少等待（非阻塞，IO复用） 提供有损服务。 UDP。...优化方向 减少临界资源、锁的使用 杜绝死锁 过载 系统过载可能导致系统性能雪崩式下降。（某个时间段突然超过系统承受能力的高并发） 优化方向 过载保护。 负载均衡。 欢迎指正和补充
那么接下来，就看看关于浏览器方向的优化，以及我们具体上能做些什么。 tips：清楚本文是关于介绍浏览器方向的优化，对于读懂本文并有所收获很重要。...二、高谈阔论：“一字一图” 一字指的是“预”字，一图指的是下面这张概括浏览器方向优化的脑图。 聪慧的你，相信看出了一些东西。...尽管如此，从核心优化策略的角度看，也可以大致的将针对浏览器方向的优化分为两类： 一是，文档类优化 二是，推测类优化 也就是说，关于浏览器方向的优化，在核心优化策略上，可以分为两个方向，一是文档优化方向...，二是浏览器推测性优化方向。...tips1：综上图文信息，一字是四种技术手段的“预”，一图是概括浏览器方向优化的脑图。 tips2：上面提到的策略和手段，其实浏览器本身已经做了，或者说浏览器厂商已经做了。
介绍 交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）是一种解决可分解凸优化问题的简单方法，尤其在解决大规模问题上卓有成效，利用ADMM...最早分别由 Glowinski & Marrocco 及 Gabay & Mercier 于 1975 年和 1976 年提出，并被 Boyd 等人于 2011 年重新综述并证明其适用于大规模分布式优化问题...由于 ADMM 的提出早于大规模分布式计算系统和大规模优化问题的出现，所以在 2011 年以前，这种方法并不广为人知。 对偶上升方法 ? 对偶分解性 ? 增广拉格朗日（乘子法） ? ADMM ?...全局变量一致性优化(Global Variable Consensus Optimization) ? ADMM算法的应用 ? Lasso问题 ?
本文对数据科学众多方向进行简要描述，您不需要全部学习，只需要选择一个，从第一步开始执行，您将会学到更多东西。您不要犹豫应该选择那一个，这里没有错误的答案。您只需要挑选一个，开始投入建设即可。...您可以采取一些不同的路径，一个是传统的大学教师方法，一个是更多的企业培训方向，这两个都可以。...经理将会为项目提供帮助和总体方向。另外，他们应该对数据如何帮助形成一个团队决定有着深刻的理解和真知灼见。 第一步：您可以考虑组织一个团队来帮助一个非盈利的组织分析数据。...8 数据科学独角兽 数据科学独角兽是一个知道以上所有的方向和更多的人。他们了解数据科学所有主题，不可能人人都成为独角兽，但少数人已经成为独角兽。...总结 选择一个方向，做出与众不同。 参考资料： 1 GETTING STARTED WITH DATA SCIENCE SPECIALTIES
定义 1.1 方向余弦 在解析几何里，一个向量的三个方向余弦分别是这向量与三个坐标轴之间的角度的余弦。...设 其中 、 、 是一组标准正交基的单位基底向量， 、 、 分别为 在 、 、 上的分量，则 对于 、 、 的方向余弦 、...两个向量间的方向余弦指的是这两个向量之间的角度的余弦。 1.2 方向余弦矩阵 方向余弦矩阵是由两组不同的标准正交基的基底向量之间的方向余弦所形成的矩阵。...方向余弦矩阵可以用来表达一组标准正交基与另一组标准正交基之间的关系，也可以用来表达一个向量对于另一组标准正交基的方向余弦。 2.
62.23775100708008 ) (MA, ma)=( 103.79611206054688 110.34321594238281 ) angle= 80.08370208740234 算法：旋转方向是通过构造最优拟合椭圆来获取旋转方向信息
这一节我们会介绍目前非常流行的交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM），这个方法的应用非常广泛，所以课件上举了非常多的例子来说明它的应用...交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）的核心自然在于“交替方向”和“乘子”。...它的更新公式就可以体现出“交替方向”的意思，因为交替方向乘子法的更新公式是 前两行就是先以 为变量优化，再以 为变量优化的意思（注意在给 做优化的时候， 的信息已经是最新的了），而第三行和增强拉格朗日法的更新公式几乎是一脉相承...这样的话，从直觉上来说，它在两个方向分别做了好的优化，有点像之前提到的坐标下降法（见《凸优化》第A节（凸优化（A）——坐标下降法，对偶上升法，再看增强拉格朗日法））。...比方说如果是 ，那么这个时候方向就是 ，一个向量的无穷大范数其实就是向量的最大的取过绝对值后的元素，所以我们自然可以得到下面的更新公式 FW方法比较多的会和近端梯度方法联系到一起。
相反，在一个层级上单次只提供一个优化目标却十分简单。在反向传播中，因为神经网络最后一层的优化目标是给定的，所以算法会从输出层开始，然后令误差沿着反向传播，这种反向传播就成功地为前面层级设定了优化目标。...该方案为层级 d 设置一个优化目标，然后优化前面层级已有的权重（即 j<=d 的层级权重）以检查该目标是不是可行。...然而，因为优化目标是离散的，目标空间就显得十分巨大且不平滑，它也不能保证在实际执行优化时能同时降低损失。...d 层优化目标的可行性能通过递归地更新层级 d 的权重而确定，并根据 d-1 层的目标给出 d 层的优化目标。...这一递归过程会继续进行，直到传播到输入层，而其中的可行性（即线性可分型）能通过给定优化目标和数据集输入后优化层级的权重而简单地确定。
在此基础上，介绍了5篇近3年的顶会的论文，从3个角度揭示了meta-learning在学术界的优化方向。...内循环阶段，模型利用训练样本拟合某个特定任务；在外循环阶段，对外循环的某个目标函数进行优化。内循环和外循环迭代交替进行。...内循环的优化目标是trainset的效果，即模型的拟合能力，外循环的优化目标是testset的效果，即模型的泛化能力，也可以理解为外循环以泛化能力作为优化目标。...两层优化视角 两层优化视角指的是模型的优化目标包含两层，例如上面提到的内循环和外循环，可以表示为如下的公式形式： 公式的第一行代表外层优化（外循环），第二行代表内层优化（内循环），两层优化是依赖关系...Meta-learning近年优化方向 理解了MAML的核心思路后，我们重点介绍一下近几年来，学术界对于MAML存在问题的进一步改进和优化，了解meta-learning最新研究方向。
堆有rwx权限，下标溢出写got函数为堆地址，在两个堆块上拼接shellcode调用read读入shellcode进行orw拿flag
白给题，触发malloc_consolidate就可以leak+overlapping了
前言 本文主要介绍Yoho大数据团队在深度学习传统应用方向上的一些实践和思考。...传统用户行为预估方向上，如何根据用户的行为数据，对用户行为建模，进而预测用户的购买行为，点击行为，注册行为等等一直以来都受到工业界及学术界的关注。...与此同时，我们可以通过控制GRU layer的层数及优化多次隐藏状态GRU States的拼接方式控制整体模型框架的复杂程度。 3.用户数据构造 ? 用户数据训练过程常常采用如上图这样的最小批处理。...(BayesianPersonalizedRanking,BPR)和第一准则(TOP1)： 贝叶斯后验优化(BayesianPersonalizedRanking,BPR)是一个近似矩阵分解的方法...可优化方向 GRU卷积神经网络的层数优化，由多层隐藏层替代单层隐藏层提高对用户行为的汇总效果 Logistics Regression部分可以由多模型bagging替换，降低过拟合的可能 反馈数据清洗，
//移动端 $(".demo").on("touchstart", function(e) { e.preventDefault(); star...
周末打了一下DASCTF，基本都是菜单题的堆利用，除了有一题打safe-linking比较新，其它都比较常规。
\min\sum\limits_i\|x_i\|_0 \quad \mathrm{s.t.} \; \|Y-DX\|^2_F \leq \varepsilon
垂直方向，上下游之间，上游的供应商以及下游买家都在市场里面聚集，很容易形成上下游的裂变。...对于很多读者问到的几个热门方向，简单说一下笔者的看法： ?...OA，HR，CRM等通用SaaS赛道 通用软件也分面向中大型客户市场，以及中小客户市场，长期来说，同样的产品方向，中大型客户以及中小型客户是要分不同产品线的。...在上下游或者水平方向有业务上面的强协同效应。 水平方向的客户之间如果有协同效应，是可以通过产品进行水平方向的裂变，从而快速的实现市场增长。...目前管理SaaS可以考虑的一些方向，是可以利用行业规范或者业务知识形成知识图谱的方向，基于人工智能的识别，结合知识图谱的大数据给予用户一些行为建议，可能是目前比较现实和落地的方向。
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