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前端页面性能及其分析工具

根据google做出的数据统计，页面访问时长从1s增加到3s，用户跳出率增加32%。...像google的网页 measure以及 PageSpeed Insight工具都是调用的 Lighthouse 对页面进行分析。 二、如何为页面的性能打分 1....mpFID 具体的计算方法，是从以 FCP 为开始到以 TTI 为结束的这段时间里，选择其中js执行时间最长的任务，用它消耗的时间再减去50ms。...这个数据的获取是由 Layout Instability API（详见参考资料14）提供的，计算方法如下： layout shift score = impact fraction * distance...speedline 通过对页面进行视频录制，并统计首帧与最后一帧变化的时间差来计算 speed Index 的值。 值得一提的是 SI 的最终分数，会通过和数据库中真实网站的 SI 进行比较算出。

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TraceSim算法深入浅出

)Rebucket就是string matching methods的一种，这篇论文主要提出了TraceSim这一结合了两种方法的堆栈相似度度量方法需要了解的词Levenshtein Distance...distance)Machine Learning(本文中具体是指基于超参数[ 1, 2, 3 ]确定最佳参数集合用于权重计算)算法流程大致如下：特殊处理栈溢出异常，而对于非SOEs：计算stack...{gw}{\beta \gamma}\left(f{i}\right)$是$f_{i}$的全局权值，对应第二个因素$\alpha \beta \gamma $是数值超参数，用于调整模型以适应数据（调整算法适应某个特定的...这是基于实践得出的结论；错误更有可能是由最近调用的方法所导致的这里的本地权值是一个完全基于上面这条假设而来的因子，在一些场景下这样的假设比较局限全局权值的计算：全局权值计算基于TF-IDF方法TF-IDF...stack traces中那些非常相似的frames以小的权值；这类frames可能是频繁调用的代码块，例如开发框架，日志或者协程池Levenshtein distance 计算为了在数值上表达stack

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    face-api.js中加入MTCNN：进一步支持使用JS实时进行人脸跟踪和识别

    使用face-api.js进行人脸检测 到目前为止，face-api.js单独实现了基于SSD Mobilenet v1的CNN进行人脸检测。...回想一下，为了识别人脸，在运行主循环之前，我们必须为每个我们想要识别（参考数据）的人的示例图像预先计算一个（至少一个）面部描述符。...为了做出决策，是哪一个人坐在摄像头前面，我们将在参考数据中的面部描述符中查询人脸描述符并返回最相似的匹配： const sortAsc = (a, b) => a - b const results...然后，不要忘记调用onPlay继续迭代处理最近的帧。就是这些！ 结语 最后要注意的是，为每一帧重新计算查询面部描述符是一种非常幼稚的方法。...显然，有更有效的方法，例如每隔x帧跟踪和更新检测结果的面部描述符。通常，被跟踪的人脸的姿势不会在几帧中有剧烈地改变。但为了简单起见，这样就可以了。如果你想要从中挤出更多的fps，可以利用这一点。

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    TraceSim算法深入浅出

    Levenshtein distance(同样也是改进版本的Levenshtein distance) Machine Learning(本文中具体是指基于超参数[ 1, 2, 3 ]确定最佳参数集合用于权重计算...算法细节在下方展开阐述 对SOEs(stack overflow exceptions)的特殊处理 stack overflow exceptions中有大量重复的递归调用产生的帧，两个stack...\alpha \beta \gamma 是数值超参数，用于调整模型以适应数据（调整算法适应某个特定的stack trace集） 本地权值的计算公式： lwα(fi)=1iα\mathit{lw}_{\...这是基于实践得出的结论；错误更有可能是由最近调用的方法所导致的 这里的本地权值是一个完全基于上面这条假设而来的因子，在一些场景下这样的假设比较局限 全局权值的计算： 全局权值计算基于TF-IDF方法 TF-IDF...这样的算法能保证赋予大量stack traces中那些非常相似的frames以小的权值；这类frames可能是频繁调用的代码块，例如开发框架，日志或者协程池 Levenshtein distance

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    如何实现RTMP推送Android Camera2数据

    Camera2简介 在Google 推出Android 5.0的时候, Android Camera API 版本升级到了API2(android.hardware.camera2), 之前使用的API1...Camera API2相较于API1有很大不同, 并且API2是为了配合HAL3进行使用的, API2有很多API1不支持的特性, 比如: 更先进的API架构； 可以获取更多的帧(预览/拍照)信息以及手动控制每一帧的参数...； 对Camera的控制更加完全(比如支持调整focus distance, 剪裁预览/拍照图片)； 支持更多图片格式(yuv/raw)以及高速连拍等。...获取数据后对接RTMP推送： 通过OnImageAvailableListenerImpl 获取到原始数据，推送端以大牛直播SDK https://github.com/daniulive/SmarterStreaming.../ 的万能推送接口为例，获取数据后，调用SmartPublisherOnImageYUV420888() 完成数据传送，底层进行二次处理后，编码后传输即可。

    1.8K00

    Prometheus新特性：分块的、流式的远程读API版本

    这个API允许第三方系统通过两种方法与度量数据交互： 写 - 接收Prometheus推送的样本 读 - 从Prometheus拉取样本 ?...这两种方法都使用HTTP和使用protobufs编码的消息。使用snappy对这两个方法的请求和响应进行了压缩。 远程写 这是将Prometheus数据复制到第三方系统中最流行的方法。...解决方案 为了解释这个问题的解决方案，理解Prometheus如何在查询数据时进行迭代是很有帮助的。核心概念可以在被称为SeriesSet的查询器的Select方法返回类型中显示。...TSDB以同样的方式实现了SeriesSet，它以一种从文件系统中逐个存储的块中获取序列的最佳方式，从而最小化了分配。...这对于远程read API非常重要，因为我们可以使用迭代器重用相同的流模式，方法是为单个系列以几块的形式向客户机发送响应片段。

    1.9K20

    js 和 css动画

    通过在相同的时间内构造出一帧帧的内容，然后让其在函数的作用下不断的改变css的值，达到动画的效果 下面将会是用js写css动画 js写css动画 下面是一个函数 将e转化为相对定位的元素，使得其可以左右移动...第一个参数为元素对象或者元素的id 如果第二个参数是函数，以e为参数，它将在动画结束时调用 第三个参数指定e移动的距离，默认为5像素 第四个参数指定移动多久，默认500毫秒 // 将e转化为相对定位的元素...，使得其可以左右移动 // 第一个参数为元素对象或者元素的id // 如果第二个参数是函数，以e为参数，它将在动画结束时调用 // 第三个参数指定e移动的距离，默认为5像素 // 第四个参数指定移动多久...distance) distance = 5; // 如果未指定移动的距离，则默认为5像素 var originalStyle = e.style.cssText; // 获取元素e的css样式...// 在调用函数时假设e是完全不透明的 // oncomplete 是一个可选函数，以e为参数，它将在动画结束的时调用 // 如果不指定time，默认为500毫秒 function fadeOut(e

    10.9K60

    Android Camera2 Focus Distance

    网上也查找了不少资料，有时看别人提的问题以及回答，也能给自己带来不少的帮助，希望下面的内容也能帮助到有需要的小伙伴~ 提问1 从android相机api2，我们尝试设置LENS_FOCUS_DISTANCE...以在应用程序中实现手动对焦功能。...为此，我们正在执行以下过程： 我们将聚焦距离作为用户输入的单位，以厘米为单位。 使用公式100f /（以厘米为单位的值）将厘米转换为屈光度，其中f表示将其转换为浮点。...我已经在谷歌样本Camera2应用程序中添加了一个SeekBar，但我找不到实现手动对焦的方法。 我在camera2，android中找到了手动对焦，但它在我的LG G4上无效。...但是您不应该在重复请求中设置TRIGGER_START，因为这会重新开始关注每一帧。仅在单个capture（）调用中使用它。

    2.2K10

    Google发布强化学习框架SEED RL

    actor通常在CPU上运行，并且在环境中采取的步骤与对模型进行推断之间进行迭代，以预测下一个动作。...通过这种方法，learner可以在专用硬件（GPU或TPU）上集中进行神经网络推理，从而通过确保模型参数和状态保持局部状态来加快推理速度并避免数据传输瓶颈。...learner可以扩展到数千个核心（例如，在Cloud TPU上最多2048个），actor的数量可以扩展到数千台机器，以充分利用learner，从而可以以每秒数百万帧的速度进行训练。...在DeepMind Lab上，作者使用64个Cloud TPU内核实现了每秒240万帧的数据传输速度，与以前的最新分布式代理IMPALA相比，提高了80倍。这样可以显着提高挂钟时间和计算效率。...对于相同的速度，IMPALA需要的CPU是SEED RL的3-4倍。 ? 通过针对现代加速器进行优化的架构，自然会增加模型大小，以提高数据效率。

    1.9K20

    进化算法中的人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm）

    重复步骤2至4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或找到满意的解）。3....(1, 10, size=(num_cities, num_cities)) np.fill_diagonal(distance_matrix, 0) # 调用遗传算法求解问题 best_route...你可以根据需要修改问题的参数，如城市数量、种群大小、最大迭代次数和距离矩阵等，以适应不同的问题。...你可以根据需要修改问题的维度、种群大小、最大迭代次数和搜索空间的上下界等参数，以适应不同的问题。...然而，AFSA算法仍然存在一些挑战和改进的空间，如算法的收敛性和收敛速度等。未来的研究可以进一步探索和改进AFSA算法，以提高其在实际问题中的应用效果。

    97930

    港科大等提出音频驱动多人视频生成新范式 AnyTalker，解锁任意数量角色间的自然互动！

    ：本文提出了一种可扩展的多流处理结构 Audio-Face Cross Attention Layer，能够以循环调用的方式驱动任意数量的角色，并确保各个角色之间自然的互动。...低成本多人说话模式训练方法：提出了一种新颖的两阶段训练流程，使模型先利用水平拼接的单人数据学习多人说话模式，再通过多人数据精调，以优化生成视频人物之间的互动性。...对于单人 Benchmark，我们采用多种常用指标：Fréchet Inception Distance（FID）和 Fréchet Video Distance（FVD）用于评估生成数据的质量，Sync-C...与 SOTA 方法对比 定量对比。首先，我们与几种单人生成方法进行比较，以验证其出色的单人驱动能力。定量结果如表1所示。...表2中的结果显示，AnyTalker 的1.3B和14B模型在 Interactivity 指标上均取得了最佳性能。此外，14B模型在所有指标上均取得了最佳结果，从而验证了我们提出的训练流程的有效性。

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    性能优化到底应该怎么做

    主要负责把Renderer进程中绘制好的tile位图作为纹理上传到GPU，并调用GPU相关方法把纹理draw到屏幕上。...我们看一下结果是怎样的： [vjyz9ik3e6.png] Google官方web-vitals库 Google官方也提供了一个web-vitals库，底层还是使用这个API，只是帮我们处理了一些需要测量和不需测量的场景...layout shift score = impact fraction * distance fraction 可视区域内，在前一帧到下一帧之间所有不稳定的元素的并集，会影响当前帧的布局移动分数。...4.3 CrUX Chrome UX Report (CrUX)是指汇聚了成千上万条用户体验数据的数据报告集，它是经过用户同意才进行上报的，目前存储在Google BigQuery上，可以使用账号登陆进行查询...Delay ● First Contentful Paint 原理如下： [r4ntkf6nhr.png] 通过API的查询的数据每日都更新，并汇集了过去28天的数据。

    3.2K343

    多模态大模型驱动的类特斯拉FSD自动驾驶实践

    系统设计 尽管我们对特斯拉 FSD 自动驾驶系统的内部逻辑知之甚少，但可以推测其基本原理：先感知环境，基于感知数据进行决策，再输出指令进行执行。...据了解 BigModel 的 Flash 系列免费模型全家桶上线，覆盖语言、图像理解、图像生成、视频生成，均可免费调用 API，多能力多维度应用场景，实现理想效果。...API Key，用于后续调用。...例如： sysmte_prompt = """ 你是一套 Tesla 的 Full Self-Driving (FSD) 系统，负责实时处理车辆摄像头和传感器捕获的数据，以辅助自动驾驶决策。..., 30, 100, 80], "distance": 25, "priority": "high"} ], "action": "stop" } """ 为了上传图像数据，我们需要将帧图像编码为

    36810

    《现代Javascript高级教程》优化动画和渲染的利器

    而requestAnimationFrame是浏览器提供的一个用于优化动画和渲染的API。它可以协调浏览器的刷新率，帮助开发者实现流畅的动画效果，并提供更高效的渲染方式。...它基于浏览器的刷新率，调度回调函数的执行，以确保动画和渲染的流畅性和高性能。 使用requestAnimationFrame，开发者可以在每个浏览器刷新帧之前请求执行一个函数。...浏览器会在适当的时机调用这个函数，以保证动画和渲染的协调性。通过与浏览器的合作，requestAnimationFrame可以避免不必要的渲染操作，并确保动画的效果更加平滑。...3.3 数据可视化 在数据可视化的场景中，展示大量的数据并实时更新是一项挑战。使用requestAnimationFrame，可以在每个浏览器刷新帧之前更新数据的可视化状态，并进行相应的渲染。...我们还为Particle对象添加了update方法和draw方法，用于更新粒子的位置和绘制粒子的图形。

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    【多模态大模型】

    多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。...技术栈： 视频分帧：使用OpenCV提取关键帧。 多模态编码：结合Whisper（语音转文本）和ViT（视频帧分析）。 摘要生成：文本模型（如GPT-3.5）提炼关键信息。...= extractor(frame_images, return_tensors="pt").pixel_values # 结合文本与视觉特征输入多模态模型生成摘要 模型训练与优化要点 数据准备：需对齐的多模态数据集...缓存机制：对高频查询内容预生成结果以减少实时计算压力。 API化：通过FastAPI封装模型，提供RESTful接口供业务系统调用。...多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。

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    给Python算法插上性能的翅膀——pybind11落地实践

    Cython 的编译器支持转化 Python 代码为 C 代码，这些 C 代码可以调用 Python/C 的 API。从本质上来说，Cython 就是包含 C 数据类型的 Python。...2.4 Boost.Python C++中广泛应用的Boost开源库，也提供了Python binding功能。使用上，通过宏定义和元编程来简化Python的API调用。...Pybind11 通过 C++ 编译时的自省来推断类型信息，来最大程度地减少传统拓展 Python 模块时繁杂的样板代码， 且实现了常见数据类型，如 STL 数据结构、智能指针、类、函数重载、实例方法等到...Python pyVec = pyVec.transpose().reshape(pyVec.size) 以下以我们开发的C++ GPU高性能版抽帧so为例，除了提供抽帧接口给到Python端调用，还需要回调给...Python从而通知抽帧进度以及帧数据。

    4.6K102

    小蛇学python（2）两百行代码实现旅游中国34座大城市最短路径

    将这个数据传递给GA算法类，类内部有一个适配函数计算，通过距离数据，进行交叉，变异，产生下一代等一系列操作。最终产生一个最优秀的个体，也就是遍历了34个城市后使路程距离最短的那个序列。...注意的是，第一代个体中，要特意保留下来本来路径就是最短的数组，直接放到下一代中，如此循环往复，以求寻找到最佳数组序列。...，它起到一个在各个函数中间传递数据的中枢作用。...n是迭代次数，我取的是100，即循环迭代一百次以寻求最优个体。最后将最有个体输出，并将该个体存储在全局数组中。...可改进的地方 这个程序肯定不够实用，毕竟它计算的是直线距离。所以下一步我打算调用百度地图API爬取铁路数据，这个工程比较浩大，敬请期待哦～ 大家也可以尝试一下，体验一把将代码融入生活的乐趣。

    1.3K51

    数学建模--禁忌搜索

    选择和更新：在候选集中选择评价值最佳的解 xnextxnext​，并更新禁忌表 HH。 终止条件：如果满足终止条件（如达到最大迭代次数或解的质量不再提升），则停止计算；否则，进入下一次迭代。...禁忌表的管理：禁忌表需要动态更新，每次迭代后将新的禁忌对象加入表中，并移除最旧的对象以保持表的长度固定。 邻域搜索策略：根据具体问题的特点设计邻域结构，确保能够覆盖足够的搜索空间。...终止条件的设计：设定合理的最大迭代次数或其他终止条件，以保证算法在合理的时间内完成求解。...在基于最小负荷初始化的改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的研究中，介绍了OS邻域结构和MS邻域结构，这些结构通过生成邻域解并评估选择最佳邻域解作为当前解，不断迭代直至达到最大迭代次数或禁忌步长达到指定长度...以下是几种有效的方法： 随着搜索的进行，一些先前标记为禁忌的解可能因为禁忌期限的到达而被移除禁忌表，这时新的解就可以被添加进禁忌表中以保持表的动态更新。

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