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面试前端性能优化八股文十问十答第一期

面试前端性能优化八股文十问十答第一期作者：程序员小白条，个人博客相信看了本文后，对你的面试是有一定帮助的！关注专栏后就能收到持续更新！⭐点赞⭐收藏⭐不迷路！

程序员小白条·2024-02-23 20:10

css+动画优化,css3动画性能优化--针对移动端卡顿问题

一、使用css，jquery，canvas制作动画1.Canvas优点：性能好，强大，支持多数浏览器(除了IE6、IE7、IE8)，画出来的图形可以直接保存为.png或者.jpg的图形；缺点：依赖于HTML，只能通过脚本绘制图形，没有实现动画的API(依靠事件和定时器更新)；由于在canvas上以编程方式显示的文本其实就是位图，因此搜索爬行器将完全忽略文本。文本内容也无法被屏幕阅读器识别。2.cs

影子的覆盖·2024-02-23 18:07

压缩感知常用的测量矩阵

它是一个通常为非方阵的矩阵，用于将信号从高维空间映射到低维空间，生成观测向量。如果信号在某个基下是稀疏的，那么通过与测量矩阵相乘，可以得到它的压缩表示。

superdont·2024-02-23 00:15

Boxy SVG for Mac(矢量图编辑器)

BoxySVGforMac是一款非常好用的向量绘图工具，适用于初学者以及专业网页设计师和Web开发人员。boxysvg拥有超过100个命令的可配置键盘快捷键，能够让你快速制作出各种各样的矢量图。

青色精灵·2024-02-20 23:52

zabbixApi4j-Graph item

Graphitemgraphitem.get:检索图项目image.pngGraphItemGetTestpackagecn.com.yeexun.testzabbix.zabbix4j.example.graphitem

差不多先生_tl·2024-02-20 23:27

向量的内积、外积、混合积、行列式，以及它们的几何意义（还有数量积、点乘、向量积、叉乘）

参考视频1(数量积向量积混合积内积外积)：https://www.bilibili.com/video/BV1kL4y1e78T/?

shimly123456·2024-02-20 23:42

齐次方程是否有非零解，和它的系数矩阵行列式的关系

search-card.all.click&vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc6004:22有这么一句话，如下图对于齐次方程，若系数矩阵的行列式为零，则方程有非零解在求解矩阵的特征向量时

shimly123456·2024-02-20 23:08

前端判断字符串中是否包含指定字符

如果要检索的字符串值没有出现，则该方法返回-1。var str = "欢迎来到这里！";console.info(str.indexOf("欢迎")!

ʚ小华·2024-02-20 22:30

基于学习的参数化查询优化方法

它们存在反复执行动作，这为其性能优化提供了契机。然而，当前许多商业数据库处理参数化查询的方法仅仅只优化查询中的第一条查询实例（或用户指定的实例），缓存其最佳计划并为后续的查询实例重用。

KaiwuDB 数据库·2024-02-20 22:12

Android性能优化之App启动速度、Apk体积缩减

转发自：Android性能优化典范-第6季这里是Android性能优化典范第6季的课程学习笔记，从被@知会到有连载更新，这篇学习笔记就一直被惦记着，现在学习记录分享一下，请多多指教包涵！

SyShareS·2024-02-20 21:39

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本（代价）函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始

亿维数组·2024-02-20 21:37

前端性能优化笔记1 第一章

1.HelloWorldHelloWorldwindow.LOAD_DATA=(data)=>{const{title,url}=datadocument.body.innerHTML=`${title}`}consttag=document.createElement('script')tag.src='https://cdn.jsdelivr.net/gh/xcodebuild/perfdem

沿着路走到底·2024-02-20 21:36

Android app的启动优化总结

至于为什么要做性能优化–QAQ，大家dddd问题场景主要分为如下两种场景，笔者主要在第一种场景下进行实操哈1、项目中已有性能启动相关埋点以及启动时间要求，在做需求的过程中导致启动性能达不到合并主干标准2

嘴巴吃糖了·2024-02-20 21:35

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离

RIKI_1·2024-02-20 21:03

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

数据检索：倒排索引加速、top-k和k最邻近

singleDoc#《Elasticsearch:非结构化的数据搜索》我们看了ES的设计，主要侧重于它分布式的设计以及LSM-Tree，今天我们来关注算法部分：如何进行检索算法的设计以及如何加速倒排索引

SakamataZ·2024-02-20 20:21

如何选择知识图谱的智能问答方法

问题的复杂性：对于简单明了的问题，基于模板或信息检索的方法可能更加高效。然而，对于复杂、模糊或需要深入理解的问题，基于语义解

Komorebi_9999·2024-02-20 20:46

Java系列：Java多线程常见面试题，Java多线程必须掌握的知识点，理解线程池、线程安全、线程并发、性能优化等常见问题才是合格的Java程序员

多线程编程在Java中是一个非常重要且复杂的领域，涉及许多经典问题。也是面试过程中最常被问及的考题，如果不能掌握这些问题，将不能称为一个合格的Java编程人员。那么Java多线程都有哪些常见问题，以及必须要掌握的知识点呢？本篇文章将列举一些基本知识点。以下是一些常见的问题：线程的创建与运行：如何创建线程？有哪些方法？（例如：继承Thread类，实现Runnable接口，使用Callable和Fut

码农超哥同学·2024-02-20 19:38

2018-02-16 神经网络基础（一）

-RGB(red,green,blue)分别对应三个矩阵，矩阵大小同像素-色彩亮度值组成特征向量，如图屏幕快照2018-02-16下午8.34.47.png屏幕快照2018-02-16下午8.34.56

瑶瑶_2930·2024-02-20 18:35

我们一起玩AI 5 —— 偏导数与梯度下降

5秒导读，本文将讲述偏导数，梯度，方向导数，与线性回归权重向量θ的求法大家好，我是玩ai时长两年半的个人程序猿ASRay，喜欢读，写，编程，数学....板砖！

ASRay明日丽科技·2024-02-20 18:11

SpringCloud——Feign知识整理

要在调用者的启动类上添加注解第三步：编写Feign的客户端，假设，在orderservice层，查询订单信息，需要调用userservice层查询用户信息的方法2.自定义Feign的配置3.Feign的性能优化

程序猿ZhangSir·2024-02-20 18:13

面试题之项目做过哪些性能优化可以从哪方面说？

常见的性能优化措施：1.减少HTTP请求数：合并和压缩CSS、JavaScript⽂件，使⽤雪碧图、字体图标等减少图片请求，减少不必要的资源请求。

STATICHIT静砸·2024-02-20 18:42

webpack(四) webpack5新特性

TreeShaking和代码生成以改善包大小改善web平台兼容性去除弃用功能另外webpack5要求node的最小的版本为10.13.0长期缓存开发支持支持崭新web平台特性支持全新Node.js生态特性解析构建优化性能优化未来计划主要优化新特性

Avici_Mix·2024-02-20 18:11

10、全文检索 -- Elasticsearch -- 介绍、下载、安装、配置、开启权限认证、为 Elasticsearch 启用 SSL 和 HTTPS 支持

目录全文检索--Elasticsearch--介绍、下载、安装、配置、开启安全机制、设置用户密码、为Elasticsearch启用SSL和HTTPS支持Elasticsearch介绍官网下载Elasticsearch

_L_J_H_·2024-02-20 17:10

08、全文检索 -- Solr -- 使用 SolrClient 连接 Solr（演示手动配置自定义的SolrClient 并在测试类使用 solrClient 进行添加、查询、删除文档的操作）

目录SolrClientSolrClient的功能SolrClient这个API包含如下常用方法：SolrClient方法的说明：SpringBootStarterDataSolr的不足手动配置自定义的SolrClientSolrClient代码演示配置自定义的SolrClient1、创建一个SpringBoot项目，添加依赖2、SolrAutoConfiguration解析3、手动配置自定义的S

_L_J_H_·2024-02-20 17:40

java 商城全文搜索_利用solr实现商品的搜索功能

答案就是全文检索工具的实现，luncence采用了词元匹配和切分词。举个例子：北京天安门------luncenc

闲侃数码·2024-02-20 17:09

MySQL 性能优化 - 多表查询优化

上一篇讲到了单表数据查询的性能优化，已经掌握了简单的查询优化，这一篇主要针对两表、三表以及多表联查的情况进行分析，看看该如何进行调优。

搬运Gong·2024-02-20 17:39

MySQL 性能优化思路和工具

MySQL性能优化思路和工具一、优化思路作为架构师或者开发人员，说到数据库性能优化，你的思路是什么样的？或者具体一点，如果在面试的时候遇到这个问题：你会从哪些维度来优化数据库，你会怎么回答？

helloworld6379·2024-02-20 17:38

09、全文检索 -- Solr -- SpringBoot 整合 Spring Data Solr （生成DAO组件和实现自定义查询方法）

目录SpringBoot整合SpringDataSolrSpringDataSolr的功能（生成DAO组件）：SpringDataSolr大致包括如下几方面功能：@Query查询（属于半自动）代码演示：1、演示通过dao组件来保存文档1、实体类指定索引库2、修改日志级别3、创建Dao接口4、先删除所有文档5、创建测试类6、演示结果2、根据title_cn字段是否包含关键字来查询3、查询指定价格范围

_L_J_H_·2024-02-20 17:07

mysql 查询性能优化关键点总结

MySQL查询性能优化是数据库管理的重要环节，良好的性能优化可以提高查询效率，降低系统负载。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-20 17:06

制造外力（受重力风力作用的小球）

书名：代码本色：用编程模拟自然系统作者：DanielShiffman译者：周晗彬ISBN：978-7-115-36947-5目录2.5制造外力我们已经知道力是什么（力是一个向量），也知道如何对物体施加力

大龙10·2024-02-20 17:46

深度学习与机器学习的关系

机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制）

实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2、张量的数学运算1.向量运算

QomolangmaH·2024-02-20 16:47

【Spring Boot 3】【JPA】一对一双向关联

但在我个人学习和工作经历中，每次学习新技术总是要花费或多或少的时间、检索不止一篇资料才能得出一个可工作的DEMO，这占用了我大量的时间精力。因此本文旨在通过一篇文章即能还原出可工作

又言又语·2024-02-20 16:57

Linux环境下HTTP隧道的安全性与性能优化策略

在Linux环境下，HTTP隧道技术为远程办公和数据同步提供了极大的便利。为了确保这种技术的安全性和性能，我们需要采取一系列策略来保障其稳定运行。安全性策略安全性是HTTP隧道技术的首要考虑因素。以下是一些建议，以确保HTTP隧道的安全性：使用HTTPS协议：HTTPS通过SSL/TLS协议对HTTP通信进行加密，确保数据的机密性和完整性。避免使用不安全的HTTP协议，以防止数据泄露和篡改。配置防

华科℡云·2024-02-20 16:46

MinIO 和 Apache Tika：文本提取模式

Tl;dr:在这篇文章中，我们将使用MinIOBucketNotifications和ApacheTika进行文档文本提取，这是大型语言模型训练和检索增强生成LLM和RAG等关键下游任务的核心。

MinIO官方账号·2024-02-20 16:42

Ansible管理动态清单

Ansible支持动态清单脚本，这些脚本在每当ansible执行时从这些类型的来源检索当前的信息，使清单能够实时得到更新。这些清单脚本是可执行的程序，能

时羽天·2024-02-20 15:59

Python--字符串常用操作

字符串常用操作一.拼接字符串二.计算字符串的长度三.截取字符串四.分隔字符串五.检索字符串1.count()方法2.find()方法3.index()方法4.startswith()方法5.endswith

晚•夜·2024-02-20 15:19

GPT-4影响高度创新思维的领域（一）

GPT-4的应用范围不再局限于对现有信息的检索、整理和复述，而是进一步拓展到了诸如文学创作、科学假设生成、教育辅导、商业策略建议等需要高度创新思维的领域。

科学禅道·2024-02-20 14:40

STM32F1 - 中断系统

Interrupt1>硬件框图2>NVIC中断管理3>EXTI中断管理3.1>EXTI与NVIC3.2>EXTI内部框图4>外部中断实验4.1>实验概述4.2>程序设计5>中断向量表6>总中断开关7>总结

零号-轩工·2024-02-20 13:06

c++ 容器举例

C++提供了多种容器，包括数组、向量、列表、集合、映射等。

十启树·2024-02-20 13:05

知识点整理之---性能优化（二）

性能优化细分的话可以分为两类：第一类：页面级别的优化，例如HTTP请求数、脚本的无阻塞加载、内联脚本的位置优化等;第二类：代码级别的优化，例如Javascript中的DOM操作优化、CSS选择符优化、图片优化以及

楠楠_c811·2024-02-20 13:18

学习方法(二)检索式练习

图片发自App一、记忆学习目的(1)学以致用(2)窥探世界(3)学会学习。要达到这些结果，首先必须记忆，只有这样，已经学会的内容才不会在被需要的时候消失。耗费心血的学习才是深层次的，记忆也更持久。不花力气的学习就像在沙子上写字，今天写上，明天字就消失了。我们往往无法准确判断自己什么时候学得好，什么时候学得不好。如果感觉学起来又慢又难，似乎毫无进展，我们就会转而关注那些看似更有成效的办法，但没意识到

lnsyks6306·2024-02-20 13:20

Google：Gemini 1.5跨数百万上下文令牌解锁多模态理解技术报告（中文）

Gemini1.5Pro在跨模态的长上下文检索任务上实现了近乎完美的召回，提高了长文档问答、长视频问答和长上下文自动识别的最新水平，并在一系列基准测试中达到或超过了Gemini1.0Ultra

缘起性空、·2024-02-20 12:26

基于Python的IT设备管理系统

数据信息的繁杂，必然要求一个有序的管理系统，而数据库则是管理大量信息最有效的方式，用户通过WEB向服务端程序递交查询请求，服务端程序在数据库中检索，将结果生成的页面展现在用户面前，直观而有效。

崇赛·2024-02-20 12:05

从 TPCH 测试学习性能优化技巧之 Q8

一、查询要求Q8语句是查询在过去的两年中一个给定零件类型在某国某地区市场份额的变化情况。Q8语句的特点是：带有分组、排序、聚集、子查询操作并存的查询操作。子查询的父层查询不存在其他查询对象，是格式相对简单的子查询，但子查询自身是多表连接的查询。二、Oracle执行Oracle编写的查询SQL语句如下：select/*+parallel(n)*/o_year,sum(casewhennation='

ertyee42·2024-02-20 11:27

EXTI外部中断

难点：中断向量表、看门狗、NVIC的优先级位？EXTI框图？

调试Bug小能手·2024-02-20 11:55

【机器学习笔记】13 降维

降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。

RIKI_1·2024-02-20 11:13

JS进阶——深浅拷贝、异常处理、this指向、防抖节流

这里写自定义目录标题深浅拷贝浅拷贝深拷贝异常处理throw抛异常try/catch捕获异常debugger处理thisthis指向改变this改变this指向方法的区别性能优化防抖debounce节流throttle

Sakura_0413·2024-02-20 11:41

mongodb 性能优化

连接池：主要是mongoDB文件最大打开句柄数数既连接池最大数修改mongoDB属于内存型非关系型数据库，既所有操作都在内存中执行，当内存无法存放时才会放到磁盘中去操作，所以mongoDB的服务器一般是大内存+SSD的配置。但就性能方面而言，当超过内存值去使用磁盘来做操作时，性能至少会降低为原来性能的1/3。所以在实际的使用和测试过程中需要尽量避免让mongo使用到磁盘。调优：mongoDB是使用

mask哥·2024-02-20 10:31

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