性能学习

面对 this 指向丢失，尤雨溪在 Vuex 源码中是怎么处理的

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·2025-01-18 00:57

每次启动项目的服务，电脑竟然乖乖的帮我打开了浏览器，100行源码揭秘！

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·2025-01-18 00:27

HarmonyOS 鸿蒙面试第一弹

-@Reusable：实现组件复用，可以优化加载性能并减少应用卡顿。-@Preview：用于预览器预览，与@Entry和@Component配合使用可在预览器上进行视图展示。-@
霹雳桃·2025-01-18 00:43

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。
不牌不改·2025-01-18 00:43

用pygame制作的一个简单控制方块移动

今天学习了一下pygame的简单用法，想用pygame制作一个小游戏，但受制于能力尚不完善，只能从基础做起。
come-昂-·2025-01-18 00:43

Taro 源码揭秘：4. 每次 npm run dev:weapp 开发小程序，build 编译打包是如何实现的？

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·2025-01-18 00:26

AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读

一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
百度_开发者中心·2025-01-18 00:41

LeetCode解题实战：Python与C++编程技巧

Python以其简洁语法和标准库在数据科学和算法实现中占据优势，而C++则以其性能优势在需要高性能计算的场景中受到青睐。
May Wei·2025-01-18 00:10

猎户座：水晶路由器——基于Crystal的高级网络解决方案

它旨在为对网络性能有高要求的用户提供高效、安全且可定制的网络解决方案。Crystal语言结合了Ruby的易用性和C++的性能效率，具备静态类型、面向对象特性以及垃圾回收机制，还支持类型推断。"
好好同学·2025-01-18 00:10

网络安全工程师能赚多少钱一个月？_银行网络安全工程师工资多少？

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包网络安全工程师的月薪取决于多种因素，包括他们的经验、技能、学历、所在地区和行业的需求等。
网络安全小林·2025-01-18 00:10

bigemap功能对比分析

BIGEMAP通过不断创新产品、提升产品质量，使得产品销量遥遥领先；我们制定了GIS领域的行业应用标准：降低GIS应用难度，提升软件性能，简化用户操作。我们承诺：软
tangshenq17565·2025-01-18 00:09

bigemap地图下载器优势分析

BIGEMAP通过不断创新产品、提升产品质量，使得产品销量遥遥领先；我们制定了GIS领域的行业应用标准：降低GIS应用难度，提升软件性能，简化用户操作。我们承诺：软
tangshenq17565·2025-01-18 00:39

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。
预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

小白学习Java第七天

一、单表PRIMARYKEY主键，不能重复，唯一确定一条记录(unique+notnull)表中的任何列都可以作为主键，只要它满足一下条件:1、任意两行都不具有相同的主键值2、每一行都必须具有一个主键值(主键列不允许空置NULL)3、主键列中的值不允许修改或更新主键值不能重用(如果某行从表中删除，它的主键不能赋给以后的新行)AUTOINCREMENT自动增长varchar(10)char(10)区
qq_57406169·2025-01-17 23:38

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法（1）前提（实际中较难满足）（2）理论推导（3）附：超定方程求解二、直接法（1）理论
肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38

C++设计模式学习

文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则3.6迪米特法则3.7合成复用原则4.常用设计模式例子4.1工厂模式4.2单例模式4.3策略模式4.4适配器模式4.5模板方法模式4.6外观模式4.7桥接模式4.8代理模式5.总结参考文献1
痛&快乐着·2025-01-17 23:08

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
福安德信息科技·2025-01-17 23:38

如何监控和优化缓存性能?思维导图 代码示例（java 架构)

为了监控和优化缓存性能，需要采取一系列策略和技术手段来确保缓存系统的高效运行。以下是一个思维导图结构，以及一个简化的Java架构代码示例，展示了如何通过设计和技术手段来实现这一目标。
用心去追梦·2025-01-17 23:37

使用分库分表技术，解决了亿级订单数据存储问题?思维导图 代码示例（java 架构)

通过将数据分散到多个数据库和表中，可以有效地提高系统的可扩展性和性能。以下是一个思维导图结构，以及一个简化的Java架构代码示例，展示了如何使用分库分表技术来管理亿级订单数据。
用心去追梦·2025-01-17 23:37

如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例（java 架构)

思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程
用心去追梦·2025-01-17 23:07

停止在 React 组件回调中使用箭头函数！

但你知道吗,在组件回调中直接使用箭头函数可能会导致一些性能问题？在本文中,我们将分析这种情况发生的原因,并探讨你应该考虑的最佳实践。什么是箭头函数？在深入讨论最佳实践之前,我们快速回顾一下箭头函数。
@大迁世界·2025-01-17 23:36

Golang Gin系列-1：Gin 框架总体概述

总体概述Gin是Go编程语言的web框架，以简单和高性能而设计。它为构建web应用程序和RESTfulapi提供了一组轻量级和灵活的工具。
梦想画家·2025-01-17 23:36

Vue.js组件开发-图片剪裁性能优化最佳方案实例

在Vue.js组件开发中，优化图片剪裁性能的最佳方案通常涉及多个方面的综合考虑。
LCG元·2025-01-17 23:05

PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解

简介：个人学习分享，如有错误，欢迎批评指正。一、PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio）峰值信噪比1.定义PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标。
ballball~~·2025-01-17 23:05

蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）详解

简介：个人学习分享，如有错误，欢迎批评指正。历史背景蒙特卡洛模拟的名称来源于摩纳哥的蒙特卡洛赌场，因其依赖于随机性和概率，与赌博中的随机过程有相似之处。
ballball~~·2025-01-17 23:04

border:none与border:0的区别

border:none与border:0的区别：1.性能上的差异（1）border:0。
lryh_·2025-01-17 23:04

今日总结 2025-01-16

一、学习概况今日围绕uni-app项目展开深入学习，主要聚焦于项目搭建环节，涉及网络请求、状态管理以及用户登录功能的实现，旨在构建一个功能完备的应用基础框架。
谢道韫689·2025-01-17 23:01

推荐文章：libpopcnt——高效位计数的神器

libpopcntFastC/C++bitpopulationcountlibrary项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/libpopcnt在数字处理和大数据分析的世界里，每毫秒的性能提升都是宝贵的
胡蓓怡·2025-01-17 23:31

Python pandas离散化方法优化与应用实例

离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，
python慕遥·2025-01-17 23:29

避免Python内存泄漏的有效方法使用详解

然而，在某些复杂的场景中，内存泄漏问题可能会悄然出现，导致应用程序的内存使用量持续增长，进而影响性能甚至导致崩溃。
Rocky006·2025-01-17 22:28

redis缓存穿透、雪崩与击穿

Redis缓存穿透、雪崩与击穿详解（附Java代码示例）在现代高并发分布式系统中，缓存作为提高系统性能和响应速度的重要组件，其稳定性和可靠性至关重要。
Flying_Fish_Xuan·2025-01-17 22:26

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

【C++】——红黑树的平衡之道：深入实现与优化

1.解密红黑树：平衡与效率的双重奏2.搭建红黑树：从零到自平衡的实现之路2.1树基打底：设计与框架构建2.2插入有道：插入操作的技巧与挑战2.3旋转为王：平衡的秘密武器2.4查找制胜：高效查询之道3.性能透析
如意.759·2025-01-17 22:55

Python人工智能气象

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用
岁月如歌，青春不败·2025-01-17 22:23

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的
预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

分布式系统架构4：容错设计模式

这是小卷对分布式系统架构学习的第4篇文章，虽然知道大家都不喜欢看纯技术文章，写了也没多少阅读量，但是为了个人要成长，小卷最近每天都会更新分布式的文章1.概念容错策略，指的是“面对故障，我们该做些什么”；
卷福同学·2025-01-17 22:50

Oracle 跟 SQL Server 2005 的区别？思维导图 代码示例（java 架构)

Oracle和SQLServer2005是两个不同厂商开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），它们在架构、功能特性、性能优化以及使用场景等方面存在显著差异。
用心去追梦·2025-01-17 22:20

【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
JeffDingAI·2025-01-17 21:49

如何实现集群部署

集群部署是指将多个计算节点（通常是服务器）组合在一起，形成一个协同工作的系统，以提供更高的性能、可用性和可靠性。集群部署广泛应用于各种场景，如Web服务、数据库、大数据处理等。
DaXiongJoker·2025-01-17 21:49

MongoDB深度解析与实践案例

MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据与云计算盛行的时代，NoSQL数据库以其灵活的数据模型、水平扩展能力和高性能，成为处理海量数据的重要工具之一。
我的运维人生·2025-01-17 21:47

MongoDB深度解析与实践案例

MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据与云计算蓬勃发展的时代，NoSQL数据库以其灵活的数据模型、水平扩展能力和高性能，成为处理海量数据的重要工具。
我的运维人生·2025-01-17 21:17

# [Unity] 使用控制运动开发简单的小游戏

在本教程中，我们将学习如何通过控制物体的位置来制作简单的小游戏，特别是使用Transform组件来控制物体的移动。
踏雪无痕老爷子·2025-01-17 21:46

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

2011寒假-数据库学习笔记

第一课:数据库类型1.1平面文件适用于:1，数值小且简单2，数值不经常变化3，希望能够使用简单的文本编辑器来更改数值4，希望保存以前数值的简单历史清单,5，希望使用工具快速比较两个文件例如:INI文件(initialization)1.2关系数据库适用于:l需要在不同的表之间执行复杂的查询和连接.l需要执行数据有效性验证,如在其他表中检验相关行的存在.l需要为特定的数据有效性验证,如在其他表中检验
weixin_33967071·2025-01-17 21:14

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。
u013250861·2025-01-17 21:43

Java 内存锁的实现方式、性能比较及使用场景分析

本文将讨论Java内存锁的实现方式、性能比较及其适用场景，同时介绍如
nbsaas-boot·2025-01-17 21:13

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

注意力池化层：从概念到实现及应用

引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

深入解析昇腾AI CPU算子开发：基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化

深入解析昇腾AICPU算子开发：基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升，AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。
快撑死的鱼·2025-01-17 21:09
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