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2小时前
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深入理解前端性能优化:从网络到渲染
网络优化包括减少HTTP请求、使用HTTP/2、开启GZIP压缩和缓存策略。资源加载优化涉及懒加载、预加载和预读取。渲染优化建议使用Critical CSS、减少CSS和JavaScript阻塞以及避免强制同步布局。Service Worker实现离线存储,性能监控使用Lighthouse等工具。动态导入和代码拆分减少初始加载时间,响应式图片适应不同设备。Web Workers处理耗时任务,避免内存泄漏。
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2小时前
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Python DataFrame初学者指南:轻松上手构建数据表格
【5月更文挑战第19天】本文是针对初学者的Pandas DataFrame指南,介绍如何安装Pandas、创建DataFrame(从字典或CSV文件)、查看数据(`head()`, `info()`, `describe()`)、选择与操作数据(列、行、缺失值处理、数据类型转换、排序、分组聚合)以及保存DataFrame到CSV文件。通过学习这些基础,你将能轻松开始数据科学之旅。
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2小时前
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PWA进阶:离线存储与推送通知的高级技巧
PWA利用Service Worker实现离线存储和智能缓存策略,提供类似原生应用的体验。它能展示离线页面、处理错误,并请求用户授权推送通知。个性化通知结合富媒体内容,允许用户互动并管理退订。通过合理推送策略和工具进行测试与调试,优化用户体验。
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4小时前
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DataFrame 与数据库交互:从导入到导出
【5月更文挑战第19天】本文介绍了如何在数据分析中实现DataFrame与MySQL数据库之间的数据交互。通过`pandas`的`read_sql`函数可将数据库中的数据导入DataFrame,处理后使用数据库游标执行插入或更新操作将数据导回。注意数据类型匹配、数据完整性和一致性。对于大量数据,可采用分块读取和批量操作提升效率。这种交互能结合数据库的存储管理和DataFrame的分析功能,提高数据处理效率。
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4小时前
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【Python DataFrame 专栏】优化 DataFrame 性能:提升数据处理效率的秘诀
【5月更文挑战第19天】优化 Python DataFrame 性能的关键点包括:选择合适的数据类型以节省内存,避免重复计算,利用向量化操作,考虑使用 `iterrows` 或 `itertuples` 迭代,优化索引以及借助 `Cython` 或 `Numba` 加速代码执行。通过这些策略,能提升数据处理效率,应对大规模数据挑战。
文心大模型的智能体(Agent)平台
文心智能体平台是百度推出的大模型开发平台,支持各类开发者创建个性化智能体(Agent)和AI插件。平台提供零代码、低代码工具,让不同能力的开发者能轻松构建智能体,同时具备大模型的强大能力,如内容创作和多模态生成。智能体具备主动思考、理解和记忆功能,可在多个场景下与用户互动。AI插件则扩展了大模型的应用,包括信息检索、多模态交互和服务自动化等。平台还提供流量分发,助力商业闭环。了解更多:[文心智能体平台介绍](https://chatgpt.ciilii.com/show/news-715.html)。
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8小时前
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内存
va的ava的va的ava的内存需要划分成为5个部分: 1.栈(Stack)存放的都是方法中的局部变量。方法的运行一定要在栈当中运行。 2.堆(Heap)凡是new出来的东西,都是在堆当中 堆内存的东西都有一个地址值:16进制 堆内存的数据,都有默认值。规则: 整数 默认是0 浮点 默认0.0 字符 默认'\u0000' 布尔 默认false 引用类型 默认null 3.方法区(Method Area):存储class相关信息。包含方法的信息 4.本地方法栈(Native Method Stack):与操作系统相关需要划分成为5个部分: 1.栈(Stack)存放的都是方法中的局部变量。方法的运
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10小时前
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从零开始学习Vue.js
Vue.js 是一种流行的前端框架,它使用简单,灵活且易于上手。如果你是一个前端开发者,并想要学习 Vue.js,本文将为您提供一个从零开始的指南。我们将探讨 Vue.js 的基础知识和常用功能,以及如何构建一个简单的 Vue.js 应用程序。
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10小时前
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DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练,在不损失精度的情况下减少70%的模型大小,提升三倍速度
该论文提出了一种新方法,用于创建高稀疏性大型语言模型,通过稀疏预训练和高效部署,在保持高准确度的同时显著提升处理速度。方法包括结合SparseGPT剪枝和稀疏预训练,实现70%稀疏度下准确率完全恢复,尤其适合复杂任务。实验显示,使用Cerebras CS-3 AI加速器和Neural Magic的DeepSparse、nm-vllm引擎,训练和推理速度有显著提升。此外,量化稀疏模型在CPU上速度提升可达8.6倍。这种方法优于传统剪枝,为构建更快、更小的语言模型提供了新途径,并通过开源代码和模型促进了研究复现和扩展。
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10小时前
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1688商品详情数据接口:如何通过1688 API实现批量商品数据抓取和分析
使用1688 API进行批量商品数据抓取和分析,首先需注册账号创建应用获取App Key和Secret Key。研究API文档,构建请求URL,如商品详情、搜索、销售量等接口。利用编程语言发送HTTP请求,实时抓取并处理数据,存储到数据库。实施优化策略,处理错误,记录日志。数据可视化展示并确保API安全性。编写文档并持续更新以适应API变化。参考[c0b.cc/R4rbK2]获取API测试和SDK。
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