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React 性能优化完全指南,将自己这几年的心血总结成这篇!

作者: MoonBall 原文地址: https://juejin.cn/post/6935584878071119885 本文分为三部分,首先介绍 React 的工作流,让读者对 React 组件更新流程有宏观的认识。然后列出笔者总结的一系列优化技巧,并为稍复杂的优化技巧准备了 CodeSandbox 源码,以便读者实操体验。最后分享笔者使用 React Profiler 的一点心得,帮助读者更快定位性能瓶颈。 React 工作流 React 是声明式 UI 库,负责将 State 转换为页面结构(虚拟 DOM 结构)后,再转换成真实 DOM 结构,交给浏览器渲染。当 State 发生改变时,React 会先进行调和(Reconciliation)阶段,调和阶段结束后立刻进入提交(Commit)阶段,提交阶段结束后,新 State 对应的页面才被展示出来。 React 的调和阶段需要做两件事。1、计算出目标 State 对应的虚拟 DOM 结构。2、寻找「将虚拟 DOM 结构修改为目标虚拟 DOM 结构」的最优更新方案。 React 按照深度优先遍历虚拟 DOM 树的方式,在一个虚拟...

如何利用开源建立对人工智能的信任?

本文翻译自作者 Rebecca Whitworth 的文章 How to create trust in artificial intelligence using open source 打开 "黑匣子"有助于消除人工智能结果的不确定性,深入了解建模过程,识别偏差和错误。 人工智能(AI)在我们日常生活中的应用越来越频繁,Siri 和 Alexa 等 AI 系统在许多家庭中也变得很普遍。除此之外,许多家用设备本身就很"聪明",通过这些智能设备可以控制你的灯光、暖气和冷气,甚至播放音乐;而这些音乐播放器同样也由 AI 驱动,可以向你推荐歌曲和歌手。 然而,这些系统通常被称为"黑匣子"系统,因为我们不知道数据是如何处理的——用户怎么知道模型为什么会做出这样的预测?深度神经网络的出现和广泛采用,虽然提供了令人印象深刻的结果,但使这一点也变得更加关键,因为人类无法从逻辑上解释信息是如何在数千个神经元内处理的。 人工智能系统中对安全性要求更高的示例是,医生用它们来减少压力负荷。这些系统通过快速摄取数据来做到这一点,例如 AI 阅读和解析数千份医学期刊的速度可能比人类的速度快上数倍。然后这些数据...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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