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浅谈前端异常监控平台实现方案

异常捕获是改善软件质量的跟踪手段之一,常见的方式是记录日志,从日志分析异常问题进而跟进。对于前端项目来说,异常可能是后端接口数据导致,可能是前端本身业务逻辑问题导致,不管是什么导致的异常,只要能够精准的捕获到就能够分析出问题所在。可能有小伙说有测试阶段,全面的测试机制的确能够降低异常的出现,但是测试大部份情况是在非生产环境上进行的,覆盖面有限。 日志是收集异常的最佳方式,一个异常监控平台就需要包括异常采集、异常存储、异常统计与分析、异常报告、异常告警,而对于一个通用平台来说,就需要项目管理、版本管理、团队管理、仓库管理等等。本文主要介绍一下异常采集需要考虑的问题,并跟大家分享两种现成的解决方案。 异常介绍 异常,是每种编程语言都需要考虑的一种结构,如何友好的跟踪异常而不影响生产环境上的业务,这就需要从项目开发到上线整个过程做一定的规范。下面就来谈谈前端的异常及处理方式。 异常分类 先来说说JavaScript的错误类型,ECMA-262 定义了 7 种错误类型,说明如下: Error:普通异常,通常与throw语句和try/catch语句一起使用,利用属性name可以声明或了解异常的类...

OCR性能优化:从认识BiLSTM网络结构开始

摘要:想要对OCR进行性能优化,首先要了解清楚待优化的OCR网络的结构,本文从动机的角度来推演下基于Seq2Seq结构的OCR网络是如何一步步搭建起来的。 本文分享自华为云社区《OCR性能优化系列(一):BiLSTM网络结构概览》,原文作者:HW007。 OCR是指对图片中的印刷体文字进行识别,最近在做OCR模型的性能优化,用Cuda C将基于TensorFlow编写的OCR网络重写了一遍,最终做到了5倍的性能提升。通过这次优化工作对OCR网络的通用网络结构和相关的优化方法有较深的认识,计划在此通过系列博文记录下来,也作为对自己最近工作的一个总结和学习笔记。 想要对OCR进行性能优化,首先要了解清楚待优化的OCR网络的结构,在本文中我将尝试着从动机的角度来推演下基于Seq2Seq结构的OCR网络是如何一步步搭建起来的。 读懂此文的前提只需要了解在矩阵乘法中矩阵的维度变化规律,即n*p的矩阵乘以p*m的矩阵等于n*m的矩阵。如果知道CNN和RNN网络的结构,对机器学习模型的构造套路有点了解的话更好。 首先给出从本文要剖析的OCR BILSTM网络总体结构如下图: 接下来我将从这张图的右上...

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