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Taro:高性能小程序的最佳实践 | 京东云技术团队

前言 作为一个开放式的跨端跨框架解决方案,Taro 在大量的小程序和 H5 应用中得到了广泛应用。我们经常收到开发者的反馈,例如“渲染速度较慢”、“滑动不够流畅”、“性能与原生应用相比有差距” 等。这表明性能问题一直是困扰开发者的一个重要问题。 熟悉 Taro 的开发者应该知道,相比于 Taro 1/2,Taro 3 是一个更加注重运行时而轻量化编译时的框架。它的优势在于提供了更高效的代码编写方式,并拥有更丰富的生态系统。然而,这也意味着在性能方面可能会有一些损耗。 但是,使用 Taro 3 并不意味着我们必须牺牲应用的性能。事实上,Taro 已经提供了一系列的性能优化方法,并且不断探索更加极致的优化方案。 本文将为大家提供一些小程序开发的最佳实践,帮助大家最大程度地提升小程序应用的性能表现。 一、如何提升初次渲染性能 如果初次渲染的数据量非常大,可能会导致页面在加载过程中出现一段时间的白屏。为了解决这个问题,Taro 提供了预渲染功能(Prerender)。 使用 Prerender 非常简单,只需在项目根目录下的 config 文件夹中找到 index.js/dev.js/prod...

语言模型文本处理基石:Tokenizer简明概述

编者按:近年来,人工智能技术飞速发展,尤其是大型语言模型的问世,让 AI 写作、聊天等能力有了质的飞跃。如何更好地理解和利用这些生成式 AI,成为许多开发者和用户关心的问题。 今天,我们推出的这篇文章有助于读者深入了解大语言模型的工作原理。作者指出,大语言模型的核心在于将文本转化为数字表征,这就需要介绍 tokenizer 的概念。通过 tokenizer ,文本被分词并映射为 token id,这为模型理解文本提供了坚实的基础。作者还比较了基于统计学的文本自动补全和大语言模型的不同之处,说明了上下文窗口大小的重要性。最后,作者建议读者在使用 OpenAI 等平台时观察定价规则与 token 数量的关系,并思考为什么是这种定价规则。 本文通俗易懂地介绍了 tokenizer 在语言模型中的关键作用,让我们更好理解这类模型的工作方式,对使用生成式AI有很好的启发作用。人工智能技术的发展日新月异,理解其基础原理尤为重要。我们将持续关注该领域新进展,为读者呈现有价值的技术分析。 以下是译文,enjoy! 🚢🚢🚢欢迎小伙伴们加入AI技术软件及技术交流群,追踪前沿热点,共探技术难题~ 作者...

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