Публикации по теме 'optimization'


Повышение производительности вашего приложения React: 10 основных оптимизаций для молниеносного пользовательского интерфейса
Привет, уважаемые веб-разработчики! Если вы прошли увлекательный путь создания веб-приложений с помощью React, вы, вероятно, столкнулись с проблемой оптимизации производительности вашего приложения. В этом посте мы глубоко погружаемся в мир оптимизации производительности React, изучая наиболее важные методы, которые превратят ваше приложение в ускорение. Пристегнитесь, ведь мы собираемся превратить ваш код в хорошо оптимизированный шедевр! 1. Используйте React.memo() для мемоизации..
Обучение с подкреплением для аппроксимации решений распределения смешанных целых чисел на смоделированных данных
Этот побочный проект создает эксперимент, который генерирует смоделированные данные, создает смешанные целочисленные решения и обучает сеть обучения с подкреплением для аппроксимации оптимальных распределений. Примечание. Этот проект не связан с какой-либо организацией с точки зрения исходного кода или данных. Это личный проект, который я разработал с нуля. Слишком долго не читал В этом посте представлены некоторые бизнес-результаты и цели, учитываемые при построении моделей..
Измерение корреляции: сравнение коэффициентов Пирсона и Спирмена
Разбивка того, как измерить корреляцию в различных сценариях Фон Как специалисты по данным, мы тратим много времени на просмотр и анализ больших наборов данных. Этот процесс широко известен как Объяснительный анализ данных (EDA) . Одна из ключевых вещей, которую мы ищем, особенно когда дело доходит до моделирования, это то, как переменные влияют друг на друга или коррелируют друг с другом. Это информирует нас о прогнозируемости функции для целевой переменной. В этом посте я..
Использование больших данных и машинного обучения для оптимизации эффективности производства и снижения затрат
(Автором статьи является Рози Шах, руководитель отдела исследований и разработок, The Exploring Minds, под редакцией Анджали Сингхви.) Введение Большие данные и машинное обучение — две самые мощные и прорывные технологии, меняющие обрабатывающую промышленность. Большие данные относятся к большим и сложным наборам данных, которые генерируются различными источниками, такими как датчики, машины, продукты, клиенты, поставщики и т. д. Машинное обучение относится к области искусственного..
Как мы кардинально оптимизировали время запроса в БД PostgreSQL
Недавно мы начали использовать BigQuery , который отлично подходит для хранения 30 миллионов строк данных для более быстрого запроса. Сегодня я потратил некоторое время, пытаясь ускорить некоторые запросы. Запрос, который возвращает наибольший объем данных, занял 7,482 секунды. Что, в свою очередь, увеличило время отклика API примерно до 8 секунд. Помимо всего прочего, BigQuery взимает плату в зависимости от объема обработанных данных, что было для нас дорогостоящим делом, поскольку..
20 методов оптимизации одностраничных приложений React [обновление 2023 г.]
Для разработчиков эти моменты окажут огромное влияние на производительность вашего приложения React: API на стороне сервера Вызовите критически важные API на сервере, поскольку вызовы между серверами выполняются быстрее, чем клиентские. Кроме того, не торопитесь выполнять все вызовы на сервере, так как это может привести к тому, что сервер будет медленно выполнять запросы. Попробуйте вызвать те API, которые крайне важны для запрошенной страницы. Исходные данные также можно..
Введение в эволюционные алгоритмы
Оптимизация естественным отбором Эволюционные алгоритмы - это эвристический подход к решению проблем, которые не могут быть легко решены за полиномиальное время, таких как классические NP-Hard задачи и все остальное, что требует слишком много времени для исчерпывающей обработки. Когда они используются сами по себе, они обычно применяются к комбинаторным задачам; однако генетические алгоритмы часто используются в тандеме с другими методами, действуя как быстрый способ найти в некоторой..