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懒加载图片以获取最佳性能的最佳方案

图片懒加载是一个很受欢迎的优化站点的方法，因为它很容易实现，并且能明显提升性能。使用惰性加载，我们可以异步加载图片，这意味着可以只加载浏览器视口内的图片。...但是，我们不想让27%的潜在用户无法访问和使用网站的图片资源。...lazy - 一旦资源在视口就加载它 尽管上面的取值有特定的使用案例，但是，我们通常希望对折叠以上（视口）的资源使用eager，对折叠以下的资源使用lazy。...现代的方法 我们需要编写一个脚本，该脚本将在HTML文档后运行。我们使用了Jekyll，并将脚本作为HTML的部分添加在body的末尾。这是运行JavaScript函数以避免渲染阻塞的最有效方法。...对于不支持该特性的浏览器，我们只需要加载相关的JavaScript插件，可选的，如果没有自动化集成的，那么就运行该插件。

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    我常用的几个 VueUse 最佳组合，推荐给你们!

    本文 GitHub https://github.com/qq449245884/xiaozhi 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。 Vueuse拥有大量出色的组合。... 有了容器的ref 之后，我们把它和一个处理程序一起传递给onClickOutside组合。...这个组合在内部使用useAsyncState，因此它返回的值与该组合的值相同。 安排好后，useImage 就会加载我们的图像并将事件处理程序附加到它上面。...首先，我们要考虑到用户的系统设置。第二，我们要记住他们是否已经推翻了这个选择。 VueUse的useDark组合性为我们把所有这些东西都包起来。...总结 Vueuse 拥有一个巨大的库，其中包含出色的组合，而我们在这里只涵盖了其中的一小部分。我强烈建议你花些时间去探索这些文档，看看所有可用的东西。

    2.6K10

    两球之间的磁力（极小极大化 二分查找）

    题目 在代号为 C-137 的地球上，Rick 发现如果他将两个球放在他新发明的篮子里，它们之间会形成特殊形式的磁力。...Rick 有 n 个空的篮子，第 i 个篮子的位置在 position[i] ，Morty 想把 m 个球放到这些篮子里，使得任意两球间 最小磁力 最大。...输入：position = [1,2,3,4,7], m = 3 输出：3 解释：将 3 个球分别放入位于 1，4 和 7 的三个篮子， 两球间的磁力分别为 [3, 3, 6]。最小磁力为 3 。...示例 2： 输入：position = [5,4,3,2,1,1000000000], m = 2 输出：999999999 解释：我们使用位于 1 和 1000000000 的篮子时最小磁力最大。...解题 模板套路题：极小极大化 就用 二分查找 先将所有的位置排序，采用set 二分查找 最佳的 距离 dis，检查是否 可以放下 m 个球，折半查找 class Solution { set

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    手把手教你挖掘数据：怎样创造一个“尿布与啤酒”的都市传奇？

    例如，已知一组超市交易或者篮子，我们可能对篮子中{胡萝卜，马铃薯}的组合是否比{黄瓜、柠檬}的组合更频繁出现感兴趣。 频繁项集挖掘的目的是发现一组交易中共同出现的有趣项目组合。...这一示例以某种方式扩展成了这个“真实发生”的故事，此后又随着事实的延伸，加入各种不同的细节及讲述者的不同动机而演变成一个都市传奇。...相反，我们将把购买的商品组合起来，比喻成一次交易或者一个篮子，而不管它们在篮子中的位置。 在市场篮子分析的这个阶段，我们最感兴趣的是找出频繁项集，也就是在篮子中频繁同时出现的项目组。...02 迈向关联规则 频繁项集的内容都很好，但是我们的终极目标是关联规则，那更激动人心。关联规则是从频繁项集中经过一些小曲折形成的。...支持度 如果你打算寻找频繁项集，那么还需要一种表示在篮子中看到这些组合出现的频繁程度以及这个数量是否可称为“频繁”的手段。如果我看到90%的篮子中有{香草威化，香蕉}这样的组合，可以认为是频繁的吗？

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    Win 平台做 Python 开发的最佳组合：MS Terminal 和 VS Code

    用户可以输入关键词来搜索扩展程序，以多种方式对搜索结果进行排序，快速轻松地安装扩展程序。...工作区设置为 VS Code 提供了极大的灵活性，工作区设置会在整篇文章中提到。工作区设置以.json 文件的形式存储在名为.vscode 的项目工作区本地文件夹中。...启动新的 Python 程序 让我们以一个新的 Python 程序来探索 Visual Studio Code 中的 Python 开发。...为了说明 Visual Studio Code 以项目为中心的特征，我们现在开始在 Python 中重新创建调度场算法作为方程式评估库。...所以在作者看来，Visual Studio Code 是最酷的通用编辑器之一，也是 Python 开发的最佳候选工具。

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    SIGIR21 | 购物篮推荐场景太复杂？没有商品相关性标签？对比学习去噪解决

    为此，在本文中，我们提出了一种对比学习模型（命名为 CLEA）来自动提取与目标项目相关的项目以进行下一个购物篮推荐。...具体来说，在 Gumbel Softmax 的支持下，我们设计了一个去噪生成器来自适应地识别历史篮子中的每个Item是否与目标Item相关。...然后，我们通过基于 GRU 的上下文编码器基于其组成Item导出每个子篮子的表示，该编码器表达与目标Item相关的偏好或不相关的噪声。...softmax处理是因为前面用的one-hot离散特征，可以实现反向传播】，以0.5为阈值，大于0.5就是与目标item相关的，小于0.5是无关的。...公式如下： 2.2 上下文编码 上一步每个篮子不是得到了两个子篮子吗，然后用GRU对分出来的序列进行编码，最后一层的隐状态作为特征的表达，分别表示与目标项相关的偏好和无关的噪声。

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    Vue3 组合式 API 的特性、用法和最佳实践

    Vue3 是一种流行的 JavaScript 框架，它引入了全新的组合式 API，在开发大型和复杂的应用程序时提供了更灵活和强大的工具。...本文将详细介绍 Vue3 组合式 API 的特性、用法和最佳实践。...什么是组合式 API组合式 API 是 Vue3 中新增的一种 API 风格，它允许开发者按逻辑关注点（如状态、计算属性、生命周期等）组织代码，而不是按照原来的选项对象方式。...通过组合式 API，我们可以更方便地重用逻辑代码，提高代码的可读性和维护性。setup 函数在使用组合式 API 之前，我们需要先了解 setup 函数。...总结本文详细介绍了 Vue3 组合式 API 的特性、用法和最佳实践。我们学习了 setup 函数、ref、computed、watch、生命周期钩子和自定义 Hook 等概念。

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    传统机器学习技术概述

    做聚类的聚类算法有很多，但k均值聚类可能是最常见的。K-means是一种所谓的质心模型，即每一个聚类都由一个中心点表示，算法通过迭代的方法寻找质心的最佳坐标。...然后，我们将使用细分作为目标变量，并对数据应用机器学习算法，以了解可用于预测细分的模式。 可以使用许多算法来学习，但在高层次上，它们的行为相似。 在训练开始之前，我们将数据分为两部分——训练和测试。...该算法遍历训练数据，以识别可以解释结果的模式或规则。 算法针对已知结果测试基于模式/规则的结果，目标是最小化两者之间的差异或误差。一旦它无法获得较小的错误，它将停止并生成模型。...例如: 牛奶=>面包[支持度= 2%，置信度= 60%] 这条规则告诉我们，买牛奶的人也买面包，而支持度和信任度告诉我们，我们所有篮子里2%都含有牛奶和面包，有牛奶的篮子里面60%也有面包。...关联规则挖掘分为两个步骤: 查找所有经常一起购买的常用项集和产品。 使用这些频繁项集来生成规则，描述存在的不同组合以及它们存在的频率。

    1.3K10

    【python-leetcode904-滑动窗口法】水果成篮

    问题描述： 在一排树中，第 i 棵树产生 tree[i] 型的水果。你可以从你选择的任何树开始，然后重复执行以下步骤：把这棵树上的水果放进你的篮子里。如果你做不到，就停下来。...你有两个篮子，每个篮子可以携带任何数量的水果，但你希望每个篮子只携带一种类型的水果。用这个程序你能收集的水果总量是多少？...终于有一题不是会员的啦。 首先按照我们之前简单滑动窗口的思路，三要素：步长、左端、条件。...第二种思路：一个hash表和一个左边界标记，max-num用于存储啊当前最佳值。...遍历数组将其加入到hash表中,，不同字符多于2个了， 就从左边开始删字符，直到hash表不同字符长度等于2，此时可得到的最大值max_num就是max(当前遍历到的位置-左边标记+1，max_num)

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    运维标准化文档的四项基本原则

    标准化定义 标准化是指在特定领域的管理实践中，对重复性的事物和概念，通过制定、发布和实施标准达到统一，以获得最佳秩序和效益。...最佳实践原则 当我们对一切都没有思绪的时候，想要在杂乱的管理事务中理清思绪，找到问题的突破口，最好的方式就是寻找最佳实践。在运维的管理领域中寻找最佳实践，拿出来进行整理，形成标准的规范和步骤流程。...通过思维导图工具，我们能构建一个清晰的树状图： 简单来说，我们可以通过树状图造篮子，树状图完成后，就可以很简单地把我们最经常处理的问题，提炼出来放进篮子里，从而实现细微到小处的最佳实践。...下面分享下我在运维管理规范这块做的一个实践，在这个运维规范文档的整理中，我以产品服务为中心，将产品服务划分为三个层次：基础服务器服务，中间层支撑服务，与应用服务。 构建出了如下的思维导图： ?...不用追求大而全，从自己的最佳实践出发，统一化规范化以后，会发现运维的工作突然清晰了很多，以前宣扬的“运维是神仙干的活”也不过如此。 以标准化为起点，我们可以到运维架构化，到运维服务化，再到运维自动化。

    2.8K30

    【Leetcode】“滑” 出新天地：滑动窗口法的思路转换与问题破解

    ，类似与剥茧类似，不可以直接使用数组里的数字来和成我们需要的数字； 当然，最后输出的最小操作数就是在满足条件的组合中，选出最少个数的那一组即可，像上面的几种组合中2+3组合的数字最少，所以输出就是2；...例如如下的情况： 当然这里的例子就是力扣上面的题目描述下的举例，那么这里对于这道题的描述就到此为止了，接下来就是如何进行解决这道题； 1.2题目解析 在上述的描述中我们理解到了这道题需要找最少的数字组合为我们需要的目标数...，变为求一定连续的中间的数字组合为数组总和-目标数； 2.求最小的组合数字之和，变为求中间区间满足条件的长度； 3.最后返回时，进行“取反”即可 具体的图示如下： 解释： 此时就变成了典型滑动窗口的问题了...然而，农场的主人设定了一些严格的规矩，你必须按照要求采摘水果： 你只有 两个 篮子，并且每个篮子只能装 单一类型 的水果。每个篮子能够装的水果总量没有限制。...一旦你走到某棵树前，但水果不符合篮子的水果类型，那么就必须停止采摘。 给你一个整数数组 fruits ，返回你可以收集的水果的 最大 数目。

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    资源 | 神经网络目标计数概述：通过Faster R-CNN实现当前最佳的目标计数

    除了神经网络图像处理面临的共同挑战之外（比如训练数据的大小、质量等），目标计数问题还有其特殊挑战： 计数目标的类型 重叠 透视 检测到的目标的最小尺寸 训练和测试速度 这种被采用以计数高速公路上的汽车或者体育馆前的拥挤人群的方法...（其中大多数目标相互重叠，透视使得远距离中存在很小的目标），将大不同于家庭照片中的目标计数方法。...同样，这一在单张照片上计数目标的方法也不同于在视频中实时计数目标的方法。 简单的需求，简单的方案 在本文中我将尝试使用样本视频（其中多个目标同时可见，但并不过于拥挤）解决街道上的目标计数问题。...快与更快 有很多方法可以把目标位置寻找和识别的任务结合起来以提升速度和准确度。...这一方案的 RPN 组件告知统一网络检测哪里。对于同一个 VGG-16 模型，Faster R-CNN 在 GPU 上的帧率为 5 fps，取得了当前最佳的检测准确度。

    1.5K130

    分苹果算法「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 题目内容： 把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里，允许有的盘子空着不放，问共有多少种不同的分法？M, N为自然数。...输出描述 每组数据输出一行,放苹果的方法个数。...输入样例 1 3 2 输出样例 2 /*思路1： 122 212 221是同种方法,则取代表 221123 .321 是同种方法,则取代表 321能当“代表”的组合的特点是,前面的不小于后面的....这是一个限制条件.想来想去用递归最好.比如10个放入3个篮子,变成：第一个放10,再把0个放入剩余2个篮子第一个放9,再把1个放入剩余2个篮子第一个放8,再把2个放入剩余2个篮子第一个放7,再把3个放入剩余...2个篮子.总之,M个苹果,N个篮子,第一个放a个,a的范围是从M减小到0,而再将(M-a)个苹果放入N-1个篮子.但是放的时候要一定满足“前面的不小于后面的”.思路2：f(m, n)表示将m个苹果放入n

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    AAAI 2020 | 用渐进打磨获得最佳的显著性目标检测结果

    摘要：图像的特征对于显著性目标检测非常重要。现有的方法主要集中在设计复杂的结构以合并多级特征并滤除混乱的特征。...为了充分利用语义和细节信息，本文提出了一个简洁高效的渐进式特征打磨网络。这篇文章的贡献如下： 本文提出了一种用于显著目标检测的渐进式特征打磨网络以递归方式逐步完善特征。...在获得相同维度的多个特征之后，一系列的FPM模块被接在每个特征图后面以进行特征精炼。Figure2展示了一个 T=2 的例子。...具体来说，从较深的一侧到较浅的一侧采用了残差连接。结果，将具有全局信息的高级特征直接注入到较低级的特征中，以帮助更好的发现显著区域。...以Figure2中的FPM1-3来说，Res-3，Res-4，Res-5的特征都通过shortcut连接被更新到Res-3上了。

    57010

    原理 + 代码｜手把手教你用Python实现智能推荐算法

    01 前言 智能推荐和泛的营销完全不同，后者是将产品卖给客户作为最终目标；而智能推荐是以“客户需求”为导向的，是给客户带来价值的。...以A->D为例，同时包含A和D的篮子有2个，总的交易数量(篮子总数)有5个，所以规则A->D的支持度为2/5；有商品 A 的篮子个数为3，在这三个篮子中，其中2个篮子又包含商品D，所以该规则的置信度(可信度...现在生成关联规则，根据排列组合，可知这些交易将会产生 21255×21254÷2 这么多个关联规则。...注意数据类型，frozenset，需要拆一下 result['lhs'][1], type(result['lhs'][1]) # (frozenset({'山地车内胎'}), frozenset) 以获得最高的营销相应率为目标...目标：获得最高的营销响应率 ? 以最大化总体销售额为目标 如果一个新客户刚下单了山地英骑这个产品，如果希望最大化提升总体的销售额，那么在他付费成功的页面上应该推荐什么产品？ 目标：最大化销售额 ?

    1.4K10

    教程 | 深度强化学习入门：用TensorFlow构建你的第一个游戏AI

    选自freeCodeCamp 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 本文通过一种简单的 Catch 游戏介绍了深度强化学习的基本原理，并给出了完整的以 Keras 为前端的 TensorFlow 代码实现...AlphaGo 以 4-1 的比分打败了世界围棋冠军李世乭。...很多研究者相信，强化学习是我们创造通用人工智能（Artificial General Intelligence）的最佳手段。这是一个令人兴奋的领域，有着许多未解决的挑战和巨大的潜能。...游戏规则如下：水果从屏幕的顶部落下，玩家必须用一个篮子抓住它们；每抓住一个水果，玩家得一分；每漏掉一个水果，玩家会被扣除一分。 这里的目标是让电脑自己玩 Catch 游戏。...玩家可以将篮子左移、右移或保持不动。 这个决定取决于游戏的当前状态。也就是说，取决于果子掉落的位置和篮子的位置。

    1.4K60

    【算法专题】滑动窗口

    这个窗口寻找的是：以当前窗口最左侧元素（记为 left1 ）为基准，符合条件的情况。...然而，农场的主人设定了一些严格的规矩，你必须按照要求采摘水果： 你只有两个篮子，并且每个篮子只能装 单一类型 的水果。每个篮子能够装的水果总量没有限制。...它是 words 中以[“bar”, “foo”] 顺序排列的连接。 子串 “foobar” 开始位置是 9。它是 words 中以[“foo”, “bar”] 顺序排列的连接。...如何判断当前窗口内的所有字符是符合要求的呢？ 我们可以使用两个哈希表，其中一个将目标串的信息统计起来，另一个哈希表动态的维护窗口内字符串的信息。...当动态哈希表中包含目标串中所有的字符，并且对应的个数都不小于目标串的哈希表中各个字符的个数，那么当前的窗口就是⼀种可行的方案 代码如下： class Solution { public:

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