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一个来自create-react-app脚手架警告的思考

最近在开发一个react项目，项目是用create-react-app脚手架创建的，当我在我的项目的菜单栏中添加了一个打开一个外链的a标签时，我收到了一个来自create-react-app的警告信息，...查阅了一些资料得到了如下关于a标签一个介绍 当一个外部链接使用了target=_blank的方式，这个外部链接会打开一个新的浏览器tab。此时，新页面会打开，并且和原始页面占用同一个进程。...这也意味着，如果这个新页面有任何性能上的问题，比如有一个很高的加载时间，这也将会影响到原始页面的表现。...第一个问题不用我说都知道是非常需要注意的，新的页面中的所有行为都会间接影响到原始页面的性能。 这里主要研究第二个问题。为此，我做了小小的实验。...上图解释： 首先打开了第一个页面，第一个页面只有一个“打开一个新页面”的a标签 点击这个链接，打开了一个新页面。新页面中有一个按钮，“告诉打开我的那个页面，我喜欢林志玲”。

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    【建议收藏】30 分钟入门 Vulkan (中文翻译版)

    ---- 概述 在本文的结尾，我们给出了使用Vulkan来绘制一个三角形的伪代码，读者可以参考它来理解本文。 下面是一些有关Vulkan的小知识： Vulkan是一个标准的C API。...Vulkan API中用于创建和清除对象的函数带有一个VkAllocationCallbacks结构体指针参数，允许我们使用它来自定义CPU端的内存分配器。...着色器中的绑定设置相对来说就很简单了，只需要指定资源来自哪个描述符集和描述符集中的哪一绑定即可。...比如可以保证在开始一个操作前某个操作已经完成，或在某一资源上的某一类型操作已经完成可以开始另一类型操作。...对图像进行的操作需要图像满足一定的布局。存在一个通用的可以进行任意操作的图像布局，但使用它的性能表现不佳。对于需要在图像上进行的特定操作使用特定的图像布局性能表现更好。

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    谷歌欲用云端来统一不同平台 推云数据分析工具

    据介绍谷歌希望用云端平台来统一不同的平台，随后现场演示如何debug一个正在多个服务器上运行的应用，谷歌的云端调试平台和轻松的进行了语法错误查找。...谷歌还为开发者提供了性能追踪器，以方便开发人员观察修改代码前后的性能表现。利用数据表明谷歌的云平台诸多性能表现，让用户轻松进行管理。...谷歌为开发者提供的监控工具还包括了提醒警告功能，以便在终端用户发现问题之前，向开发者先给出提示性警报。 随后谷歌发布Cloud Dataflow云数据分析工具。...Cloud Dataflow可帮助开发者创建数据管道，并抓取任意大型数据集，以进行分析。...Cloud Dataflow可以通过动态图显示数据流，谷歌演示了世界杯巴西对克罗地亚比赛时的Twitter社区讨论追踪，能看到在裁判“误判点球”时，网友的反映变化。

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    PyTorch 1.7来了：支持Windows上的分布式训练，还有大波API袭来

    如果检测到潜在的挂起（hang），此功能会给出异常/使进程崩溃的警告。当与torchelastic(它可以恢复“最近”的训练过程)之类的东西一起使用时，分布式训练将更加可靠。...为了改善由此造成的性能损失，PyTorch1.7为CPU提供了一个简单的缓存分配器。分配器按张量大小缓存分配，目前只能通过PyTorch C++API使用。...6 torchaudio 通过这个版本，torchaudio正在扩展对模型和端到端应用，增加了wav2letter训练管道和端到端文本到语音以及源分离管道 [稳定]语音识别 在上一个版本中添加了用于语音识别的...Wave2Letter模型的基础上，现在使用LibriSpeech数据集添加了一个Wave2Letter训练管道。....另外，还提供了一个示例：WaveRNN训练管道，该管道使用在pytorch 1.7版本中添加到torchaudio中的LibriTTS数据集。

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    PyTorch 1.7来了：支持Windows上的分布式训练，还有大波API袭来

    如果检测到潜在的挂起（hang），此功能会给出异常/使进程崩溃的警告。当与torchelastic(它可以恢复“最近”的训练过程)之类的东西一起使用时，分布式训练将更加可靠。...为了改善由此造成的性能损失，PyTorch1.7为CPU提供了一个简单的缓存分配器。分配器按张量大小缓存分配，目前只能通过PyTorch C++API使用。...6 torchaudio 通过这个版本，torchaudio正在扩展对模型和端到端应用，增加了wav2letter训练管道和端到端文本到语音以及源分离管道 [稳定]语音识别 在上一个版本中添加了用于语音识别的...Wave2Letter模型的基础上，现在使用LibriSpeech数据集添加了一个Wave2Letter训练管道。....另外，还提供了一个示例：WaveRNN训练管道，该管道使用在pytorch 1.7版本中添加到torchaudio中的LibriTTS数据集。

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    继进入紧急状态后，美国再次提升优先级，将黑客攻击与恐怖袭击并列

    美国司法部向媒体给出了完整的备忘录内容。...Colonial Pipeline 向黑客（DarkSide）支付赎金之后，收到了一个解密工具，解锁了之前被入侵的系统。尽管这个工具有一些作用，但无法让该公司的整个管道系统立即恢复正常运转。...在澳大利亚，这种情况对当地供应链产生了特别明显的影响，澳大利亚工会发出警告，如果网络攻击导致的停产持续过久，可能导致全球肉类蛋白质紧缺问题。...随后 FBI 发布调查报告认为此次攻击来自一个名为 REvil 的组织，其专家认为 REvil 是与俄罗斯有关联的黑客组织。...据悉，在遭受攻击前，JBS 在网络安全上已经花费了巨额资金，聘请了德勤和安永等公司的顾问，试图在其 IT 网络中寻找“漏洞”，但 JBS 依然没有避免网络攻击导致的停产。

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    linux基本命令及使用方法

    ： 用户给定的字符串只有一条惟一对应的命令，直接补全，否则再次Tab会给出列表          路径补全：Tab如果唯一则直接补全，否则再次Tab给出列表 命令的历史： 历史文件：~/.bash_history...         ctrl+p：重复前一个命令          !...字符串: 重复前一个以“字符串”开头的命令          !num: 按照history 命令输出中的序号重复对应命令          !?...：字符串: 重复前一个包含abc的命令          !-n : 重复n          strl -r：从命令历史中搜索命令          esc ....： 　管道操作为不同命令提供了协同工作的一种机制，位于管道符号左侧的命令输出的结果，将作为右侧命令的输入（处理对象），同一行命令中可以使用多个管道。

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    Zipline 3.0 中文文档（三）

    以前，如果用户没有提供这些必需的输入，Zipline 会从第三方 API 源隐式获取：国债数据来自美国联邦储备银行的 API，基准来自 IEX。...实验性功能 警告 实验性功能可能会发生变化。 无 错误修复 修复了一个错误，该错误导致在合并两个数值表达式时，如果输入过多，会导致运行管道失败，当合并超过十个因子或过滤器时。...(2506) PeerCount: 给出分类器中每个不同类别的出现次数。(2509) ConstantMixin: 用于创建具有常量值的管道项的混合类。...(2506) PeerCount：给出分类器中每个不同类别的出现次数。(2509) ConstantMixin：用于创建具有常量值的管道项的混合类。...实验性功能 警告 实验性功能可能会发生变化。 无 错误修复 修复了一个 bug，即合并两个数值表达式在输入过多时失败。这导致在合并超过十个因子或过滤器时运行管道失败。

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    将流转化为数据产品

    例如，一家大型生物技术公司使用 CSP 通过分析和警告超出规格的分辨率颜色不平衡来制造符合精确规格的设备。...更快的数据摄取：流式摄取管道 随着客户开始为多功能分析构建数据湖和湖仓（甚至在它被命名之前），围绕数据摄取开始出现大量期望的结果： 支持流数据的规模和性能需求：用于将数据移动到数据湖中的传统工具（传统的...我们用户的另一个常见需求是简化将流分析管道的结果提供给他们正在创建的数据产品的过程。这些数据产品可以是 Web 应用程序、仪表板、警报系统，甚至是数据科学笔记本。...当 Laila 开始使用 SSB 后，她迅速利用她的 SQL 技能来解析和处理来自 Kafka 的复杂遥测元数据流，以及来自其数据中心和云中的制造数据湖的上下文信息，以创建混合流管道。...然后在您的桌面或开发节点上下载Cloudera 流处理社区版，并在五分钟内部署您的第一个流处理管道并体验您的兴奋时刻。

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    让你的网页更丝滑（一）

    Chrome团队提出了一个以用户为中心的性能模型被称为RAIL，它为工程师提供一个目标，只要达到目标的网页，用户就会觉得很流畅；它将用户体验拆解为一些关键操作，例如：点击，加载等；并给这些操作规定一个目标...RAIL将影响性能的行为划分为四个方面，分别是：Response响应、Animation动画、Idle空闲与Load加载。没错，RAIL这个名字来自于这四个单词的首字母，方便记忆。...例如：当用户点击一个按钮，如果100ms内给出响应，那么用户就会觉得响应很及时，不会察觉到丝毫延迟感。...除了最后的合成，前面四个步骤在不同的场景下都可以被跳过。例如：CSS动画就可以跳过JS运算，它不需要执行JS。 css-triggers1给出了不同的CSS属性被更改后会触发像素管道的哪些步骤。...图3-12优化前的时间 优化后比优化前，每帧所耗费的时间快了21.7倍，数字非常惊人。

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    怎样在初创公司里搭建稳定、可访问的数据基础架构

    作为解决方案，我们在发生日志文件前就开始把日志文件分割成小段，并且在发送邮件错误的时候发送警告信息和在脚本输出结果上增加监控。 在其他的一些我们还没有办法洞悉原因的例子里，我们就增加日志，检测和预警。...任务会在不同的时间段运行，我们期望某些任务在另外一些依赖它们的任务开始前完成。但是事情不总是这样。比如，一个任务运行失败，那就需要很多人为的清理。接着，我们开始使用Luigi来建立一个管道。...这个管道懂得依赖性，就像你看到的下图中我们的管道的一小部分示例。通过Luigi，当一个任务运行失败，我们会得到告警，而且所有依靠它的任务都不会运行，直到我们修复那个运行失败的问题。...现在，我们覆盖了所有的系统警告，从内存和CPU使用率到Redshift集群上长时间的高负载。 我们监控我们数据管道的变化，当时间花费超出预期或者一些任务没有能够在我们期望的时间内完成时就发出预警。...亚马逊的弹性MapReduce可以存储输出到S3。我们利用这个来存储数据，并且加载它到Redshift上来作为一个来自单独的服务器的任务。

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    【人工智能】Transformers之Pipeline（十三）：填充蒙版（fill-mask）

    微调过程利用了预训练阶段学到的语言表征，使得模型能够快速适应新的任务并取得优异的性能。...2.2.3 BERT模型的结构 BERT模型由多层Transformer编码器堆叠而成，每一层都包含‌自注意力机制和‌前馈神经网络。...由于其出色的性能和广泛的适用性，BERT成为了NLP领域的一个重大突破，为后续的语言模型研究和发展奠定了基础。...如果提供的目标不在模型词汇表中，则它们将被标记化，并使用第一个生成的标记（带有警告，并且可能会更慢）。...如果提供的目标不在模型词汇表中，则它们将被标记化，并使用第一个生成的标记（带有警告，并且可能会更慢）。 top_k（int，可选）——传递时，覆盖要返回的预测数量。

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    QoS和QoE初学者指南

    图 3  NPAW跟踪播放体验的YOUBORA插件 两个权威组织已经给出了关键数据点。...在特定设备上，不太可能从测量到的重新缓冲时间中排除快进快退时间。为了使其在所有设备上具备可比性，可以计算一个单独的指标，其中包括每台设备的快进快退和暂停时间。...视频启动失败（是或否） 当第一个视频块在播放事件开后的截止时间（10秒）内未完全交付时。...技术人员通过此功能可以跟踪所有可用频道，并在性能下降到低于一定阈值时迅速识别，你可以看到底部两排视频出现的红色警告。...图4 TestTree的监控探测器显示了三个频道出现的问题 一旦发出警告，服务提供商就能在用户出现糟糕体验前，诊断和解决问题（通过使用不同的CDN）。

    2.1K31

    如何使页面交互更流畅

    , 给出两种解决方案: Web Worker: 使用 Web Worker 提供的多线程环境来处理 long task; Time Slicing: 将主线程上的 long task 进行时间分片; 保证被动交互让用户感觉流畅...除去用户的逻辑代码, 一帧内留给浏览器整合的时间大概只有 6ms 左右, 回到像素管道上来, 我们可以从这几方面进行优化: 避免 CSS 选择器嵌套过深 Style 这部分的优化在 css 样式选择器的使用...可以看到经过调换顺序后, 后执行的 el.style.width 会新开一个像素管道, 而不会在原先的像素管道进行重排。...[i].style.width = newWidth + 'px'; // ② } 可以在火焰图中看到它发生了重绘的警告, ?...执行顺序是 ①②①②①②①..., 假若我们在第一个 ① 后面插入一条竖线后 ①|②①②①②①, 其就变成先修改值后取值的情景, 所以也就发生了重绘!

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    数据大师Olivier Grisel给志向高远的数据科学家的指引

    OG是机器学习、文本挖掘和自然语言处理领域的专家。大概在几周前，我们的Florian Douetteau (FD)对OG进行了一次访谈，很幸运，我得到这个机会去旁听。...在上一篇博文里（CSDN译文：[访谈] Olivier Grisel谈scikit-learn和机器学习技术的未来），我记录了谈话的内容，他们主要探讨了scikit-learn和MLlib，同时OG还对大数据的走向给出了一个自己的观点...明智地选择大规模 FD：这个问题来自某个机器学习初学者，他不知道该使用哪个框架和算法可以获得更强的扩展能力，你有什么建议呢？...事实上，你也应该这样做，这样你就可以确保当你向你的样本添加更多的数据时，实际上你是在提高你的模型性能。这有利于检查。...像Data Science Studio这种工具，它使得在同一个数据上使用不同的编程语言设计两个管道变得更加容易。

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    【数据科学家】数据大师Olivier Grisel给志向高远的数据科学家的指引

    OG是机器学习、文本挖掘和自然语言处理领域的专家。大概在几周前，我们的Florian Douetteau (FD)对OG进行了一次访谈，很幸运，我得到这个机会去旁听。...还对大数据[注]的走向给出了一个自己的观点。...明智地选择大规模 FD：这个问题来自某个机器学习初学者，他不知道该使用哪个框架和算法可以获得更强的扩展能力，你有什么建议呢？...事实上，你也应该这样做，这样你就可以确保当你向你的样本添加更多的数据时，实际上你是在提高你的模型性能。这有利于检查。...像Data Science Studio这种工具，它使得在同一个数据上使用不同的编程语言设计两个管道变得更加容易。

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    Docker 的镜像并不安全！

    镜像经由HTTPS服务器下载后，通过一个未加密的管道流进入Docker守护进程： [decompress]->[tarsum]->[unpack] 这条管道的性能没有问题，但是却完全没有经过加密。...不可信的输入在签名验证之前是不应当进入管道的。不幸的是，Docker在上面处理镜像的三个步骤中，都没有对校验和进行验证。...然而，不论Docker如何声明，实际上镜像的校验和（Checksum）从未经过校验。下面是Docker与镜像校验和的验证相关的代码片段，即使我提交了校验和不匹配的镜像，都无法触发警告信息。...因为没有现成的Go实现，Docker 通过执行(exec)xz二进制命令来实现解压缩。 xz二进制程序来自于XZ Utils项目，由大概2万行C代码生成而来。而C语言不是一门内存安全的语言。...好像它并不像我们所期望的把密钥嵌在二进制代码中，而是在每次镜像下载前，由Docker守护进程通过HTTPS从CDN远程获取。这是一个多么糟糕的方案，有无数种攻击手段可能会将可信密钥替换成恶意密钥。

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    建立脑影像机器学习模型的step-by-step教程

    然而，尽管这些工具可能非常有用，但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势，以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。...为了决定使用C的哪个值，我们创建了一个包含10折的内部CV。这意味着，对于我们想要测试的每一个C值，一个SVM模型都要训练和测试10次；对于给定的C值，最后的性能是通过平均10个性能来估计的。...如果读者决定修改代码，我们建议通过抑制代码片段1中的最后一行来重新激活警告。理解这些警告可以帮助读者避免错误并调试代码。为了使代码更易于阅读，在导入多次使用的库时，通常会指定一个别名。...选择C值的理想方法是让模型尝试几个值，然后选择性能最好的一个。...然而，重要的是要避免构建特定的管道，这种管道适合一个特定的数据集，但如果在另一个数据集上测试，则不太可能很好地执行。这对于大脑疾病尤其重要，因为大脑疾病的数据集通常很小，导致过拟合的风险很高。

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