Публикации по теме 'optimization'


Как отменить запросы API с помощью Axios в Javascript?
Отмена вызова API включает прерывание текущего HTTP-запроса до его завершения. Это становится важным в сценариях, когда пользователь уходит со страницы, переключает компоненты или выполняет другие действия, которые делают предыдущий запрос устаревшим. Отменив запрос, мы можем предотвратить ненужную обработку на сервере и высвободить ресурсы. Кроме того, установка тайм-аута позволяет нам автоматически отменять запросы, выполнение которых занимает слишком много времени, предотвращая их..
Как получить максимум от компонента Next.js
5 способов получить максимум от компонента «Изображение» в Next.js Большинство из них используют компонент <Image/> из Next JS сам по себе и без каких-либо дополнительных настроек, предполагая, что изображения оптимизированы до максимума сами по себе, что неправильно ! Да, используя компонент <Image/> , вы получаете некоторый уровень оптимизации изображения, но его можно дополнительно оптимизировать в зависимости от ряда факторов. В этой статье я покажу вам, как..
Оптимизация муравьиной колонии для планировщика путей роботов на C++
Оптимизация муравьиной колонии для планировщика путей роботов на C++ Метаэвристический алгоритм Оптимизация муравьиной колонии (ACO) был вдохновлен природой (поведением муравьиной колонии). Марко Дориго был пионером алгоритма. Здесь вы можете найти его книгу . Статья посвящена решению двух задач оптимизации в графе. Я решил самую критическую проблему, относящуюся к планировщику пути робота , найдя кратчайший путь между стартом и целью на графе. Дополнительно я решил..
Об отличительных свойствах универсальных возмущений … Объяснение
В этом сообщении блога мы рассмотрим новую статью под названием «Об отличительных свойствах универсальных возмущений» Парка, Сунг Мина и др. [1]. Документ связан с другими работами той же группы: «Состязательные примеры — это не ошибки, это особенности» [2] и «На пути к моделям глубокого обучения, устойчивым к состязательным атакам» [3], которые также кратко обсуждаются, чтобы сделать поток лучше. для читателя. Враждебные возмущения: стандартные и универсальные Стандартные..
Повысьте производительность NextJS TTI и FID без компромиссов и проблем
Почему вы должны читать этот блог? Как сказано в заголовке: «Увеличьте производительность NextJS TTI и FID без компромиссов и боли». Архитектура островов для Nextjs Результат До https://next-lazy-hydrate-origin.vercel.app/ Живая проверка PageSpeed После https://next-lazy-hydrate-optimized.vercel.app/ Живая проверка PageSpeed Увлажнение — это ЧИСТОЕ НАЛОЖНОЕ УВЛАЖНЕНИЕ https://www.builder.io/blog/hydration-is-pure-overhead Как описано в посте..
Понимание алгоритма оптимизации AdaGrad: адаптивный подход к скорости обучения
Введение Чтобы получить точные и эффективные результаты в области глубокого обучения и машинного обучения, необходимо оптимизировать параметры модели. Был создан ряд алгоритмов оптимизации для улучшения обучения и ускорения сходимости. AdaGrad (Adaptive Gradient Algorithm) — один из таких алгоритмов, который регулирует скорость обучения для каждого параметра на основе его предыдущих градиентов. В этом эссе мы углубимся во внутреннюю работу AdaGrad, ее преимущества и возможные..
Машинное онлайн-обучение (часть 3): экспоненциальный градиент
Прежде всего напомним определение проекции на замкнутое множество W. Помните, что правило обновления OSG было следующим. Применяя несколько простых алгебраических действий, легко доказать, что: С этой точки зрения становится понятно, что правило обновления OSD условно связано с определением L2-нормы. Можем ли мы полагаться на общее понятие близости вместо того, чтобы зависеть от конкретного выбора? Ответ положительный. Это определение дивергенции Брегмана, где psi —..