如何优化 Vue

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摘要: DllPlugin是webpack内置的一个插件,它可以将不会变化的第三方依赖打包到单独的dll文件中,从而减少主包的体积。使用步骤如下:constpath=require(pat...

DllPlugin 是 webpack 内置的一个插件,它可以将不会变化的第三方依赖打包到单独的 dll 文件中,从而减少主包的体积。使用步骤如下:

const path = require('path');const webpack = require('webpack');module.exports = {entry: {vendor: ['vue', 'vuex', 'vue-router']},output: {path: path.resolve(__dirname, 'dist'),filename: '[name].dll.js',library: '[name]_library'},plugins: [new webpack.DllPlugin({name: '[name]_library',path: path.resolve(__dirname, 'dist', '[name]-manifest.json')})]}
"scripts": {"build:dll": "webpack --config webpack.dll.config.js"}
const path = require('path');module.exports = {configureWebpack: {plugins: [new webpack.DllReferencePlugin({manifest: path.resolve(__dirname, 'dist', 'vendor-manifest.json')})]}}

通过这种方式,vue 和 vuex 等不会变化的依赖就被打包到 vendor.dll.js 文件中,主包的体积就会相应减小。

SplitChunksPlugin 是 webpack 4 引入的一个内置插件,它可以根据一定的规则将代码分割成多个 chunk,从而减小主包的体积。使用步骤如下:

module.exports = {chainWebpack: config => {config.optimization.splitChunks({chunks: 'all',maxInitialRequests: Infinity,minSize: 0,cacheGroups: {vendor: {test: /[\\/]node_modules[\\/]/,name(module) {const packageName = module.context.match(/[\\/]node_modules[\\/](.*?)([\\/]|$)/)[1];return `npm.${packageName.replace('@', '')}`;}}}})}}

通过这种配置,webpack 会根据依赖的大小和使用频率,自动将第三方依赖分割成多个 chunk,从而减小主包的体积。

preload 和 prefetch 是 HTML5 中新引入的资源加载指令,它们可以帮助浏览器提前加载页面所需的资源,从而提高页面的加载速度。

通过这种方式,浏览器可以在需要使用这些资源时,提前下载并缓存它们,从而加快页面的显示。

优化 Vue-cli 打包时的 vendor 包是一个值得关注的问题,通过使用 DllPlugin 插件、SplitChunksPlugin 插件以及 preload 和 prefetch 指令,我们可以有效地减小主包的体积,提高页面的加载速度,从而提升用户体验。


如何优化逻辑回归

工作刚好积累些,希望有帮助。 第二步,变量准备。 对模型效果提升非常非常重要!我指的是对变量的选择和形式的变换。 动态地根据模型的反馈来构造变量,可以贯穿整个建模过程。 某名人说过花80%的时间不为过。 第三步,除了chi-square test和IV值还有变量相关性。 相关性太严重会违背独立假设,当然做预测的话违背可以原谅。 但变量太多的时候共线性严重可能导致软件报错进行不下去(猜题主用的SAS)。 此外business sense常常起决定性作用。 比如客户关系管理中,如果模型显示年龄贡献度很低,一般还是会把它放进去。 第四步,检验的参数。 1) c统计量,ROC曲线以下的面积,也叫AUC(area under curve)。 在应用较成熟的领域比如信用卡评分行业有稍微形成共识——大于或等于0.75——认为行为评分模型是可靠的。 但针对marketing等其他领域的数据,这个阈值可以商榷。 2) Gini系数,可以同c统计量转化,G=2c-1。 3) 提升图(lift chart/gain table),其他名词累积提升图/洛仑兹曲线/收益曲线说的几乎同一种东西。 通过和随机选择的效果比较模型好坏,随机就是不用模型。 如果对目标数据已经建好了一小撮模型,可以画不同模型的提升效果来比较选最佳。 4) ks,响应变量0-1的曲线对比,二者之差画条线就是ks曲线。 它的意义是模型把0和1区分开的能力。 又比如marketing,前25%的人是预测的响应客户群,对这一群体进行精准营销既有效果又省成本。 20~40参考一下就行。 最后,模型和参数实际意义还是要想想吧。 很多人觉得logistic regression太简单,却连解释都不做,只一味看参数。 看看出来的odds ratio和probability,既能给大众解释又不忘建模初衷。 感觉有图更清楚,几个不错的中文博客,其他资料不一而足

如何优化关键词提升百度搜索排名

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系统内存如何优化

1优化大师或者超级兔子都有相应的功能2如果是一时优化,就注销。 如果是让系统程序常驻内存,可以通过修改注册表来解决:在“运行”里输入“regedit”进入“注册表编辑器”定位到HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Memory Management子键,双击右边窗格中的DisablePagingExecutive项,将其值设置为“1”,推出后重启即可。

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