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dotNET跨平台 -

MASA MAUI APP前端监控指南

近期由于我们APP项目(MAUI+MASA Blazor),需要做运营数据采集埋点,经过综合考虑后,决定采用接入OpenTelemetry SDK的方式,由于目前OpenTelemetry(简称:otel)的可测性大部分都是基于后端api的,所以我们也对MAUI Blazor进行接入进行了一番的研究和尝试。开发工具和环境开发工具 Visual Studio 2022 Preview (17.8.0...

AI生成摘要 最近,我们在MAUI+MASA Blazor项目中引入了OpenTelemetry SDK来进行运营数据采集埋点。通过自定义追踪的ActivitySource和注入OpenTelemetry SDK,实现了对MAUI Blazor的接入和监测。同时,在Blazor页面和组件中使用MyCompontentBase基类进行统一处理,并通过Activity对象管理追踪和日志。需要注意的是,OTEL默认采用Grpc协议上报,对于使用域名和https方式的情况,只能在Andriod 10.0及以上版本使用。

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dotNET跨平台 -

如何使用Chrome浏览器做前端页面性能分析

写在前面也是老生常谈的问题了,有的时候我们老觉得我们页面一直转圈圈老半天打不开;想看看什么原因又不知如何下手,不知原因就更不知如何优化了,强行优化就只能是瞎搞一通,没有衡量指标就不能量化优化的结果,优化就无从谈起了;基于此,今天我就斗胆来聊聊如何使用Chrome浏览器做页面性能分析;页面性能指标常见指标这些也是Chrome 性能分析工具用到的指标FP(First Paint)FP 是从页面开始加载...

AI生成摘要 本文介绍了如何使用Chrome浏览器进行页面性能分析。文章列举了常见的页面性能指标,包括FP、FCP、DCL、LCP、TTI和L。同时介绍了Google提出的三个核心指标:LCP、FID和CLS。文章还介绍了Chrome开发者工具中的性能分析功能,包括主窗口、数据详情面板和页脚时间管理区的使用方法。最后,文章通过实例演示了如何定位页面性能问题。总的来说,Chrome开发者工具是一个非常实用的页面性能分析工具。

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BriefGPT - AI 论文速递 -

具有深度前端的分布式全局结构恢复

通过结合特征提取和匹配方面的发展,我们设计了一个模块化的 SfM 框架,旨在研究全局 SfM 与增量 SfM 方法的性能表现,并且实验证明,在不同数据集上,基于深度学习的两视图对应估计在点密度方面有所提升,但仍不如 SIFT 与增量 SfM 方法相比。

AI生成摘要 本文介绍了一个用于本地特征与鲁棒估计算法的全面基准测试,通过相机位姿准确性作为主要指标。展示了如何嵌入数十种流行算法进行评估,表明经典算法在适当设置下可能仍能胜过最前沿机器学习研究。提供了一个易于使用和灵活的框架,用于衡量本地特征与鲁棒估计方法,并构建了一个基础性的图像匹配挑战平台。

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京东科技开发者 -

飞码LowCode前端技术之画布的设计 | 京东云技术团队

本章节从精准定位、分层设计、异步组件、拖拽四个方面分析飞码画布设计。

AI生成摘要 本章节从精准定位、分层设计、异步组件、拖拽四个方面分析了飞码画布设计。飞码画布是一个套件,可对外提供画布能力。飞码采用双层设计模式,底层是组件渲染层,上层是canvas-mask视图。飞码支持组件宽度拖拽调整,但不支持上下大小调整。飞码提供常用组件能力,支持动态加载组件。拖拽组件时,需要混入特定处理。飞码的目标是便捷、稳健、0测试,使前端web单页面快速投产。

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Vincent' blog -

前端模块化详解

前端模块化详解

AI生成摘要 本文介绍了JavaScript模块化规范的发展和使用。在Web开发中,随着页面逻辑的复杂化,模块化规范成为管理前端代码的重要方式。文章详细介绍了CommonJS、AMD、ES6和CMD等常用的模块化规范,并给出了相应的代码示例。同时,文章还提到了使用Babel和Browserify工具将ES6代码编译为ES5代码,并引入第三方库的方法。模块化编程可以提高代码的复用性、可维护性和可扩展性,是现代前端开发的重要技术。

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又耳笔记 -

我受够了前端的复杂性了

虽然前端的工具在不断的迭代并尝试让工具的配置尽可能的简单,但是还是太重了,在开发一些简单的页面的时候我根本就不要什么虚拟DOM, 什么MVVC, 最重要的是,我不想要单独维护一个代码仓库, 所以对应简单的页面,我决定重新走后端渲染前端页面的老路。

AI生成摘要 尽管前端工具和框架的迭代使得开发变得简单,但对于简单页面开发,我更倾向于后端渲染。对于复杂项目,前端框架仍然是必要的。前端工具和框架提供了最佳实践和UI框架,如Element和Ant Design。我选择使用TailwindCSS作为CSS框架,因为它更自由灵活。实时加载和预览对于前端开发效率提升很大。最后,我总结了配置TailwindCSS和开发服务器的步骤。总的来说,前端很好,但对于不需要前后端分离的项目,我选择了后端渲染前端页面。

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京东科技开发者 -

飞码LowCode前端技术系列:如何便捷快速验证实现投产及飞码探索 | 京东云技术团队

本篇文章从数据中心,事件中心如何协议工作、不依赖环境对vue2.x、vue3.x都可以支持、投产页面问题定位三个方面进行分析。

AI生成摘要 本文介绍了飞码产品的数据中心和事件中心的工作原理,以及对vue2.x和vue3.x的支持。数据中心通过实例化实现数据流转,事件中心通过实例化对象实现事件触发。飞码支持vue2.x和vue3.x,并使用h函数进行组件开发。飞码还支持嵌套自己,并可以增加对react的支持。飞码持续在便捷、稳健、0测试方向探索。

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Rust.cc -

【Rust日报】2023-11-09 - Nightly Channel 中更快的并行编译前端

项目 - Spin 2.0 发布 Fermyon 近期发布了 Spin 2.0 。Spin 是一款用于构建、分发和运行 WebAssembly 应用程序的开源开发者工具,使用 Rust 编写。 Spin 2.0 支持组件模型,允许不同语言编写的组件进行组合和交互,实现多语言组合的应用程序构建。由于 Spin 使用 Wasmtime 内存池分配器,启动速度和吞吐量得到了显著提升。Spin 2.0 还实现了基于 WASI Preview 2 的流式 HTTP 响应,提升交互性。 Introducing Spin 2.0 :https://www.fermyon.com/blog/introducing-spin-v2 文章 - Nightly Channel 中更快的并行编译前端 来自并行 Rustc 工作组的博客介绍 Rust 编译器的前端如何利用并行执行显著减少编译时间。文章还解释了编译器前后端的工作方式,以及现有的几种并行性支持。 现在这个新特性可以在 nightly channel 中启用,并且预计在 2024 年发布至 stable channel。 你可以使用环境变量的形式开启这一特性: $ RUSTFLAGS="-Z threads=8" cargo build --release 或者编辑 config.toml 文件: [build] rustflags = ["-Z", "threads=8"] Faster compilation with the parallel front-end in nightly : https://blog.rust-lang.org/2023/11/09/parallel-rustc.html Week In Rust 520 新一期的 Rust 周报速递发布,快来看看有哪些内容你曾经关注过 :) This Week in Rust 520: https://this-week-in-rust.org/blog/2023/11/08/this-week-in-rust-520/ From 日报小组 PsiACE 社区学习交流平台订阅: Rust.cc 论坛:支持 rss 微信公众号:Rust 语言中文社区

AI生成摘要 Fermyon发布了Spin 2.0,这是一款使用Rust编写的开源WebAssembly应用程序开发工具。新版本支持多语言组件模型,使用Wasmtime内存池分配器提升性能,并实现了基于WASI Preview 2的流式HTTP响应。另外,Rust编译器前端的并行编译功能现在可在nightly channel中使用,预计2024年加入stable channel。同时,Rust周报520也已发布。

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京东科技开发者 -

前端计算数字精度丢失问题解决方法记录 | 京东云技术团队

存储二进制时小数点的偏移量最大为52位,最多可表示的十进制为9007199254740992,对应科学计数尾数是 9.007199254740992,这也是 JavaScript 最多能表示的精度。对于double型数据(双精度浮点数),其长度是8个字节(大小),右边52位用来表示小数点后面的数字,中间11位表示e(exponent)小数点移动的位数,左边一位用来表示正负。浮点型简单来说就是表示带有小数的数据,而恰恰小数点可以在相应的二进制的不同位置浮动,可能是因为这样就被定义成浮点型了。

AI生成摘要 本文介绍了在JavaScript中进行浮点型数据计算时可能出现的精度问题,因为JavaScript中所有数字都只有一种类型,即Number类型,它以64位双精度浮点数存储所有值。为了解决这个问题,文章提供了两种解决方案:一种是先转为浮点型计算,然后做精度运算后再转为Number类型;另一种是通过引入number-precision库进行计算。

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BriefGPT - AI 论文速递 -

基于学习的时延受限前端压缩优化在 C-RAN 中

通过深度强化学习控制前传带宽压缩,该方法在不同的前传负载水平下实现了显著的前传带宽利用率和空中接口吞吐量提升,并能够满足预定的前传时延约束。

AI生成摘要 该研究探讨了基于混合波束成形的云无线电接入网络中远程无线电头的模拟和数字部分的优化,使用加权下行总速率和网络能源效率最大化的目标进行联合优化,并提出了块协调下降算法。同时,研究了不完美信道状态信息对性能的影响,并应用采样平均近似扩展算法。数值结果证实了所提出方案的有效性,表明所提出的算法对估计误差具有鲁棒性。

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