优化用户体验的小点:乐观更新链路 双数据库查询

特征选择(模型输入参数的分析选择)方法汇总 特征选择是模式识别和机器学习领域的重要研究课题之一。为了提高准确率, 人们往往最大限度地提取特征信息。然而, 过大的特征向量维数不仅导致计算成本的增加, 复杂运算也随之带来分类识别率的下降。因此, 通过合适的特征选择算法, 去除无关特征和冗余特征, 获得有助于分类的最优特征子集, 对提高识别性能和降低计算成本具有重要意义。 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 参考资料: 优快云《几种常用的特征选择方法》 知乎《机器学习中,. 阅读详情

乐观更新链路

不等后端返回,乐观假设update成功,立刻更新ui,失败回滚

针对create delete update操作

// 1. save current state (for rollback)
const prevCharts = [...charts]

// 2. update charts immediately
setChart(charts,filter(chart => chart.id !== chartId))
showSuccess('Chart deleted')

//3. then try api to avoid blockage 
try{
	await deleteChart(chartId)
} catch(error){
	setChart(prevCharts)
	showError('Failed to delete chart')
}
//recent dashboard click
navigate('/dashboard/${dashboardId}', {
	state:{cacheData:dashboard}
})


// dashboard 页面显示之前的本地缓存 component receive cache data
const {state} = useLocation()
if(state?.cacheData){
	setDashboard(state.cacheData)
}

// 后台验证最新的数据展示到前端
fetchLatestDashboard(dashboardId).then(latest => {
	setDashboard(latest)
})

双数据库架构

  1. 一个数据库用于查询数据给用户观察
    • 数据仓库
    • 只读
    • 大数据
    • 链接pool
  2. 另一个数据用于记录用户操作情况
    • 高频读写 curd
    • 异步连接 (async避免阻塞)
    • 存储用户信息和行为记录
    • 事务支持

//todo 无Redux状态管理 SSE防抖更新 SQL自动修正

第二节:Vben Admin 最新 v5.0 (vben5) + Python Flask 快速入门 - Python Flask 后端开发详解(附源码) 大家好,我是cuiwin!本节内容,我们从零开始开发基于Python(Flask)的后端项目,对接Vue Vben Admin(vben5)。登录mysql数据库执行: 创建数据库。 阅读详情

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AI全栈实战 | 3.9-01 爬虫入门:requests 加 BeautifulSoup 三分钟跑通,但 90% 的人栽在这 4 个“礼貌“问题上

⚠️:本文内容仅用于。请遵守目标站点的服务条款与相关法律法规,不得对目标服务造成负担,不得采集、传播个人隐私数据。技术是中性的,边界在你手里。爬虫的入门技术(requests 发请求 + BeautifulSoup 解析)三分钟就能学会。真正区分"会用爬虫"和"会做爬虫的人"的,是这篇我们跑通"请求→解析→存储"的最小闭环,然后重点把"合规与礼貌"这根弦给你绷上。

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