前端学习笔记一:YSlow 23条规则

Yslow-23条规则

1.减少HTTP请求次数
合并图片、CSS、JS,改进首次访问用户等待时间。

2. 使用CDN
就近缓存==>智能路由==>负载均衡==>WSA全站动态加速

3. 避免空的src和href
当link标签的href属性为空、script标签的src属性为空的时候,浏览器渲染的时候会把当前页面的URL作为它们的属性值,从而把页面的内容加载进来作为它们的值。测试

4. 为文件头指定Expires
使内容具有缓存性。避免了接下来的页面访问中不必要的HTTP请求。

5. 使用gzip压缩内容
压缩任何一个文本类型的响应,包括XML和JSON,都是值得的。

6. 把CSS放到顶部

7. 把JS放到底部
防止js加载对之后资源造成阻塞。

8. 避免使用CSS表达式

9. 将CSS和JS放到外部文件中
目的是缓存,但有时候为了减少请求,也会直接写到页面里,需根据PV和IP的比例权衡。
10. 权衡DNS查找次数
减少主机名可以节省响应时间。但同时,需要注意,减少主机会减少页面中并行下载的数量。IE浏览器在同一时刻只能从同一域名下载两个文件。当在一个页面显示多张图片时,IE 用户的图片下载速度就会受到影响。所以新浪会搞N个二级域名来放图片。

11. 精简CSS和JS

12. 避免跳转
同域:注意避免反斜杠 “/” 的跳转;跨域:使用Alias或者mod_rewirte建立CNAME(保存域名与域名之间关系的DNS记录)

13. 删除重复的JS和CSS
重复调用脚本,除了增加额外的HTTP请求外,多次运算也会浪费时间。在IE和Firefox中不管脚本是否可缓存,它们都存在重复运算 JavaScript的问题。

14. 配置ETags
它用来判断浏览器缓存里的元素是否和原来服务器上的一致。比last-modified date更具有弹性,例如某个文件在1秒内修改了10次,Etag可以综合  Inode(文件的索引节点(inode)数),MTime(修改时间)和 Size来精准的进行判断,避开UNIX记录MTime只能精确到秒的问题。 服务器集群使用,可取后两个参数。使用ETags减少Web应用带宽和负载

15. 可缓存的AJAX
“异步”并不意味着“即时”:Ajax并不能保证用户不会在等待异步的JavaScript和XML响应上花费时间。

16. 使用GET来完成AJAX请求
当使用XMLHttpRequest时,浏览器中的POST方法是一个“两步走”的过程:首先发送文件头,然后才发送数据。因此使用GET获取数据时更加有意义。

17. 减少DOM元素数量
是否存在一个是更贴切的标签可以使用?人生不仅仅是DIV+CSS

18. 避免404
有些站点把404错误响应页面改为“你是不是要找***”,这虽然改进了用户体验但是同样也会浪费服务器资源(如数 据库等)。最糟糕的情况是指向外部 JavaScript的链接出现问题并返回404代码。首先,这种加载会破坏并行加载;其次浏览器会把试图在返回的404响应内容中找到可能有用的部分当 作JavaScript代码来执行。

19. 减少Cookie的大小

20. 使用无cookie的域
比如图片 CSS 等,Yahoo! 的静态文件都在主域名以外,客户端请求静态文件的时候,减少了 Cookie 的反复传输对主域名的影响。

21. 不要使用滤镜,png24的在IE6半透明那种东西,别乱使,淡定的切成PNG8+jpg

22. 不要在HTML中缩放图片

23. 缩小favicon.ico并缓存

内容概要:该论文探讨了种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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