开源项目:Page Releaser

PageReleaser是一款用于优化网页资源的小工具,它能够解析HTML并提取js和css信息,对其进行压缩、合并及嵌入操作,最终生成一个优化后的HTML文件,旨在减少浏览器因建立多个连接而造成的效率损失。

使用js框架+Ajax模式的开发,总会造成大量的js文件导致网站传输效率降低,尤其在网络状况不佳的环境很容易出现整个网页无法使用,就如IE的那个经典错误,对象不支持此属性或方法。

js压缩合并的工具很多,我也基于JsMin做过JsMin#。不过因为调试的需要,仍然需要维护一个调试用得HTML,里面引用所有未压缩的js;再维护一个发布用得HTML,用来引用合并后的js。每次更新网页都非常不方便。

此后,开始构思更好的方法,于是有了Page Releaser的构想。

Page Releaser借鉴了C++中Release的概念,通过解析HTML提取js和css信息,并对它们进行压缩,合并,嵌入,再依照处理结果重新构建HTML,最终生成一套完整的发布版本。之所以叫Page,是因为它每次只处理一个HTML。(本来打算叫WebReleaser,但多HTML会牵涉到资源网页间共用的问题,比较复杂,自动化结果会很难评估。不过好在,像ExtJS这样的大型框架,任何应用一个HTML就够了:)

Page Releaser的终极目标是将包含一个HTML,N个JS,N个CSS,N个图片的网站,最终压缩成一个HTML和一个图片,以最大的减少浏览器因为建立连接造成的效率浪费。

当然,浏览器建立最少的连接并不意味着网站就有最优化的效果,比如一张1000*1的图片和一张1*1000的图片无论怎么合并,生成新图片都会比原来的图片大得多,所以Page Releaser也提供各种参数以便产生针对性的最好效果。

目前放出的版本只是实现了js的压缩,合并,嵌入以及css的合并,嵌入,其他功能将逐步加入

Page Releaser安装

当然按照惯例,小工具一概开源,大家也可以自行下载代码编译:

Page Releaser源码

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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