分享《Web 前端开发杂谈》

本文档涵盖前端性能优化策略及实用技巧,包括减少HTTP请求、脚本与样式加载位置优化、DOM操作改进等内容,并探讨了JavaScript内存泄露问题及解决方法。
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目录

1 性能优化 - 3 -
1 从网页代码方面优化性能 - 3 -
1.减少http请求数 - 3 -
2.把样式表放到顶部 - 4 -
3.把脚本放到底部 - 4 -
4.避免css expressions - 4 -
5.让脚本和样式外延 - 5 -
6.减小脚本体积 - 5 -
2 Javascript动态生成表格的性能调优 - 5 -
3 利用Apply的参数数组化来提高性能 - 15 -
4 JS对DOM的操作优化 - 17 -
4.1 批量增加Dom - 18 -
4.2 单个增加Dom - 18 -
4.3 创建Dom节点 - 18 -
4.4 删除Dom节点 - 18 -
4.5 创建事件监听 - 19 -
4.6 监听动态元素 - 19 -
5 减少连接数和分散域 - 19 -
5.1 优化图片 - 20 -
2 细节差异 - 22 -
2.1 window.parent 与window.opener - 22 -
2.2 附加其它的处理事件 - 22 -
2.3 position:fixed - 22 -
2.4 关闭窗口而不提示 - 25 -
2.5 事件源 - 25 -
3常见网页技巧 - 26 -
1鼠标效果 - 26 -
2播放mp3音乐 - 26 -
3.滚动现实公告 - 26 -
4.以图片作为按钮 - 27 -
5.表格隐藏分隔线 - 27 -
6 刷新的不同状态 - 27 -
7 文字缩略显示 - 27 -
8 加入收藏夹 - 28 -
9 几种弹出窗口 - 28 -
10 播放器代码 - 28 -
11 js动态改写iframe 内容 - 29 -
12自定义文件选择器效果 - 29 -
13 捕获脚本错误 - 30 -
4高级专题 - 31 -
1跨域 - 31 -
1.什么引起了ajax跨域不能的问题 - 31 -
2.有什么完美的解决方案么? - 31 -
2 服务器推送 - 32 -
2.1 什么是Comet - 32 -
2.2 历史背景 - 33 -
2.3 Comet  优、缺点 - 34 -
2.4 技术对比 - 34 -
2.5 总结 - 35 -
3 浏览器右键菜单 - 36 -
4 JavaScript 内存泄露 - 41 -
4.1 造成内存泄露的方式 - 41 -
4.2.内存泄露的解决方案 - 44 -
4.3 .FAQ - 47 -
5 Applet 与JS通信 - 47 -
5.1 页面嵌入applet - 47 -
5.2 js调用applet中的函数 - 48 -
5.3 applet程序中调用js - 48 -
6 AJAX也有安全隐患 - 48 -
6.1 AJAX的好处 - 48 -
6.2 AJAX怎样工作 - 49 -
6.3 AJAX的问题 - 50 -
6.4 小结 - 52 -
7. JAVASCRIPT COOKIE初级指南 - 52 -
7.1 设置COOKIE - 52 -
7.2 获取COOKIE值 - 53 -
7.3 处理多个COOKIE - 53 -
7.4 终止日期 - 53 -
7.5 其他参数 - 53 -
7.6 删除COOKIE - 54 -

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【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍向量扰动(VP)预编码在下行链路多用户通信系统中的应用,并重点研究如何通过晶格缩减(LR)辅助预编码技术提升VP的性能。文中提供了基于Matlab的代码实现,展示了VP预编码的核心算法流程及其在多用户MIMO系统中的仿真应用。通过对传统VP预编码引入晶格缩减技术,有效降低了计算复杂度并提升了系统性能,尤其是在误码率和吞吐量方面的表现。此外,文档还列举了大量通信、信号处理、优化算法等相关领域的Matlab仿真资源,突出了该研究在现代无线通信系统设计中的实际价值和技术延展性。; 适合人群:具备通信工程、电子信息、信号与系统等相关专业背景的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的工程师;熟悉Matlab编程并希望深入了解预编码技术原理与实现的技术人员。; 使用场景及目标:①用于多用户MIMO下行链路系统中预编码算法的研究与性能对比;②为VP预编码与晶格缩减技术的结合提供可运行的Matlab实现方案;③支持学术研究、课程设计或科研项目中的算法验证与仿真分析。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解VP预编码与LR辅助技术的实现细节,重点关注信道矩阵处理、格点搜索优化及扰动向量生成等关键步骤。同时可参考文档中列出的其他通信与优化案例,拓展对相关技术体系的整体认知。
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