IE 9.0亮点排排看

据称IE 9.0 beta将在MIX 2010释出,这是Microsoft这只睡狮在浏览器方面缩短与竞争对手差距的一次重大举动。曾经的浏览器技术领导者,创造了一系列辉煌:最早支持CSS的浏览器(IE3),最早引入XML,XSL的浏览器(IE 5),并且开创了AJAX技术(outlook team),在IE 6之后,由于缺少竞争对手,IE在很长一段时间内固步自封,而逐渐落后。

还好巨人毕竟是巨人,一旦开始行动,所爆发的行动力将是惊人的,IE 7和IE 8虽然未曾赶超竞争对手,但是在安全性方面下足了功夫,而被人诟病的标准化、性能问题,这个重担则落在了IE 9身上,IE 9将继承以往的创新精神,引入一些新的思路和想法。

[b]性能的大幅度提高[/b]

所谓浏览器的性能,并不一味的取决于javascript的快慢,不同的站点对性能的要求是不一样的。即使是相同的新闻站点,由于网页作者的不同理念,可能站点A依赖于Script和Dom的效能,而站点B则对层和渲染有较高的要求。因此script最快的浏览器,未必是性能最好的浏览器,只有兼顾二者方能制胜。下图为不同站点的性能要求:


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IE团队并未采用坊间谣传的Webkit作为浏览器JavaScript引擎,而是推陈出新,重新编写了IE9的Script引擎,用Webkit团队的SunSpider进行测试,目前IE 9和各主流浏览器的script性能已经非常接近,而且还在持续提高中。

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上面说过Script引擎只是性能的一部分,层和渲染也是浏览器性能的重要部分,比如FF在浏览众多图片的站点时候,总是有明显的停顿。IE9将会利用Direct2D和DirectWrite去实现图形和文字渲染,从而提升浏览器的整体性能。微软此举的出发点就是把所有的图形和文字渲染,从CPU转移到使用Direct2D和DirectWrite的显卡。一石激起千层浪微软的主要竞争对手Mozilla赶紧打算在Firefox中添加Direct2D和DirectWrite支持。下图是利用Direct2D的放大效果比较:

使用GDI放大100%
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使用Direct2D放大100%

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显然后者更加圆润饱满。微软在不久后还将展示IE9呈现页面时利用GPU增强CSS、DHTML、JS的能力,但并没有公布具体的时间线,预计大约在MIX 2010上会有更多消息。

由于有了DirectX引擎的强大支持,Microsoft更为IE 9添加了SVG矢量图形的支持。


[b]标准化支持仍需加强[/b]

IE团队在标准化方面下了很大的气力,特别是HTML5的支持,“我们必须提高IE浏览器在Acid3标准测试中的得分。目前IE 9在Acid3测试中的得分为32分(满分为100分),IE 8得分为24分。”据悉,谷歌Chrome、苹果Safari及Opera的最新开发版Acid3得分为满分,火狐3.6测试版为92分”这也是目前IE 9团队的工作重点之一。

IE 9里一个非常有用的标准化支持,就是圆角,现在在IE9中,可以轻松写出下面这样的圆角:


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现在IE 9已经有了第二个preview版本了,javascript的性能现在更胜一筹,而标准化方面已经从原先的Acid3 (32分)进步到了68分!

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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