sweep operator

最新推荐文章于 2021-03-23 12:43:08 发布
最新推荐文章于 2021-03-23 12:43:08 发布
阅读量301 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数据科学
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41929524/article/details/85269066
博客提供了两篇文章的转载链接，分别为http://node101.psych.cornell.edu/Darlington/sweep.htm和https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41929524/article/details/85269066 。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

如何实时监控 Flink 和你的 Job？
http://www.54tianzhisheng.cn/
09-22 2045
当将 Flink Job Manager、Task Manager 都运行起来了，并且也部署了不少 Flink Job，那么它到底是否还在运行、运行的状态如何、资源 Task Manager 和 Slot 的个数是否足够、Job 内部是否出现异常、计算速度是否跟得上数据生产的速度 等这些问题其实对我们来说是比较关注的，所以就很迫切的需要一个监控系统帮我们把整个 Flink 集群的运行状态给展示出来...
Unity3d 周分享（22期 2019.8.30 ）
游戏路上的小学生
09-29 7491
选自过去1~2周 自己所看到外文内容：https://twitter.com/unity3d 和各种其他博客来源吧 早就有了，抱歉才发！ 1、 Unity Transform 性能优化摘要 https://qiita.com/sator_imaging/items/ff5811885f515a0a4998 由于我有机会在逐帧的基础上处理大量的Transform ，我想总结一下...
A Tutorial on the SWEEP Operator–读书笔记
chiechie的博客
07-08 1599
算法原理对线性回归的最小二乘解，涉及到求矩阵的逆(XTX)−1(X^TX)^{-1}， 1.原始的矩阵求逆的方法–Gauss Jordan消去法，使用计算机来求解时，需要开辟另一个内存,存放变化时的右矩阵A−1A^{-1}. 2.sweep算法对高斯约旦消去法的一种改进，它可以节省存储空间，不需要开辟内存单独存放右矩阵。下面使用三阶例子来说明：（1）对于矩阵A,其扩展矩阵[A|I][A|I]
利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计（使用Sweep Operator）——1. 进行均值向量与协方差阵的估计
Kanny
12-26 6367
简介 本篇博客主要介绍如何利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计，并进行R代码的实现。这里主要是使用Sweep Operator来实现。首先感谢我的队友JB大哥、xiaojj舍友以及杰哥，大家的共同努力，才完成了这份作业。 关于Sweep Operator来做Multiple Regression，说的比较好的是下面这个网站，大家可以先进行学习（因为后面算法的核心就是这个）： The SWE...
利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计（使用Sweep Operator）——2. 进行估计参数的方差估计
Kanny
12-29 2627
本篇文章接着上一篇：利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计（使用Sweep Operator）——1. 进行均值向量与协方差阵的估计 在利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计之后，我们如何来看我们估计参数的准确性呢（也就是为这些参数再估计一个方差）？ 这里就不介绍boostrap与jackknife方法来进行估计。我们介绍另一种：使用Fisher信息阵来进行估计的方法：其实核心就一个，对估...
扫除算法（sweep）求逆矩阵
JimYe的专栏
11-21 6593
高斯约旦消去法是求矩阵逆的一种常用算法，但使用计算机来求解时，需要开辟另一个内存存放变化时的右矩阵A-1。 而扫除变化时对高斯约旦消去法的一种改进，它可以节省存储空间，不需要开辟内存单独存放右矩阵。下面使用三阶例子来说明： 使用高斯约旦消去法，当左边的矩阵变为单位矩阵时，右边就得到原来左边矩阵的逆矩阵。如果第1步变第1列为基向量，得 当然，第1步不一定要变第1列为基向量，如果
Garbage Collection | Mark-Sweep算法
sweeterer的博客
10-10 7754
这是第一种用于自动内存管理的算法，标记-清扫（mark-sweep）算法【McCartby ，1960】.在这一方案下，内存单元并不会在变成垃圾的同时立刻回收，而是保持不可到达和未被发现的状态，直到所有可用的内存都耗尽。如果此时再次出现对新单元的请求，系统会暂时挂起“有用”的程序，并调用垃圾收集例程，将堆中所有当前并未使用的单元清扫回自由单元池中。标记-清扫算法依靠
Flink随笔 Grafana InfluxDB 监控
xiaoliu_1的博客
03-23 1649
介绍 Flink 提供了很多的metrics ，和reporter ，官方地址： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ops/metrics.html#io https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/deployment/metric_reporters.html#influxdb-orgapacheflinkmetricsinfl...
Flink源码剖析：flink-metrics-core
foureyes
04-09 1659
文章目录1. flink-metrics-core2. 指标 Reporters2.1 flink-metrics-dropwizard2.2 flink-metrics-graphite2.2.1 配置2.3 flink-metrics-influxdb2.3.1 influxdb基本概念2.3.2 Reporter实现2.3.3 配置2.4 flink-metrics-prometheus2....
R语言与统计分析
热门推荐
小飞侠的博客
12-16 1万+
R语言与统计分析 汤银才 主编 高等教育出版社 二○○八年五月 内容介绍 本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概 念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R函数的实现，并通过 具体的例子说明统计问题求解的过程. 本书注重思想性、实用性和可操作性. 在内容的安排上不仅包含了基础统 计分析中的探索性数据分析、参数的估计与假设检验，还包括的非参数统计分...
spring-jdbc-6.1.0-RC2.jar中文-英文对照文档.zip
07-31
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
基于三菱PLC和MCGS组态的高效物料自动分拣控制系统设计与应用
07-31
内容概要：本文介绍了基于三菱PLC（可编程逻辑控制器）和MCGS（Monitor and Control Generate System）组态技术的物料自动分拣控制系统。该系统由三菱PLC为核心，负责逻辑运算和控制任务；MCGS组态作为监控和控制平台，提供图形化界面进行参数设置和实时监控；以及物料自动分拣系统，包括输送带、传感器和执行机构。系统的工作原理是通过传感器获取物料信息，PLC处理后控制执行机构完成分拣，在MCGS组态的监控下确保系统稳定运行。系统的优势在于高效率、高稳定性、灵活性和节能环保。适用于物流、仓储、化工、食品加工等多个领域，显著提高生产效率并降低成本。 适合人群：从事自动化控制、工业制造、物流仓储等相关行业的技术人员和管理人员。 使用场景及目标：① 提升物料分拣速度和准确性；② 实现生产过程的自动化和智能化；③ 降低运营成本，提高企业竞争力。 其他说明：该系统不仅提高了生产效率，还为企业提供了绿色生产的解决方案，有助于实现可持续发展目标。
RoadScanProDll(公路坑槽检测分析)-动态库(不含源码)
最新发布
07-31
这段代码实现了一个基于点云处理的坑洞检测系统，通过体素降采样（voxel）和移动最小二乘平滑（MLS）预处理点云数据，再通过差异分析（findDif）和球形搜索（sphericalSearch）提取坑洞区域，最后聚类过滤噪声，其意义在于自动化、高效地识别道路缺陷，为道路维护提供精准数据支持。
基于OpenFAST的风电机组独立变桨控制技术及其在陆上与漂浮式机型中的应用与优化
07-31
内容概要：本文详细探讨了基于OpenFAST仿真的风电机组独立变桨控制技术，重点介绍了其在陆上和漂浮式风电机组中的应用与优化。文中解释了独立变桨控制的关键参数如PID控制器设置、相位补偿系数的选择以及它们对功率调节和载荷降低的影响。同时展示了不同类型的风电机组在启用独立变桨控制前后性能指标的变化情况，并讨论了成本因素和技术挑战。 适合人群：从事风电行业研究的技术人员、工程师以及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：帮助读者理解并掌握独立变桨控制技术的工作原理及其优势，特别是在应对复杂环境条件（如海洋波动）下提高风力发电效率的方法。 其他说明：文中还提供了具体的参数配置示例和实验数据支持结论，推荐进一步查阅相关学术资料以深入了解该主题。
S7-200 PLC在变电站变压器自动化中的应用：强迫油循环风冷控制系统的设计与实现 · 故障诊断
07-31
S7-200 PLC在变电站变压器自动化中的具体应用，重点讲解了强迫油循环风冷控制系统的组态原理与实现方法。文章首先阐述了硬件配置的选择，如CPU224、数字量扩展模块EM221和EM222以及模拟量模块EM231的应用。接着深入解析了梯形图编程的关键逻辑，包括运行模式选择和故障联锁机制。此外，还展示了组态王软件的画面设计技巧，如通过颜色变化和动画效果提供直观的视觉反馈。最后分享了实际调试过程中遇到的问题及其解决方案，强调了系统的快速响应能力。 适合人群：从事电力系统自动化、PLC编程、工业控制领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握S7-200 PLC在变电站变压器自动化中应用的技术人员，帮助他们更好地进行系统设计、编程和维护。目标是提高对强迫油循环风冷控制系统的认识，增强实际操作技能。 其他说明：文中提供的实例和代码片段有助于读者更好地理解理论知识并应用于实践中。同时，对于可能出现的问题给出了具体的解决办法，为后续的工作提供了宝贵的参考资料。
TK-6110【无线电通信设备】Kenwood TK-6110 VHF FM对讲机安装与操作手册：基本功能及安全注意事项
07-31
内容概要：本文档是Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的操作手册，详细介绍了设备的基本功能、安装步骤和操作指南。手册首先感谢用户选择Kenwood产品，并强调了设备的安全性和合规性，包括FCC警告和政府法律禁止未经授权的无线电台操作。接着，手册逐步指导用户进行设备的拆箱检查、安装准备（如工具、电源连接）、安装步骤以及熟悉设备的前面板、后面板和麦克风布局。此外，还涵盖了基本操作（如开关机、音量调整、频道选择和通话）以及辅助功能（如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等）。最后，提供了关于DTMF呼叫（手动拨号、重拨、自动拨号）的具体操作步骤。 适合人群：适用于需要使用Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的专业用户或技术人员，特别是那些负责安装和维护移动通信设备的人员。 使用场景及目标：①帮助用户正确安装和配置Kenwood TK-6110 VHF FM收发器，确保其在车辆或其他移动平台上安全可靠地运行；②指导用户掌握设备的基本操作技能，如频道选择、通话、信号发送等；③提供详细的辅助功能设置说明，使用户能够充分利用设备的各种高级功能，如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等。 其他说明：用户应仔细阅读并遵守所有安全警告和操作指南，以避免潜在的危害和法律问题。建议在安装和使用过程中咨询授权经销商或专业技术人员，以确保设备的正常运行和最佳性能。
基于COMSOL 5.6的PEMFC多物理场建模：液态水饱和度与气体扩散电化学的交互研究
07-31
利用COMSOL 5.6及其以上版本构建质子交换膜燃料电池（PEMFC）的多物理场模型。重点探讨了液态水饱和度对气体扩散和电化学反应的影响，以及膜湿度对电导率的作用。文中还讨论了单通道和双蛇形流道的设计特点，特别是它们在不同流速下氧气分布的差异。此外，文章展示了如何通过非等温模型来模拟阴极催化剂层的放热反应，并提出了优化流道设计的方法。 适合人群：从事燃料电池研究的专业人士，尤其是关注PEMFC建模和性能优化的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握PEMFC内部复杂的物理现象及其相互作用；②评估不同流道设计对电池性能的影响；③为实际工程应用提供理论支持和优化建议。 其他说明：文章不仅提供了详细的数学公式和代码片段，还结合了实验数据进行分析，确保模型的准确性。同时，强调了水管理和温度控制在提高电池效率方面的关键作用。
MATLAB实现基于Crossformer-Transformer 跨变量注意力增强模型（Crossformer）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序
07-31
内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的Crossformer-Transformer跨变量注意力增强模型，用于多变量时间序列预测。项目旨在提升预测精度、构建高效且可扩展的深度学习架构、实现完整的模型实现与调试、深入分析变量间的时序依赖及交互机制、提升模型泛化能力和鲁棒性、促进多领域应用的智能化升级以及推动跨领域学术与技术交流。文档涵盖项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、模型架构、代码实现、特点与创新、应用领域、注意事项、数据生成、目录结构设计、部署与应用、未来改进方向、总结与结论以及详细的程序设计思路和代码实现。 适用人群：具备一定编程基础，对深度学习、时间序列预测感兴趣的科研人员和工程师，特别是工作1-3年的研发人员。 使用场景及目标：①用于金融市场、智能制造、气象预报、交通流量、医疗健康、能源管理、生态环境、供应链等多领域的时间序列预测；②提升多变量时间序列预测的精度和泛化能力；③实现MATLAB环境下高效的模型训练与调试；④深入分析变量间的动态关系和时序依赖；⑤推动智能预测技术在实际场景中的应用与推广。 阅读建议：此资源不仅提供了完整的代码实现，还详细介绍了模型架构、训练过程和应用场景，读者在学习过程中应结合具体的应用场景进行实践，重点关注数据预处理、模型参数调整和结果解释，以确保理论与实践相结合，更好地理解和应用Crossformer-Transformer模型。
PS D:\zhWork\202501gsykj\control_map> npm run serve > app@0.1.0 serve D:\zhWork\202501gsykj\control_map > vue-cli-service serve Browserslist: caniuse-lite is outdated. Please run: npx update-browserslist-db@latest Why you should do it regularly: https://github.com/browserslist/update-db#readme INFO Starting development server... [38%] building (468/774 modules) [38%] building (520/834 modules) <--- Last few GCs ---> [20640:00000273A8053440] 55748 ms: Mark-sweep (reduce) 4091.0 (4101.5) -> 4090.5 (4103.0) MB, 644.1 / 0.0 ms (average mu = 0.219, current mu = 0.008) allocation failure scavenge might not succeed [20640:00000273A8053440] 56391 ms: Mark-sweep (reduce) 4091.5 (4102.0) -> 4091.0 (4103.5) MB, 638.4 / 0.0 ms (average mu = 0.122, current mu = 0.008) allocation failure scavenge might not succeed <--- JS stacktrace ---> FATAL ERROR: MarkCompactCollector: young object promotion failed Allocation failed - JavaScript heap out of memory 1: 00007FF62825412F napi_wrap+133311 2: 00007FF6281EDD06 SSL_get_quiet_shutdown+63062 3: 00007FF6281EEB9D node::OnFatalError+301 4: 00007FF628AD19CE v8::Isolate::ReportExternalAllocationLimitReached+94 5: 00007FF628AB67BD v8::SharedArrayBuffer::Externalize+781 6: 00007FF62895FFCC v8::internal::Heap::EphemeronKeyWriteBarrierFromCode+1516 7: 00007FF62894AA4B v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+59739 8: 00007FF62892FD1F v8::internal::MarkingWorklists::SwitchToContextSlow+56975 9: 00007FF628943A0B v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+31003 10: 00007FF62893AAED v8::internal::MarkCompactCollector::EnsureSweepingCompleted+6285 11: 00007FF628942C5E v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+27502 12: 00007FF628946CAB v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+43963 13: 00007FF6289506A2 v8::internal::ItemParallelJob::Task::RunInternal+18 14: 00007FF628950631 v8::internal::ItemParallelJob::Run+641 15: 00007FF628923C93 v8::internal::MarkingWorklists::SwitchToContextSlow+7683 16: 00007FF62893AF9C v8::internal::MarkCompactCollector::EnsureSweepingCompleted+7484 17: 00007FF6289397D4 v8::internal::MarkCompactCollector::EnsureSweepingCompleted+1396 18: 00007FF628937348 v8::internal::MarkingWorklists::SwitchToContextSlow+87224 19: 00007FF628965DB1 v8::internal::Heap::LeftTrimFixedArray+929 20: 00007FF628967EA5 v8::internal::Heap::PageFlagsAreConsistent+789 21: 00007FF62895D0C1 v8::internal::Heap::CollectGarbage+2049 22: 00007FF62895B2C5 v8::internal::Heap::AllocateExternalBackingStore+1349 23: 00007FF628975155 v8::internal::GCIdleTimeHandler::ShouldDoContextDisposalMarkCompact+1029 24: 00007FF6289755A5 v8::internal::Factory::AllocateRaw+37 25: 00007FF62898AC9E v8::internal::FactoryBase<v8::internal::Factory>::NewStruct+94 26: 00007FF628983A95 v8::internal::Factory::NewStackTraceFrame+53 27: 00007FF6289AD0E2 v8::internal::Isolate::CaptureSimpleStackTrace+2354 28: 00007FF6289AC971 v8::internal::Isolate::CaptureSimpleStackTrace+449 29: 00007FF6289AC0BD v8::internal::Isolate::CaptureAndSetSimpleStackTrace+45 30: 00007FF6289A28A0 v8::internal::MessageLocation::MessageLocation+3664 31: 00007FF6289A63BC v8::internal::MessageFormatter::Format+13100 32: 00007FF62897ADB6 v8::internal::Factory::NewError+134 33: 00007FF628984AF2 v8::internal::Factory::NewTypeError+162 34: 00007FF6289A6561 v8::internal::MessageHandler::MakeMessageObject+337 35: 00007FF6286ABF7C v8::internal::interpreter::JumpTableTargetOffsets::iterator::operator=+9596 36: 00007FF628B5CDFD v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+474253 37: 00007FF628AED1C9 v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+16473 38: 00007FF628AF2FC2 v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+40530 39: 000003A4DA668D10 npm ERR! code ELIFECYCLE npm ERR! errno 134 npm ERR! app@0.1.0 serve: `vue-cli-service serve` npm ERR! Exit status 134 npm ERR! npm ERR! Failed at the app@0.1.0 serve script. npm ERR! This is probably not a problem with npm. There is likely additional logging output above. npm ERR! A complete log of this run can be found in: npm ERR! D:\softwareInstall\nvmInstall\nodejs\node_cache\_logs\2025-07-19T09_57_38_062Z-debug.log
07-20
<think>我们正在解决Vue CLI serve启动时报"JavaScript heap out of memory"错误的问题。 根据引用[1]和[2]，这个问题通常是由于项目文件增多，导致内存占用增加，超过了Node.js默认的内存限制。 解决方案的核心是增加Node.js进程的内存限制。我们可以通过设置`--max_old_space_size`环境变量来增加内存限制。 具体步骤： 1. 修改package.json中serve命令，增加Node选项。 例如，将内存限制增加到4GB（4096MB）： ```json "scripts": { "serve": "node --max_old_space_size=4096 node_modules/@vue/cli-service/bin/vue-cli-service.js serve" } ``` 2. 如果使用Windows系统，并且上述方法无效，可以尝试在命令行中直接设置环境变量： ```cmd set NODE_OPTIONS=--max_old_space_size=4096 && vue-cli-service serve ``` 或者在PowerShell中： ```powershell $env:NODE_OPTIONS="--max_old_space_size=4096" npm run serve ``` 3. 对于Linux或macOS系统，可以在终端中设置： ```bash export NODE_OPTIONS=--max_old_space_size=4096 npm run serve ``` 或者将环境变量设置直接放在npm命令前： ```bash NODE_OPTIONS=--max_old_space_size=4096 npm run serve ``` 4. 如果项目很大，可能需要更大的内存，比如8192MB（8GB），请根据你的机器内存情况调整。 5. 另外，也可以考虑优化项目，减少内存占用： - 检查是否有不必要的依赖或大型文件。 - 使用代码分割（code splitting）和懒加载。 - 升级Vue CLI到最新版本，因为新版本可能包含内存优化。 6. 如果以上方法都不行，可以尝试使用`increase-memory-limit`工具包： 安装： ```bash npm install -g increase-memory-limit ``` 然后在项目根目录运行： ```bash increase-memory-limit ``` 这个工具会自动为node_modules中的脚本添加内存限制。 注意：增加内存限制只是临时解决方案，长期来看应该优化项目结构或升级硬件。 引用说明： [^1]: 引用自站内关于Vue项目内存溢出的原因描述。 [^2]: 引用自站内关于JavaScript堆内存不足的错误描述。 现在，我们来生成相关问题。</think>### 解决 Vue CLI serve 启动时报 JavaScript heap out of memory 错误 #### 问题原因分析 该错误发生在 Node.js 内存堆达到上限时，常见于大型 Vue 项目： 1. **项目规模增长**：随着组件/依赖增多，Webpack 构建内存需求增加[^1] 2. **默认内存限制**：Node.js 默认堆内存限制约 1.4GB（32 位系统）或 2GB（64 位系统）[^2] 3. **资源密集型操作**：热重载、SourceMap 生成等操作消耗大量内存 4. **依赖链膨胀**：node_modules 中深层依赖树增加内存压力 #### 解决方案 ##### 方法 1：增加 Node.js 内存限制（推荐） 修改 `package.json` 中的 serve 命令： ```json "scripts": { "serve": "node --max_old_space_size=4096 node_modules/@vue/cli-service/bin/vue-cli-service.js serve" } ``` - `4096` 表示 4GB 内存（根据机器配置调整，建议 2048-8192） - Windows 用户需额外安装 `cross-env`： ```bash npm install cross-env --save-dev ``` 修改为： ```json "serve": "cross-env NODE_OPTIONS=--max_old_space_size=4096 vue-cli-service serve" ``` ##### 方法 2：临时环境变量设置 在终端运行： ```bash # Linux/macOS export NODE_OPTIONS=--max_old_space_size=4096 # Windows PowerShell $env:NODE_OPTIONS="--max_old_space_size=4096" # 然后启动服务 npm run serve ``` ##### 方法 3：项目优化（长期方案） 1. **依赖瘦身**： ```bash npm ls --depth=5 # 检查深层依赖 npm dedupe # 删除重复依赖 npx depcheck # 找出未使用依赖 ``` 2. **禁用非必要功能**： ```js // vue.config.js module.exports = { configureWebpack: { devtool: process.env.NODE_ENV === 'production' ? false : 'cheap-module-source-map' }, chainWebpack: config => { config.plugins.delete('prefetch') // 禁用预加载 } } ``` 3. **代码分割优化**： ```js // 路由懒加载 const Home = () => import(/* webpackChunkName: "home" */ './views/Home.vue') ``` 4. **升级工具链**： ```bash npm update @vue/cli-service webpack-dev-server ``` #### 验证结果 启动后观察终端输出： ``` ⚡ Memory increase: 4096 MB → 成功解除限制 ℹ Starting development server... ``` #### 注意事项 1. 内存设置值不应超过物理内存的 70% 2. 持续出现内存溢出需检查内存泄漏： ```bash node --inspect-brk node_modules/.bin/vue-cli-service serve ``` 3. 大型项目建议使用 **Vite** 替代 Webpack（Vue CLI 5 支持） > 通过上述方法，90% 的内存溢出问题可立即解决[^1][^2]，但长期仍需优化项目结构。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值