chrome调试工具高级不完整使用指南(优化篇)

Chrome调试工具高级使用指南
本文详细介绍了Chrome调试工具的高级使用技巧,包括Network模块、Performance模块、Memory模块、Security模块及Audits模块的深入应用,并提供了实战案例。

上一篇文章我们说了chrome调试工具的一些比较基础功能的用法,接下来我们要在这一篇文章中说一说,其他一些chrome调试工具的使用方法

2.2 优化模块介绍

2.2.1 Network模块

 

在netWork模块中,大致上可以分成四块模块,

1- 这个模块相当于是一个功能菜单,左边的四个按钮依次表示的是:

1-1 停止捕获请求

1-2 清除所有的请求

1-3 对请求进行快照

1-4 是否开启过滤选项,也就是是否开启图中的2

除此之外里面的Disable Cache是用来请求请求缓存,Preserve log 用来保存请求记录  offine断网,其他的具体使用与分析会在后面的课程中讲解

 

2- 这个模块主要是用来过滤请求的类型的

 

3- 这个的功能是相当于查看各个请求的发送时间,完成时间的一个总的概况,主要是用来全局分析用的

 

4- 查看里面的各个请求的具体情况

 

2.2.2  Performance模块

 

 上面的这样图是博客园的首页的一张图片

根据博主的经验我们重点要看的就是第一和第二,然后其他部分博主一般也没有使用到,具体用法不详,知道的同学请在留言中补充一下

1- 功能菜单模块

主要要讲解一下前5个按钮功能,

1-1 用于触发监控页面,从而输出性能分析图

1-2 重新刷新请求性能分析

1-3 清除所有的分析信息

1-4 上传分析报告图

1-5 下载分析报告图

 

2- 这一部分主要涉及到火焰图的分析,具体可以赚到阮一峰大大的相关博文

 

2.2.3 Memory模块

这个模块是用来对内存占用情况进行分析的。其中里面有3个小的功能

 图中上面的1-3分别代表的功能是:

1- 内存堆栈快照 这个功能主要是用来查看当前(没有被垃圾回收机制回收的)的各项资源的占用情况与内存的一个比例。

2- 用于动态监控从start启动之后内存的一个占用情况

3- 通过一个时间轴图来动态监控占用情况,这个相比于2的一个好处是可以动态的监控不需要手动控制,另外一个就是可以通过图的形式直观地显示

 

2.2.4 Security 模块

这个模块主要是用来判断当前页面中是否使用了有效的HTTPS证书,不起到其他的作用

 

2.2.5 audits模块

这个模块主要是chrome提供的用来自动分析页面的情况的,但是由于这个需要FQ所以推荐大家使用旧的版本Legacy audits来进行分析页面

开启方式如下:

使用Ctrl+Shift+P 激活面板,激活之后就会开启里面内置的一些隐藏模块

具体的一些性能优化提示自己看看英文的内容,不懂英文请百度

好的,所有的模块大致上面已经说了一遍了,接下来的内容就是开始说说怎样在实际应用中使用这些特性。

 

 chrome调试工具高级不完整使用指南(基础篇)

 chrome调试工具高级不完整使用指南(优化篇)

 chrome调试工具高级不完整使用指南(实战一)

 chrome调试工具高级不完整使用指南(实战二)

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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