stenciljs提供了 ssr 支持,对于express 最简单的就是使用提供的中间件 express 集成 const express = require('express'); const stencil = require('@stencil/core/server'); // create the express app const app = express(); // load the stencil config and // express serve-side rende…

路由在单页面应用开发中是一个相对比较重要的位置 以下为官方网站的路由配置 <stencil-router scrollTopOffset={0}> <stencil-route-switch> <stencil-route url="/" component="landing-page" exact={true} /> <stencil-route url="/docs/:pageName" routeR…

_ 阅读目录 一:什么是服务器端渲染?什么是客户端渲染?他们的优缺点? 二:了解 vue-server-renderer 的作用及基本语法. 三:与服务器集成 四:服务器渲染搭建 4.1 为每个请求创建一个新的根vue实列 4.2 使用vue-router路由实现和代码分割 4.3 开发环境配置 4.4 数据预获取和状态 4.5 页面注入不同的Head 4.6 页面级别的缓存 回到顶部 一:什么是服务器端渲染?什么是客户端渲染?他们的优缺点? 1. 服务器端渲染及客户端渲染. 在互联网早期,前端…

前言 之前看了一篇文章:@Charlie.Zheng Web系统开发构架再思考-前后端的完全分离,文中论述了为何要前后分离,站在前端的角度来看,是很有必要的:但是如何说服团队使用前端渲染方案却是一个现实问题,因为如果我是一个服务器端,我便会觉得不是很有必要,为什么要前后分离,前后分离后遗留了什么问题,如何解决,都得说清楚,这样才能说服团队使用前端渲染的方案,而最近我刚好遇到了框架选型的抉择. 来到新公司开始新项目了,需要做前端框架选型,因为之前内部同事采用的fis框架,而这边又是使用的php,这…

系统目录及源码由此进入 目录 1. 开发前准备 1.1 技术选型1.2 整体设计1.3 构建开发 2. 技术点 2.1 react2.2 redux, react-router2.3 server-render 3. 总结 正文 1. 开发前准备 1. 1 技术选型 对于个人的博客系统而言,服务器计算能力往往不是需要考虑,而其中的 I/O 操作是比较复杂的,同理对前端的交互要求也是较高的,所以这次主要还是围绕 Node系 ,React系 框架进行开发.对于 2016 年后的互联网产品, Reac…

昨天leader给分配了新任务,让熟悉一下ssr,刚开始有点懵,啥玩意?百度了一下,不就是服务器端渲染(server side render,简称: ssr). ssr简介 服务端渲染一个很常见的场景是当用户(或搜索引擎爬虫)第一次请求页面时,用它来做初始渲染.当服务器接收到请求后,它把需要的组件渲染成 HTML 字符串,然后把它返回给客户端(这里统指浏览器).之后,客户端会接手渲染控制权. 当在服务器使用 Redux 渲染时,一定要在响应中包含应用的 state,这样客户端可以把它作为初始 s…

继前段时间西安电面之后顺利拿到了OFFER,今天(5月2号)是我入职第一天,在简短的内部培训了一上午后,前端leader让我先了解下什么是vue的服务器端渲染(SSR). SSR,英文全称叫 Server side rendering ,国人叫它服务器端渲染. 首先听到这个名词,我头脑就有点眩晕.咱们还是先去官网了解下SSR的定义: Vue.js 可以将同一个组件渲染为服务器端的 HTML 字符串,将它们直接发送到浏览器,最后将静态标记"混合"为客户端上完全交互的应用程序.这种在服务器…

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC…

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee…

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参…