https://mp.weixin.qq.com/s/aM-SkTsQrgruuf5wy3xVmQ   原文件地址 [第1392期]React从渲染原理到性能优化(二)-- 更新渲染 黄琼 前端早读课 今天 前言 没去2018 React Conf的童鞋,别错误今天的.今日早读文章由腾讯IMWeb@黄琼授权分享. @黄琼,腾讯前端工程师,IMWeb团队成员,目前负责企鹅辅导 正文从这开始-- 很多人都使用过React,但是很少人能说出它内部的渲染原理.有人会说,会用就行了,知道渲染原理有必要么?

Java8 Stream原理深度解析 Author:Dorae Date:2017年11月2日19:10:39 转载请注明出处 上一篇文章中简要介绍了Java8的函数式编程,而在Java8中另外一个比较大且非常重要的改动就是Stream.在这篇文章中,将会对流的实现原理进行深度,解析,具体关于如何使用,请参考<Java8函数式编程>. 常用的流操作 在深入原理之前,我们有必要知道关于Stream的一些基础知识,关于Stream的操作分类,如表1-1所示. 表1-1 Stream的常用操作分类(

mysql索引原理深度解析 一.总结 一句话总结: mysql索引是b+树,因为b+树在范围查找.节点查找等方面优化 hash索引,完全平衡二叉树,b树等 1.数据库中最常见的慢查询优化方式是什么? 加索引 2.为什么加索引能优化慢查询? 因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如mysql中的索引是用b+树实现的,而b+树就是一种数据结构 3.你知道哪些数据结构可以提高查询速度? 哈希表,完全平衡二叉树,b树,b+树等等 4.解决hash冲突的两个方法? 链表法:冲突的放到一个链表上 再散列

本文转自:http://www.iii-soft.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1613&extra=page%3D1 对于Web应用来说,注射式攻击由来已久,攻击方式也五花八门,常见的攻击方式有SQL注射.命令注射以及新近才出现的XPath注射等等.本文将以SQL注射为例,在源码级对其攻击原理进行深入的讲解. 一.注射式攻击的原理 注射式攻击的根源在于,程序命令和用户数据(即用户输入)之间没有做到泾渭分明.这使得攻击者有机会将程序命令当作用户输入的数据

对于Web应用来说,注射式攻击由来已久,攻击方式也五花八门,常见的攻击方式有SQL注射.命令注射以及新近才出现的XPath注射等等.本文将以SQL注射为例,在源码级对其攻击原理进行深入的讲解. 一.注射式攻击的原理 注射式攻击的根源在于,程序命令和用户数据(即用户输入)之间没有做到泾渭分明.这使得攻击者有机会将程序命令当作用户输入的数据提交给Web程序,以发号施令,为所欲为. 为了发动注射攻击,攻击者需要在常规输入中混入将被解释为命令的"数据",要想成功,必须要做三件事情:1.确定We

首先,什么是双向数据绑定?Vue是三大MVVM框架之一,数据绑定简单来说,就是当数据发生变化时,相应的视图会进行更新,当视图更新时,数据也会跟着变化. 在分析其原理和代码的时候,大家首先了解如下几个js函数的作用: 1. [].slice.call(lis): 将伪数组转换为真数组 2. node.nodeType: 得到节点类型 3. Object.defineProperty(obj, propertyName, {}): 给对象添加/修改属性(指定描述符)    configurable:

前言 今天在开发联调的过程中,需要跨域的获取数据,因为使用的jquery,当然使用dataType:'jsonp'就能够很easy的解决了.但是因为当时后端没有支持jsonp来访问,后来他在实现这个功能的时候问了我一句,jsonp形式返回的格式是怎么样子的?我一直以来只知道怎么使用,迷迷糊糊的却没有答上来... 虽然后来解决了,但是对于喜欢解决问题的我,心里却一直耿耿于怀,必须得把这个研究透彻了,于是我开始翻阅资料,看到后面真有种豁然开朗的感觉,于是打算做个笔记与大家分享. JSON和JSONP

先看一段代码能否秒懂很重要 这是app.js  全局js的入口 import React from 'react' import { render } from 'react-dom' import { Router, browserHistory } from 'react-router' import withExampleBasename from '../withExampleBasename' import './stubs/COURSES' const rootRoute = { c

在laravel5.5中,可以根据控制器方法的参数类型,自动注入一个实例化对象,极大提升了编程的效率,但是相比较与Java的SpringMVC框架,功能还是有所欠缺,使用起来还是不太方便,主要体现在方法参数的注入不完全是按照参数名称进行的,如果改变了传入参数的顺序会导致类型不匹配的错误. 一.控制器方法参数注入步骤设计 1.在/routes/web.php中添加路由 Route::get('/diary/show/{diary}/{page?}','Diary\DiaryController@l

这里假设读者具有自适应滤波器的基础知识.Speex的AEC是以NLMS为基础,用MDF频域实现,最终推导出最优步长估计:残余回声与误差之比.最优步长等于残余回声方差与误差信号方差之比,这个结论可以记下,下面会用到的. 对于长度为N的NLMS滤波器,误差信号定义为期望信号与估计信号之差,表示如下: \[e(n) = d(n) - \hat y(n) = d(n) - \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {{{\hat w}_k}(n)x(n - k)} \] 则,滤波器的系数更

我相信如果你写过前后端分离的web应用程序,或者写过一些ajax请求调用,你可能会遇到过CORS错误. CORS是什么? 它与安全性有关吗? 为什么要有CORS?它解决了什么目的? CORS是怎样运行的? 如果您有这些问题,那么这篇文章非常适合您. 一.什么是CORS? 要了解什么是CORS(Cross-Origin Resource Sharing:跨站资源共享),首先我们需要了解什么是同源策略Same Origin Policy(SOP).SOP是所有的现代浏览器都具备的安全措施,它不允许从

在上一篇线程池的文章<并发编程(十一)—— Java 线程池 实现原理与源码深度解析(一)>中从ThreadPoolExecutor源码分析了其运行机制.限于篇幅,留下了ScheduledThreadPoolExecutor未做分析,因此本文继续从源代码出发分析ScheduledThreadPoolExecutor的内部原理. 类声明 public class ScheduledThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor implements S

在上一篇<并发编程(十一)—— Java 线程池 实现原理与源码深度解析(一)>中提到了线程池ThreadPoolExecutor的原理以及它的execute方法.这篇文章是接着上一篇文章写的,如果你没有阅读上一篇文章,建议你去读读.本文解析ThreadPoolExecutor#submit. 对于一个任务的执行有时我们不需要它返回结果,但是有我们需要它的返回执行结果.对于线程来讲,如果不需要它返回结果则实现Runnable,而如果需要执行结果的话则可以实现Callable.在线程池同样exe

这是我在公众号(高级前端进阶)看到的文章,现在做笔记 https://github.com/yygmind/blog/issues/24 new 运算符创建一个用户定义的对象类型的实例或具有构造函数的内置对象的实例. ——(来自于MDN) 举个例子: function Car(color) { this.color = color; } Car.prototype.start = function() { console.log(this.color + " car start");

深度解析 Vue 响应式原理 该文章内容节选自团队的开源项目 InterviewMap.项目目前内容包含了 JS.网络.浏览器相关.性能优化.安全.框架.Git.数据结构.算法等内容,无论是基础还是进阶,亦或是源码解读,你都能在本图谱中得到满意的答案,希望这个面试图谱能够帮助到大家更好的准备面试. Vue 初始化 在 Vue 的初始化中,会先对 props 和 data 进行初始化 Vue.prototype._init = function(options?: Object) { // ...

@Configuration注解提供了全新的bean创建方式.最初spring通过xml配置文件初始化bean并完成依赖注入工作.从spring3.0开始,在spring framework模块中提供了这个注解,搭配@Bean等注解,可以完全不依赖xml配置,在运行时完成bean的创建和初始化工作.例如: public interface IBean { } public class AppBean implements IBean{ } //@Configuration申明了AppConfig

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

深度解析SDN——利益.战略.技术.实践(实战派专家力作,业内众多专家推荐) 张卫峰 编   ISBN 978-7-121-21821-7 2013年11月出版 定价:59.00元 232页 16开 编辑推荐 1.<深度解析SDN——利益.战略.技术.实践>使用通俗易懂的语言全面深入介绍了SDN(软件定义网络),适合所有想了解下一代网络的读者阅读,特别是了解其发展背后的利益关系.技术实践等. 2.作者张卫峰作为一线SDN产品技术方向的把握者,跟ONF.OpenDayLight.OCP等组织有直

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                                                第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)        在第二节中,我们介绍了高斯分布的来源,以及其概率密度函数对应的参数的解释.本节的话,我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘.我们再来回归下高斯分布的概率密度函数实际上是这个形式的: