《兴盛优选》专题

本文向大家介绍什么是ajax和json，它们的优缺点相关面试题，主要包含被问及什么是ajax和json，它们的优缺点时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 ajax的全称：Asynchronous Javascript And XML。 异步传输+js+xml。实现无刷新状态更新页面和异步提交 所谓异步，在这里简单地解释就是：向服务器发送请求的时候，我们不必等待结果，而是可以同时做其他的事情，

本文向大家介绍vue如何优化首页的加载速度？相关面试题，主要包含被问及vue如何优化首页的加载速度？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 补充下2楼： ssr直出， webpack压缩HTML/CSS/JS， 首屏css单独提取内联， 关键资源Proload， 图片：不缩放，使用webp、小图片base64，iconfont， gzip, dns-prefetch， 静态资源单独域名，去掉c

本文向大家介绍vue性能的优化的方法有哪些？相关面试题，主要包含被问及vue性能的优化的方法有哪些？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Vue 项目性能优化 — 实践指南

本文向大家介绍说说vue的优缺点分别是什么？相关面试题，主要包含被问及说说vue的优缺点分别是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 优点：上手容易，社区活跃，文档齐全、国内中小公司最爱 缺点：API多，大而全、封装过度、学习成本较高，导致程序员javascript能力钝化

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在 C 或 C 中，如果编译器遇到一个 循环，其中计数器从 计数到 n， n 是一个变量（不是函数调用，也不是常量），编译器是否会通过检查变量 （绑定变量）是否会在循环期间更改（访问写入， 例如： 可以是循环前计算的字符串的长度），通过优化这里，我的意思是将其值复制到寄存器以避免内存访问？ 下面是一个示例： 编译器会注意到这一点并对其进行优化吗？

如何在PHP Smarty中优化这段代码？ 现在我有一个代码让我困惑，有一个简单的代码。 当我搜索需要推送值的代码时。 优化如何发挥作用？我能写到数组吗？如果它可以写入数组，我该怎么办？

问题内容： 我发现几乎每个教程都告诉我针对事件循环执行此操作： 但是，单击X关闭程序会出现此消息。 这些示例建议使用无限循环，这的确使我感到奇怪。这听起来不自然，而我的其他X11程序也没有这样做。所以我四处搜寻。我发现了如何捕获窗口关闭事件。 那个有效。它退出没有错误。…但是我拒绝相信这是正常的做事方式。我的意思是，这是正确退出X11应用程序的唯一方法吗？捕获结束事件似乎需要做很多工作。如何进行“

问题内容： 我从各种各样的消息来源（虽然大部分是我的一位同事）听说的，-O3以g ++的优化级别进行编译在某种程度上是“危险的”，除非被证明是必要的，否则通常应该避免编译。 这是真的吗？如果是这样，为什么？我应该坚持-O2吗？ 问题答案： 在gcc的早期（2.8等）和egcs时代，redhat 2.96 -O3有时是相当多的错误。但这是十年前的事了，-O3与其他级别的优化（在儿童车中）没有太大不同

本文向大家介绍es6对es5有哪些方面的优化呢？相关面试题，主要包含被问及es6对es5有哪些方面的优化呢？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 引入了let和const解决了var变量提升带来的问题，同时引入箭头函数解决this访问问题。

本文向大家介绍请简述一下Hibernate常见优化策略。相关面试题，主要包含被问及请简述一下Hibernate常见优化策略。时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 考察点：Hibernate 参考回答： ①制定合理的缓存策略（二级缓存、查询缓存）。 ② 采用合理的Session管理机制。 ③ 尽量使用延迟加载特性。 ④ 设定合理的批处理参数。 ⑤ 如果可以，选用UUID作为主键生成器。 ⑥ 如

本文向大家介绍请描述HTML元素的显示优先级相关面试题，主要包含被问及请描述HTML元素的显示优先级时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 HTML 元素显示优先级简单来说就是：帧元素（frameset) 优先级最高（frameset 已经不提倡使用了）。其次表单元素 > 非表单元素，即 之类的表单控件 > 普通的如 , 等元素。 从有窗口和无窗口元素来分，有窗口元素 > 无窗口元素。有窗口元

本文向大家介绍你是怎么优化你的 ts 代码的？相关面试题，主要包含被问及你是怎么优化你的 ts 代码的？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 你是怎么优化你的 ts 代码的？ 作者：rottenpen

如题，vue2 项目，基于的ruoyi进行二次开发，现在ci/cd构建每次都要10多分钟，本地第一次启动也很慢，有哪些方法可以提高构建速度呢？

  spark中的非负正则化最小二乘法并不是wiki中介绍的NNLS的实现，而是做了相应的优化。它使用改进投影梯度法结合共轭梯度法来求解非负最小二乘。 在介绍spark的源码之前，我们要先了解什么是最小二乘法以及共轭梯度法。 1 最小二乘法 1.1 最小二乘问题   在某些最优化问题中，目标函数由若干个函数的平方和构成，它的一般形式如下所示：   其中x=（x1,x2,…,xn），一般假设m>=n