webpack - известный сборщик статических модулей. Сборщики модулей используются для объединения модулей Javascript в один файл, который затем может быть выполнен браузером. Они помогают управлять зависимостями в вашем коде и загружать ресурсы в соответствии с порядком зависимостей.

На этапе исследования проекта специалист по обработке данных пытается найти оптимальный конвейер для своего конкретного случая использования. Поскольку заранее узнать, какие преобразования принесут наибольшую пользу модели, практически невозможно, этот процесс обычно включает опробование различных подходов. Например, если мы имеем дело с несбалансированным набором данных, должны ли мы производить избыточную выборку для класса меньшинства или занижать выборку для класса большинства? В этой истории я объясню, как использовать пакет ATOM, чтобы быстро помочь вам оценить производительность модели, обученной на разных конвейерах. ATOM - это пакет Python с открытым исходным кодом, разработанный, чтобы помочь специалистам по обработке данных ускорить исследование конвейеров машинного обучения.

Недавно Sentry преобразовала 100% своей клиентской базы кода React с JavaScript на TypeScript. В этом году работа охватила более десятка членов команды инженеров, 1100 файлов и 95 000 строк кода.

В этом сообщении блога мы делимся своим процессом, методами, проблемами и, в конечном итоге, тем, что мы узнали на этом пути.

Итак, сегодня я хотел поделиться способом повышения производительности приложений в целом, уменьшив количество сетевых запросов, которые, возможно, не нужны.

Начинаем

Next.js - один из самых важных и широко используемых фреймворков React. Сегодня он стал консолидированной структурой для создания потрясающих веб-приложений.

Цель этой мини-задачи - увеличить разрешение отдельного изображения (в четыре раза). Данные для этой задачи взяты из набора данных DIV2K [1]. Для этой задачи мы подготовили мини-набор данных, который состоит из 500 обучающих и 80 проверочных пар изображений, где изображения HR имеют разрешение 2K, а изображения LR субдискретизированы в четыре раза.

Для многих современных специалистов по обработке данных Python - это язык программирования, который использовался в повседневной работе - как следствие, анализ данных будет выполняться с использованием одного из самых распространенных пакетов данных, которым являются Pandas. Многие онлайн-курсы и лекции представят Pandas как основу для любого анализа данных с помощью Python.

На мой взгляд, Pandas по-прежнему остается наиболее полезным и жизнеспособным пакетом для анализа данных на Python. Однако для сравнения я хочу познакомить вас с несколькими альтернативами пакетов Pandas. Я не собираюсь убеждать людей переходить с Pandas на другой пакет, но я просто хочу, чтобы люди знали, что есть альтернативы для пакета Pandas.

Итак, что это за альтернативные пакеты Pandas? Давайте займемся этим!

Инкапсуляция не присуща Javascript. Нет модификаторов, таких как private и public которые помогают защитить объекты от нежелательного доступа. Это одна из причин, почему в JS важна область видимости функций. Каждая функция создает новую область видимости. Область видимости определяет видимость переменных внутри функции.

В тот момент, когда вы окунетесь в мир серверного рендеринга, все может быстро усложниться. Особенно в больших приложениях, которые содержат много вложенных компонентов и вызовов API, и каждый из них вызывается и отображается в браузере только тогда, когда это необходимо. Мы обязательно хотим предварительно загрузить данные, необходимые для отображения заголовка на этом веб-сайте. Но всегда ли мне нужно предварительно загружать данные с нашей домашней страницы? Вы могли найти это сообщение в блоге на Google.com и, возможно, никогда не посетить нашу домашнюю страницу или все другие наши сообщения в блогах сегодня. А как насчет вложенного компонента в этой статье, при каких условиях мы предварительно загружаем его данные? Давайте ответим на эти вопросы.

Привет, разработчики! Все используют различные библиотеки управления состоянием в своем приложении, многие из нас уже используют Redux, Redux Saga, Redux Rematch. Сегодня мы рассмотрим MobX, самую популярную альтернативу Redux. MobX State Tree (MST) - это мощная библиотека управления состоянием, которую вы можете использовать как в малых, так и в корпоративных приложениях, и ее очень просто подключить и запустить. Я проведу вас от базовой концепции к интеграции на уровне компонентов. Итак, продолжим.