1 https://zhuanlan.zhihu.com/p/44933789?spm=a2c4g.11186623.2.15.6e445c7ck67At9 2
原创
2022-03-22 16:29:35
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大家好，我是yma16，本文分享关于 前端vite+vue3——可视化页面性能耗时（fmp、fp）。fmp的定义FMP（First M
FMP（全称“First Meaningful Paint”，翻译为“首次有效绘制”）表示页面的“主要内容”开始出现在屏幕上的时间点。它是我们测量用户加载体验的主要指标。通常我们使用测评工具（例如：Lighthouse）就可以得到FMP值。但是这里有一个问题是：不同产品的“主要内容”是不一样的；对于博客，主要内容是文章标题+首屏文本（可见的文本）、对于搜索引擎主要内容就是搜索结果。只有我们自己最清
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2021-05-19 09:28:04
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http-fmp4
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2022-11-05 01:33:53
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今天来给大家介绍下前端监控中一个特定指标的获取算法，有人会问，为啥就单单讲一个指标？这是因为，目前大部分的指标，比如白屏时间，dom 加载时间等等，都能通过现代浏览器提供的各种 api 去进行较为精确的获取，而今天讲的这个指标，以往获取他的方式只能是通过逻辑埋点去获取它的值，因此在做一些前端监控时，需要根据业务需要去改变页面对这个值的埋点方式，会比较繁琐，恰巧最近刚刚好在做一些前端监控相关的项目，
# 如何实现“python 解析 fmp4”
## 一、流程概述
首先，我们需要了解整个过程的步骤，然后逐步实现。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 下载 fmp4 文件 |
| 2 | 使用 Python 解析 fmp4 文件 |
| 3 | 提取所需数据 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 下载 f
var n = []; var e = document.createElement('canvas'); var ctx = e.getContext('2d'); e.width = 2e3; e.height = 200; e.style.display = 'inline'; ctx.rec
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2022-11-12 00:52:34
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var e = document.createElement('canvas'); var t = e.getContext('webgl'); var r = []; var o = t.createBuffer(); t.bindBuffer(34962, o); var i = new Flo
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2022-11-20 01:44:38
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# Python函数式编程指南
## 引言
函数式编程（FP）是一种编程范式，它将计算视为函数应用的连续序列。在函数式编程中，函数被视为第一类对象，它可以作为参数传递给其他函数或返回作为结果。Python提供了一些强大的工具和库，使我们可以使用函数式编程范式来编写更简洁、可维护和可复用的代码。
本文将引导你学习如何在Python中实现函数式编程。我们将按照以下流程图的步骤逐步介绍：
```
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2023-08-18 17:22:48
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day-1 python打卡-输出 与转义字符#输出 输出print（），可以输出到显示器上（是个人都知道的），还可以直接输出到文件中去，这个有点意思。 fp是一个变量（理解为一个箱子，可以装任何东西），open是打开的意思，打开一个D盘中的名为text.txt的文件，将其保存到箱子fp中去。 打开模式为a+，假若该文件存在，则将输出的东西直接输出到文件中，假若该文件不存在，则直接新建一个空白的文
我就不说FP-Tree的作用、优点什么的了,直接用例子来解释构建FP-Tree和找出所有频繁项集,第一次写博客,不对之处还请指出。
输入文件:
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2023-07-21 16:19:03
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##函数式编程 函数即对象直接赋给变量 My_sum = sum有属性和方法 __name__  
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2016-02-06 16:26:13
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var l = ["monospace", "sans-serif", "serif"]; var u = ["Andale Mono", "Arial", "Arial Black", "Arial Hebrew", "Arial MT", "Arial Narrow", "Arial Round
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2022-12-04 00:17:38
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Xcode 运行HyperLPR开源项目苹果APP前提：已安装Xcode和已配置Pod作为一个没有使用过苹果的小白，我学苹果离线打包仅仅是因为同事离职了，从使用苹果电脑开始教，我也是学了很多啊，感谢机缘。一、找到项目文件夹Prj-IOS下，有Podfile,没有Pods目录，说明先要下载第三方库（若有已经下好的，可直接复制到目录下，因为是国外的很多会下载失败），因为是需要pod的，故打开的是白色底
很多事物的由来都是有理由的,现在看似晦涩难解的符号token,背后都是有一段历史! 1. fp()只是一种简写方式fp()是一个函数指针,所以*fp就是该指针指向的函数,所以(*fp)()就是调用该函数的方式。 也就是 (*fp)() 和 fp() 是同一个意思; ANSI C 标准规定允许程序员将上式简写成 fp(),但是要记住,这只是一种简写方式罢了!
引言一、FP-growth算法二、构建FP树三、从FP树中挖掘频繁项集四、代码实现（python） 引言 FP增长（FP-growth）算法是一种高效发现频繁项集的方法，只需要对数据库进行两次扫描。它基于Apriori构建，但在完成相同任务时采用了一些不同的技术。该算法虽然能更为高效地发现频繁项集，但不能用于发现关联规则。 本文用到的部分术语已在简介中介绍（具体看‘基本概念-关联分
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2023-09-13 11:29:28
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树莓派运行yolo fastest优化前言yolo fastest的ncnn例子中，第一版默认启用bf16s加速，但是最近的版本并没有启用。 主要做了如下优化 1.更改树莓派系统为Raspbian-64位 2.启用ncnn的bf16s加速第一部分—安装Raspbian-64位系统一，下载镜像和工具1.镜像下载树莓派64位镜像文件 2.SD Card Formatter下载SD Card Forma
文章目录完整代码在文末概述数据结构项头表的建立FP Tree的建立挖掘FP tree挖掘规则算法归纳超市数据集挖掘代码 完整代码在文末概述Apriori算法需要多次扫描数据，庞大的I/O次数是很大的瓶颈，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率我先概述一下这个算法的数据结构，你只需要知道是啥就行，如果你现在一眼能
FP-growth算法(FP, Frequent Pattern)FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描。而Apriori算法对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集判定给定的模式是否频繁，因此FP-growth算法要比Apriori算法快。FP-growth算法只需要扫描两次数据集，第一遍对所有数据元素出现次数进行计数，第二遍只需考虑那些频繁的元素。发现频繁项集的基本过程分为两步，构建FP
五、数据类型 1、整型（int）：整数 python2中整数类型：int long； python3中整数类型：int。 2、浮点型（float）：小数 科学计数法：e计法，取值范围大大增加，精确度降低，e计法不区分大小写。 inf：无限大。 3、布尔型（bool）：True和False。 True和False只要参与运算则为1和0. 4、字符串（str） ①单引号（’ ‘）：一般用于赋值； ②双
