基于Vue前端性能的研究与分析

Vue.js是一种流行的JavaScript框架,它采用了MVVM架构模式。MVVM架构模式将前端应用程序分为视图、模型和视图模型三个部分,从而使应用程序更易于维护和扩展。本文对Vue.js前端应用程序的特点和性能进行分析,包括使用虚拟DOM、异步组件、懒加载等技术来减少页面的重新渲染和加载时间,以及使用Diff算法来优化页面的更新和渲染。以期提高前端应用程序的性能和渲染效率,提升用户的满意度和体验感。

大数据商业应用算法价格歧视的法律规制困境及其路径

互联网和大数据技术的发展,给价格歧视行为提供了新形式、新方法,即算法价格歧视。经营者利用大数据算法对消费者实行差异化定价,不仅严重损害了消费者的合法权益,还违背了公平竞争的市场秩序,侵害了其他同类经营者的合法权益。对于该行为,存在着大数据算法透明度低、消费者举证困难、反垄断诉讼原告资格范围不明确、责任追究机制不完善的规制困境,而实行政府与公众双重监管下的行业自律管理机制、对算法价格类案件实行举证责任倒置、明确反垄断私人诉讼原告资格范围及健全算法价格歧视行为的责任追究机制是有效规制该行为的必由之路。

测量精度约束的模糊度搜索定位算法

为了快速且准确地固定整周模糊度,针对LAMBDA算法存在整周模糊度搜索范围过广、搜索效率低等问题,提出一种基于测量精度约束的模糊度搜索算法。该算法在最小二乘问题得到最佳加权的情况下,以标准差分进化(DE)算法为基础、载波相位测量精度为约束条件进行模糊度固定解的检验。该算法解决了不同卫星高度角产生的影响,在解算三维整周模糊度时能够达到99%的解算成功率。相比于MLAMBDA、DE、自适应加权的差分进化(AWDE)算法,该算法进一步提高了模糊度的解算效率和成功率。

融合兴趣差异和评分差异的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法中计算用户间相似度精准度低的问题,提出一种融合兴趣差异和评分差异的协同过滤推荐算法。结合标签信息和项目评分挖掘用户兴趣,利用信息熵度量用户间兴趣差异;为消除多种因素对项目评分数值作用效果的差距,以用户评分的最大差值为基准度量用户间评分差异;分析兴趣差异和评分差异定义用户间综合相似度并进行推荐。实验结果表明,该算法的用户间相似度计算结果比其它推荐算法准确。

基于虚拟DOM的Web前端性能优化研究

随着Web前端的不断发展,Web页面变得越来越复杂,强交互性带来页面状态的疯涨,用于更新页面的DOM操作也越来越多。然而频繁的DOM操作使得页面渲染缓慢,造成前端性能瓶颈。在分析造成此问题原因的基础上,介绍一种由虚拟DOM和Diff算法来优化DOM操作的方法。通过分析传统Tree-Diff与DOM-Diff算法,对现有Diff算法做出改进。最后搭建测试平台,对改进后算法(Virtual-DOM)、React JS以及原生JS进行渲染性能测试,并对测试结果进行对比分析。测试结果表明:虚拟DOM确实可以优化浏览器的渲染性能,且在特定的情况下,DOM-Diff改进算法效果比React JS更理想。

一种基于分布式数据仓库的文件集快速更新算法

异构数据源整合是企业数据共享的前提,而高效的数据更新不仅节约系统开销还能提供实时数据。在分布式数据仓库的数据预处理区快速更新变动的数据是一个非常重要的热点问题,利用增量文件集的快速更新算法进行ETL设计可以加快数据更新的速度,消除异构数据模式的不一致和语义冲突问题,成套电器集团公司的成功应用证明了该算法的有效性。

基于Windows的远程文件备份系统的设计与实现

该文提出并实现了一种基于Windows的远程文件备份系统。该系统通过改进的差异算法和快照技术,有效地利用了网络带宽,实现高效,快速的文件同步;采用epoll机制,使服务器能够处理大规模的用户访问;对于文件进行归档管理。该系统实现了对本地数据的远程备份,为个人用户的数据安全提供了一套合理的远程数据备份方案。

一种基于平衡划分的集合差并行算法

基于精确划分的思想提出了一种新的集合差并行算法DIFF-DL。利用DL子算法查找最终全局序列中等分位置上的划分点,将数据平均划分并分配给所有处理机,使每个处理机具有相同的工作负载。给出了网络并行计算环境下的实验结果,并与DIFF-S、DIFF-NS算法进行了对比。理论分析和实验的结果都表明,DIFF-DL算法具有很高的并行效率和扩展性,原因是划分类算法的性能和划分后区间数据量的平均程度正相关。

一种基于差分隐私的频繁有权子图挖掘算法

目前,在保护频繁子图数据的研究领域中,关于保护带有边权重的子图数据还没有被研究。针对这一问题,在频繁有权子图的挖掘过程中,采用差分隐私技术兼顾地保护频繁子图的边权重和结构的隐私,提出Diff-Wfsm算法。通过扩展已有挖掘算法,将图模型转换成编码形式,并将权重值考虑到编码中。为了更好地保护结构的隐私和提高数据效用性,在挖掘过程中同时采用差分隐私的Laplace机制和指数机制。实验在多个真实数据集中进行,结果表明该算法能在挖掘过程中达到隐私保护的效果,并可以保证输出的频繁有权子图具有较高的数据效用性。

一种基于Clos网络支持QoS的DHiRRM调度算法

在分析三级Clos网的基础上提出了一种支持QoS的三级Clos分布式交换结构.对该结构进行区分服务模型的引入,分别从输入端口和输出端口进行了设计与分析;并从算法的有效性和复杂度等方面,对提出的交换结构的可扩展性和QoS策略作了分析.最后,在交换网络输入端利用改进的Diff-Serv模型进行数据流的区分,在Diff-Serv域内确保优先级高的业务流得到更好的服务质量,提出了DHiRRM调度算法,使该交换结构的设计能提供优良的QoS策略.

基于区分服务的物联网信息融合算法的研究

在事件驱动的中心点融合算法基础上,提出一种基于区分服务的融合时机控制机制.该控制机制针对不同的业务服务类型,根据偏移证据和属性证据,实现对于信息融合进行实时性优先原则和准确性优先原则的区分服务.示例分析表明,该区分服务的融合时机控制机制能够响应多样的类型服务要求,具有一定的操作性和利用价值.

辊缝仪对弧在线测量改进算法的研究

针对辊缝仪在对弧测量过程中存在精度误差的问题,该文设计了一种基于数据滤波和寻优处理的对弧测量改进算法。利用中值算法对角度仪采集的电压信号序列滤波预处理,根据实验效果确定其窗口序列长度。通过数据寻优,设定相邻电压信号步长,输出角度仪接触两相邻导辊时的最优电压值。根据对弧测量几何模型和数学公式,将导辊角度信息转换成实际位置和理论位置的偏移量。采用对弧改进测量算法在宁钢连铸机上进行在线测量,实验结果表明该算法能够提高钢厂连铸机检测的测量精度,并且已经在钢厂投入使用。

基于环形数据集的改进K-means聚类算法

K-means聚类算法是一种以距离为依据进行聚类的算法,原理简单且便于处理数据,但对于呈环形分布的数据集,传统的K-means算法的聚合结果并不理想。因此,本文提出了基于环形数据集的改进K-means聚类算法,引进了原点相对距离差的概念,将欧氏距离的计算改进为原点相对距离差的计算,使得数据集聚类为环形状。实验结果表明,改进的K-means聚类算法处理呈环形分布的数据集效果更好。