浏览器渲染屏幕刷新率（FPS）浏览器的正常绘制频率是60次/秒，小于这个值时，用户会感觉到卡顿绘制一次的称为一帧，平均每帧16.6ms帧每个帧的开头包括样式计算、布局和绘制js的执行是单线程，js引擎和页面渲染引擎都占用主线程,GUI渲染和Javascript执行两者是互斥的如果某个js任务执行时间过长，浏览器会推迟渲染，每

大促备战压测备战时间紧、任务多，压测备战压力较大，在大促备战多专项并行资源紧张情况下，频繁的系统调优给整个大促带来不可控的风险因素。引入常态化压测的手段，通过每周或每月的定期压测行为，持续把控系统性能表现，保证服务稳定性；同时将需求上线引起的性能问题前置暴露，及时定位优化问题；减轻备战压力，提升压测效率。

在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大

需要APP暗屏情况下进行后台执行一些任务，但是google现在为了优化手机的体验，以及流畅性，做了很多的限制，电量优化，休眠模式，以及进入深度睡眠状态，进入深入休眠状态系统会根据黑白名单的应用进行管理，杀掉非白名单的后台进程以及网络请求；Android系统的优化是守护后台进程造成了很大困扰，线程之间守护已经是不在可靠，使用wakelock耗电过大也会是系统杀

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类，而不涉及感知机和条件随机场分词器，也不涉及基于字的分词器。因为这些分词器都不是我们在实践中常用的，而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器，作者也推荐使用该分词器，同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment

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每一个企业都有自身独特的企业文化氛围，一旦企业内部的需求变大，内部员工及文化势必会发现改变，如何解决内部问题，成为了企业的首要任务。而越来越多的企业选择搭建企业文化社区来协助企业，彻底解决企业发展过程之中的一些问题，例如解决企业内部沟通的壁垒，促进企业文化

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