在处理这种需要递归遍历树形结构的场景时,性能优化确实很重要。以下是一些可能的优化方法: 减少 DOM 操作:在递归渲染树节点时,尽量减少对 DOM 的操作次数。可以通过构建节点树的虚拟表示,然后一次性将其添加到 DOM 中,而不是每次递归都进行 DOM 操作。 扁平化数据结构:在前端存储数据时,考虑将树形结构扁平化。这样可以减少在递归遍历时需要进行的深度搜索,提高性能。可以使用一些库或者自行
首先,Transformer来自论文Attention Is All You Need,后面笔记很多参考文章The Illustrated Transformer,同时加了一些自己的理解。 1. 从上到下认识Transformer 首先我们把Transformer看做一个黑盒,以机器翻译示例为例,Transformer是输入就是待翻译的句子,输出就是翻译后的句子。 然后我们再一步一
蹭个热点,聊两句昨夜的大事件——OpenAI发布GPT-4o,我看到和想到的一点东西。 首先是端到端方法,前面关于深度学习的文章,对端到端的重要性做了一些学习,对端到端这个概念有了一些理解。正如Richard Sutton在《苦涩的教训》中的经典判断,再次重温一遍,“The biggest lesson that can be read from 70 years of AI research
OpenAI 发布新款大型语言模型 GPT-4o 昨日OpenAI 举办了一场线上活动,正式发布了其最新研发的 AI 模型 GPT-4o,并详细介绍了该模型的强大功能和未来发展规划。此次发布标志着 AI 技术的重大突破,为用户提供了更加便捷、高效的 AI 工具,降低了入门门槛,让人工智能触手可及。 OpenAI 的宗旨:让每个人都能轻松使用 AI 工具 OpenAI 始终秉承让利于民的原则,