ウェブサイトのパフォーマンスを最適化するための重要な手順とヒント
Web サイトのパフォーマンス最適化設計の主要な手順とテクニック
インターネットの急速な発展に伴い、Web サイトは現代社会に不可欠かつ重要な部分になりました。ただし、Web サイトのパフォーマンスの問題は多くの場合、ユーザーに不快な体験をもたらし、ユーザーの損失につながることさえあります。したがって、Web サイトではパフォーマンスを最適化する設計が重要です。この記事では、Web サイトのパフォーマンス最適化設計の主要な手順とテクニックを紹介します。
まず、Web サイトのパフォーマンスの問題を分析します。パフォーマンス最適化設計を実行する前に、まず Web サイトのパフォーマンスのボトルネックを特定して理解する必要があります。これは、パフォーマンス テスト ツールを使用し、ユーザーの行動を観察し、ユーザーのフィードバックに耳を傾けることによって実現できます。ページの読み込み時間、応答時間などの Web サイトのパフォーマンス指標を分析することで、パフォーマンスのボトルネックがどこにあるのか、最適化が必要な方向を判断できます。たとえば、ページの読み込み時間が長すぎる場合は、サーバーの応答の遅さやネットワーク伝送の遅延などが原因である可能性があります。
次に、Web サイトのフロントエンド コードを最適化します。フロントエンド コードは、ユーザー エクスペリエンスと読み込み速度を決定する重要な要素の 1 つです。 Web サイトのパフォーマンスを向上させるために、次の側面を通じてフロントエンド コードを最適化できます。 1 つ目は、CSS、JavaScript、HTML ファイルを圧縮してファイルのサイズを小さくし、ダウンロードを高速化することです。 2 つ目は、ファイルをマージして HTTP リクエストの数を減らすことです。さらに、ブラウザーのキャッシュ、CDN アクセラレーション、その他の技術的手段を使用して、フロントエンドのパフォーマンスを向上させることもできます。
次に、Web サイトのバックエンド コードを最適化します。バックエンド コードのパフォーマンスの最適化には、データベースの最適化、コード ロジックの最適化などが含まれます。まず第一に、データベース設計が合理的であること、およびインデックスが適切に使用されていることを確認する必要があります。データベースのテーブル構造を適切に調整し、インデックスを追加し、クエリ ステートメントを最適化することで、データベースの読み取りおよび書き込みのパフォーマンスを向上させることができます。次に、冗長コードのマージやキャッシュ技術などを使用してコードを論理的に最適化し、不要な計算や IO 操作を削減し、コードの実行効率を向上させる必要があります。
さらに、大規模な Web サイトの場合、負荷分散と分散展開もパフォーマンスを最適化するために不可欠な方法です。負荷分散によりリクエストを複数のサーバーに分散し、単一サーバーの負荷圧力を軽減し、Web サイトの同時実行機能を向上させることができます。分散展開では、さまざまな機能を持つモジュールをさまざまなサーバーに展開して、システム全体のパフォーマンスと可用性を向上させることができます。
最後に、Web サイトのパフォーマンスを継続的に監視し、テストします。パフォーマンスの最適化は継続的なプロセスであり、定期的な監視とテストが必要です。パフォーマンス テスト ツールを使用して Web サイトのストレス テストを行うと、同時ユーザー アクセスが多いシナリオをシミュレートし、Web サイトのパフォーマンスのボトルネックを特定して最適化できます。同時に、パフォーマンス監視ツールを使用して、CPU 使用率、メモリ使用率などの Web サイトのパフォーマンス指標をリアルタイムで監視し、問題を適時に発見し、対応する措置を講じることもできます。
要約すると、Web サイトのパフォーマンス最適化設計は複雑かつ重要なタスクです。パフォーマンスの問題を分析し、フロントエンドとバックエンドのコードを最適化し、負荷分散と分散展開を実行し、継続的な監視とテストなどを行うことで、Web サイトのパフォーマンスを効果的に向上させ、ユーザーにより良いエクスペリエンスを提供できます。今後のウェブサイト開発では、ウェブサイトのパフォーマンス最適化設計に注意を払い、継続的な実践を通じて継続的に改善し、より良いサービスを提供する必要があります。
以上がウェブサイトのパフォーマンスを最適化するための重要な手順とヒントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









Deepseekクラスモデルのローカル微調整は、コンピューティングリソースと専門知識が不十分であるという課題に直面しています。これらの課題に対処するために、次の戦略を採用できます。モデルの量子化:モデルパラメーターを低精度の整数に変換し、メモリフットプリントを削減します。小さなモデルを使用してください。ローカルの微調整を容易にするために、より小さなパラメーターを備えた前提型モデルを選択します。データの選択と前処理:高品質のデータを選択し、適切な前処理を実行して、モデルの有効性に影響を与えるデータ品質の低下を回避します。バッチトレーニング:大規模なデータセットの場合、メモリオーバーフローを回避するためにトレーニングのためにバッチにデータをロードします。 GPUでの加速:独立したグラフィックカードを使用して、トレーニングプロセスを加速し、トレーニング時間を短縮します。

1. まず、Edge ブラウザに入り、右上隅にある 3 つの点をクリックします。 2. 次に、タスクバーの[拡張機能]を選択します。 3. 次に、不要なプラグインを閉じるかアンインストールします。

Meta が立ち上げた Llama3、MistralAI が立ち上げた Mistral および Mixtral モデル、AI21 Lab が立ち上げた Jamba など、おなじみのオープンソースの大規模言語モデルは、OpenAI の競合相手となっています。ほとんどの場合、モデルの可能性を最大限に引き出すには、ユーザーが独自のデータに基づいてこれらのオープンソース モデルを微調整する必要があります。単一の GPU で Q-Learning を使用して、大規模な言語モデル (Mistral など) を小規模な言語モデルに比べて微調整することは難しくありませんが、Llama370b や Mixtral のような大規模なモデルを効率的に微調整することは、これまで課題として残されています。 。したがって、HuggingFace のテクニカル ディレクター、Philipp Sch 氏は次のように述べています。

TrendForceの調査レポートによると、AIの波はDRAMメモリとNANDフラッシュメモリ市場に大きな影響を与えています。 5 月 7 日のこのサイトのニュースで、TrendForce は本日の最新調査レポートの中で、同庁が今四半期 2 種類のストレージ製品の契約価格の値上げを拡大したと述べました。具体的には、TrendForce は当初、2024 年第 2 四半期の DRAM メモリの契約価格が 3 ~ 8% 上昇すると予測していましたが、現在は NAND フラッシュ メモリに関しては 13 ~ 18% 上昇すると予測しています。 18%、新しい推定値は 15% ~ 20% ですが、eMMC/UFS のみが 10% 増加しています。 ▲画像出典 TrendForce TrendForce は、同庁は当初、今後も継続することを期待していたと述べた。

分散システム設計時の Go 言語の落とし穴 Go は、分散システムの開発によく使用される言語です。ただし、Go を使用する場合は注意すべき落とし穴がいくつかあり、システムの堅牢性、パフォーマンス、正確性が損なわれる可能性があります。この記事では、いくつかの一般的な落とし穴を調査し、それらを回避する方法に関する実践的な例を示します。 1. 同時実行性の過剰使用 Go は、開発者が並行性を高めるためにゴルーチンを使用することを奨励する同時実行言語です。ただし、同時実行性を過剰に使用すると、ゴルーチンがリソースをめぐって競合し、コンテキスト切り替えのオーバーヘッドが発生するため、システムが不安定になる可能性があります。実際のケース: 同時実行性の過剰な使用は、サービス応答の遅延とリソースの競合につながり、CPU 使用率の高さとガベージ コレクションのオーバーヘッドとして現れます。

DeepSeek:サーバーに混雑している人気のあるAIを扱う方法は? 2025年のホットAIとして、Deepseekは無料でオープンソースであり、OpenAio1の公式バージョンに匹敵するパフォーマンスを備えており、その人気を示しています。ただし、高い並行性は、サーバーの忙しさの問題ももたらします。この記事では、理由を分析し、対処戦略を提供します。 Deepseek Webバージョンの入り口:https://www.deepseek.com/deepseekサーバーに忙しい理由:高い並行アクセス:Deepseekの無料で強力な機能が同時に使用する多数のユーザーを引き付け、サーバーの負荷が過剰になります。サイバー攻撃:Deepseekが米国の金融産業に影響を与えることが報告されています。

C 言語では、double は倍精度浮動小数点数を表すために使用されるデータ型で、float 型よりも精度が高く、より大きな数値範囲やより正確な計算を処理するために使用されます。 -1.7976931348623157e308 ~ 1.7976931348623157e308 の範囲の大きな浮動小数点数および小数を表す高精度数値を、有効桁数約 15 桁の精度でメモリ内に 8 バイトを占有して格納できます。

JVM コマンド ライン パラメータを使用すると、JVM の動作をきめ細かいレベルで調整できます。共通パラメータは次のとおりです。 Java ヒープ サイズの設定 (-Xms、-Xmx) 新しい世代サイズの設定 (-Xmn) パラレル ガベージ コレクタの有効化 (-XX:+UseParallelGC) Survivor 領域のメモリ使用量の削減 (-XX: -ReduceSurvivorSetInMemory) 冗長性の削除 ガベージ コレクションの削除 (-XX:-EliminateRedundantGCs) ガベージ コレクション情報の印刷 (-XX:+PrintGC) G1 ガベージ コレクターの使用 (-XX:-UseG1GC) ガベージ コレクションの最大休止時間の設定 (-XX:MaxGCPau)
