开发一个项目，已经有两个环境：开发环境和测试环境，结果发现，在测试环境上 响应时快时慢。打开Google的本地调试的窗口，发现了Waiting （TTFB），经常出现3s多的，有时甚至出现9s多的。用户体验度极差。 2、去...

关注网页前端性能的朋友，在优化网页性能的时候都会遇到网站加载Waiting(TTFB)时间过长的问题。对于没有优化过的 WordPress 站点，TTFB 时间经常超过了页面内容的下载时间，为用户带来不必要的等待时间。这个问题的...

http://fex.baidu.com/blog/2015/01/chrome-stalled-problem-resolving-process/

可以看到是waiting（TTFB）时间过长要1秒左右 用浏览器打开PHP页面测试，还是同样问题 将该接口的数据，都注释掉 发现是pdo连接数据库造成waiting（TTFB）时间长造成的 将tp框架中配置数据库连接的 'DB_HOST' =&...

本人在学习ajax无刷新分页的过程中，发现换页响应时间很长，要1秒以上 那么 Waiting(TTFB) 是什么呢？ TTFB 全称 Time To First Byte，是指网络请求被发起到从服务器接收到第一个字节的这段时间，它包含了 TCP ...

关注网页前端性能的朋友，在优化网页性能的时候都会遇到网站加载Waiting(TTFB)时间过长的问题。对于没有优化过的 WordPress 站点，TTFB 时间经常超过了页面内容的下载时间，为用户带来不必要的等待时间。这个问题的...

最近觉得网站打开很慢，总是找不到原因，无论代码优化还是服务器数据库操作都不行，检查问题也始终没找到正确的原因，无意中看了谷歌浏览器里面每个接口的速度，点进去看到一个TTFB，查了一下就是从服务器接收到第一...

网上查了一堆资料,大致归总原因无外乎使用172.0.0.1代替localhost进行...又试了下直接在这个php页面首行die掉,结果TTFB时间依旧要500ms左右,看来不是php代码的问题了,后来突然想起来方便调试开了XDebug模块,在ph...

记一次 网页响应慢，waiting（TTFB）时间过长,接口返回耗时，数据库占用CPU 90%以上问题排查 症状：H5页面打开白板，几十秒后出现页面，调试跟踪访问接口waiting（TTFB：全称Time To First Byte，是指网络请求被...

记一次 网页响应慢，waiting(TTFB)时间过长,接口返回耗时，数据库占用CPU 90%以上问题排查症状：H5页面打开白板，几十秒后出现页面，调试跟踪访问接口waiting(TTFB：全称Time To First Byte，是指网络请求被发起到从...

1，问题描述 底层视频微服务只需要2.4秒，经过另一个微服务后报超时异常。 2，测试 经过测试发现是压缩处理消耗了大量时间。 二进制视频数据压缩后传递到服务器，服务器再接收。 3，解决办法 移除微服务压缩...

直接上图： 这是Chrome浏览器自带的工具分析的。整个url请求的时间为2.59...由于网站是drupal做的，我认为可能是drupal框架导致的速度过慢，毕竟网上对drupal的性能多有吐槽之处。所以我就记录了一下drupal整个过...

线上环境发现用户请求某个页面时，出现请求速度慢页面卡顿白屏的现象，通过chrome开发工具调试查看Timing，花费在waiting(TTFB)上的时间过长，几秒十几秒不等 TTFB全称Time To First Byte，是指网络请求被发起到...

我的MoMo导航网站每次加载都需要等待两三秒，一直以为是带宽问题（因为带宽真的小，钱的问题），后来开了全站 CDN 加速依然没有解决问题，今天正好没事就研究研究。 如图：多个静态文件 Waiting(TTFB) 时间过长 如...

解决网页中Waiting (TTFB)数据加载过慢的问题 　最近做了一个网页，在本地测试良好，数据可以得到很快的反馈，但是当部署到云端Linux上时候，就会出现加载缓慢的问题。本地测试，得到数据大概3s之内，云端Linux测试...

当我发现网页加载很慢的时候，打开开发者调试工具，有时可以发现Waiting TTFB (Time To First Byte)的时间比较长。 什么是TTFB？ TTFB就是最初的网络请求被发起到从服务器接收到第一个字节这段时间，它包含了 TCP...

TTFB 是 Time to First Byte 的缩写，指的是浏览器开始收到服务器响应数据的时间（后台处理时间+重定向时间），是反映服务端响应速度的重要指标。就像你问朋友了一个问题，你的朋友思考了一会儿才给你答案，你朋友...

PHP如何解决ajax请求服务器响应时间过长问题发布时间：2020-08-03 11:04:33来源：亿速云阅读：119作者：LeahPHP如何解决ajax请求服务器响应时间过长问题？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望...

数据库地址为localhost时，导致网站打开很慢TTFB时间很长。本地网站需要加上解析:localhost 127.0.0.1服务器上数据书如果不是真是ip地址建议换成真实ip地址。描述：网站是php开发的，大部分页面响应很慢。本地开发时...

点击上方“ 码农编程进阶笔记 ”，选择“置顶或者星标”文末有干货,每天定时与您相约！关注网页前端性能的朋友，在优化网页性能的时候都会遇到网站加载Waiting（TTFB）时间过长的问题...

代码没查出问题，就简单的查询也不应该有问题吧。 经过一系列的网页优化后，还把所有文章静态化展示，静态化后确实快了，因为没有再去请求后端获取数据了，再慢我只能说是服务器带宽不给力啊。 没静态化之前是用id...

关于ajax的content-download时间过慢问题的解决方案与思考

记录一个问题吧。 新上线的应用，第一次上线部署了两个节点，通过DMZ的NGINX映射出去的。 上线之后，第三天突然发现访问很慢，有50%的几率保持在7秒左右，通过日志平台观察代码处理时间在40ms左右。 打开F12，...

环境：windows+thinkphp+apache+mysql 问题描述： 开发服务器上有个项目，总是时...百度上一搜，会出来各种关于“waiting(TTFB)时间过长”的解决方案，但一一看过之后，都无法解决我的问题。毕竟，每个人碰到的情...

打开或刷新一个网页时，谷歌浏览器的加载图标是灰色并逆时针旋转，就表示处在服务器响应阶段，浏览器在获取网页代码。如果图标变成蓝色并且顺时针旋转，表示在加载资源了，这时候网页代码已经加载完成，在加载如图片...

安豆是一个想学Android应用开发的小白，于是它找到自己的邻居－程序员大牛－熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境，实现应用的功能，美化应用界面，让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用－计算器。 学习的过程中，两个伙伴有问有答，学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白，变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识，初步形成安卓开发的概念，掌握安卓开发最最基础的知识。

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

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