Firefox 开发者工具性能分析器教程
1. 项目介绍
Firefox 开发者工具性能分析器(Firefox Developer Tools Profiler)是一个开源项目,旨在帮助开发者分析和优化网页应用的性能。该项目提供了强大的性能分析工具,能够记录和可视化 JavaScript、CSS、HTML 等资源的加载和执行时间,帮助开发者识别性能瓶颈并进行优化。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,克隆项目仓库并安装依赖:
git clone https://github.com/firefox-devtools/profiler.git
cd profiler
npm install
2.2 启动开发服务器
安装完成后,启动开发服务器:
npm start
启动后,打开浏览器访问 http://localhost:8080,你将看到性能分析器的界面。
2.3 记录性能数据
在浏览器中打开你想要分析的网页,然后使用 Firefox 开发者工具中的性能分析器记录性能数据。记录完成后,将数据导出并上传到本地开发服务器进行分析。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 识别性能瓶颈
通过性能分析器,你可以轻松识别网页加载和执行过程中的性能瓶颈。例如,你可以查看 JavaScript 函数的执行时间,找出耗时较长的函数并进行优化。
3.2 优化资源加载
性能分析器还可以帮助你分析网页资源的加载情况,包括 CSS、图片、字体等。通过优化资源的加载顺序和压缩资源大小,可以显著提升网页的加载速度。
3.3 监控性能变化
在开发过程中,定期使用性能分析器监控网页的性能变化,确保每次代码更新不会引入新的性能问题。
4. 典型生态项目
4.1 Webpack Bundle Analyzer
Webpack Bundle Analyzer 是一个用于分析 Webpack 打包结果的工具,可以帮助你识别打包文件中的大文件和重复模块,从而优化打包配置。
4.2 Lighthouse
Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于提高网页质量。它提供了性能、可访问性、渐进式 Web 应用、SEO 等方面的审计功能,帮助你全面提升网页质量。
4.3 Puppeteer
Puppeteer 是一个 Node.js 库,提供了一个高级 API 来控制无头 Chrome 或 Chromium。你可以使用 Puppeteer 自动化性能测试,生成性能报告并进行分析。
通过结合这些生态项目,你可以构建一个完整的性能优化工具链,从代码打包到网页加载,全方位提升网页性能。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00