当前位置: 首页 > news >正文

前端食堂技术周刊第 96 期:2023 CSS 状态、Nuxt 3.7、TypeScript 5.2、eBay 性能优化、贝塞尔曲线

美味值:🌟🌟🌟🌟🌟

口味:冰镇黑乌龙

  • 食堂技术周刊仓库地址:https://github.com/Geekhyt/weekly

大家好,我是童欧巴。欢迎来到前端食堂技术周刊,我们先来看下上周的技术资讯。

技术资讯

  • Nuxt 3.7 发布,新版 CLI、原生 Web Stream 和 Response、HTML 渲染优化、实验性支持 async context。
  • pnpm v8.7.0 发布,提升安装速度 33%。
  • State of CSS 2023,调查报告结果出炉。
  • Bun v0.8.0 发布,添加调试器支持、实现 fetch 流式处理、解锁 SvelteKit。
  • TypeScript 5.2 发布
  • Rspack 0.3 发布,原生支持 Web Workers、builtin:swc-loader 支持、更好的 profile 支持、对齐了更多的 API 和 Webpack 架构。
  • 基于开源模型的代码能力超过 GPT4,开源模型里程碑,Code Llama 杀疯了。

下面我们来看技术资料。

技术资料

1. eBay 性能优化那些事儿

eBay 性能优化之旅。

  • 减少资源体积(HTML、CSS、JavaScript、JSON)
  • 首屏内容关键路径优化
  • 图片优化为 WebP 格式
  • 资源预获取
  • CDN 缓存
  • 边缘缓存
  • iOS/Android 应用解析改进
  • 安卓应用启动时间改进

2. 三种不同架构下的 React Suspense

文章深入探讨了 React Suspense 在三种不同架构(客户端渲染、服务器端渲染和服务器组件)中的应用。作者解释了如何使用 Suspense 进行代码拆分、数据获取和选择性水合(hydration),以优化性能和用户体验。

3. 贝塞尔曲线

贝塞尔曲线可视化、交互式讲解。

4. TypeScript 5.3 初体验

文章预览了即将发布的 TypeScript 5.3 版本的潜在特性,包括 Import Attributes、throw 表达式、Isolated Declarations 等。这些新特性旨在提供更多的类型安全、代码优化和性能提升。

好了,以上就是本期的食堂周刊,观众老爷们如果觉得还不错,一键三连是对食堂老板最大的支持。

你的前端食堂,吃好每一顿饭,我们下期见。

http://www.lryc.cn/news/145798.html

相关文章:

  • 一文总结Redis知识点
  • ARM寄存器组
  • Windows查看当前文件夹下的所有.c文件的个数
  • ubuntu Qt 地图离线调用
  • Android Studio升级到Android API 33版本后,XML布局输入没有提示
  • 操作XML(带命名空间)
  • 二叉搜索树(C++)
  • 软件架构知识点
  • C语言日常刷题6
  • 微信小程序使用stomp.js实现STOMP传输协议的实时聊天
  • 基于饥饿游戏算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码
  • [ 云计算 | AWS ] Java 应用中使用 Amazon S3 进行存储桶和对象操作完全指南
  • 【Spring Boot】Spring Boot 配置 Hikari 数据库连接池
  • MR混合现实石油化工课堂情景实训教学演示
  • php thinkphp 抖音支付,订单同步接口分享
  • excel功能区(ribbonx)编程笔记--2 button控件与checkbox控件
  • JavaScript 知识点
  • 深入理解 JVM 之——动手编译 JDK
  • [移动通讯]【Carrier Aggregation in LTE】【 Theory + Log analysis-1】
  • Sui诚邀您参加KBW「首尔Web3之夜」
  • 19.CSS雨云动画特效
  • 第61步 深度学习图像识别:多分类建模(TensorFlow)
  • Spark 7:Spark SQL 函数定义
  • ThinkPHP 文件上传 fileSystem 扩展的使用
  • 液体神经网络LLN:通过动态信息流彻底改变人工智能
  • 2023年的今天,PMP项目管理认证还值得考吗?
  • 【JavaSE专栏91】Java如何主动发起Http、Https请求?
  • 给oracle逻辑导出clob大字段、大数据量表提提速
  • 研发规范第九讲:通用类命名规范(重点)
  • python+django+协同过滤算法-基于爬虫的个性化书籍推荐系统(包含报告+源码+开题)