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json工具 在 網頁設計x廣告行銷 Youtube 的最佳解答
2020-10-09 15:23:30❤免費訂閱Free subscribe❤
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■AE插件Bodymovin.zxp的安装與使用 How to install Bodymovin | After Effects extensions
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網頁動畫Lottie_Animation 介紹 | 優點及應用面
應用面：
促成用戶採取行動CTA / 網頁轉場 app preloader / 程式過場
示範 Preloader on web (Webflow)
一、優點
畫質高 / 向量 / 不變形及失真
json 檔案更小 執行速度更快
二、UX 使用者體驗更豐富
三、應用：wix / webflow / wordpress
四、配合軟體工具： adobe after effects / BODYMOVIN
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webflow page preloader 示範
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wix lottie animation 嵌入 示範
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教學 webflow 的lottie files & pre loader 教學
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json工具 在 網頁設計x廣告行銷 Youtube 的最佳貼文
2020-03-12 12:50:23❤歡迎訂閱Free subscribe❤
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免費網頁設計工具 | Webflow 中文教學-03 |
elements hides and lottie animation
實作範例
http://yt-wixpress-org-test.webflow.io/
[After Effects]How to use Bodymovin export html files and json
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一頁式購物網站線上申請
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json工具 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳貼文
2019-12-25 16:57:52Python入門設計製作班：單元02_基本語法與結構控制件
01_變數型態與命名規則
02_變數型態與命名規則練習
03_變數轉變型態與脫逸字元
04_程式撰寫基本特型與快速註解
05_邏輯判斷(年齡判斷範例)
06_邏輯判斷改為多重判斷
07_邏輯判斷改為多重判斷另一種寫法
08_計算BMI練習
09_計算BMI與邏輯判斷
10_計算BMI與去除換行
11_將格式化小數點改為用format
完整影音吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
實體課程：
http://gg.gg/scuext
課程簡介：入門
單元01_建置Python開發環境與程式測試
單元02_基本語法與結構控制件
單元03_迴圈資料結構與自訂函數
單元04_串列、字典與檔案與資料庫處理
單元05-1_開放資料處理CSV和JSON資料處理(停車與PM2.5)
單元05-2_開放資料處理練習題_新北市開放資料JSON
單元05-3_GOOGLE雲端當CSV來源與CSV處理
單元05-4_網頁資料擷取基礎與外匯
單元05-5_網頁資料擷取台彩與股市資料
單元05-6_擷取網頁上櫃股票行情
單元06_使用Pandas與處理_Excel_試算表
單元07_VBA與Phython連結MYSQL資料庫
單元08_視覺化報表使用圖表繪製Matplotlib
課程理念與課程介紹：
因應大數據分析、物聯網、工業4.0的需求，能更容易的學會網路爬蟲、機器學習、物聯網、影像辨識、自動圖像報表等需求，其中以EXCEL VBA與Python程式開發最為熱門，因此將VBA的自動化延伸到PYTHON設計，讓學員能夠比較兩個工具的長處，並能相互協同應用。
吳老師 108/12/21
Python,Python入門設計製作班,中小學教師,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境![post-title]()
json工具 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最讚貼文
本篇文章是個經驗談，作者想要聊聊是如何將一個 4vCPU 的VM給調整到可以達到每秒處理 1.2M(120萬)個 JSON Reuqest，本篇文章非常的長，所以會分多天來介紹。
整篇文章探討的是各種 turning 的步驟，來聊聊如何從最初每秒 224k(22萬四千) 給調整到每秒 1.2M 的處理能力。
整個過程分成九大步驟，後面同時標示每個過程後的每秒請求能力
1. Application Optimizations (347k)
2. Speculative Execution Migtigations (446k)
3. Syscall Auditing/Blocking (495k)
4. Disabling iptables/netfilter (603k)
5. Perfect Locality (834k)
6. Interrypt Optimizations (1.06M)
7. The Case of the Nosy Neighbor (1.12M)
8. The Battle Against the Spin Lock (1.15M)
9. This Gost to Twelv (1.20M)
作者強調，上述的過程不一定適合你的應用程式，但是透過這些步驟能夠讓你更佳瞭解應用程式的運作行為，同時也有機會發現一些潛在的瓶頸問題。
環境介紹
1. 團隊使用 Techempower 來進行 JSON Serialization 的測試
2. 使用 libreactor(event-driven框架) 來搭建一個簡單的 API Server
3. HTTP 的解析使用 picohttpparser，同時使用 libclo 來處理 JSON 的編碼
4. 硬體環境
- Server: 4 vCPU, c5n.xlarge AWS VM
- Client: 16 vCPU, c5n.4xlarge AWS VM (clinet太弱會變成瓶頸)
- Network: Server/Client 屬於同一個可用區域(AZ)
5. 軟體環境
- 作業系統: Amazon Linux2 (Kernel 4.14)
- Server: 使用 libreactor (使用不同版本，分別是 Round18 以及 Round20)
- Client: 修改 wrk 這個知名的工具並重新命名為 twrk，詳細差異自己看文章內部，主要都跟顯示有關
6. 實驗方式
- 每個測試跑三次，取中間值
- 256 連線，16 threads，同時每個 thread 都會 pin 到一個固定的 CPU
- 每個實驗都有兩秒的暖機時間來建立連線
Ground Zero
第一個要探討的就是什麼最佳化都還沒有使用前，到底當前應用程式可能的瓶頸在哪裏
首先團隊將該應用程式與其他常見的應用程式或是開發框架比較，譬如 Netty, Nginx, Actix, aspcore 等， libreactor 的效能不錯，有中上水準。
接者作者使用火焰圖(Flame Graphs)來 Profile 該伺服器，作者很好心地將文章中所有的火焰圖都調整了一下，讓所有的 user-space 相關的 function call 都轉成藍色，而剩下跟 kernel 相關都維持紅色。
1. 大部分的時間都在 Kernel 處理
2. 主要是花費在收封包與送封包
3. 應用程式本身主要是分兩大部分，解析 HTTP 的封包以及處理請求與回應。
從上述兩點來看，作者認為目前的應用程式寫得算不錯，因為瓶頸很明顯是卡在 Kernel 端
接下來就正式進入到各種 Turning 的章節探討
Application Optimizations
長話短說:
- 作者基於 libreactor Round18 的框架進行修改，並且所有的修改都已經被合併到 Round20 的版本中，而這些修改主要是實作方面的強化以及整個框架的最佳化。
1. 作者首先透過 htop 觀察運行過程，發現 Server 只有使用 2vCPU 而已(系統有 4vCPU)，因此這是作者進行的第一個修改，讓 Server 使用了 4vCPU，這個簡單調整就讓效能提升 25%
註: 作者特別強調，不要覺得從 2vCPU 變成 4vCPU 效能就可以變成兩倍，主要是1) 沒有使用的 vCPU 還有很多其他的工作要處理，因此不是完全都送給你應用程式處理。2)基於 hypter-thread vCPU 的架構，環境只有兩個真正的 CPU 而是透過邏輯的方式產生四個抽象的 CPU，所以全用一定會變快，但是基於很多資源還是要競爭與共用，數字不是單純翻倍
2. 作者自己的應用程式本身使用 gcc 建置時有使用 "-o3" 的方式來最佳化處理，然而框架本身卻沒有使用 "-o3" 的方式來弄，因此作者也針對這個部分來處理，讓建制框架時能夠使用 -o3
3. 從實作方面來看，作者觀察到 libreactor 1.0 版本使用的是 read/write 這兩個常見的方式來處理封包的送收，作者將其修改成 recv/send 整個效能就提升了將近 10%。
註: write(針對 FD，更全面廣泛的用法) 與 send(針對 Socket，更針對的用法) 使用上差異不大，但是 write 於底層 Kernel 最終還是會呼叫到 send 來處理，所以基本上可以理解就是在沒有特別參數需求時，可以直接跳過幾個 kernel function 來達到加速的效果。
write kernel 內的走向: sys_write -> vfs_write -> __vfs_write -> sock_write_iter -> sock_sendmsg
send kernel 內的走向: sendto -> sock_sendmsg
4. 作者觀察到火焰圖中有一些 pthread 相關的資料，進而發現 libreactor 會創造一個 thread pool 來處理非同步的 DNS 名稱解析問題。對於一個 HTTP Client 來說，如果今天要發送請求到多個不同的 domain，而每個 domain 都會需要進行一個 blocking 的解析過程，透過這種方式可以減少 DNS 解析造成的 blocking 問題。然而對於 HTTP Server 來說，這個使用情境帶來的效益似乎就稍微低了些，畢竟 Server 只有 Bind Socket 之前可能會需要去解析一次 DNS 而已。
大部分的情境下， thread pool 都是應用程式初期會去創造而接者就不太會管她，但是對於錙銖必較的效能除錯人來說，任何能夠調整的部分都可能是個值得探討的地方。
作者透過修改 Server 端(準確來說是 libreactor 框架內的程式碼)關於 Thread Pool 的一些用法，成長的讓整個效能提升了 2~3%
結論來說，透過上述四個概念來提升的程式碼效能。
1. vCPU 盡量使用: 25%-27%
2. 使用 gcc -O3 來建置框架的程式碼: 5%-10%
3. 使用 march=native 等參數來建置最後的 server 應用程式: 5%-10%
4. 使用 send/recv 而非 write/read: 5%-10%
5. 修改 pthread 的用法: 2%-3%
註: 作者強調每個最佳化的結果並非是單純累積的概念，反而還會有互補的效果。
可能前述的操作實際上也會讓後續的操作達到更好的效果，
譬如如果先跑 vCPU 的調整，效能大概提升 25%，但是如果先執行別的最佳化過程，最後再來調整 vCPU，就可以達到 40% 的效果，主要是 CPU 可以共有效率的去執行程式。
最後，這個部分讓整個處理封包能力從 224k 提升了 55% 到 347k (req/s)。
從火焰圖來看，整個 user-space 的範圍縮小許多，同時 send/recv 的處理也有使得整體的高度下降一點點(大概四格..)
為了避免文章過長，本篇文章就探討第一個最佳化的過程，剩下的就敬請期待後續!
https://talawah.io/blog/extreme-http-performance-tuning-one-point-two-million/
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GitHub提供Artifact Exporter工具，讓用戶不用透過API，也能將儲存庫和註解等資料匯出成JSON和CSV檔案
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/144593
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#JSON 這個動畫檔案，可以讓非動畫設計者，控制動畫的速度、頻率甚至是背景顏色等等... 不僅檔案小，而且放大縮小也不會失真，最棒的一件事，就是網路上有很多動態圖可以 #免費下載 使用