重点学不会

🎯 方案背景 在处理大数据量列表渲染时，传统DOM方案面临严重性能瓶颈： 传统方案痛点 DOM操作开销巨大：10万条数据创建10万个DOM节点，内存占用高 重排重绘频繁：滚动时大量DOM操作导致页面卡

实现这样的一个功能我们就需要引入`tensorflowjs`，使用官方训练好的`人体分割（Body Segmentation）`模型，在视频播放时将每一帧生成一直图片，放到弹幕的父元素上。

1. 基础 -- 会配置 2. 进阶 -- 能优化 3. 深入 -- 懂原理 一层层晋级打怪 🦖 ，解答不同深度的 Webpack 面试题问题 🤓

Jym好😘，今天给大家分享  以前端人的态度爱上java  ，嘎嘎的，前端上头爱上了java，从此开始了漫长的学习和追求！

很多Netty的文章中，仅仅只是停留在基本的组件介绍，这很难让一些初学者真正掌握Netty框架，而本文的撰写初衷就在于此，通过一个完整的IM程序，助力于每位初学者真正上手掌握Netty框架。

在工作中，多多少少都会遇到裂变活动的需求。裂变活动，分享海报也是必不可少的一部分。因此，了解一下生成海报的方法还是非常有必要的。

接下来，我会把纯前端实现生成海报全流程给大家讲个明明白白，把我自己遇到的坑，给大家详细分享并讲解，防止大家遇到相似问题，即使遇到问题，也会有一个明确的方向，并且吐血建议大家收藏一波，以备不时之需。(你不能保证以后的需求，没有类似的吧，有的话，记得翻出来看看) 长路漫漫，总得有人…

本文涉及的Babel版本主要是V7.16及以下，截至发文时，Babel最新发布的版本是V7.25.6，未出现大版本更新，近2年也进入了稳定迭代期，本文的分析思路基本适用目前的Babel设计。

前端发展到了今天，web应用越来越复杂和庞大，前端技术迅猛发展，各路大神各显神通，多种优秀的前端框架、新语言和其他相关技术(如下图所示)不断涌现，这些都极大地提高了我们的开发效率。面对这些框架所衍生出