一台藏身于键盘内微型计算机

如何解决这个问题呢?

答案是：在浏览器每一帧的时间中，预留一些时间给JS线程，React利用这部分时间更新组件(可以看到，在源码[2]中，预留的初始时间是5ms)。

当预留的时间不够用时，React将线程控制权交还给浏览器使其有时间渲染UI，React则等待下一帧时间到来继续被中断的工作。

• 这种将长任务分拆到每一帧中，像蚂蚁搬家一样一次执行一小段任务的操作，被称为时间切片(time slice)

所以，解决CPU瓶颈的关键是实现时间切片，而时间切片的关键是：将同步的更新变为可中断的异步更新。

IO的瓶颈

网络延迟是前端开发者无法解决的。如何在网络延迟客观存在的情况下，减少用户对网络延迟的感知?

React给出的答案是将人机交互研究的结果整合到真实的 UI 中[3]。

这里我们以业界人机交互最顶尖的苹果举例，在IOS系统中：

点击“设置”面板中的“通用”，进入“通用”界面：
 

解决该问题的机器学习算法：高斯混合模型。

• 问题陈述17：多目标跟踪，用混合成分数目及均值预测目标在视频序列中每帧的位置。

解决该问题的机器学习算法：高斯混合模型。

• 问题陈述18：排列一组微阵列实验中的基因和样本，揭示生物学上有趣的模式。

解决该问题的机器学习算法：层次聚类算法。

• 问题陈述19：根据特征相似的其他用户的偏好，向用户推荐电影。

解决该问题的机器学习算法：推荐系统。

• 问题陈述20：根据用户阅读的文章，向用户推荐他们想读的新闻文章。

解决该问题的机器学习算法：推荐系统。

• 问题陈述21：优化自动驾驶汽车的驾驶行为。

解决该问题的机器学习算法：强化学习。

• 问题陈述22：通过医学扫描诊断健康疾病。

解决该问题的机器学习算法：卷积神经网络。

• 问题陈述23：平衡不同需求周期下的电网负荷。

解决该问题的机器学习算法：强化学习。

• 问题陈述24：处理时间序列数据或序列(如音频记录或文本)。

解决该问题的机器学习算法：循环神经网络或长短期记忆网络(LSTM)。

• 问题陈述25：翻译语言。

解决该问题的机器学习算法：循环神经网络。

• 问题陈述26：为图像生成标题。

解决该问题的机器学习算法：循环神经网络。

• 问题陈述27：训练聊天机器人，处理客户更细微的需求和问询。

解决该问题的机器学习算法：循环神经网络。

希望本文的介绍能让你对最常用的机器学习算法有所了解，当遇到特定问题时，能够快速反应，选择合适的机器学习算法。

（编辑：济宁站长网）

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