真的能代表生物识别吗？

最近发布的React v17.0没有包含新特性。

究其原因，v17.0主要的工作在于源码内部对Concurrent Mode的支持。所以v17版本也被称为“垫脚石”版本。

本文会详细介绍Concurrent Mode的来龙去脉，以及这套体系从底层架构到上层API的实现。

由于跨度比较长，细节难免缺失。对文中提到的细节的进一步补足，欢迎关注我的工粽号 —— 魔术师卡颂，给你一份完整的源码学习方案。

是什么?

Concurrent Mode是什么?你可以从官网Concurrent 模式介绍[1]了解其基本概念。

一句话概括：

• Concurrent 模式是一组 React 的新功能，可帮助应用保持响应，并根据用户的设备性能和网速进行适当的调整。

为了让应用保持响应，我们需要先了解是什么在制约应用保持响应?

我们日常使用App，浏览网页时，有两类场景会制约保持响应：

• 当遇到大计算量的操作或者设备性能不足使页面掉帧，导致卡顿。
• 发送网络请求后，由于需要等待数据返回才能进一步操作导致不能快速响应。

这两类场景可以概括为：

• CPU的瓶颈
• IO的瓶颈

CPU的瓶颈

当项目变得庞大、组件数量繁多时，就容易遇到CPU的瓶颈。

考虑如下Demo，我们向视图中渲染3000个li：
 

问题陈述10：预测用户点击在线广告的可能性。

解决该问题的机器学习算法：逻辑回归或支持向量机。

• 问题陈述11：检测信用卡交易中的欺诈行为。

解决该问题的机器学习算法：自适应提升、孤立森林或随机森林。

• 问题陈述12：根据车辆特性预估车辆价格。

解决该问题的机器学习算法：梯度提升是解决此问题的最佳选择。

• 问题陈述13：预测病人加入医保的概率。

解决该问题的机器学习算法：简单神经网络。

• 问题陈述14：预测已注册用户是否愿意为某一产品支付一定金额。

解决该问题的机器学习算法：神经网络。

• 问题陈述15：根据顾客的不同特征(如年龄)进行分类。

解决该问题的机器学习算法：K均值聚类算法。

• 问题陈述16：从语音数据中提取特征用于语音识别系统

（编辑：济宁站长网）

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