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MobX 的依赖追踪系统是如何工作的？MobX 的依赖追踪系统是其核心机制，它通过细粒度的追踪实现了高效的响应式更新。以下是 MobX 依赖追踪的详细工作原理：
## 依赖追踪的基本原理
MobX 使用**观察者模式**和**依赖图**来实现依赖追踪。当 observable 被访问时，MobX 会建立依赖关系；当 observable 被修改时，MobX 会通知所有依赖它的观察者。
## 核心组件
### 1. Reaction（反应）
Reaction 是依赖追踪的执行单元，包括：
- **autorun**：立即执行，并在依赖变化时自动重新执行
- **reaction**：提供更细粒度的控制，可以指定追踪函数...
前端 · 2月19日 09:33
如何测试 MobX 应用？MobX 的测试策略和工具对于构建可靠的应用至关重要。以下是 MobX 测试的完整指南：
## 1. 测试 Store
### 基本测试
```javascript
import { UserStore } from './UserStore';
describe('UserStore', () => {
let store;
beforeEach(() => {
store = new UserStore();
});
it('should initialize with default values', () => {
expect(...
前端 · 2月19日 12:39
MQTT 的遗嘱消息（Last Will）是什么？如何使用？MQTT 的遗嘱消息（Last Will and Testament，LWT）是一种重要的机制，用于在客户端异常断开连接时通知其他客户端。
## 遗嘱消息的概念
### 定义
遗嘱消息是客户端在连接时预先设置的一条消息，当客户端异常断开连接时，Broker 会自动将这条消息发布到指定的主题。
### 作用
- **异常检测**：通知其他客户端某个设备已离线
- **状态通知**：发布设备离线状态
- **故障告警**：触发告警机制
- **资源清理**：通知系统清理相关资源
## 遗嘱消息的工作原理
### 设置遗嘱消息
客户端在发送 CONNECT 报文时设置遗嘱消息参...
服务端 · 2月19日 15:07
MQTT 的发布/订阅模式是如何工作的？MQTT 的发布/订阅模式是一种消息传递架构，它解耦了消息的生产者和消费者，实现了灵活的一对多通信。
## 核心概念
### 1. 主题（Topic）
- **定义**：主题是消息的路由地址，采用层级结构
- **格式**：使用斜杠（/）分隔的字符串，如 `home/livingroom/temperature`
- **特点**：
- 层级清晰，便于组织和管理
- 支持通配符订阅
- 大小写敏感
- 长度限制：最多 65535 字节
### 2. 发布者（Publisher）
- **角色**：消息的生产者
- **功能**：向特定主题发送消息
- **特点*...
服务端 · 2月19日 15:04
MQTT 的保留消息（Retained Messages）是什么？如何使用？MQTT 的保留消息（Retained Messages）是一种特殊的消息机制，允许 Broker 保存最新消息，供新订阅者接收。
## 保留消息的概念
### 定义
保留消息是 Broker 持久化存储的消息，当有新的客户端订阅该主题时，Broker 会立即将保留消息发送给该客户端。
### 作用
- **状态同步**：新订阅者可以立即获取最新状态
- **初始化数据**：为新连接的客户端提供初始数据
- **状态恢复**：帮助客户端快速恢复到最新状态
- **减少请求**：避免客户端主动请求最新状态
## 保留消息的工作原理
### 设置保留消息
发布消息时设置 Re...
服务端 · 2月19日 15:08
MQTT 协议的核心特点和工作原理是什么？MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的、基于发布/订阅模式的消息通信协议，专门为物联网设备设计。
## 核心特点
1. **轻量级**：MQTT 协议头部最小仅需 2 字节，非常适合带宽受限的网络环境
2. **发布/订阅模式**：解耦消息生产者和消费者，实现一对多通信
3. **三种 QoS 级别**：确保消息在不同网络条件下的可靠传输
4. **低功耗**：适合电池供电的 IoT 设备
5. **TCP/IP 传输**：基于可靠的 TCP 协议，确保消息有序到达
## 工作原理
MQTT 采用客户端-服务器架构：
- ...
服务端 · 2月19日 15:03
OffscreenCanvas 如何在 Web Worker 中进行渲染？OffscreenCanvas 是 HTML5 提供的一个功能，允许在 Web Worker 中进行 Canvas 渲染，从而将复杂的图形计算从主线程移到后台线程。
## OffscreenCanvas 的核心概念
### 特点
- 可以在 Worker 中进行 Canvas 绘图操作
- 支持大部分 Canvas 2D API 和 WebGL API
- 通过 `transferControlToOffscreen()` 方法将 Canvas 控制权转移
- 适用于复杂的图形渲染和动画
## 基本使用
### 主线程设置
```javascript
// 获取 Canvas ...
前端 · 2月19日 21:09
如何优化Expo应用的性能？有哪些常见的性能问题？Expo应用的性能优化是确保良好用户体验的关键。Expo基于React Native，因此许多React Native的性能优化技巧同样适用，同时Expo也提供了一些特定的优化工具和策略。
**性能优化策略：**
1. **组件渲染优化**
使用React.memo、useMemo和useCallback减少不必要的渲染：
```typescript
// 使用React.memo避免不必要的重新渲染
const MyComponent = React.memo(({ data }) => {
return <Text>{data.value}</Text>;
});
//...
前端 · 2月21日 10:49
Ollama 与其他 LLM 部署方案（如 vLLM、LM Studio）相比有什么优缺点？Ollama 与其他 LLM 部署方案相比，各有优劣：
**1. Ollama vs. vLLM：**
**Ollama 优势：**
- 安装简单，一行命令即可部署
- 跨平台支持（Linux/macOS/Windows）
- 内置模型管理和 API 服务
- 适合个人开发和小型应用
**vLLM 优势：**
- 更高的推理性能和吞吐量
- 支持 PagedAttention 技术
- 更适合大规模生产环境
- 支持更多模型格式
**2. Ollama vs. LM Studio：**
**Ollama 优势：**
- 命令行和 API 友好
- 更适合服务器部署
- 开源且免...
服务端 · 2月19日 19:31
什么是 Ollama，它有哪些核心特性和优势？Ollama 是一个开源的大语言模型运行平台，它允许用户在本地机器上运行和部署各种 LLM。Ollama 的核心优势在于简化了 LLM 的部署过程，提供了统一的 API 接口，支持多种模型格式（如 GGUF），并且具有跨平台兼容性（支持 Linux、macOS 和 Windows）。
Ollama 的主要特点包括：
1. **本地运行**：所有模型在本地执行，保护数据隐私
2. **简单易用**：通过命令行或 API 轻松调用模型
3. **模型管理**：支持模型的下载、更新和删除
4. **API 服务**：提供 RESTful API，方便集成到应用中
5. **多模型支持**：支...
服务端 · 2月19日 19:29