これは Livesense Advent Calendar 2022 DAY 16 の記事です。 はじめに 私達のチームはbatonnというサービスを開発しています。 このサービスではWeb上で面接を録画したあと話者ごとに文字起こしをして面接を可視化できるように整形しています。 今回は文字起こしの高速化について行ったことを書きます。 はじめに 文字起こしの大雑把な手順 実装にあたっての話 実際のサービスで動かすときに考えないといけないこと batonnでの話 高速化を考える trackが持っている情報について Twilioのaudio trackを扱うときの注意点 最終的にどうなったか 文字起こしの大雑把な手順 文字起こしを実現するために提供されているサービスはいくつか存在しています。 有名どころではGPC、Azure、AWSが提供するAPIなどがありますがbatonnではこれらのAPIを
はじめに ALB+Fargateという構成で動くWebサービスのスケールアウトが遅く、メディア露出や DM配信によるスパイクアクセスに耐えられない、という問題があり改善策を検討していた ところ下記記事を見つけました。 爆速でFargateをスケールさせる「aws-fargate-fast-autoscaler」を試してみた 簡単に動作原理を説明すると、Fargateをオートスケールさせる場合、通常はECSのターゲット追跡 スケーリングポリシーなどを利用しECSサービスにおけるCloudWatchメトリクスとアラームを利用して タスク数などを制御します。 ただ、この場合、CloudWatchメトリクスからアラーム発報までにどうしてもタイムラグが有り数秒単位 でのスケーリングが難しく基本は分単位でのスケーリングとなっていました。 そこを、この「aws-fargate-fast-autoscal
時間がかかる「被写体を選択」と「空を選択」をワンタップで実行できるツールが「Adobe Photoshop Lightroom」に新たに搭載されました。Adobeが年に一度行うクリエイターの祭典「Adobe MAX 2021」のKeynoteでは、これらの機能がどう使えるのかが公開されています。 Adobe MAX 2021 | The Creativity Conference https://www.adobe.com/max.html ◆Photoshop Lightroom Lightroomでは、クリエイターがよく行う手間がかかる作業の代表例「空の加工」が「空を選択」という機能で簡単になりました。たとえば、冬の山の画像を加工しようとするとき。 空を選択せずに暗さを変えると、画面全体が暗くなってしまい、イメージと違うものが出来上がってしまいます。 「空を選択」機能を使うと…… AI
通信速度制限は、その後2022年10月頃に撤廃された模様。 ただし、楽天モバイルから本件に関する正式なアナウンスは行われていない。 楽天モバイルは、自社回線の通信量が1日10GBを超えると、通信速度を最大で3Mbps程度に制限していたが、Twitterの情報によると、この制限は2022年10月上旬頃に撤廃された模様。 楽天モバイルは、2020年4月に商用サービスを本格開始して以来、自社回線を「無制限」と... 楽天モバイルは、自社回線に対応する「Rakuten UN-LIMIT」で自社エリアでの通信量が1日10GBを超えた際に適用する通信速度の制限を従来の最大1Mbpsから3Mbpsへと高速化した。 ■速度制限状態でスピードテスト：上下最大3Mbps前後に 高速化する前の通信速度（最大1Mbps）は、スマートフォンやタブレットでWebサイトを閲覧するにはそれほどストレスを感じることが無かっ
ブログの高速化をすると検索上位になりやすいし、読者の離脱率が下がります。 クリックしてからずっと読み込んでいるページなんて、閉じますよね。私は2秒くらいで少なくとも文字が表示されないと、他のページに行きますね。 高速化は収益化を考えても大事なので、是非やっていきましょう。 はてなブログ高速化の方法 まずはですが、はてなブログは遅いですよね。はい。遅いですね。 これは、はてなブログを使っている宿命とでも言いましょうか、運営会社が手を打ってくれることを待つしかないですね。 とは言っても待っているだけじゃ何も変わらないので、ブログの高速化をやっていきます。 画像を軽くする 使っていないCSSを削除 はてなブログの設定を変える 私は上の3つがメインで、他にもこのようなことをしました。 はてなスターなどのアイコンを削除 関連記事を非表示 Jqueryが複数あったので、１つにまとめる トップページの表
これは、豆蔵デベロッパーサイトアドベントカレンダー2022第2日目の記事です。 先日、JavaのLambda関数の起動を高速化するLambda SnapStartがAWSから発表されましたが、このLambda SnapStartにはJavaのCRaC(Coordinated Restore at Checkpoint)が使われています。 CRaCは起動の高速化と即時にピーク性能を発揮させる技術です。CRaCが登場した背景にはJavaの起動の遅さがあります。この弱点を補う技術としてはGraalVMによるネイティイメージが有名ですが、CRaCはこの弱点を補うもう一つの高速化手段として今注目を集めている技術です。今回はこのCRaCの概要や仕組み、その試し方などを紹介します。 はじめにいっておきますが、CRaCスゴイです。ホントに爆速になりますヨ！ 最初にCRaCとはなにかですが、ごく簡単に説明す
Reading Time: 3 minutes GPU アプリケーションを高速化する方法には、主にコンパイラ指示行、プログラミング言語、ライブラリの 3 つがあります。OpenACC などは指示行ベースのプログラミング モデルで、コードをスムーズに GPU に移植し、高速化することができます。使い方は簡単ですが、特定のシナリオでは最適なパフォーマンスが得られない場合があります。 CUDA C や C++ などのプログラミング言語は、アプリケーションを高速化する際に、より大きな柔軟性を与えてくれます。しかし、最新のハードウェアで最適なパフォーマンスを実現するために、新しいハードウェア機能を活用したコードを書くことも、ユーザーの責任です。そこで、そのギャップを埋めるのが、ライブラリです。 コードの再利用性を高めるだけでなく、NVIDIA 数学ライブラリは、最大の性能向上のために GPU ハード
第二回 Deep Learning Acceleration 勉強会（DLAccel #2） での発表資料 https://idein.connpass.com/event/139074/ 高速化技術を下記の6観点で紹介 - 畳み込みの分解 (Factorization) - 枝刈り (Pruning) - アーキテクチャ探索 (Neural Architecture Search; NAS) - 早期終了、動的計算グラフ�(Early Termination, Dynamic Computation Graph) - 蒸留 (Distillation) - 量子化 (Quantization)Read less
Webフォントは使わない文字・書体は読み込まないようにする当然ですが、使わない文字のフォントの読込みはただサイトを重くするだけになってしまいます。 よくある悪い例が、タイトルなどの限られた場所にしかWebフォントを使用しないのに、フォントはすべて読み込んでしまっている、といった場合です。 たとえばページ見出し部分の「SERVICE」といった文字だけ、GoogleWebフォントを使いたいといった場合を例にして見てみましょう。 使うフォントは「Ubuntu」というフォントでbold書体を使いたいとして以下のようにGoogleフォントの読込みを記述しました。 さて何がいけないでしょうか？ 上記は少し極端な例でもありますが、本来の目的で使うフォントは、「Ubuntu」の「bold 700」で、 S・E・R・V・I・Cの大文字6つのみしか使いません。 それに対して上記読込みは、「Ubuntu」フォン
週刊Railsウォッチ（20210607前編）ActiveRecord::Relationのone?とmany?が高速化、RubyKaigi Takeout 2021登壇者募集開始ほか｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。RubyKaigi Takeout 2021の登壇者募集が始まりましたね。 CFP for RubyKaigi Takeout 2021 (the online version of RubyKaigi) is now OPEN! https://t.co/VeJ1Tv5iyr #rubykaigi — RubyKaigi (@rubykaigi) June 2, 2021 週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙇 TechRachoではRubyやRailsな
Huggingface transformersモデルのONNX runtimeによる推論の高速化 - Retrieva TECH BLOG
Chief Research Officerの西鳥羽 (Jiro Nishitoba (@jnishi) | Twitter) です。 今回はHugging Face TransformersのモデルのONNX runtimeで実行を試してみました。それにより特にCUDAでの実行では2.4倍近い高速化が行えました。 Hugging Face TransformersのモデルのONNX形式への変換方法から、ONNX runtimeでの実行も含めて紹介したいと思います。 ONNXとは ONNX形式への変換 ONNX形式に変換したモデルを用いて推論する ONNX形式のモデルからGPUでの推論 実験 まとめ ONNXとは ONNX とは、機械学習のモデルを表現するOpenなフォーマットです。機械学習を実現するフレームワークは数多くありますが、ONNX形式での出力をサポートしてるものも多数存在 *1
北海道放送(HBC)が「北海道新幹線 貨物撤退で“16分短縮”見込む 高速化を検討 国交省」とニュース番組で報じ、インターネット上でも8月19日に記事が掲載された。青函トンネル内で140～160km/hで運行している北海道新幹線を260km/hに引き上げた場合、所要時間が16分短縮できる。ただし、新幹線の全列車を260km/hで走らせるためには、貨物列車の全面撤退が必要とのこと。 青函トンネルを走る貨物列車の縮小・撤退が検討されていると報道。後に「全面撤退断念」が報じられた 「検討している」という報道だから決定ではない。アイデアのひとつに貨物列車の分離があるという話だった。ただし、記事の中で「国交省は、青函区間でレールを共用する貨物列車を縮小・撤退させ、新幹線を高速化する検討を進めている」と、貨物列車の減便を肯定する内容になっている。物流業界の反発の声もあるという。 この報道が道内の物流業
JavaScriptフレームワーク「Next.js 12」リリース、Rustコンパイラによる高速化やミドルウェアのベータ提供など
「Next.js 12」は、これまでで最大のリリースであり、Rustコンパイラにおけるバンドルとコンパイルの最適化によって、ローカルでの更新を最大3倍、本番環境でのビルドを最大5倍高速化するとともに、認証やボット保護、リダイレクトや書き換えなど一連のページロジックを共有するあらゆるものに使用できる、ミドルウェアがベータ提供されている。 さらに、FacebookのReactチームとの協力によって、「React 18」用の「Next.js 12」を実験的に試せるようになり、「React 18」のサーバ側Suspenseの組み込みサポートと、SSRストリーミングサポートによって、HTTPストリーミングを使用してページをサーバ側でレンダリングできるようになるとともに、Reactのサーバコンポーネントを使用した、コンポーネント自体を含むすべての、サーバ上でのレンダリングが可能になった。 ほかにも、「
インターネット速度を簡単に高速化！パブリックDNS設定の効果とは？ - 【磐田,浜松,袋井】パソコンサポートと出張修理 はてな版
パソコンでもスマホでも簡単にインターネット速度を上げる方法があり、有名なのがDNS設定を変更するというもの。 「パブリックDNS」という誰からの問い合わせにも答えるのが基本のサーバで、このDNS設定を変えることで体感的にもインターネット速度が向上します。 otona-life.com パブリックDNSはいろいろと公開されていますが、現状最速と言われるのが下記の「1.1.1.1」＆「1.0.0.1」のDNSです。 個人的にも設定しており、インターネットが快適に動作しています。 internet.watch.impress.co.jp DNS設定は通常プロバイダを経由するのですが、このパブリックDNSを使うことで何か問題が出るかな？と思って試していますが、半年ほど経っても特に支障は出ていないので、複数のWindowsパソコンに設定をしています。 パソコンの動作が高速化するわけではなく、パソコン
関連キーワード Windows 10 | Windows | Microsoft（マイクロソフト） 「Windows 10」の反応速度が、PCの使用を続けていくと少しずつ低下することは悩みの種だ。幸いなことに、IT管理者がWindows 10の高速化を図るためにできることは幾つかある。コストを掛けずにできる、主要な高速化術を5つ紹介しよう。 併せて読みたいお薦め記事 「Windows 10」のトラブル対策 「Windows 10」を“危ないOS”にしないための4つの設定 Windows 10を「セーフモード」で起動させる簡単な方法 「Windows 10」を快適に使う方法 「Windows 10」の不要なプリインストールアプリを一掃する簡単な方法 Windows 10をHDDでも“爆速”で起動できる「コンパクトOS」のすすめ 「Windows 10」の知らないと損なキーボードショートカット
Windows10を高速化する方法を紹介します。 Windows10の動作が重くてイライラする。そんな場合は今回紹介する方法で重い動作を改善し、Windows10を高速化しましょう。 上から順にひとつずつ試してみて、Windows10が高速化してみましょう。記載している手順がわかりにくい場合は詳しい操作・設定方法を確認してください。 改善方法①：パソコンを再起動する 動作が重い/遅いと感じたら、まずはパソコンを再起動しましょう。 パソコンを再起動することで無駄なアプリやプロセスが占拠していたメモリが解放されます。そのため、パソコンを再起動するだけで改善される場合があります。
日本の鉄道の線路幅は、多くが狭軌と呼ばれる1067mmですが、新幹線や一部の私鉄では標準軌の1435mm、路面電車などでは馬車鉄道由来の1372mmといったものがあります。いずれも中途半端に見える数字ですが、どのような理由からでしょうか。 日本は狭軌を多く採用 中途半端な数字はフィート、インチ由来 日本の鉄道の線路幅は、JR在来線や多くの私鉄が1067mm、新幹線と、JR在来線のうち田沢湖線、奥羽本線の一部区間のほか、京急電鉄や阪急電鉄など一部の私鉄が1435mm、京王電鉄や都電荒川線、東急世田谷線などが1372mmと、いずれも一見「中途半端な数字」になっています。 拡大画像 鉄道の線路（画像：PAKUTASO）。 これは鉄道発祥の地であるイギリスが、線路の幅を決める際、当時使用されていた長さの単位であるフィートやインチで定めたことによるもので、これをメートル法に換算しているためです。 フ
こんにちは！エムスリー Advent Calendar 2023 7日目担当の小栗 (@irungo_ic)です。私は東京大学 電子情報工学科で学生(B4)をしており、エムスリーには業務委託で参画しています。 今回はgokartの分散並列化ライブラリkannonをエムスリーの実プロダクトに組み込んだ取り組みについて紹介します。結果として、社内のとあるプロダクトのIntegration TestのJobを7時間30分から2時間20分に短縮するという、約3.2倍の高速化を達成できました！それまでに生じた苦労、kannonへの追加機能などについてお話しします。 kannonとは？ kannonとは、M3が主体となって開発しているOSSのデータパイプラインライブラリgokartをk8s上で分散並列実行するためのライブラリです。私が今年3月に参加したAIチームでのインターンで開発したライブラリで、そ
はじめに pythonでいろいろプログラムを実行していると、もっと高速に実行することはできないかなと思うことがあります。 特に性能のいいパソコンなどを持っている人だと、タスクマネージャーを開いてCPUの使用率を眺めていると1スレッドしか使われていないじゃん、と思うことがあると思います。 何とかしてすべてのcpuコアを使用して高速化できないかな、というときに少し調べたらこんな記事が出てきました。 私もこれを参考にいろいろ高速化に成功しましたが、いろいろ落とし穴などがあったため、並列化のやり方を1から解説しようと思います。 どんなコードなら高速化できるか なんでもかんでも高速化することができるわけではありません。 大前提として、___forを使用したループ___がある場合、並列化によって高速化ができる可能性があります。 可能性といったのは、中には難しい場合もあるからで後に解説します。 実際どう
新潟県は県内に上越、北陸の2つの新幹線が通る全国でも珍しい県だ。東京へなど広域の移動時間短縮に大きく貢献しているが、面積が全国の都道府県で5番目に広いこともあり、県内の移動には時間がかかる状態が続いている。県は上越新幹線の長岡駅と北陸新幹線の上越妙高駅間の在来線高速化を検討しているが、巨額の事業費負担といった課題もあり実現のハードルは高い。「（ミニ新幹線と線区改良の）2案以外を含め、幅広く検討
パソコン、スマホにテレビにレコーダー、いまどきのデジタルガジェットはインターネットに接続して当たり前。合計すると数台どころか十数台、数十台ある家庭も少なくありません。だから、自宅に引いた光ファイバーなどのブロードバンド回線は、有線／無線LANに中継する「ルータ」を使い共有することが常識です。 そのルータは、子機に対してIPアドレスを貸し与える働き（DHCP）を備えています。貸し与える側のルータがDHCPサーバ、借りる側のデジタルガジェットがDHCPクライアントとなるわけです。なにやら難しそうですが、ルータが自動処理してくれるので心配はいりません。 DHCPサーバはIPアドレス以外の接続情報も伝達できます。そのひとつが「DNSサーバ」のアドレスで、とても重要です。DNSサーバは「phileweb.com」といった文字列（ドメイン名）とIPアドレス（IPv4の場合32ビットの整数値、「61.1
半導体製造大手のMicronが、232層の3DNANDフラッシュメモリの量産に成功したと発表しました。3D NANDフラッシュメモリが200層を超えたのは史上初で、データ転送速度は従来から50％高速化し2.4Gbit/sに到達しています。 First to Market, Second to None: the World’s First 232-Layer NAND https://www.micron.com/about/blog/2022/july/first-to-market-second-to-none-the-worlds-first-232-layer-nand Micron Is First to Deliver 3D Flash Chips With More Than 200 Layers - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.o
Windows 10のUSBメモリのポリシー Windows 10では、USBメモリの書き込みキャッシュがデフォルトでは無効化されている。書き込みポリシーを［高パフォーマンス］に変更することで、キャッシュを有効化して書き込みの高速化を図ろう。 デフォルトはUSBメモリの書き込みキャッシュが無効 データを別のPCに移動したり、一時的に保存したりするためにUSBメモリを使うことも多いだろう。その際、Windows 10でサイズの大きなファイルをUSBメモリに書き込むと、意外に遅いと感じることはないだろうか。Windows 10では、書き込み操作をキャッシュする［高パフォーマンス］ではなく、いつでも取り外せる［クイック取り外し］にデフォルトが変更されている（古くからのWindowsユーザーは、USBメモリを外す際に［ハードウェアの安全な取り外し］通知アイコンを右クリックした覚えもあるだろう）。
【Hummingbird, ONNX Runtime】sklearnで学習した機械学習モデルの推論処理を高速化する｜はやぶさの技術ノート
機械学習モデルの高速化については、実に様々なテクニックが存在し、高度な専門スキルを保有していないと実践できないケースもあります。 本記事の内容は sklearnで学習・推論を実践した人を対象としますが、それ以上のスキルは求めません。 sklearnの機械学習モデルを手軽に高速化する方法について紹介しますので、興味のある人は続きをどうぞ。 sklearnによる機械学習モデルの学習 今回は機械学習チュートリアルでお馴染みのirisデータセットを使い、ランダムフォレストによる分類モデルを生成します。 Import まずはimportから
Windows10には、パソコンを遠隔操作するための「リモートデスクトップ」という機能が搭載されています。リモートデスクトップ接続を行うことで、手元のパソコンから離れた場所にあるパソコンを遠隔操作できます。 しかし、リモートデスクトップ接続をすると描画速度が著しく遅くなることがあります。 本記事では、Windows10のリモートデスクトップの描画が遅い原因と、高速化するための対処法を紹介します。 リモートデスクトップ接続時の描画速度の遅さに悩んでいるという方は、参考にして下さい。
こちらの記事は、Wes Cossick 氏により2017年10月に公開された『 7 ways to speed up your GitLab CI/CD times 』の和訳です。 本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。 CI/CDプラットフォームとして、スピードは開発の効率化に重要です。最近、私たちはCIのジョブを取り上げて、可能な限り早くするためにリファクタリングをしました。 以下に同じことができる方法を紹介します。 1.GitLab Runnerをホストする (SaaS版GitLabで提供されている)GitLab.comは、リポジトリで使用するためのShared Runnerというツールを提供しています。すぐに軌道に乗るためには素晴らしいことですが、GitLab Runnerをホストすることで、単一の最大の速度の向上があったことを発見しました。実はボトルネックはCPU
ベースラインのマージロジック回路マージロジック回路の基本的な概念は2011年の国際会議 FPGA で Koch と Torresen によって紹介されました (論文 [3]) 。次の図はこの動作例を示します。 この例では、1, 3, 5, 7, 9, … というソートされた奇数の系列と、2, 4, 6, 8, 10, … というソートされた偶数の系列をマージして、1つのソートされた系列 1, 2, 3, 4, 5, 6, … を作ります。入力系列は FIFOA と FIFOB という2つの First In First Out バッファに格納されています。各クロックサイクルに、FIFOA と FIFOB の先頭レコード (つまり、それぞれのバッファに格納されているレコードの中の最小レコード) が比較され、小さい方がマルチプレクサ Mux により出力されます。サイクル1では、FIFOA の最
ついこないだのStructureOfArraysGenerator - C#でSoAを簡単に利用するためのSource Generatorは、SoAになってるとSIMDを適用しやすいよ、という話だったのですが、そもそもSIMD手書きはカジュアルにやらないし、気合い入れてSIMD書くシチュエーションなら構造も気合い入れて専用に設計するよなぁ。と、なると、カジュアルにSIMD使えるライブラリが必要で、まぁLINQですね、と。 Cysharp/SimdLinq これを入れると別にSoA関係なく、SIMDが適用できる状態(例えばint[]にSum)だと、自動的にSIMDが適用されるようになります。そして、実際めちゃくちゃ速い。 SIMDとLINQの組み合わせが威力を発揮するというのは、別に新しいことではなく、そもそも .NET 7でもPerformance Improvements in .NET
GitHub Actionsで実行するstorycap / reg-suit の高速化 - ROUTE06 Tech Blog
こんにちは！ROUTE06 プロダクトデベロップメント本部の @mh4gf です。 現在僕が関わっているプロジェクトでは、実装の変更に伴う UI のデグレードを検知するためにstorycapとreg-suitを利用した Visual Regression Test を GitHub Actions で実施しています。 運用を進める中で撮影対象のスクリーンショット数も増え、テスト実行時間の増加に悩まされてきました。テスト高速化に取り組みいくつかの改善に成功したため、この記事でその方法を紹介します。 3 行まとめ まず最初に取り組むべき並列実行の基本についてはこの記事を参照してください https://blog.wadackel.me/2022/vrt-performance-optimize/ turborepo を利用し storybook の差分ビルドを行う GitHub Actions
Webサイトが遅いのはだいたいが画像のせい。 ブロガーなら画像の圧縮は必須のスキルと言っても過言ではありません。 画像のサイズを小さくするツールは数多くありますが、 Googleが運営しているSquooshというサイトが超絶優秀なので紹介します。 Squooshを使うと画像のファイルサイズが2分の1～10分の1程度まで小さくなりますよ。
TLdr; torch2trtというpytorchモデルをTensorRTに簡単に変換するライブラリを使い、Jetson nano+xavier上で画像認識とセグメンテーションの推論処理を10倍高速化できることを確認しました。 ただtorch2trtはカスタムモデルには対応していないため(resnetなどtorchvision標準モデルのみ）、自作モデルのTensorRT変換は大変だと思います。 TLdr; TensorRTとは TesnorRTを気軽に試す 画像認識 画像セグメンテーション 他高速化シリーズ aru47.hatenablog.com aru47.hatenablog.com TensorRTとは https://amzn.to/3q9qrEK https://amzn.to/37ndtL5 例えばJetsonNanoなどは安価に入手できるエッジデバイスだが搭載しているGP
Raspbery Pi Zeroのサイズや使い捨て感覚で買える値段の安さは何者にも代え難い最大の魅力だ。しかし、1GHzシングルコアなので、性能はオーバークロックした初代ラズパイとそう大差ない。その低い性能ゆえ、不便に感じることもしばしば。 OSの起動に時間がかかる ソフトウェアのパッケージのインストールに時間がかかる うっかりTab補完押しちゃって候補の表示に十数秒待たされる ラズパイ4など買ったところでどうせやるのはLEDの点滅程度なんだからゼロでいいじゃん。 今回はそんなラズパイゼロを少しでも早く/速くするために行ったことをメモ的に残しておく。 前提 やっていく OSのインストール 初回起動と設定 raspi-config /etc/apt/sources.listの編集 不要なサービスの停止 config.txtの編集とオーバークロック quietフラグ 効果が薄い、全く無い設定
結論から 無駄な再レンダリングを発生させない 処理しないこと 高速化とは処理しないことです 矛盾しているように思えますが、処理が減ればアプリケーションは高速化します Reactの処理を減らすためには 再レンダリングをしないことです もちろん完全に再レンダリング無しというのは不可能なので、いかにそれを減らしていくかが重要です 再レンダリングの妥当性 妥当な再レンダリング コンポーネントのstateに変化があって自身の挙動を変更しなければならないとしたら、その再レンダリングは妥当です 妥当ではない再レンダリング コンポーネント自身がそのstateを必要としておらず、下位に配るためstateを保持しているとしたら、その際レンダリングは妥当ではありません そういう構造を作ってしまえば、配下にいる全コンポーネントがstateと無関係に再レンダリングされます。 何故、こんな構造がまかり通ってしまうのか
ブログの高速化は、永遠の課題ですよね。 皆さん毎日もがいていると思います。 今回はプラグインのみで高速化する方法なので、全ての設定の所要時間は20分もかからずに終わります。（私と同じ設定にするなら10分ほど） もう知っていると思うので、ブログを高速化するメリットは簡単に紹介します。 ユーザビリティ―が上がる（読者がストレスを感じずに読める） グーグルに評価される（検索順位アップ） 大きく分けてこの2点ですが、これらは結局はブログのPVや収益アップにつながるので、是非やりましょう。 自サイトのスピードを調べる まずは自分のサイトのスピードを調べてみて下さい。 PageSpeed Insight Test My Site GT Metrix 注）Test my siteは、グーグルクロームで広告をブロックする拡張機能などを使っていたらエラーになるので、停止してから使ってください。 私のサイトの
【フィリーズレビュー 2023 予想】追い切り･ラップ適性･レース傾向考察 ＆ 各馬評価まとめ / 高速化が目立つトライアル - 競馬予想のホネ【坂路ビシビシの日々〜 重賞予想と追い切り注目馬＆レース回顧】
■ブログランキング参加中です（記事が参考になったという方は是非クリックで応援をお願いします） ――持ち時計上位勢に関しては、抽選などによって“1強態勢”の様相。 目次 フィリーズR 2023 レース概要 フィリーズR 2023 枠順 フィリーズR 2023 ラップ適性・追い切り フィリーズR 2023 過去レース傾向 フィリーズR 2023 レース傾向分析&考察 フィリーズレビュー 2023 予想印は!? ホネ的注目馬 各馬評価まとめ ルーフ / ブトンドール / リバーラ 他 3月11日(土)重賞予想と追い切り注目馬はこちら ・【中山牝馬ステークス 2023 予想】 ・【追い切り注目馬】【中山牝馬S】【アクアマリンS】他 中山競馬 ・【追い切り注目馬】【コーラルS】【難波S】【ゆきやなぎ賞】他 阪神競馬 ・【追い切り注目馬】【中京スポーツ杯】【伊良湖特別】他 中京競馬 3月12日(日)重
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