Las cadenas de Markov permiten visualizar cada una de las probabilidades que se tienen en la navegación de la aplicación. Evalúa la probabilidad que tiene cada una de las vistas de la aplicación frente a un comportamiento previo de los usuarios, generando un modelo de predicción de precarga de módulos, con el fin de mejorar el rendimiento y la experiencia de usuario mientras navega por la aplicación web desarrollada,
Introducción
Angular 8 Performace
Analizando el tamaño del Bundle
¿Qué es un bundle size? Tree shaking y su importancia
Implementando Webpack Bundle Analyzer
Moment vs date-fns
Aplicando un Performance Budget desde el Angular CLI
Aumenta la velocidad de navegación
Code splitting a nivel de rutas
Implementando una propia estrategia de precarga
Implementando QuicklinkStrategy
Usando Machine Learning para predecir rutas
Google Analytics y Angular
Implementando GuessJs
Precarga con Service workers
¿Qué es Server Side Render?
Implementando Angular Universal
Cuidados con SSR y Angular
Rendimiento en tiempo de ejecución
¿Qué es el Change Detection?
Preparando módulo para Change Detection
Analizando el Change Detection
Optimización de componentes con OnPush
Usando pipes puros
subscribe
Async
Conclusiones
Conclusiones
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Preguntas 1
Ordenar por:
Sobre Markov
- Matematico
- Teoria de los numeros
- Teoria de las probabilidades
- Cadenas de markov
Guess.js
Predictive Prefetching:
- analyze user navigations,
- model next page predictions (markov chains, tensorflow),
- map pages to javascript router,
- bundle js routes into chunks,
- as they browse, prefetch chunks for routes a user is likely to visit
Importante: Necesitamos data historica para que funcione.
Precarga modulos en función de la probabilidad que hay de ir del nodo actual al nodo siguiente siendo los nodos modulos.
Wow! es la primera vez que veo algo asi 😮
Funciona solo con Google analytics?
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