![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/927/d8e/46c/927d8e46c776548c717cdb23d585022e.jpg)
Подробный рассказ о том, как я свой дом и сад сделал умными. С фото, техническими деталями, стоимостями и выводами на будущее.
User
Подробный рассказ о том, как я свой дом и сад сделал умными. С фото, техническими деталями, стоимостями и выводами на будущее.
Пришлось мне как-то столкнуться с одной проблемой, а именно с проблемой, которая связана с отдачей ошибки после выката разных обновлений созданных на Vuejs + Nuxtjs в проде.
Данная ошибка возникает чуть меньше чем на минуту, но роботы кэширует это дело на всех страницах примерно на дня 2-3, из-за этого поисковиками отдаются старые мета-данные и как следствие сайт проседает в выдаче.
Надеюсь мое решение поможет многим, кто столкнется с такой же проблемой и он не будет тратить на это так много времени как я, ведь такая проблема возникает часто, если используешь Nuxt.js в режиме SSR, а описания ее решения в интернете я так и не нашел.
Данное решение уже помогло четырем компаниям избавится от этой ошибки.
Что же происходит и почему возникает такая ошибка?
Я начал разбираться. Первое что я сделал, начал анализировать, как же именно происходит процесс работы при SSR. Да, я знаю как именно он работает, но есть одна вещь..как в одной юмористической передаче.
Привет, Хабр!
Поговорим о драйверах сетевых устройств Linux, механизме NAPI и его изменениях в ядре 5.12.
Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:
Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.
Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!