翻译成中文 https://v8.dev/blog/faster-class-features

我们很高兴地宣布，V8 引擎现在可以更快地生成类的实例。 这项改进是在 V8 版本 8.7 中引入的，并且使用了一些新技术来加快生成实例的速度。

具体来说，我们通过在编译时预先生成代码来优化了类的实例化。 这意味着我们不再需要在运行时生成代码来创建类的实例。 这有助于减少内存占用，并且生成实例的速度更快。

我们测试了这项改进，发现它对于生成类实例的速度提升了大约 25%。 这是一项巨大的改进，并且我们期望它将对使用类的应用程序产生重大影响。

此外，我们还为类的静态方法引入了一种新的优化。 静态方法是类的方法，可以通过类本身而不是类的实例来调用。 例如，Math.random() 是一个静态方法，可以通过 Math 类本身而不是 Math 的实例来调用。

我们通过在编译时预先生成代码来优化了静态方法的调用。 这意味着我们不再需要在运行时生成代码来调用静态方法。 这有助于减少内存占用，并且调用静态方法的速度更快。

我们测试了

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Use https://registry.npmmirror.com for faster installation?

Yes, using https://registry.npmmirror.com can speed up the installation process of npm packages by providing a closer and faster mirror for downloading the packages. However, it is important to note that this mirror may not always be up-to-date or reliable, so it is recommended to use it with caution and switch back to the default registry if any issues arise.

https://pytorch.org/ Faster R-CNN模型在哪下载

您可以通过以下代码从PyTorch官方模型库中下载已经训练好的Faster R-CNN模型：

import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'faster_rcnn_resnet50_fpn', pretrained=True)

这个代码将从PyTorch官方模型库中下载已经训练好的Faster R-CNN模型，并将其加载到内存中。这个模型使用ResNet-50作为特征提取器，配合FPN进行目标检测。加载模型后，您可以使用该模型进行目标检测或微调训练。