Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用，一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码，在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API，即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
许多编程任务涉及通过网络连接发送数据，将数据保存到磁盘或将数据提交到API和服务。 这些任务通常要求在传输数据时将数据编码和解码为中间格式。
大多数现代应用程序的共同点是，它们需要对各种形式的数据进行编码或解码。无论是通过网络下载的JSON数据，还是存储在本地的模型的某种形式的序列化表示形式，对于几乎任何 Swift 代码库而言，能够可靠地编码和解码不同的数据都是必不可少的。
在上一篇文章《Flutter引擎——下载、编译和调试》中，我们已经可以调试引擎代码了；而在《Flutter与原生工程的混合开发》中，我们使用到了FlutterMethodChannel。本文就通过Flutter引擎代码的调试来研究一下channel的原理。
3 使用Logstash采集、解析和转换数据 理解Logstash如何采集、解析并将各种格式和类型的数据转换成通用格式，然后被用来为不同的应用构建多样的分析系统 ---- 配置Logstash 输入插
Method channels是platform channels的一种，用于调用Dart和Java / Kotlin或Objective-C / Swift中的命名代码段。 方法通道利用标准化消息“信封”来传递从发送方到接收方的方法名称和参数，并区分相关答复中的成功和错误结果。 信封和支持的有效负载由单独的方法编解码器类定义，类似于message channels 如何使用消息编解码器。
自定义 或者说 定制 是本周 GitHub 热点的最佳写照。比如，lipgloss 这个项目，可以让你自己定义终端样式，五彩斑斓的黑终端来一个。接着，是 Apple 开源的 Swift Collections 让你更好的扩展定义数据结构。而 Node.js 样板文件——node-express-boilerplate 项目则集成了鉴权、CI、单测等功能，让你更快地使用它来定制一个 Node.js 应用。
对于大多数的应用程序来说，最常见的任务就是进行网络数据的发送和接收，但是在执行此操作之前，我们需要通过编码或者序列化的方式将数据转换为合适的格式来发送，然后还需要将收到的网络数据转换为合适的格式，这样才能在应用中使用它们，这样的过程叫做解码或着叫反序列化。
默认情况下，使用 Swift 内置的 Codable API 编码或解码数组只有全部成功或者全部失败两种情况。可以成功处理所有元素，或者引发错误，这可以说是一个很好的默认设置，因为它可以确保高水平的数据一致性。
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本期是 Swift 编辑组整理周报的第四十三期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
| 导语AVIF是一种基于AV1视频编码的新一代图像格式，压缩率高，画面细节好。移动端APP经常面临网络环境不稳定、需要帮用户节省流量等场景，那就使用AVIF图片吧。不过AVIF目前只在 iOS16、Android12 上得到原生支持，很多机型覆盖不到，怎么办？本文来教你一分钟集成AVIF解码器，兼容所有机型。 AVIF简介 AVIF是一种基于AV1视频编码的新图像格式，相对于JPEG，WEBP这类图片格式来说，它的压缩率更高，并且画面细节更好。而最关键的是，AV1 由谷歌发起的AOM(开放媒体联盟)推动，
本文来自SF Video Tech，来自Mux的工程师Nick Chadwick带来了一场演讲，帮助我们快速深入的了解RTMP协议。
2017年推出的 Codable 无疑是 Swift 的一大飞跃。尽管当时社区已经构建了多种用于本地 Swift 值和 JSON 之间 的编解码工具，但由于 Codable 与 Swift 编译器本身的集成，提供了前所未有的便利性，使我们能够通过使可解码类型遵守 Decodable 协议来定义可解码类型，例如：
机器之心报道 机器之心编辑部 CV 领域已经卷到了一个新的高度。 本月初，Meta 发布「分割一切」AI 模型 ——Segment Anything Model（SAM）。SAM 被认为是一个通用的图像分割基础模型，它学会了关于物体的一般概念，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。这种「零样本迁移」的能力令人惊叹，甚至有人称 CV 领域迎来了「GPT-3 时刻」。 最近，一篇「一次性分割一切」的新论文《Segment Everything Everywh
为多维数据集创建图表（表格）是销售、人力资源、投资、工程、科研、教育等许多领域的常见应用。为了执行常规分析和发现见解，人们花费大量时间构建不同类型的图表来展示不同的观点。这个过程通常需要数据分析方面的专业知识和广泛的知识储备来创建适当的图表。
在微服务架构中，Feign客户端作为Spring Cloud生态系统的一部分，为服务间通信提供了一种声明式的HTTP客户端。然而，在实际开发过程中，我们可能会遇到feign.codec.DecodeException: Type definition error这样的异常。本文将深入探讨这一问题的成因、影响以及解决方案，并提供实际的代码示例。希望通过本文，读者能够更好地理解和解决在Feign客户端使用过程中遇到的问题，同时也欢迎大家在评论区分享自己的经验和见解。
序列建模是许多领域的一个重要问题，包括自然语言处理 (NLP)、语音识别和语音合成、时间序列预测、音乐生成和「生物信息学」。所有这些任务的共同点是它们需要坚持。接下来的事情的预测是基于历史的。例如，在“哈桑以前踢足球，而且他踢得非常好”的序列中。只有将“哈桑”的信息推进到该特定点，才能对“他”进行预测。因此，您需要某种历史记录块来存储以前的信息并将其用于进一步的预测。传统的人工神经网络在这方面失败了，因为它们无法携带先前的信息。这就催生了一种名为“循环神经网络（RNN）”的新架构。
微服务之间的大多都是使用 HTTP 通信，这自然少不了使用 HttpClient。 在不适用 Spring 前，一般使用 Apache HttpClient 和 Ok HttpClient 等，而一旦引入 Spring，就有了更好选择 - RestTemplate。
选自Google 机器之心编译 参与：吴攀 谷歌又开源了！tf-seq2seq 是一个用于 TensorFlow 的通用编码器-解码器框架（encoder-decoder framework），其可用于机器翻译、文本摘要、会话建模、图像描述等任务。 项目介绍：https://google.github.io/seq2seq/ 代码地址：https://github.com/google/seq2seq 设计目标 谷歌介绍说，设计该框架的目标是希望其能满足以下目标： 通用性：我们最初是为机器翻译而开发了此框架
📷 JavaScript 很酷😎，但是机器是如何真正读懂你所写的代码？作为一名 JavaScript 开发者，我们通常是不需要自己处理编译的。然而，了解 JavaScript 引擎的基础知识，看看它是如何处理我们的对人类友好的 JavaScript 代码，并将其转化为机器能够理解的东西，绝对是一件好事！ 注意：这篇文章以 Node.js 和 Chromium 为核心使用的 V8 为基础来讲解的。 HTML 解析器在源码中遇到 script 标签，源码可能会从网络、缓存或者 service worker. 中
随着信息技术的发展，海量繁杂的信息向人们不断袭来，信息无时无刻充斥在四周。然而人类所能接收的信息则是有限的，科研人员发现人类视觉系统在有限的视野之下却有着庞大的视觉信息处理能力。在处理视觉数据的初期,人类视觉系统会迅速将注意力集中在场景中的重要区域上,这一选择性感知机制极大地减少了人类视觉系统处理数据的数量,从而使人类在处理复杂的视觉信息时能够抑制不重要的刺激,并将有限的神经计算资源分配给场景中的关键部分,为更高层次的感知推理和更复杂的视觉处理任务(如物体识别、场景分类、视频理解等)提供更易于处理且更相关的信息。借鉴人类视觉系统的这一特点，科研人员提出了注意力机制的思想。对于事物来说特征的重要性是不同的，反映在卷积网络中即每张特征图的重要性是具有差异性的。注意力机制的核心思想是通过一定手段获取到每张特征图重要性的差异，将神经网络的计算资源更多地投入更重要的任务当中，并利用任务结果反向指导特征图的权重更新，从而高效快速地完成相应任务。
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【导读】自编码器可以认为是一种数据压缩算法，或特征提取算法。本文作者Nathan Hubens 介绍了autoencoders的基本体系结构。首先介绍了编码器和解码器的概念，然后就“自编码器可以做什么
不久前，我正在工作中开发一项新服务，该服务由 Swift Package 组成，该 Package 公开了一个类似于Decodable协议，供我们应用程序的其余部分使用。事实上，该协议是从Decodable本身继承下来的，看起来像这样：
https://www.streamingmedia.com/Articles/News/Online-Video-News/NAB-19-Netflix-and-Intel-Release-SVT-AV1-Codec-as-Open-Source-131033.aspx
前面分享了《Spring5的WebClient使用详解》后，就有朋友在segmentfault上给博主提了一个付费的问题，这个是博主在segmentfault平台上面收到的首个付费问答，虽然酬劳不多，只有十元，用群友的话说性价比太低了。但在解决问题过程中对WebClient有了更深入的了解却是另一种收获。解决这个问题博主做了非常详细的排查和解决，现将过程记录在此，供有需要的朋友参考。
各位好，我是A哥(YourBatman)。上篇文章 整体介绍了世界上最好的JSON库 – Jackson，对它有了整体了解：知晓了它是个生态，其它的仅是个JSON库而已。
本文介绍了一种基于神经网络的无损数据压缩算法，该算法使用循环神经网络（RNN）进行数据压缩，并使用算术编码进行解码。该算法可以在保持较高的压缩率的同时，大大减少计算复杂度，并且在合成数据集上表现良好。实验结果表明，该算法可以比传统的压缩算法（如gzip）更有效地压缩数据，并且在某些情况下，可以比最先进的算法（如CABAC）更快地压缩数据。
各位好，我是A哥(YourBatman)。上篇文章 整体介绍了世界上最好的JSON库 -- Jackson，对它有了整体了解：知晓了它是个生态，其它的仅是个JSON库而已。
大型语言模型 (LLMs) 最近在代码层面的一系列下游任务中表现十分出彩。通过对大量基于代码的数据 (如 GitHub 公共数据) 进行预训练，LLM 可以学习丰富的上下文表征，这些表征可以迁移到各种与代码相关的下游任务。但是，许多现有的模型只能在一部分任务中表现良好，这可能是架构和预训练任务限制造成的。
由于人们每天对视频的数量需求巨大且分辨率在不断提高，这使得视频压缩仍然是一个非常热门的话题。现有的流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，都是通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。除了估计位移外，还存储量重建误差的近似值。
选自斯坦福大学 作者：Kedar Tatwawadi 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 神经网络不仅可以分析、识别特征，提出预测，还可以压缩文件。斯坦福大学的研究者最近提交的论文中，循环神经网络捕捉长期依赖关系的优势被用于无损压缩任务中，这种被称为 DeepZip 的技术已在文本和基因组数据文件中得到了实验。研究人员称，其结果颇具潜力。 正在进行的大数据变革让我们收集了大量不同类型的数据，如图像、文本和音频等；新类型的数据如 3D VR 数据、用于自动驾驶的点云数据、不同类型的基因组数据等，占据着巨量的存
来自【奇怪的知识】系列的第三篇，承接上文《最优二叉树与Huffman编码》的第1~第5章，本文从第6章开始。
HTTP过滤器 就像网络级别的过滤堆栈一样，Envoy在连接管理器中支持HTTP级别的过滤堆栈。可以编写过滤器，在不知道底层物理协议（HTTP / 1.1，HTTP / 2等）或多路复用功能的情况下，对HTTP层消息进行操作。有三种类型的HTTP级别过滤器： 解码器：解码器过滤器在连接管理器正在解码请求流的部分（头部，正文和尾部）时被调用。 编码器：编码器过滤器在连接管理器即将编码部分响应流（标题，正文和预告片）时被调用。 解码器/编码器：解码器/编码器过滤器在连接管理器正在解码请求流的部分时以及连接管
该文讨论了利用循环神经网络（RNN）进行无损压缩的工作，分析了在数据压缩中使用RNN的可行性，并探讨了在合成和真实数据集上的实验结果。结果表明，基于RNN的模型可以有效地压缩数据，显示出良好的压缩比和低压缩误差。
自编码器（Autoencoder）是一种旨在将它们的输入复制到的输出的神经网络。他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示（latent-space representation），然后这种重构这种表示的输
本文翻译自🚀⚙️ JavaScript Visualized: the JavaScript Engine 作为JavaScript开发者，我们不需要编译自己编写的代码。那么，JavaScript引擎到底怎么处理这些JS代码，转换成机器能懂的东西呢？🥳 注意：本文主要是基于Node.js的V8引擎和基于Chromium内核的浏览器。 正文 通过script标签，HTML解析器识别到javascript代码。 javascript代码要么来自网络，要么来自缓存，或者安装的service worker 请
在现代分布式系统和网络应用开发中，高性能、低延迟的网络通信是至关重要的。Netty作为一个强大的网络框架，广泛应用于构建各种高性能的网络应用。而NIO（New I/O）则是Java提供的一种非阻塞I/O模型，它为高效的网络通信提供了基础支持。本文将深入探讨Netty和NIO的原理，以及它们的关键组件，帮助你更好地理解和应用这些技术。
HEVC和AV1之间正在进行一场编解码器之间的竞赛，最近的事件让它们变得更佳有料可看。如今HEVC编解码器已经超过20亿移动设备支持，这包括三星Galaxy手机和苹果的Safari浏览器，Apple TV，Mac和iOS设备的支持。 这让HEVC可以在近50％的智能手机上播放。尽管很多设备广泛得到技术上支持，可HEVC还是没有普遍部署，最主要限制是许可授权问题。然而HEVC Advance最近放弃了流媒体费用新消息，这对编码器厂商来说是很棒的进步。streamingmedia最近一项调查根据苹果公司的支持HEVC部署场景来看，发现24%的运营商已经部署了HEVC，那么到2018年底这个数字预计会增长到64%。
对于经常用python开发得小伙伴来说，Python的JSON序列化和反序列化功能非常方便和实用。JSON（JavaScript Object Notation）其实就是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，也易于机器解析和生成。在Python中，可以使用json模块来进行JSON序列化和反序列化操。但是再开发过程中我们还是会经历各种各样得问题。
多年来，我们一直在使用RNN，LSTM和GRU解决顺序问题，您突然希望我们将其全部丢弃吗？嗯，是！！所有这三种架构的最大问题是它们进行顺序处理。而且它们也不擅长处理长期依赖关系（即使使用LSTM和GRU的网络）。Transformers 提供了一种可并行处理顺序数据的方式，因此，它不仅比以前的体系结构快得多，而且在处理长期依赖性方面也非常出色。
注意力背后的直觉可以用人类的生物系统来进行最好的解释。例如，我们的视觉处理系统往往会选择性地聚焦于图像的某些部分上，而忽略其它不相关的信息，从而有助于我们感知。类似地，在涉及语言、语音或视觉的一些问题中，输入的某些部分相比其它部分可能更相关。通过让模型仅动态地关注有助于有效执行手头任务的部分输入，注意力模型引入了这种相关性概念。
我们已经知道应该如何从不同类型的机器学习方法中学习，如监督学习、对比学习等。因此在本讲座中将尝试回答一个问题，即我们应该如何将模型转换为更通用、更灵活、更实时的模型，换句话说，我们应该如何在基础模型之上构建一个通用的解决方案系统。
在Swift5之前，我们一般是采用上面的方式来处理异常，在Swift5之后，苹果推出了一个Result枚举，Result枚举可以更加优雅地去处理异常。
即从io.netty.buffer. ByteBuf ( 原始数据流) =》 io.netty.buffer .ByteBuf ( 用户数据)
前几天对接了一套第三方接口，这几个第三方接口的请求地址一样，请求参数和响应结果中有很多共同的字段，所以就想把这些字段都抽出来，通过Feign定义的接口返回类型直接返回泛型。
继上一篇文章[Glide4源码解析系列]--2.Glide数据模型转换与数据抓取之后，已经过去几个月的时间，期间由于学习其他东西和项目的原因（其实是懒癌发作～），本文被搁置了很久，期间还有网友私信问什么时候会把“解码与转码”部分写好，想起曾经信誓旦旦要将这个坑补好，终于愧疚地重新看了Glide源码，把剩下的部分补上，对默默等待的朋友表示歉意。
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