NMS 是 net.minecraft.server 包的简写，是 CraftBukkit 服务端及其下游服务端的底层实现，其代码包含 Mojang 发布的 Vanilla 服务端代码和 SpigotMC 添加的、用于与 BukkitAPI 进行交互的代码。在开发者无法借助 BukkitAPI 完成所需要的功能时，开发者我常常使用 NMS 进行开发。NMS 开发是底层行为，同时跨版本兼容性较差，除非必须使用，否则还请尽量使用 BukkitAPI。NMS 仅存在于编译后的服务端内部，不属于 BukkitAPI 内容。各版本的 NMS 包名一般均为 net.minecraft.server.v版_本_R号，如 net.minecraft.server.v1_16_R3。NMS 包内为扁平结构，没有二级包。NMS 包内类名为 Spigot 定义的反混淆名；方法、字段名一部分为 Spigot 定义的反混淆名，一部分为原混淆名；方法参数名一般为原混淆名。本教程旨在教授 Bukkit 开发者以 NMS 使用方法，拓展 Bukkit 开发者的开发视野。
递归神经网络(RNNs)是一类常用的序列数据人工神经网络。三种最常见的递归神经网络类型分别是：
今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学于 2019 年联合出品的论文《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》，目前被引次数超 200 次。
反爬虫，即应对爬虫进行反制的统称，主要区分“正常用户”与“机器人”的一种策略统称。
语言模型常常与单词嵌入混淆。主要的区别在于，在语言模型中，单词顺序很重要，因为它试图捕捉单词之间的上下文，而在单词嵌入的情况下，只捕捉语义相似度(https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity) ，因为它是通过预测窗口中的单词来训练的，而不管顺序如何。
这是 DVWA 靶场练习系列的第四篇，这次的内容是 JavaScript 安全，相对来说比较简单
XLNet 是一个类似 BERT 的模型，而不是完全不同的模型。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型，最终，XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果（state-of-the-art），包括机器问答、自然语言推断、情感分析和文档排序。
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刚刚下载了一个使用原生web组件的codepen代码的时候发现了一个“似曾相识”的名词：vanilla JS。
简介 Vanilla JS团队维护每个字节的代码框架,每天努力工作,以确保它是小的和直观的。使用Vanilla JS是谁?很高兴你发问!他被应用于: Facebook; Google; YouTube
本文来安利大家 Obfuscar 这个好用的基于 MIT 协议开源的混淆工具。这是一个非常老牌的混淆工具，从 2014 年就对外分发，如今已有累计 495.5K 的 nuget 下载量。而且此工具也在不断持续迭代更新，完全支持 dotnet 6 版本，对 WPF 和 WinForms 等等的支持也是非常好，支持多个不同混淆方式和等级的配置，支持混淆之后生成符号文件。本文将来告诉大家如何使用此混淆工具，以及此工具能达成的效果和此工具混淆的原理
该Writeup涉及Facebook旗下VR穿戴公司Oculus论坛forums.oculusvr.com，攻击者利用其存在的XSS漏洞可以窃取受害者登录Oculus官网时的访问令牌(Access Token)，以此实现对Facebook和关联Oculus用户的账户劫持。漏洞最终被Facebook给予了高达$30000的奖励。我们一起来看看作者的发现过程和思路。
本文小结：本文主要对原始 Transformer[1]、RPR[2]以及 Transformer-XL[3] 中使用的位置表示方法，进行详细介绍。从最初的绝对位置编码，与单词嵌入相加作为第一层的输入，再到 RPR 提出直接在注意力分数的计算中引入相对位置信息，并学习相对距离的表示矩阵(长度固定)，再到 Transformer-XL 中引入偏置信息，并重新使用 Transformer 中的编码公式生成相对距离的表示矩阵，使长度可泛化。
2021年，vanilla-extract 作为黑马登顶了 css-in-js 满意度榜首（虽然使用率仅为1%)，号称是一个类型安全、高度兼容 TS 场景的库，国内相关讨论还很少，稍微看了一下还挺好用的。
近日，CMU和谷歌联手发布一篇论文，介绍了一种新的语言建模方法Transformer-XL。
今天发现了一个叫 vanilla js 的框架，说是世界上最轻量的JavaScript框架。而且 无论过去、现在还是未来，Vanilla JS 都是世界上最轻量的JavaScript框架（没有之一）。
当你想到路由时，通常会想到类似 React 之类的库。但实际上，这些库和框架仍然使用 vanilla JavaScript。那么该怎么实现呢？
这里声明一下，这不是反jQuery的文章,这里我想告诉大家，我持有的观点是在中小型的项目中建议能不用jQuery就不用。 背景知识 在所有的现代浏览器(IE9+)里，它们所提供的原生DOM API都是
正当 GPT-2 还拿着 15 亿参数的模型吊着人们的胃口时，XLNet 带着开源的代码和 20 项 SOTA 的成绩悄悄发布了。从 BERT 到 XLNet，大一统预训练模型的成功，无疑昭示着行业的快速进步。现在是最好的时机。回到正题，本文虽篇幅较长，但能提供不一样的视角，帮你迅速理清模型的细节。废话不多说，笔者这就将带你快速品读，XLNet 诞生之路上最重要的三篇论文：
为什么要写这篇文章呢？是因为最近一直在搞Strve.js生态，在自己捣鼓框架的同时也学到了很多东西。所以就本篇文章给大家介绍一种更加方便灵活的命令行脚手架工具，以及如何发布到NPM上。
选自arXiv 作者：Oscar Chang、Hod Lipson 机器之心编译 参与：程耀彤、路 近日，哥伦比亚大学的研究者发布论文，从生命的角度看待人工智能的发展。论文提出一种不寻常的自我复制神经网络，能够实现自我复制，还可以解决辅助任务，本论文使用 MNIST 图像分类作为辅助任务。 生物的生命是从第一次自我复制开始的（Marshall, 2011），而自然选择倾向于支持在复制方面更有优势的生物体，从而形成了自我完善机制。类似地，如果 AI 智能体能够在没有额外机器的情况下进行自我复制和完善，我们就可
在 《p5.js 光速入门》 中都是使用 CDN 的方式去使用 p5.js 的，不太符合当下的开发习惯。
爬虫（crawler）和反爬虫（anti-crawler）技术之间的对抗是一场持续的猫鼠游戏。爬虫是自动化的网络机器人，它们浏览互联网上的网站，以收集信息和数据。而反爬虫技术则是网站管理员用来阻止或限制爬虫收集数据的技术和策略。
注意：题目中出现的链接需要替换后才能访问redpacket.kaaass.net=>redpacket.kaaass.net/archived/2019/。
相信有些开发者还没开始学 Vue3，但又想尝尝 Vite。那可以参考本文的进食方式。
起初个人认为在加了https的情况下前端加密完全没有必要。前端无论是传输内容加密还是代码加密，都是增加一丁点破解难度而已，却带来性能的天坑。轮子哥说：人家黑客又不是非得用你的网站来使用你的服务，你客户端加密又有什么用呢，人家可以直接把加密后的截取下来发到服务器去，等于没加密。Mark说：现在几乎所有大公司代码都是进过审核的，怎么可能随便让一个程序员打印出密码（参考银行）。如果代码中可能植入后门这点成立，前端同样可以植入后门，内鬼同样可以把用户密码跨域发送给某个地址。 假设不可以前端植入后门，内鬼在后端获取hash后的密码。内鬼同样可以使用脚本使用hash后的密码发包，实现用户登录。综上，前端加密完全没有意义
上礼拜发现的关于使用 this.getPageNumWords()&this.getPageNthWord() 方法来进行混淆的 PDF 漏洞不久，我们发现另外一个在 PDF 漏洞中更加强大的混淆利用技术。这种技术使用所谓的“隐写术”方法来隐藏嵌入在 PDF 文件中的图像中的恶意 Javascript 代码，它非常强大，因为它可以绕过几乎所有的 AV 引擎。
本文介绍了一种用于快速转换 ES6 到 ES5 的轻量级工具 smart-transform。smart-transform 使用基于 babel 的编译器，可以快速将 ES6 代码转换成 ES5 兼容的代码。该工具在 Atom 编辑器中实现了快速转换的功能，同时也提供了一个命令行工具，方便用户使用。通过配置文件，用户可以自定义转换的规则和输出目录。smart-transform 还支持压缩和混淆，以减小文件大小，提高代码的可维护性。
概述 Support Annotation Library是在Android Support Library19.1版本开始引入的一个全新的函数包，它包含了诸多有用的元注解。用来帮助开发者在编译期间发现可能存在的bug。Support Library本身也使用Annotations Library提供的注解来完善Library的代码质量。 Android的每一个版本都在不断的完善Annotation Library，在Android Support Library22.2版本中，又新增了13种新的Ann
TypeChat 是一个革命性的库，它简化了使用 TypeScript 构建自然语言模型界面的过程。传统模式下，创建自然语言模型界面是一项复杂的任务，通常依赖复杂的决策树来确定意图并收集行动所需的输入。随着大型语言模型（LLM）的出现，这个过程变得更加容易，但它也带来了新的挑战，例如限制模型回复的安全性、构建响应以供进一步处理以及确保模型回复的有效性。
自己辛辛苦苦写出来的代码，被别人无情的反编译了怎么办？ 一、背景 Java是一种跨平台的、解释型语言，Java源代码编译成中间“字节码”存储于class文件中。由于跨平台的需要，Jav
自 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》后，Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜。在诞生至今仅仅四年的时间里，Transformer 已经成为自然语言处理领域的主流模型，基于 Transformer 的预训练语言模型更是成为主流。
JSON.stringify第二个参数，这在很大程度上是未知的。它被称为replacer，它是一个函数或数组，用于决定哪些数据保留在输出中，哪些不保留。
大家好，不知道大家听说过 Vanilla JavaScript 这款框架吗？最近我在浏览国外的一些技术网站时，这个词出现的频率实在是太高了，好多框架都宣称自己是基于 Vanilla JavaScript。那到底什么是 Vanilla JavaScript 呢？
说到在http协议下用户登录如何保证密码安全这个问题： 小白可能第一想法就是，用户在登录页面输入密码进行登录时，前台页面对用户输入的密码进行加密，然后把加密后的密码作为http请求参数通过网络发到服务器。 这样做是无法保证用户的账户安全的，因为稍微懂一点编程知识的人就可以通过你发送的http请求知道了你的密码，小白又说了，我密码加密了，它拿到的也是加密后的密码，它不知道我的原始密码它是无法从登录页面登录的。
0.导语1.下载数据集2.Look at the data3.Vanilla RNN3.1 step forward3.2 step backward3.3 forward3.4 backward4.Word embedding4.1 forward4.2 backward5.RNN for image captioning6.问题7.作者的话
在上一篇文章中，我们初步介绍了 GAN 的原理以及如何使用 MMGeneration 训练 DCGAN 模型。
InterSystems SQL允许您在SQL查询中调用类方法。这为扩展SQL语法提供了强大的机制。
①find_element(pre).click 有效，说明iframe切换成功了
循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。主要分成以下几个部分对RNNs进行介绍： 1. RNNs的基本介绍以及一些常见的RNNs(本文内容)； 2. 详细介绍RNNs中一些经常使用的训练算法，如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent Learning(RTRL)、Extended Kalman Filter(EKF)等学习算法，以及梯度消失问题(vanishing gradient problem) 3. 详细介绍Long Short-Term Memory(LSTM，长短时记忆网络)； 4. 详细介绍Clockwork RNNs(CW-RNNs，时钟频率驱动循环神经网络)； 5. 基于Python和Theano对RNNs进行实现，包括一些常见的RNNs模型。
大家好，不知道大家听说过 Vanilla JavaScript 这款 框架吗？最近我在浏览国外的一些技术网站时，这个词出现的频率实在是在太高了，好多框架都宣称自己是基于 Vanilla JavaScript。那到底什么是 Vanilla JavaScript 呢？
选自谷歌 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 近日，谷歌官方在 Github 开放了一份神经机器翻译教程，该教程从基本概念实现开始，首先搭建了一个简单的NMT模型，随后更进一步引进注意力机制和多层 LSTM 加强系统的性能，最后谷歌根据 GNMT 提供了更进一步改进的技巧和细节，这些技巧能令该NMT系统达到极其高的精度。机器之心对该教程进行简要的描述，跟详细和精确的内容请查看项目原网站。 GitHub 链接：https://github.com/tensorflow/nmt 机器翻译，即跨语言间的自动翻译，
机器之心报道 编辑：Liyuan、杜伟 自提出至今，Transformer 模型已经在自然语言处理、计算机视觉以及其他更多领域「大展拳脚」，学界也提出了各种各样基于原始模型的变体。但应看到，学界依然缺少系统全面的 Transformer 变体文献综述。复旦大学邱锡鹏教授团队的这篇综述正好弥补了这一空缺。 自 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》后，Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜。在诞生至今仅仅四年的时间里，Transform
自 RC 版本发布以来，TypeScript 4.9 正式版没有作出任何更改。如果之前的每期周刊你都在追更的话，想必对 TypeScript 4.9 的新特性早已经烂熟于心了，satisfies 真香。
原文作者：Andrej Karpathy 递归神经网络（RNNs）有一些不可思议的地方。我仍然记得我训练的第一个用于 图片字幕的递归网络。从花几十分钟训练我的第一个婴儿模型（相当随意挑选的超参数）开始，到训练出能够针对图像给出有意义描述的模型。有些时候，模型对于输出结果质量的简单程度的比例，会与你的期望相差甚远，而这还仅仅是其中一点。有如此令人震惊结果，许多人认为是因为RNNs非常难训练（事实上，通过多次试验，我得出了相反的结论）。一年前：我一直在训练RNNs，我多次见证了它们的强大的功能和鲁棒性，而且它们
在介绍“WEB前端混淆防护”之前，我们先来了解一下“WEB前端混淆”。一般来说，WEB前端混淆技术可以在不影响页面呈现和用户交互的情况下，将HTTP会话报文中的关键内容（请求参数、HTML、JS等）转换为难以阅读和修改的形式。
上面的这段话对于没做过前端开发的朋友而言，看着可能会有点难懂，没关系，我们用个例子简单地演示一下。
如今已然是大数据时代，数据正在驱动着业务开发，驱动着运营手段，有了数据的支撑可以对用户进行用户画像，个性化定制，数据可以指明方案设计和决策优化方向，所以互联网产品的开发都是离不开对数据的收集和分析，数据收集的一种是方式是通过上报API进行自身平台用户交互情况的捕获，还有一种手段是通过开发爬虫程序，爬取竞品平台的数据，后面就重点说下爬虫的应用场景和实践中会遇到的问题和反反爬虫的一些套路与技巧。
有人说“互联网中有50%以上的流量是爬虫”，第一次听这句话也许你会觉得这个说法实在太夸张了，怎么可能爬虫比用户还多呢？毕竟会爬虫的相对与不会爬虫的简直少之又少。
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