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如何制作自己原生 JavaScript 路由

但实际上,这些库和框架仍然使用 vanilla JavaScript。那么该怎么实现呢? 我希望这个“JavaScript 路由教程”能够帮你了解如何用原生 JS 写出自己路由。...既然你看到本文,那意味着你可能也是其中一个! 最重要是,使用 vanilla JS router 可以减少你对框架依赖。...JavaScript History API 我看过很多没有提到 JavaScript History API vanilla JS router 教程。...基于 History API Vanilla JS 路由设置 先让我们仔细研究构建 URL 切换器所需最少代码(而无需刷新页面),然后我会向你展示其工作方式 GIF 动图。...我们在这里没有使用 React 或 Vue,因此在我源代码中 load_content 将负责直接在 DOM 中更新视图。此区域可能填充了你 API 加载某些内容。

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从动图中理解 RNN,LSTM 和 GRU

2014年提出賽普·霍克賴特 要指出一点是,我将使用"RNNS"来统称本质上是递归神经网络结构,"vanilla RNN"来指代在图一所展示最简单循环神经网络结构....图0:动画图例 在我动画中,我使用了大小为3(绿色)输入和2个隐藏单元(红色),批量大小为1。 让我们开始吧! Vanilla RNN ?...图1:vanilla RNN 示意动画 t—时间步长 X—输入 h—隐藏状态 X长度—输入大小 h长度—隐藏单元。...图2:LSTM 示意动画 C - 单元状态 注意,单元状态维度隐藏状态维度相同。 GRU ? 图3:GRU 示意动画 希望这些动画能以某种方式帮助你!以下是静态图像中概况: ?...图4:Vanilla RNN 单元 ? 图5:LSTM 单元 ? 图6:GRU 单元 一个提醒:我使用Google绘图来创建这些示意图。

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【总结】1821- TypeChat 入门指南

一旦定义了类型,TypeChat 就会处理剩下事情,使用类型构建对 LLM prompt,根据 schema 验证 LLM 响应,总结实例来确保用户意图保持一致。...TypeChat 主要目的是抹平自然语言应用程序可以使用结构化数据之间差距。.../dist/main.js 你可以在出现提示时输入请求,然后键入 quit 或 exit 来结束会话 比如在 examples/calendar 目录下 也可以直接使用项目自带 input 文件,...我们可以为咖啡订单项目定义一个类型,并使用 TypeChat 处理自然语言输入并将其映射到经过验证 JSON 作为输出。...它抹平了自然语言和结构化数据之间差距,使开发人员更容易将自然语言界面集成到他们应用程序中。凭借其易于设置和使用特点,TypeChat 将彻底改变我们软件交互方式,使其更加直观和用户友好。

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反爬虫常见策略总结

其一是字段校验,其二是header字段顺序校验 header各字段校验,如ua、sign、cookie、token、safe等 “绕过方案或思想:通过JS解密或逆向获取关键参数缺啥补啥,完成模拟即可 ”...AJax JS设置关键参数(含二次刷新删除源文件跳转页面) 验证码 识别点选或输入型 滑轨、滑块型 计算型 空值补齐型 空间推理型 短信或语音验证型 风控 范围极大极广,简而言之,用户行为、运行环境等是否合理...JS代码混淆 在遇见需要逆向参数时候,往往不像表面一个参数那般平静。...对于混淆可以又分为如下四种:布局混淆、数据混淆、控制混淆、预防混淆 布局混淆 布局混淆指在源代码中删除原有无用代码,处理常量名、变量名函数名等标识符,增加对于代码阅读分析。...代码混淆 “具体可参考JS混淆部分,殊归同途 ” Dex 加固抽取 Dex 加固即将需要保护代码单独生成Dex,在so加载时解密jar并通过DexClassLoader加载到内存里。

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【smart-transform】取自 Atom babeljscoffeescripttypescript 智能转 es5 库

现在还不够灵活,只支持指定唯一一个输入文件夹和唯一一个输出文件夹,不过暂时够用了。 引入 uglify-js 进行压缩和混淆。这一点,确实是项目本身需要,我相信大部分人,都有这个需求吧?...第一次写 cli 童鞋,常常因为没有写这个字段,导致没有以全局命令形式使用自己工具库。 index.js 这是定制最多一个文件。...目前支持操作有: 将指定目录 babeljs/coffeescript/typescript 转为 es5 兼容js文件,并输出到另一个目录。 忽略某些文件,不对其进行转换操作。...转换时,可选支持同时进行压缩和混淆操作。压缩和混淆,目前使用是 uglify-js 代码不长,但是本身有一些 node 相关代码,所以我就还是贴出来,感兴趣顺便瞅一眼: #!...在某些特定情况下,如果你想解析或转换其他类型文件,只需要修改这个类,新增一个 COMPILER 即可。

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【Pre-Training】Transformer-XL:比 Transformer 强一点

Transformer Attention 机制理论上可以在任意两个词之间建立联系,但由于效率原因,在实际使用过程中每次都会限制固定长度上下文输入,这种固定长度上下文有两个缺点: 没法捕捉超出最大长度依赖问题...; 固定长度输入忽略了句子边界和语义边界,特别是对于基于 token 英文单词来说。...在预测过程中,Vanilla Transformer 也采用训练相同大小片段来预测最后一个位置,然后每次基于滑动窗口向右移动一个位置: ?...2.3 Relative Positional Encoding 在 Vanilla Transformer 中,由于每个片段相互独立每次都会重新计算,且使用了绝对位置编码方式,所以不会出现位置混乱情况...此外,由于循环机制重用了先前隐藏层状态,其预测速度也得到了显著提升。诸多试验证明,Transformer-XL 相对 Vanilla Transformer 而言具有很好性能。

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记一次加密数据解密分析过程

内容和链接混淆:故意在页面中添加一些陷阱链接或信息,当爬虫尝试访问这些内容时,被识别并封禁。 限制头部信息:要求合法请求必须包含某些特定头部信息,例如正确 Referer 或 Cookies。...前端JS加密:对前端请求数据 JS 代码进行加密,增加分析难度,从而提升数据爬取难度 对抗策略 适应性:爬虫开发者需要不断更新他们策略,以适应新反爬虫措施。...机器学习:使用机器学习算法来更好地模仿人类行为,或者识别反爬虫模式。 协议级别的混淆:通过 TLS/SSL 层面的混淆隐藏爬虫流量。...1、分析数据请求过程 打开页面,发现是返回数据加密,字段为 encrypt_data: 2、定位关键文件 方法一:Initiator中发现文件 方法二:搜索按钮 3、调试代码 单步到此处 4、分析代码...js 代码已上传星球,有需要可以直接前往获取,测试效果如图: 5、将 JS 代码转为 python 脚本 使用浏览器调试功能,将请求数据包复制为 curl 命令: 接下来将复制 curl 命令导入到

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深度学习两大基础Tricks:Dropout和BN详解

,D1为用随机数生成一组dropout向量,然后将其保留概率prob做比较得到一个布尔向量,再将其A1做乘积即可得到失活后A1,按理说dropout到这里应该也就完成了,但最后还有一个将A1除以保留概率操作...这种原始dropout实现方式也叫Vanilla Dropout。...Vanilla操作有一个重大缺陷,那就是预测过程需要根据训练阶段所使用dropout策略做调整,比较麻烦,所以一般情况下都不会使用这种方法。...一句话来说,BN就是使得深度神经网络训练过程中每一层网络输入都保持相同分布。 既然ICS问题表明神经网络隐藏输入分布老是不断变化,我们能否让每个隐藏输入分布稳定下来?...BN将白化操作应用到每一个隐藏层,对每个隐藏输入分布进行标准化变换,把每层输入分布都强行拉回到均值为0方差为1标准正态分布。

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“码码”再也不用担心我代码被反编译了!

它还可以使用简短无意义名称来重命名已经存在类、字段、方法和属性。...2、进入【输入输出】选项 添加要输入/输出.jar包(输入.jar包是你要混淆jar包,输出.jar包是混淆后得到.jar)。...最终后得到com.stkj.action.out.jar,可以会反编辑软件打开混淆.jar进行查看。如下是打开一个.class文件后看到效果。其中某些方法体已经受混淆。...测试登录、各模块Action相关功能是否能正常运行。需要详细测试。 五、问题汇总 在使用progurad进行混淆时和测试时遇到一些问题,总结了一下。...问题1:混淆是针对.class文件混淆,但是出现如下问题,AJAX实现功能,没法重现。如下: 解决方案: (1) 把AJAX代码,删了,写成js

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自然语言处理中语言模型简介

即 句子概率: 下一个单词概率: 语言模型 v/s 字嵌入 语言模型常常单词嵌入混淆。...然后将该矩阵展平并通过隐藏层。最后使用softmax函数输出。 该方法解决了稀疏性问题,N-grams相比不需要太多存储空间,但也存在一些自身问题。...由于神经网络使用固定输入窗口,因此由该模型生成文本长度是固定,因此使用起来不太灵活。随着窗口大小增大,模型大小也随之增大,从而变得效率低下。...使用长-短期记忆网络(LSTM) 为了解决固定输入长度问题,我们使用递归神经网络(RNNs)。正如我们在N-grams方法中看到,N-grams方法缺少长期依赖。...如果我们使用vanilla-RNNs(https://medium.com/@apiltamang/unmasking-a-vanilla-rnn-what-lies-beneath-912120f7e56c

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《秋风日常第三期》11个前端开发者必备网站

互联网上有很多很棒工具,让我们作为前端开发人员生活更加轻松。在这篇文章中,我将快速回顾一下我在开发工作中经常使用11种工具。 Node.green 用来查询当前 Node 版本是否某些功能。...Bit.devBit完美配合,Bit是处理组件隔离和发布开源工具。 Bit.dev支持React,带有TypeScriptReact,Angular,Vue等。 ?...在线地址: https://bit.dev/ Unminify 免费在线工具,用于最小化(解压,反混淆)JavaScript,CSS和HTML代码,使其可读性强,美观 ?...2.可以快速查看某些 polyfill 是怎么写。 ?...它通过解析代码并使用JS最佳编码实践将其重新打印来实施一致样式。 该工具已在我们开发环境中广泛使用,但它也具有一个在线地址,你可以在其中美化您代码。 ?

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前端安全保障:加密混淆反调试加壳自定义虚拟机—必要吗

假设不可以前端植入后门,内鬼在后端获取hash后密码。内鬼同样可以使用脚本使用hash后密码发包,实现用户登录。综上,前端加密完全没有意义虽然聊胜于无,但是,.01 0.001不等于0。...在上面这个体系下,可以看到“前端加密”重要性和是否能使用安全传输关系很大。如果能使用https,前端加密起作用就是用户在前端输入密码,然后进入https传输之前一个加密。...前端代码混淆加密必要性压缩(compression)、混淆(obfuscation)、加密(encryption),其目的一般就是为了js代码不可读、不可被分析、不可还原,还可以加上 禁用命令行输出...很多商业产品会在代码中定义一个无限循环debugger指令,不过某些浏览器会屏蔽这种代码,而有些则不会。...目前看起来WebAssembly是目前最理想前端核心代码保护方案了,我们可以使用C/C++编写相关代码,使用Emscripten相关工具链编译为asm.js和wasm,根据不同浏览器支持情况选择使用

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👣探索浏览器秘密👣

但需要注意 GUI渲染线程JS引擎是互斥,当JS引擎执行时GUI线程会被挂起,GUI更新会被保存在一个队列中等到JS引擎空闲时立即被执行。...JS引擎 JS引擎组成 编译器。主要工作是将源代码编译成抽象语法树,然后在某些引擎中还包含将抽象语法树转换成字节码。 解释器。...它们负责垃圾回收和收集引擎中信息,帮助改善引擎性能和功效。 JS事件循环(event loop) 事件队列 同步异步 说到浏览器JS执行就不得不说到JS在浏览器中事件循环机制。...其实有很多人会混淆很多概念比方任务队列和微任务队列、甚至同步任务、异步任务宏任务、微任务混淆到一起,实际在还没有Promise之前,JS是不能发起异步请求,那个时候只有同步任务。...DOM 树 HTML 标签一一对应,包括 head 和隐藏元素。 渲染树不包括 head 和隐藏元素,大段文本每一个行都是独立节点,每一个节点都有对应 css 属性。

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XLNet预训练模型,看这篇就够了!(附代码实现)

论文中使用64层模型,并仅限于处理 512个字符这种相对较短输入,因此它将输入分成段,并分别从每个段中进行学习,如下图所示。...vanilla Transformer相比,Transformer-XL另一个优势是它可以被用于单词级和字符级语言建模。...1.引入循环机制 vanilla Transformer基本思路一样,Transformer-XL仍然是使用分段方式进行建模,但其与vanilla Transformer本质不同是在于引入了段段之间循环机制...在测试阶段,vanilla Transformer相比,其速度也会更快。...该段前面隐藏输出,vanilla Transformer相同(上图灰色线)。 前面段隐藏输出(上图绿色线),可以使模型创建长期依赖关系。

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Node.js生态系统隐藏属性滥用攻击

通过使用这样关键注入属性,攻击者可能会更改覆盖/伪造某些内部对象。在本节中,利用符号执行来推理发现属性是否可利用。给定一个隐藏属性候选,首先将其注入到输入中以构建测试负载。...(1)生成漏洞利用模板在这一步中,LYNX 旨在生成可以到达潜在易受攻击属性输入数据结构。将此类结构表示为漏洞利用模板,因为 LYNX 将为每个隐藏属性字段指定一个符号值而不是具体值。...为了覆盖此类故障,模糊测试技术可能是一个很好补充,可以覆盖符号执行无法分析部分。另一种类型失败是由多约束问题引起:为了利用某些隐藏属性,必须将输入某些参数设置为某些值。...不兼容是因为底层检测框架 (Jalangi) ECMAScript 6 之后某些语法不兼容。通过使用 Babel向下编译不兼容程序或避免检测不兼容代码来缓解这个问题。...其次,许多其他动态分析工具一样,LYNX 可能存在漏报。例如,使用测试输入可能没有探索某些测试程序所有分支。为了提高覆盖率,可以将 LYNX 模糊测试技术结合起来。

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