waterline和Sails.js同一团队开发，支持几乎所有的主流数据库,是nodejs下一款非常强大的orm，可以显著提升开发效率 一.waterline支持的数据库 二.waterline的配置
Node.js®是一个基于Chrome JavaScript运行时的平台，可轻松构建快速，可扩展的网络应用程序。Node.js使用事件驱动的非阻塞I / O模型，使其轻量级和高效，非常适合在分布式设备上运行的数据密集型实时应用程序。
许多团队在制定前端工程方案时会加入脚手架模块。虽然不同的团队对工程化的理解和实施有所差异，但是对于脚手架的定位基本是一致的：创建项目初始文件。这是一条看起来十分简单地准则，但是对于这条准则应该如何理解，如何实施却并不是一件很简单地事情。 在探索这条准则的深度之前，我们不妨看看类似的一些成熟方案，比如Eclipse。这个大名鼎鼎的IDE软件被很多Java和Android开发者使用。通过Eclipse创建一个新项目时，它提供了丰富的配置项，这些配置项可以归纳简化为以下流程：选择项目类型 -> 选择项目目录 ->
Adults Use of Information and Communication Technologies in Healthcare (auICTH 2018) 第四届国际研讨会
如果你的小程序需要和远程的服务进行交互，比如访问你自己的或别人提供的远程API来操作数据（增删改查），那么你就需要一种和远程服务器进行通信的机制来完成这样的功能。 基于浏览器的Web开发中，目前主要有2种主流的服务器通信方式： 通过Ajax发起HTTP请求访问REST API 通过WebSocket进行实时通信 小程序框架提供了一套自己的API，实现了跟以上2种方式基本等同的服务器访问方法。由于无论是调用REST API，还是WebSocket通信，都是基于http协议的，为了保证安全性，小程
HTTP GET请求方法用于从服务器检索数据。数据由唯一的URI(统一资源标识符)标识。
前端仍然是JavaScript的关键战场。 不过现在已经尘埃落定，看上去只剩下了两个战士……
Node.js 是最敏捷的服务端 web 应用平台，因为它为应用开发公司提供了构建可扩展的单一编程语言 web 平台的便利。它是最热门的开源的 JavaScript 运行时框架之一，具有跨平台属性，让我们可以在浏览器以外的环境运行代码。
英文：Laurie Voss 译文：葡萄城控件 www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/the-state-of-javascript-frameworks-2017-part-3-back-end-frameworks.html 本文是2017年 JavaScript 框架回顾系列的最后的一篇文章，主要介绍 JavaScript 的后端框架情况。 第一篇：《2017 前端框架的现状》 第二篇：《2017 年 JS 框架回顾：React 生态系统》 📷 从上图中可以看到，Expr
本文是2017年 JavaScript 框架回顾系列的最后的一篇文章，主要介绍 JavaScript 的后端框架情况。 从上图中可以看到，Express 作为用 JavaScript 编写的后端服务的
目前前端技术非常火热，并且技术持续更新，目前很多前端技术是基于Node.js构建。Node.js也成为前端工程师必会的技术栈，这里为前端开发工程师推荐几个好用的Node.js框架。
在这么情况下，按照常规思路要么你需要维护两套环境的API，要么每次都手动一个个去修改URL，不管哪种选择都比较麻烦且低效，那么有没有比较的好的方法来解决这个问题呢？
上期视频介绍了主流的几款工具, 其中postman是比较轻量级的,简单容易上手,推荐新手可以从postman学习.
Eggjs是一个基于Koajs的框架，所以它应当属于框架之上的框架，它继承了Koajs的高性能优点，同时又加入了一些约束与开发规范，来规避Koajs框架本身的开发自由度太高的问题。
披头士乐队是一个巨大的文化现象。他们永恒的音乐直到今天仍然与人们产生共鸣，无论老少。在我看来，他们是有史以来最伟大的乐队¹。他们的歌曲充满了有趣的歌词和深刻的思想。比如说下面的歌词：
昨天把这个博客网站的代码开源放在了github上，然后刚好不巧看到百度EFE写的文章前端开源项目持续集成三剑客，突然想起好多项目的ReadMe文件确实看着很酷炫，有很多的徽章，于是就想着自己博客代码也可以这样做，显得自己高大上(偷笑)。。于是花了一天，写了些单元测试，跑了一下CI，检测了下代码，哗啦啦地就把好多个徽章给加到自己的项目中去了。。最后的效果如图：
ThinkPHP5 从入门到深入学习，结合实战项目深入理解 ThinkPHP5 的特性和使用方法。编写完成简单的基于 RESTFul 接口，实现相应功能，掌握控制器、模型、异常处理、数据校验的使用。
HAR（HTTP Archive format），是一种JSON格式的存档格式文件，通用扩展名为 .har。
当构建 JSON API 时，您可能常常需要把模型和关联对象转换成数组或JSON。所以Eloquent里已经包含了这些方法。要把模型和已载入的关联对象转成数组，可以使用 toArray方法：
2022年1月19日，浙江大学医学院李晨老师团队在Frontiers in Pharmacology上发表文章。作者开发了DDIT（Drug Disease Interaction Type），这是一种用户友好的预测工具，可将多个临床表型整合到有条件的受限玻尔兹曼机（RBM）中，以鉴定药物-疾病关联（drug-disease associations，DDA）的不同表型，包括预测输入中尚不清楚的DDA。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。从这一点来说，它和卡尔曼滤波算法很像。事实上，HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的，只不过HMM要假设隐藏变量是离散的，而卡尔曼滤波假设隐藏变量是连续的。隐藏变量是HMM里的关键概念之一，可以理解为无法直接观测到的变量，即HMM中Hidden一词的含义；与之相对的是观测变量，即可以直接观测到的变量；HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列，估计对应的隐藏变量序列是什么，并对未来的观测变量做预测。
Web 云开发是云开发面向 Web 场景的产品，已经上线数月。Web云开发采用 serverless 架构，免环境搭建等运维事务，为用户带来了极大的便利。
这两天，抽空花了点时间，快速的写了个稍微那么实际一点的小程序代码，当做练手了。这个小程序带了一个比较简单的Node.js做的Server端（仍然用Sails.js），提供了一些REST API供小程序客户端调用。
如今，随着数字技术的发展与革新，深度学习在计算机视觉领域上得到越来越广泛应用，并出现在日常工作生活的各个场景之中，如人脸识别、物体的分类与检测等。这些应用都是基于视觉领域单一模态进行的，但其实现实世界并不局限于视觉这单一模态，听觉、语言文字也是现实世界的重要组成部分，仅凭单一模态可能无法对事物类型进行完美的判断。
一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。
选自arXiv 机器之心编译 作者：Yusuf Aytar等人 参与：李泽南 不变性表示（invariant representation）是视觉、听觉和语言模型的核心，它们是数据的抽象结果。人们一直希望在视觉、有噪音的音频、有同义词的自然语言中获取观点和大量不变性表示。具有识别能力的不变性表示可以让机器从大量数据中学习特征，从而获得近似于人类的识别效果。但在机器学习领域，目前这一方面的研究进展有限。 对此，麻省理工学院（MIT）的 Yusuf Aytar 等人最近在一项研究中提出了全新的方法：研究人员
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在前文《当我们谈论DDD时我们在谈论什么》中我们讨论了DDD的战略设计和战术设计。在本文中我们将继续探讨领域模型。
周末来点烧脑的，Salesforce爱因斯坦发布以来究竟做了哪些事情，做了哪些高科技含量的事情，下面我们就来一起看一看Salesforce爱因斯坦在自然语言处理领域的最新研究吧。
来源：运筹OR帷幄本文约2200字，建议阅读7分钟什么是图？图在反洗钱中有哪些应用？这些应用面临哪些难点？ ---- ---- [ 导读 ]按这是一篇关于图与反洗钱的科普短文，18 世纪的欧拉先生创造的图正在 21 世纪大放异彩。什么是图？图在反洗钱中有哪些应用？这些应用面临哪些难点？让我们来看看清华大学工业工程 2021 级研究生张开元同学的讲解吧。 背景简介 最近国家召开了金融安全会议，而反洗钱是其中最主要的领域之一，图计算在其中承担了越来越重要的作用，那么什么是图计算？图计算有哪些手段、有何技术突
Node.js 越来月流行。这个基于 Google V8 引擎建立的平台， 用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。在本文中。我们列出了2015年最佳的15个 Node.js 开发工具。这些工具对于刚刚開始学习 Node.js 的新手开发人员很有帮助。假设你知道不论什么其它实用的 Node.js 资源，请让我们知道。
1 词向量 在NLP里，最细的粒度是词语，由词语再组成句子，段落，文章。所以处理NLP问题时，怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题。 因为语言模型的输入词语必须是数值化的，所以必须想到一种方式将字符串形式的输入词语转变成数值型。由此，人们想到了用一个向量来表示词组。在很久以前，人们常用one-hot对词组进行编码，这种编码的特点是，对于用来表示每个词组的向量长度是一定的，这个长度就是对应的整个词汇表的大小，对应每个具体的词汇表中的词，将该词的对应的位置置为1，向量其他位置置为0。举个例子
与传统的浅层机器学习相比，深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力，并且随着分布式计算平台的快速发展，大数据的处理能力得到极大的提升，使得近年来DL在工程界得到广泛的应用，包括图像识别，语音识别，自然语言处理等领域，并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面，智能推荐系统，本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中，抽象出用户的兴趣因子，挖掘出用户的偏好，因此把深度学习与推荐系统相结合成为近年来DL发展的一个新热点，事实上，Spotify，Netflix，Facebook，Google等公司早已经对如何把
循环神经网络（recurrent nerual network）或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，就像卷积网络是专门用于处理网格化数据X的神经网络。循环神经网络是专门用于处理序列
如果要获得分类表中每条分类 以及 对应的商品的信息，则需要先查询分类表中的数据，然后根据结果遍历查询商品表，最后把数据拼接在一起
例如 “Cats average 15 hours of sleep a day”
背景 去年我写过一篇文章：撰写合格的 REST API。当时 Juniper 裁掉了我们在德州的一支十多人的团队，那支团队有一半的人手在之前的半年里，主要的工作就是做一套 REST API。我接手这个工作时发现那些API写的比较业余，没有考虑几个基础的HTTP/1.1 RFC（2616，7232，5988等等）的实现，于是我花了些时间重写，然后写下了那篇文章。 站在今天的角度看，那时我做的系统也有不少问题，很多 API 之外的问题没有考虑： API 的使用文档。当时我的做法是把文档写在公司使用的协作系统 c
选自National Science Review 作者：张宇、杨强 机器之心编译 参与：Panda 多任务学习是一个很有前景的机器学习领域，相关的理论和实验研究成果以及应用也在不断涌现。近日，香港科技大学计算机科学与工程系的杨强教授和张宇助理教授在《国家科学评论（National Science Review）》2018 年 1 月份发布的「机器学习」专题期刊中发表了题为《An overview of multi-task learning》的概述论文，对多任务学习的现状进行了系统性的梳理和介绍。机器之心
RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的，而RNN允许我们输入输出向量序列。RNN是为了对序列数据进行建模而产生的。 样本序列性：样本间存在顺序关系，每个样本和它之前的样本存在关联。比如说，在文本中，一个词和它前面的词是有关联的；在气象数据中，一天的气温和前几天的气温是有关联的。 例如本帖要使用RNN生成古诗，你给它输入一堆古诗词，它会学着生成和前面相关联的字词。如果你给它输入一堆姓名，它会学着生成姓名；给它输入一堆古典乐/歌词，它会学着生成古典乐/歌词，甚至可以给它输入源代码。 关于RNN： T
用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文关联性强。
Dynamic inference by model reduction 2023.09.10.557043v1.full
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
本文介绍了推荐系统中基于受限玻尔兹曼机的深度学习方法，包括RBM、受限玻尔兹曼机、对比散度、线上模型融合等，并详细阐述了如何将RBM应用到推荐系统中，以及利用对比散度进行模型训练。
《The graphical brain: Belief propagation and active inference》
加强自身学习，提高自身素质。积累工作经验，改进工作方法，向周围同志学习，注重别人优点，学习他们处理问题的方法，查找不足，提高自己。
【编者按】使用前馈卷积神经网络（convnets）来解决计算机视觉问题，是深度学习最广为人知的成果，但少数公众的注意力已经投入到使用递归神经网络来对时间关系进行建模。而根据深度学习三大牛的阐述，LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。本文由加州大学圣迭戈分校（UCSD）研究机器学习理论和应用的博士生Zachary Chase Lipton撰写，用浅显的语言解释了卷积网络的基本知识，并介绍长短期记忆（LSTM）模型。 ---- 鉴于深度学习在现实任务中的广泛适用性，它已经吸引了众多技术专家、投资者和非专
今天给大家介绍Stefansson与Ulfarsson等人在Nature Communications volume上发表的文章“Brain age prediction using deep learning uncovers associated sequence variants”。一个人的预测年龄和实际年龄之间的差异，即预测年龄差(PAD)，是与衰老和脑部疾病相关的一种表型。作者通过深度学习的方法根据大脑结构磁共振成像(MRI)估计年龄,该方法在一个健康的冰岛人的数据集上进行了训练，并利用迁移学习在两个数据集:IXI和UK Biobank上进行了测试,得到了较理想的预测结果。在UK Biobank中，对PAD进行全基因组关联分析（GWAS）,发现了与脑结构相关的序列变体。
本文测试关联方法都采用预载入查询 Article::with('comments')->select(); 1. 创建数据表 ---- 📷 -- 文章表 CREATE TABLE `article` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(255) DEFAULT NULL, `content` text, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=4 DEF
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