目录 异步编程 Promise基础 链式Promise 多重Promise响应 Promise继承 总结 异步操作是JavaScript最强大的功能之一。JavaScript的设计初衷是作为一种面向web的语言，因此具备响应用户行为（比如鼠标和键盘事件）的功能。Node.js使用回调函数代替事件驱动，进一步强化了JavaScript语言的异步编程能力。但是，随着异步编程被广泛使用，开发者们发现这两种异步模式（事件驱动和回调函数）并不能满足所有的产品需求。在这样的背景下，Promise应运而生。 Promis
Firebase -> Functions ->Dashboard 可以看到your-cloud-functions-url，
ES6引入了一个全新的对象Promise，用于表示一个异步操作的最终状态（完成或失败），以及其返回的值。Promise最直接的好处就是链式调用，另外在错误捕获上也很方便。用同步的写法解决异步问题，代码直观，易于理解维护，解决了回调地狱的问题。关于Promise的详细讲解和更多用例我会开专门文章讨论。这里我们主要看一下Promise及其原型的属性和方法。
每个程序员，在职业生涯的某个时刻，总会发现自己需要知道一些Linux方面的知识。我并不是说你应该成为一个Linux专家，我的意思是，当面对linux命令行任务时，你应该能很熟练的完成。事实上，学会了下面8个命令，我基本上能完成任何需要完成的任务。 注意：下面的每个命令都有十分丰富的文档说明。这篇文章并不是来详尽的展示每个命令的各种功用的。我在这里要讲的是这几个最常用的命令的最常见用法。如果你对linux命令并不是很了解，你想找一些这方面的资料学习，那这篇文章将会给你一个基本的指导。 让我们从处理一些数据开始
注：这篇文章翻译自 《You're Missing the Point of Promises》，阅读这篇文章，你首先需要对于 JavaScript 中的 Promises 是什么有了解，否则，你可以先看一看这篇文章（英文），或者这篇文章（中文）掌握基础。有一些修改，另受水平所限，翻译的不当之处请参阅原文。
接下来我将用 Nebula（https://symbl.ai/platform/nebula/llm/）替代 OpenAI，Hugging Face 上的 Embedding 向量模型代替 OpenAI 模型。
简单来说，Chatbot是一种模拟人类对话(以文本和音频形式）的计算机程序，我们将其视为智能和有用的。他们最重要的应用是个人或企业虚拟助手。聊天机器人可以挖掘大量数据，为客户挑选最好的金块，无论是故障排除解决方案还是推荐新产品。此外，它们还为你的企业和客户提供了非常直观的界面。根据具体情况，聊天机器人可以从用户所说的内容中了解个性化交互并构建以前的交互，从而提供令人满意和未来的客户体验。
前言 之前我写过一篇文章，讨论了为什么async await中的错误可以被try catch，而setTimeout等api不能，有小伙伴提出之前面试被面试官问过为什么Promise的错误不能try catch，为什么要这么设计。好吧，虽然Promise这个话题大家都聊烂了，今天我们再来展开聊聊🤭。 什么是Promise Promise是一个用来代表异步操作结果的对象，我们可以通过观察者模式观察异步操作的结果。在其它语言里面，我们多多少少接触过future，deferred这些概念,Promise其实就是J
随着ChatGPT的爆红，多模态领域也涌现出一大批可以处理多种模态输入的对话模型，如LLaVA, BLIP-2等等。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
---- 新智元报道 作者：克雷格、肖琴 【新智元导读】Kindle成功了，Echo成功了，现在，统领4.5万机器人大军的贝索斯又押宝家庭机器人，试图扩展更多的场景。然而，亚马逊此举一旦成功，恐怕会革了Echo的命，况且家庭机器人玩家众多，贝索斯胜算几何？ 10年前，亚马逊推出Kindle，改变了人们阅读书籍的方式，也确立了在数字设备上阅读的吸引力。4年前，亚马逊推出Echo，数百万人开始与智能音箱对话。 现在，贝索斯启动了另一个大豪赌：家庭机器人。 彭博新闻今天援引知情人士消息称，这家零售和云计算
翻译自 Kubiya Launches First Generative AI for Platform Engineering 。
全球首个AI程序员Devin的横空出世，可能成为软件和AI发展史上一个重要的节点。
本教程将向您展示如何构建一个简单的Dialogflow聊天机器人，引导您完成Dialogflow的最重要功能。您将学习如何：
image 随著苹果Core ML的最新版本发佈，开发人员更容易构建人工智能应用程式，除了图像识别和文本检测是利用AI建置APP的好例子，另一种善于展现机器学习Power的应用程式类型则是chatbots。在本教程中，我们将使用Google的Dialogflow（以前称为API.AI）构建在iOS上运行的chatbot应用程式！ 听起来很酷吧！接下来开始进入本教程的重点。 Intents(意图)和Entities(关键字)快速概览 在开始之前，我先解释Dialogflow和chatbots的一般基本知识。
木马和病毒的好坏很大程度上取决于它的隐蔽性，木马和病毒本质上也是在执行程序代码，如果采用独立进程的方式需要考虑隐藏进程否则很容易被发现，在编写这类程序的时候可以考虑将代码注入到其他进程中，借用其他进程的环境和资源来执行代码。远程注入技术不仅被木马和病毒广泛使用，防病毒软件和软件调试中也有很大的用途，最近也简单的研究过这些东西，在这里将它发布出来。 想要将代码注入到其他进程并能成功执行需要解决两个问题：
一位网友根据Karpathy曾经构想过的一个AGI智能体构架，创建了一个开源的智能体，命名为Samantha。
Shopify 是一站式SaaS模式的电商服务平台，为电商卖家提供搭建网店的技术和模版，管理全渠道的营销、售卖、支付、物流等服务。目前已有超过一百万家企业使用Shopify平台创建了在线店铺。
在nodejs中，可以使用fs模块的readFile方法、readFileSync方法、read方法和readSync方法读取一个文件的内容，还可以使用fs模块的writeFile方法、writeFileSync方法、write方法和writeSync方法向一个文件中写入内容。
1800亿参数，Falcon在3.5万亿token完成训练，直接登顶Hugging Face排行榜。
// TODO: Add extra initialization here m_ctrlProgress.SetRange(0,99); m_nMilliSecond=10; UpdateData(FALSE); return TRUE; // return TRUE unless you set the focus to a control } 添加线程处理函数： UINT ThreadFunc(LPVOID lpParam) { threadInfo* pInfo=(threadInfo*)lpPar
VBS作为一款脚本语言，从古到今一直起着不可替代的作用，从windows的WHS到WINCC的vbs脚本，一直伴随着工控人的左右，可以说C语言是工控人的启蒙老师，那VBS脚本则是工控人的领路人。如果你能用好VBS可以让你在工控的上位系统里游刃有余，同时还能提升自己的BIG，正因为如此，剑指工控统计过熟练掌握VBS脚本编程的工程师比不懂脚本脚本编程工程师早有女朋友3年，也就是说一个VBS脚本可以让你提前3年。。。。快乐。
datastream是elasticsearch提供的一种用于存储流式数据的功能。按照时间对数据进行切分，每个datastream索引都包含一个时间段内的数据。一般我们使用datastream来记录"日志数据","监控数据","指标数据"这类连续不断生成，且时序性较强的数据。
本章节为大家讲解按钮控件显示位图和流位图的方法，之所以做这章节是因为太多初学者问这方面的问题，所以专门做一下。
1. spin control控件是与编辑框控件配合使用的，先在对话框中添加这两个控件。如图：
由于本人主力 Linux 换为了 WSL 中的 Ubuntu 22.04，因此本次 LFI-Labs 靶场将直接部署于该环境下，为避免众多环境问题让时间成本剧增，将使用 Docker 直接部署原作者封装好的版本。话虽这么说，貌似 Docker + WSL 本身就是庞大的时间成本。正文中一些容器内无法实现的操作将转为使用 Windows 本地部署的备用环境，直接 phpstudy 倒是相当方便。
Q：怎样改进ADINA-AUI 中实体的显示效果？ A：在某些情况下，ADINA-AUI 显示的实体在边界上不光滑，这仅仅是显示的问题，并不影响几何尺寸的精确度。为了改进显示的效果， 1 点击Modify Mesh Plot 。 2 点击Line Depiction 。 3 将ADINA-M Chord Angle 由默认的0.4改为0.1 并且点击OK。 4 点击Surface Depiction 。 5将ADINA-M Chord Angle 由默认的0.4改为0.1 并且点击OK。 6 点击OK，关闭Modify Mesh Plot 对话框。 Q：为什么AUI 的图形功能在我的计算机上不能正常的工作？ A：有些计算机的显卡在Open GL 图形系统中不能正常的工作。请切换到Windows GDI 图形系统，在Edit 菜单中，点击Graphics System ，然后选择Windows GDI 图形系统。 Q：当我从ADINA-AUI 打印文件时，为什么打印不出来任何结果？ A：注意只有Windows 版本才会发生这样的问题。 当使用Open GL 图形方式时，有的打印机会出现上述问题。为解决该问题，当打印的时候，选择Windows GDI 图形方式。从菜单Edit > Graphics System… 中选择Windows GDI 作为图形系统，然后开始打印。 注意打印结束后，可以将图形系统切换回Open GL 以便获得更快的图形效果。 Q：为什么安装了浮动License(Floating Industry或者Floating Educational)后，Adina无法启动？ A：如果安装过程正确，而且电脑上的防火墙不阻止Adina读取服务器上的License，那么这样的问题一般是由于计算机使用了中文名。不论是Adina的服务器还是Adina客户端，都不允许使用中文计算机名。 Q：如何将壳单元厚度显示出来？ A：在Display-->Geometry/Mesh Plot-->Modify打开的窗口中点击Element Depiction，在新打开的窗口中的Shell Element Attributes域中选择Top/Bottom（默认是Mid-Surface）。
ChatGPT/GLM提供图形交互界面，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持清华chatglm等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, 盘古, newbing, claude等
在windows mobile上设计UI的时候，经常会碰到多个窗口的情况。有时候，我们需要将一个窗口中的用户输入信息反应到另一个窗口中去，这就涉及到窗口之间的数据传递问题。下面就分native和managed这两种方式来讲讲这个窗口之间数据传递的方法。 1. Native 这个方法是当时我在看MFC时学到的，当时应用的场景是这样的。我建立了一个基于对话框的应用程序(Dialog-based)，一些参数设置需要另外一个对话框来呈现给用户，在用户输入完之后，就需要将数据传递给主对话框。当时我是这
大家好，上节介绍了application主程序对象的ontime方法，本节介绍onkey方法和inputbox方法。onkey方法是用于为程序设置快捷键，inputbox方法可以创建弹窗输入信息。
今年年初斯坦福和谷歌的研究人员创建了一个类似于《模拟人生》的微型 RPG 虚拟世界，其中 25 个角色由 GPT 和自定义代码控制，并在arxiv上提交了论文版本，引起了对AIGC+游戏的广泛讨论；
为了建模槽间关系，本文提出了一种新的混合体系结构，它通过来自图注意网络的表示来增强 GPT-2，从而允许对槽值进行因果的、顺序的预测。模型体系结构捕获跨域的槽间关系和依赖关系。
来源：专知本文约900字，建议阅读5分钟本文为你介绍基于移动机器人的拣货系统。 基于移动机器人的拣货系统(Robotic mobile fulfillment systems, RMFS)作为一种新型物至人的拣货系统, 相比人工拣货系统和AS/RS拣货系统(下文统称传统拣货系统)具有更高的拣货效率、更好的系统可扩展性和柔性. 为全面了解RMFS的运行模式及其优化方向, 本文首先回顾了RMFS的工作流程及优化理论框架, 然后对RMFS的货位指派、订单分批、任务分配、路径规划以及建模方法等问题进行了文献回顾和
在对话型人工智能（AI）研究中，存在趋势即朝着开发参数更多的模型方向发展，如 ChatGPT 等为代表的模型。尽管这些庞大的模型能够生成越来越好的对话响应，但它们同时也需要大量的计算资源和内存。本文研究探讨的问题是：一组小模型是否能够协同达到与单一大模型相当或更好的性能？
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
本文主要是对FastLLM做了一个简要介绍，展示了一下FastLLM的部署效果。然后以chatglm-6b为例，对FastLLM模型导出的流程进行了解析，接着解析了chatglm-6b模型部分的核心实现。最后还对FastLLM涉及到的优化技巧进行了简单的介绍。
需要值的注意的是：在elasticsearch7.x版本之后，已经默认不在支持_type。而是一个index存储一份独立的数据。类似于库表合一的概念。
模型部署团队 LMDeploy 自然也要紧跟潮流，本文将带大家一起使用 LMDeploy 快速部署 Llama-2 系列模型。
Memcached 于 1.2.4 版本新增 CAS（Check and Set）协议类同于 Java 并发的 CAS（Compare and Swap）原子操作，处理同一 item 被多个线程更改过程的并发问题。
在Excel中，数据只有文本，数值，日期值，逻辑值和错误值五种类型。但是在VBA中，数据类型跟Excel不完全相同。根据数据的特点，VBA将数据分为布尔型（boolean），字节型(byte)，整数型(integer)，单精度浮点型(single)，双精度浮点型(double)，货币型(currency)，小数型(decimal)，字符串型（string），日期型（date）,对象型等等
音频采集的主要工作是通过输入设备将声音采集并转码为音频数据，同时对采集任务进行管理。
目前流行的中文开源大模型非ChatGLM（智普）、baichuan（百川）等莫属。虽然认知能力赶不上ChatGPT 3.5，但是它的开源吸引了广大的AI研究者。
机器之心报道 机器之心编辑部 大语言模型「七雄争霸」，看谁拔得了头筹。 大型语言模型（LLM）正在风靡全球，它们的一个重要应用就是聊天，并在问答、客服和其他许多方面都有应用。然而，聊天机器人是出了名的难以评估。究竟这些模型在什么情况下最好用，我们目前尚不明晰。因此，LLM 的测评非常重要。 此前一位名叫 Marco Tulio Ribeiro 的 Medium 博主在一些复杂任务上对 Vicuna-13B、MPT-7b-Chat 和 ChatGPT 3.5 进行了测试。结果表明，Vicuna 对于许多任务来
由于Lua语言强调可移植性和嵌入性，所以Lua语言本身并没有提供太多与外部交互的机制。在真实的Lua程序中，从图形、数据库到网络的网络的访问等大多数I/O操作，要么游宿主程序实现，要么通过不包括在发行版中的外部库实现。单就Lua语言而言，只提供IOS C语言标准支持的功能，即基本的文件操作等。
n学习通过文件流FileStream打开文本文件、写入文本文件、设置文件属性、实施对文件的目录操作管理的基本方法
---- 新智元报道 编辑：Aeneas Britta 【新智元导读】ChatGPT的爆火，是OpenAI完全没有想到的是。现在，对于自家模型的人气和种种问题，他们还在慢慢适应中…… 这家公司做出了或许能引爆第四次工业革命的产品，但他们却百思不得其解：为啥自家的产品能这么火？ 就，真的不是凡尔赛。 最近，MIT Technology Review采访了ChatGPT的几位开发者，让我们近距离地了解了这个大爆的AI产品背后的故事。 火成这样，没有丝毫防备 当OpenAI在202211月下旬悄无声
亚马逊Amazon供应商平台支持通过EDI和API两种方式进行集成，不禁开始思考到底该选择哪种方式来集成？
State不光非常的重要，同时可以让我们的Compose学习之旅变得更加有趣。为什么这么说呢？因为在之前的学习过程当中，我们所实现的都是静止的界面效果，而有了State之后，则可以让界面开始动起来了。
重新回来聊Agent，前四章的LLM Agent，不论是和数据库和模型还是和搜索引擎交互，更多还是大模型和人之间的交互。这一章我们来唠唠只有大模型智能体的世界！分别介绍斯坦福小镇和Chatdev两篇论文。它们的共同特点是使用多个大模型智能体协同完成任务。
随着大型语言模型的发展，大型语言模型在常识、推理和规划能力方面展现出了卓越的性能，为此人们正在尝试将其应用到各个应用场景。今天为大家分享的这篇文章，作者尝试将大型语言模型(LLMs)应用到城市交通控制管理，顺利将其与交通流量专业知识相融合，使ChatGPT能够查看、分析、处理交通数据，并为城市交通系统管理提供富有洞察力的决策支持。
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