---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】世上没有免费的午餐，享受了通用框架的便利，在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain，在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍！ Julia从一出生开始，就瞄准了科学计算领域，并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上，Python有PyTorch和TensorFlow，几乎是深度学习开发的首选框架，并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持，蓬勃发
MLJ是一个用纯Julia编写的开源机器学习工具箱，它提供了一个统一的界面，用于与目前分散在不同Julia软件包中的有监督和无监督学习模型进行交互。
Julia新推出了一个超高纯度的机器学习框架MLJ，团队希望把MLJ打造成一个灵活的、用于组合和调整机器学习模型、具备高性能、快速开发的框架。Julia团队之所以推出MLJ，部分原因也是受到MLR的影响。
注意：本文讨论了最前沿的密码学技术，旨在提供一种利用「Julia Computing」进行研究的视角。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用密码学之前一定要咨询专业的密码学专家。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】世上没有免费的午餐，享受了通用框架的便利，在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain，在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍！ Julia从一出生开始，就瞄准了科学计算领域，并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上，Python有PyTorch和TensorFlow，几乎是深度学习开发的首选框架，并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持，蓬勃发展。 虽然Julia也有Flu
「WeOpen Insight」是腾源会全新推出的“开源趋势与开源洞见”内容专栏，不定期为读者呈现开源圈内的第一手快讯、优质工具盘点等，洞察开源技术发展的风向标，预见未来趋势。 近年来，AI 工具和框架的发展让 AI 技术在 IT 领域能够被更加友好地应用。 AI 虽然已经发展很长时间了，但目前它的大规模广泛应用依旧充满了许多挑战。然而，近年来， AI 工具和框架对 IT 部门更加友好了。AI 技术正在迅速改变几乎我们每个生活领域。从沟通方式到使用的交通工具；我们似乎越来越沉迷于它们。这里，我们
鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决，而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口，但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时，机器学习模型基本上是可微分算法的思想（通常称为可微分编程）已经流行起来。
关于 Flux 项目谈安全的博客系列的下一篇文章将介绍我们如何以及为什么要为 Flux CLI 及其所有控制器镜像使用签名，以及你可以在工作流中做些什么来验证镜像来源。
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习（ML）生态系统”以来，该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
JuliaCon 2020 刚刚结束，华沙经济学院的教授和 DataFrames.jl 项目的维护者 Bogumił Kamiński总结了 Julia 语言的状态和生态系统，并宣称 Julia 终于已经达到生产环境就绪。
过去的几年里推动机器学习技术稳步发展的根本性改变之一是训练和优化机器学习模型的巨大计算力。许多技术都是很年前就已经提出，唯有近几年提升的计算力可以为现实世界的问题提供足够优质的解决方案。这些计算能力的很大一部分是通过 GPU 获取的，其针对向量的计算能力最初是为图形而设计的，但机器学习模型通常需要执行复杂的矩阵运算，因此 GPU 同样表现出了非常好的性能。
https://github.com/SciML/DifferentialEquations.jl
不久前，Julia Computing官方放出了一篇论文，展示将Julia代码和机器学习模型编译到谷歌云TPU的方法，可以实现在0.23秒内完成100张图片VGG19正向传递。
Hiplot 项目发起于 2019 年，是由国内生物信息学开源社区 Openbiox 和多家单位和机构共同建设的一个免费、易用、部分开源的综合在线绘图系统（生物医学为主）。截至目前，该网站已提供超过 230+余个在线可视化分析功能，涵盖了基础科研绘图、组学可视化和部分临床模型可视化功能。总的注册用户已超过 2 万 5 千人，总访问量超过 300 万次，每日任务数已超 4000 余次。
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布，Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
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对 Java 开发者来说， Spring 发布了 5.0 正式版后的一大特色，就是 Reactive Web 方案 Web Flux，这是用来替代 Spring Web MVC 的吗？或者，只是终于可以不再基于 Servlet 容器了？
GPU是一个大规模并行处理器，具有几千个并行处理单元。 例如，本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。 GPU在频率，延迟和硬件功能方面与CPU完全不同，但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU！
在刚刚过去的 2021 年，Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计，目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万，有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。此外，一些世界名校，如北京大学，MIT、Stanford 和 Berkeley 等，已经在教学中使用 Julia 语言。
随着互联网应用的快速发展和日益复杂的业务需求，传统的同步阻塞式编程模型已经无法满足大规模并发和高性能的要求。为了应对这一挑战，Spring框架引入了响应式编程模型。Spring响应式编程通过利用非阻塞IO和事件驱动的方式，实现了高效的、即时响应的应用程序开发。本文将深入介绍Spring响应式编程的概念、优势以及如何在Spring应用程序中使用响应式编程。
前几年就流传着这样一种说法：Julia 会替代 Python，成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度，但作为科学计算方面的强大工具，Julia 优势已然显现，这意味着程序员的选择又多了一种。
高阶组件是重用组件逻辑的高级方法，是一种源于 React 的组件模式。 HOC 是自定义组件，在它之内包含另一个组件。它们可以接受子组件提供的任何动态，但不会修改或复制其输入组件中的任何行为。你可以认为 HOC 是“纯（Pure）”组件。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 TCSVT 2022 | 基于环路多帧预测的深度视频压缩 本文基于端到端深度视频压缩框架，提出了一种环路多帧预测模块（in-loop frame prediction module），在不额外消耗码率的情况下，对当前帧实现基于多个参考帧的高效预测。 汇聚音视频新能量 探索行业新蓝海 作者从视频行业趋势和痛点出发，结合快手自身的探索、演进历程，分享技术变革和突破的思路，寻求行业新增长点。 英伟达O
本篇文章涉及底层设计以及原理，以及问题定位和可能的问题点，非常深入，篇幅较长，所以拆分成上中下三篇：
今天我们要介绍的是Reactor中的多线程模型和定时器模型,Reactor之前我们已经介绍过了，它实际上是观察者模式的延伸。
Flux 作为一种全新的方式，用于支持建立复杂的可扩展用户界面。当你在网上搜寻Flux的相关资料时，能了解到的大概也就是类似以上这些内容了。但我们该如何定义这样一种全新的方式呢？又是什么让其优于其他前端架构呢？
在第二部分，我们将重点学习 JavaScript 作为一种独立的语言，如何向界面添加交互性，JavaScript 设计和架构模式，以及如何构建网络应用程序。
Spring 5.0 中发布了重量级组件 Webflux，拉起了响应式编程的规模使用序幕。
这几个月AI相关新闻的火爆程度大家都已经看见了，作为一个被裹挟在AI时代浪潮中的程序员，在这几个月里我也是异常兴奋和焦虑。甚至都兴奋的不想拖更了。不仅仅兴奋于AI对于我们生产力的全面提升，也焦虑于Copilot等AI辅助编码工具，会将程序员这个工种和我们所熟悉的传统软件开发流程彻底颠覆，用计算机的极高效率碾压人类的低效率。
这是最有可能由面试官提出的 常被问到的50个React面试问答。为了方便您访问，我对React面试问题进行了归类：
今日洞见 译者：ThoughtWorks-吕靖，译自 Péter Márton：React.js Best Practices for 2016。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 React.js 作为前端框架的后起之秀，却在2015年携着虚拟
聊聊 Spring Boot 2.0 的 WebFlux## 前言 对照下 Spring Web MVC ，Spring Web MVC 是基于 Servlet API 和 Servlet 容器设计的。那么 Spring WebFlux 肯定不是基于前面两者，它基于 Reactive Streams API 和 Servlet 3.1+ 容器设计。
这是我们希望揭示Flux 生态系统[1]项目的博文系列中的第一篇。这次是Terraform 控制器[2]。
（点击图片可查看大图） 当多个独立开发的服务通过 API 交互的时候，API 提供端的改动会让它所有的消费端调用失败。消费端服务通常也不会直接去连接处于开发中的提供端服务来进行测试，因为这样的测试是缓慢且脆弱的（martinfowler.com/articles/ nonDeterminism.html#RemoteServices），因此最好的方式是采用测试替身（martinfowler.com/bliki/TestDouble. html），但这又引出了测试替身和实际的 API 之间失去同步的风险
今天给大家介绍的是北京大学和上海交通大学的Chence Shi等人在2020年的ICLR上发表的会议论文GraphAF: A flow-based autoregressive model for molecular graph generation。分子的图生成作为药物发现的基本问题，正在引起越来越多的关注。这个问题非常具有挑战性，因为它不仅需要产生化学上有效的分子结构，而且还需要同时优化它们的化学性质。受深度生成模型最新进展的启发，本文提出了一种基于Flow的图生成自回归模型，称为GraphAF。GraphAF结合了自回归和基于Flow的方法的优点，可以高效并行计算训练，允许利用化学领域知识进行有效性检查。实验结果表明，即使没有化学知识规则，GraphAF也能产生68%的化学有效分子。在通过强化学习对目标导向的性质优化模型进行微调后，GraphAF实现了最先进的性能。
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随着应用程序单页面需求的越来越复杂，应用状态的管理也变得越来越混乱。应用的状态不仅包括从服务器获取的数据，还包括本地创建的数据，以及反应本地UI状态的数据，而Redux正是为解决这一复杂问题而存在的。
关于React生态系统的一系列令人敬畏的事情。 React React一般资源 React社区 React在线游乐场 React教程 React通用教程 React钩子 React和TypeScrip
全球森林碳通量（2001-2023） 森林碳净通量表示 2001-2023 年间森林与大气之间的碳净交换量，计算方法是模型期内森林排放的碳与森林清除（或封存）的碳之间的平衡（兆克 CO2 排放量/公顷）。碳净通量的计算方法是将每个建模像素的年均总清除量减去年均总排放量；负值表示 2001 年至 2023 年期间森林是碳的净汇，正值表示森林是碳的净源。净通量的计算遵循 IPCC 国家温室气体清单指南，根据 Hansen 等人（2013 年）的全球森林变化植被变化数据，在 2000 年有森林或 2000 年至 2012 年期间有森林的每个像素点进行计算。该层反映了模型期间（2001-2023 年）的累积净通量，必须除以 23 才能得到年平均净通量；净通量值不能分配给模型的各个年份。
前言: 本来想学习总结下Redux、Mobx, 可是说到这两个, 那就不得不提一下 Flux, 他们都是使用单向数据流来集中管理应用的状态变化, 以及触发页面的数据更新. 所以这篇文章先简单介绍一下Flux.
这篇文章是"前端开发，从草根到英雄系列"的第二部分，在第一部分，你学到了如何使用HTML和CSS创建布局的最佳实践。在第二部分，我们会把JavaScript作为独立的语言来学习，我们将学习如何添加交互式的界面，JavaScript设计以及设计模式，最后我们会学习如何创建web应用。 和HTML、CSS一致，网上有大量的JavaScript指南，对于新手来说，很难分辨这些指南分别的用途，也不知道以怎样的顺序去学习这些指南。这篇文章的目的是给你提供一个线路图，作为你成为一个前端工程师的导航。 如果你还没有阅读第
这些大模型，如GPT、文心一言、讯飞星火、盘古大模型等，可以帮助程序员提高工作效率，加快开发速度，并提供更好的用户体验。
响应式编程不同于我们熟悉的命令式编程，我们熟悉的命令式编程即代码就是一行接一行的指令，按照它们的顺序一次一条地出现。一个任务被执行，程序就需要等到它执行完了，才能执行下一个任务。每一步，数据都需要完全获取到了才能被处理，因此它需要作为一个整体来处理。但是所谓的响应式编程是函数式和声明式的。响应式流处理数据时只要数据是可用的就进行处理，而不是需要将数据作为一个整体进行提供。事实上，输入数据可以是无穷的（例如，一个地点的实时温度数据的恒定流）。如下通过一个例子来描述响应式编程和命令式编程的差别：
近日，Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统，它能将自动微分内嵌于 Julia 语言，从而将其作为第一级的语言特性。也就是说，我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了？都不需要再调用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架了？
选自yuri.is 作者：Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑：蛋酱、小舟 从诞生之日起，Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言，Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能，且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia，从速度、通用性、多重派发等多个维度出发，认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然，也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处，开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia，并
Flux Security 博客系列的下一篇是我们如何在 Flux 及其控制器中实现 fuzzing（模糊测试），以及如何让项目变得更安全。
M2T1NXAER（或 tavg1_2d_aer_Nx）是现代时代回顾分析研究和应用版本 2 (MERRA-2) 中每小时时间平均的二维数据收集。该集合包括同化气溶胶诊断，例如气溶胶成分（黑碳、灰尘、海盐、硫酸盐和有机碳）的柱质量密度、气溶胶成分的表面质量浓度和总消光（和散射）气溶胶光学厚度(AOT) 在 550 nm。总 PM1.0、PM2.5 和 PM10 可以使用 常见问题解答中描述的公式得出
在接下来的30天内，我们将逐步了解您需要知道的与React相关的所有内容。 从我们的第一个应用的从零开始到测试和部署。
Vuex 是 Vue.js 生态系统中必不可少的工具。但是新接触 Vuex 的开发人员可能会被诸如“状态管理模式”这样的术语所排斥，并且对他们实际需要Vuex的目的感到困惑。
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