响应式对使用过 Vue 或 RxJS 的小伙伴来说，应该都不会陌生。响应式也是 Vue 的核心功能特性之一，因此如果要想掌握 Vue，我们就必须深刻理解响应式。接下来阿宝哥将从观察者模式说起，然后结合 observer-util 这个库，带大家一起深入学习响应式的原理。
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
微服务和高度分布式的系统是非常复杂的。系统中有许多移动部件，包括应用程序本身、基础设施、版本和配置。通常，这会导致运维人员难以跟踪生产或其他开发环境（QA、开发、预生产）中的实际情况，而当你需要对系统进行排障时这又成了一个问题。
这几天，我们陆续学习了解了关于Vue3.0的一些新特性，尤其是新的Composition API的用法。这套新的API中最重要、最核心的部分，恐怕就是实现响应式功能的这一块了。而且，这套响应式API不仅可以在Vue3.0环境下使用，也可以独立使用。
介绍RxJS前，先介绍Observable 可观察对象（Observable） 可观察对象支持在应用中的发布者和订阅者之间传递消息。 可观察对象可以发送多个任意类型的值 —— 字面量、消息、事件。 基本用法和词汇 作为发布者，你创建一个 Observable 的实例，其中定义了一个订阅者（subscriber）函数。 当有消费者调用 subscribe() 方法时，这个函数就会执行。 订阅者函数用于定义“如何获取或生成那些要发布的值或消息”。 要执行所创建的可观察对象，并开始从中接收通知，你就要调用它的 s
observable 是一种让数据的变化可以被观察的方法，底层是通过把该属性转化成 getter / setter 来实现的。。
在 WWDC 2023 中，苹果介绍了 Swift 标准库中的新成员：Observation 框架。它的出现有望缓解开发者长期面临的 SwiftUI 视图无效更新问题。本文将采取问答的方式，全面而详尽地探讨 Observation 框架，内容涉及其产生原因、使用方法、工作原理以及注意事项等。
其实不知道怎么起这个标题，这是一个这样的场景，在开发后台管理系统，尤其是实时监控系统的时候，往往需要展示数据的不断更新变化。常用的技术就是轮询，或者使用websocket进行长连接实时通讯。我们知道webpack在调试模式的时候有个热更新功能，它是通过服务器数据推送功能实现的。就是所谓的Server-Sent Events（SSE）.
我不是 Angular 的布道者，但如今自称 Angular 派，使用 Angular 做项目让我有一种兴奋感。目前的三大主流前端框架都研究过，博客中也有三者的相关教程，最早接触的是 React，但是并没有实际的项目经验，只做过一些 Demo 。使用 Vue 做过一个比较复杂的移动端大数据项目，技术栈采用 Framework7 + Vue + Vuex，整体效果还是满意的。
作者简介 何伦，携程度假BU移动端资深研发经理，负责iOS、Android平台上跟团游产品预订流程的前端页面的研发工作。对新技术有着浓厚的兴趣。 自从2017年Google宣布Kotlin成为Android官方开发语言之后，Kotlin受到广大Android开发者的追捧。其强大的安全性，简洁性和与Java的互操作性，为开发者带来了耳目一新的开发体验，也极大提升了Android原生代码的开发效率。 不过大部分开发者对Kotlin的使用，仍然局限于把Java代码逻辑按照Kotlin语法进行转换的层面，其实Ko
编辑 | 绿萝 基于参数化量子电路的机器学习算法是近期在嘈杂的量子计算机上应用的主要候选者。在这个方向上，已经引入和广泛研究了各种类型的量子机器学习模型。然而，我们对这些模型如何相互比较以及与经典模型进行比较的理解仍然有限。 近日，来自奥地利因斯布鲁克大学的研究团队确定了一个建设性框架，该框架捕获所有基于参数化量子电路的标准模型：线性量子模型。 研究人员展示了使用量子信息论中的工具如何将数据重新上传电路有效地映射到量子希尔伯特空间中线性模型的更简单图像中。此外，根据量子比特数和需要学习的数据量来分析这些模
在任何应用程序中，缺乏可观察性就像骑自行车时蒙上眼睛一样。唯一不可避免的结果就是崩溃，而崩溃总是伴随着代价。当我们获得可观察性时，这个代价往往是我们唯一关注的，但这不是唯一的代价。可观察性的另一个成本通常一开始不会被解决，直到它变得比崩溃的成本更令人痛苦，这是指维护成本和适应性成本。
不久之前 Bertalan Miklos 写了一篇很好的博文，比较了 MobX 和基于 proxy 的 NX-framework。这篇博文不仅证明了 proxy 的可行性，更好之处在于其触及了 MobX 中一些非常基础但通常又被隐藏的概念。迄今为止我还尚未详细阐述过这些概念，所以本文将分享一些 MobX 特性背后的心路历程。
Apache Hive 在 2010 年作为 Hadoop 生态系统的一个组成部分突然出现，当时 Hadoop 是进行大数据分析的新颖且创新的方式。
可观察性指的是一个对象会在其数据发生变更时向其他类发出通知。可观察性是数据绑定库 (Data Binding) 的重要特性之一，它可以将数据和 UI 元素绑定在一起——当数据发生变化时，屏幕上的相关元素也会随之更新。
在angular项目中我们不可避免的要使用RxJS可观察对象(Observables)来进行订阅(Subscribe)和退订(Unsubscribe)操作;
Apache Hive 在 2010 年作为 Hadoop 生态系统的一部分崭露头角，当时 Hadoop 是一种新颖而创新的大数据分析方法。Hive 的功能就是实现 Hadoop 的 SQL 接口。它的架构包括两个主要服务：一是查询引擎：负责执行 SQL 语句；二是元存储：负责在 HDFS 中将数据收集虚拟化为表。
最高警长看完执行官（MobX）的自动部署方案，对 “观察员” 这个基层人员工作比较感兴趣，自执行官拿给他部署方案的时候，他就注意到所有上层人员的功能都是基于该底层人员高效的工作机制；
传统监控体系是面向静态资源通过主动拨测方式构建的时序监控指标视图，其前置条件需要明确观测对象及观测指标，基于指标体系工程师能够了解哪些系统是确定工作的。在云原生观测场景下指标覆盖不全、业务侵入性大、数据关联性差、缺乏基于业务视角异常感知机制等问题凸显，传统监控能力难以适应云原生架构动态变化、服务依赖复杂、信息组织多样的现实问题，无法从全业务流量链路上有效定位问题，故障处置不及时整体业务连续性遇到较大挑战。
StateObject 是在 SwiftUI 2.0 中才添加的属性包装器，它的出现解决了在某些情况下使用 ObservedObject 视图会出现超预期的问题。本文将介绍两者间的异同，原理以及注意事项。
默认情况下，普通函数和字符串是不可观察的，这就意味着，当您在数据绑定布局中需要使用它们时，只能在新建的时候获取它们的值，但在后续的操作中，却不能得到相应的数据。
观察者模式是一种广泛使用的行为设计模式。它允许对象订阅并接收关于它们正在观察的对象发生的事件的更新。
Redux-observable是一个基于rxjs的Redux中间件，允许开发者使用异步操作。它是redux-thunk和redux-saga的替代品。
但是，如果仅仅想要在被观察的变量有变化的时候触发，而不是立即执行autorun，那么我们可以用到reaction了；
许多概率模型很难训练的原因是很难进行推断。在深度学习中，通常我们有一系列可见变量 v 和一系列潜变量 h。推断困难通常是指难以计算 p(h | v) 或其期望。而这样的操作在一些诸如最大似然学习的任务中往往是必需的。许多仅含一个隐藏层的简单图模型会定义成易于计算 p(h | v) 或其期望的形式，例如受限玻尔兹曼机和概率 PCA。不幸的是，大多数具有多层隐藏变量的图模型的后验分布都很难处理。对于这些模型而言，精确推断算法需要指数量级的运行时间。即使一些只有单层的模型，如稀疏编码，也存在着这样的问题。我们可以参考几个用来解决这些难以处理的推断问题的技巧，其描述了如何将这些技巧应用到训练其他方法难以奏效的概率模型中，如深度信念网络、深度玻尔兹曼机。
课程内容 Ø 加密和解密 Ø 密码输入框 Ø 值转换 Ø DataTimeOffset Ø 可观察集合 Ø INotifyPropertyChanged事件 Passwords & Secrets是一个类似记事本风格的应用，它有一个主人保护密码。因此，我们可以用它来存储大量的密码和一些不希望落入他人之手的秘密。当然，它的记事功能是一流的，支持： Ø 自动保存，使得速记变得快速而简单。 Ø 提供每条笔记的快速预览。 Ø 可自定义每条笔记的背景色、前景色和字体大小。
在本文中我将会深入讨论Angular 2 中的变更检测系统。 高层次概览 一个Angular 2 应用就是一颗组件树。 Angular 2 应用是一个反馈系统，变更检测是它的核心。 每一个组件都有一个
本文我想和大家分享一下我对当前 Reactivity 方法和现状的理解。我并不是说我的观点就是对的，但我认为，正是通过分享自己的观点，我们才能对行业中的事物达成共识，我希望这些来之不易的见解能够对其他人有所帮助，并补充他们理解中缺失的部分。
每当事件发生时，可观察对象都会通知所有观察者！也就是一旦可观察对象发生变化，所有的观察者都会得到通知
本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化，特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中，关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。在这种情况下，预期自由能减少到一个受约束的相互信息，其中约束继承了优于结果(即首选结果)的先验知识。产生的方案首先用于在MNIST数据集上执行图像分类，以说明基本思想，然后在更具挑战性的发现动态模型的问题上进行测试，使用简单的基于精灵的视觉解缠结范例和汉诺塔(参见，blocks world)问题。在这些例子中，生成模型被自动构建以恢复(即，解开)潜在状态的阶乘结构——以及它们的特征路径或动力学。
原则上，该模型将自动发现正确数量的因子，以及每个因子中正确数量的状态之间的正确数量的路径。
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数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：
组件\color{#0abb3c}{组件}组件不应该直接获取或保存数据，它们应该聚焦于展示数据，而把数据访问和处理的职责委托给某个服务\color{#0abb3c}{服务}服务。那面对组件和服务之间的关系，该如何处理他们之间的依赖关系呢？Angular就引入了依赖注入框架\color{#0abb3c}{依赖注入框架}依赖注入框架去解决这件事情。
RxJava是使用Java实现的响应式编程库，RxJava即 Reactive Extensions Java。目前有两个版本RxJava1和RxJava2,推荐使用RxJava2,RxJava1已经停止支持了
数学是打开科学大门的钥匙。——培根 数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括： 线性代数：如何将研究对象形式化？ 概率论：如何描述统计规律？ 数理统计：如何以小见大？ 最优化理论： 如何找到最优解？ 信息论：如何定量度量不确定性？ 形式逻辑：如何实现抽象推理？ 线性代数：如何将研究对象形式化 事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主
随着企业追寻容器架构带来的优势，来自谷歌、Docker、CoreOS、Mesosphere和Joyent之类的容器生态系统通过采用者和贡献者的工作继续发展壮大。跨行业组织都将容器用于提高基础设施成本效
六个月前，我们将独立 API从开发人员预览中升级，从而在 Angular 的简单性和开发人员体验方面达到了一个重要的里程碑。今天，我们很高兴地宣布，我们将继续 Angular Momentum，推出自 Angular 首次推出以来最大的版本；在反应性、服务器端渲染和工具方面取得巨大飞跃。所有这一切都伴随着跨功能请求的数十项生活质量改进，在 GitHub 上获得了 2,500 多个赞！
谈到 Service Mesh，人们总是想起微服务和服务治理，从 Dubbo 到 Spring Cloud (2016开始进入国内研发的视野，2017年繁荣)再到 Service Mesh (2018年开始被大家所熟悉)，正所谓长江后浪推前浪，作为后浪，Service Mesh 别无选择，而 Spring Cloud 对 Service Mesh 满怀羡慕，微服务架构的出现与繁荣，是互联网时代架构形式的巨大突破。Service Mesh 具有一定的学习成本，实际上在国内的落地案例不多，大多是云商与头部企业，随着性能与生态的完善以及各大社区推动容器化场景的落地，Service Mesh 也开始在大小公司生根发芽，弥补容器层与 Kubernetes 在服务治理方面的短缺之处。本次将以一个选型调研者的视角，来看看 Service Mesh 中的可观察性主流实践方案。
在以前的一篇文章中，半行代码 介绍到在 Flutter 里面使用 MobX, 今天我们就来聊聊 Flutter 和 MobX 的那些事。
可观察性平台类似于免疫系统。就像免疫细胞在人体中无处不在一样。可观察平台会巡逻设备、组件和架构的每个角落，识别任何潜在威胁并主动缓解它们。然而我这个比喻可能有点过分了，因为直到今天，我们还没有发明出像人体一样复杂的系统，但我们总能取得进步。
当下，人工智能成了新时代的必修课，其重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。 那么，学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？ 数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，
在详细介绍 TurboFan 的工作原理之前，我先简要介绍一下 V8 工作的high level流程。让我们来看看 V8 工作原理的简化图。
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