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【JavaScript】预解析 ① ( 变量预解析 - 变量提升 | 函数预解析 - 函数提升 | 函数表达式预解析 )

“ 又称为 ” 变量和函数的提升 " , 会把 var 变量声明 和 function 函数声明 提升到 当前作用域 的 最前面 ; 预解析 机制 允许在代码中 , 无论实际 声明变量 / 声明函数...的位置在哪里 , 解析器 在 预解析 阶段 都会把它们提升到它们各 自的作用域的最顶部 ; 二、变量预解析 1、变量预解析 - 变量提升 变量预解析 又称为 " 变量提升 " , 就是 把 所有的 变量声明...预解析 变量提升 的效果相当于将 代码转为 : // 声明变量 var num; // 输出 undefined , 只有变量声明被提升 , 变量初始化在后面 console.log(num); //..., 只有变量声明被提升 , 变量初始化在后面 console.log(num); // 声明变量 , 并将变量初始化为 5 var num = 5; 预解析为 : // 声明变量 var num;...1、函数表达式预解析 函数表达式 的 本质是一个 变量 , 只是将 函数 赋值给了 变量 ; 由于 变量预解析 时 , 只是将 var 关键字的 变量声明 提升到了 作用域的最顶端 , 变量的 初始化

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JavaScript-语法、关键保留字及变量

语法构成 区分大小写 标识符 注释 直接量字面量literal 关键字保留字 变量 语法构成 JavaScript 的语言核心 ECMAScript....3.不能把关键字、保留字、true、false 和 null 作为标识符。 ---- 注释 ECMAScript 使用 C 风格的注释，包括单行注释和块级注释。...在 ECMAScript 第 3 版中，像数组字面量和对象字面量的表达式也是支持的，如下： {x:1, y:2} //对象字面量表达式 [1,2,3,4,5] //数组字面量表达式 ---- 关键字保留字...关键字也是语言保留的，不能用作标识符。 ECMAScript 全部关键字: ? ---- ECMAScript-262 还描述了另一组不能用作标识符的保留字。...尽管保留字在 JavaScript中还没有特定的用途，但它们很有可能在将来被用作关键字。 ECMAScript-262 第 3 版定义的全部保留字 ?

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    Python自动化之Python保留字、标识符、变量

    今天我们主要介绍Python中保留字、标识符、变量的使用。 一 保留字 在Python中, 有一些被赋予单词被赋予特殊含义即保留字, 这些关键字是Python直接提供给我们使用的。...在定义变量，函数，类，模块和其他对象的名称时我们不能使用这些保留字。 1 Python中的保留字 怎么知道Python有哪些保留字呢，可以用keyword模块来查看保留字。...保留字如下: 2 保留字实例 需要注意的是在Python中是区分大小写的, 比如and是保留字,但是And就不属于保留字了。 举个例子, 在定义变量时使用保留字。 运行后, 输出结果报错。...3 标识符实例 三 变量 1 变量定义 简单来说, 变量就是为了存放数据, 变量是存储在内存中的值, 变量在创建时会开辟一块内存空间。...2 变量的组成部分 3 变量在内存中的体现 举个例子: 定义变量后, 在内存中是如何体现的呢, 见下图: 需要注意的是同一变量可多次赋值, 比如我们再将name赋值为ITester。

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    方程式组织DanderSpritz工具测试环境研究

    6.创建一个新项目（选项0） 7.为新项目命名 8.保留默认日志目录 目标利用 1.使用EternalBlue利用目标机器：use eternalblue 2.选择所有选项为默认，除传输机制外(delivery...复制配置的二进制文件的位置： 通过DoublePulsar后门传输implant (peddlecheap) 1.在Fuzzbunch窗口中输入命令：use doublepulsar 2.当询问你是否希望变量设置提示时选择...“yes” 3.选择所有变量设置为默认，除目标架构外（选项1）1) x64 x64 64-bits 4.选择“RunDLL”（选项2）2）RunDLL使用APC将DLL注入用户模式进程 5.当询问你是否需要执行插件时...PowerShell logging GPO 目标 - Windows 7 Workstation 模拟目标 workstation / machine 加入Windomain.local Windows AD域 预安装了一些逆向.../可视化工具 Chocolatey包管理工具，可用于进一步的工具安装 DanderSpritz Box - Windows 10 DanderSprirtz & Fuzzbunch 预安装 目标上安装的工具

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    AI+医疗 | 腾讯AI Lab食道癌早期筛查技术率先进入临床预实验

    文章转载自微信号腾讯AI实验室（tencent_ailab） 昨天，腾讯发布了首款AI医学影像产品——腾讯觅影，使用腾讯AI Lab技术的食管癌早期筛查也成为首个进入临床预试验的项目，实现了筛查一个内镜检查用时不到...腾讯AI Lab提出的技术流程历经三个环节：首先通过食管判别模型，从包含非食管的大数据中辨别并留存食管数据；第二步，将食管数据送到第二个模型，把正常食管和病变食管区别开；第三步，将病变食管数据送到第三个模型...腾讯AI Lab于2016年4月成立以后，专注于基础研究和应用探索的结合，提出了「学术有影响，工业有产出」的发展目标，目前技术已支持腾讯上百个产品，包括微信、QQ、QQ音乐、天天快报和应用宝等。...在腾讯公司内部，由腾讯互联网+合作事业部牵头，腾讯觅影聚合了包括腾讯AI Lab、优图实验室、架构平台部等多个AI技术团队能力，把图像识别、深度学习等技术充分发挥。

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    登顶CLUE榜单，腾讯云小微与腾讯AI Lab联合团队提出基于知识的中文预训练模型

    2021年10月13日，腾讯云小微与腾讯AI Lab联合团队提出了基于知识的中文预训练模型——“神农”，该模型仅包含十亿级参数量，并一举登顶CLUE总排行榜、1.1分类任务、阅读理解任务和命名实体任务四个榜单...此次登顶CLUE榜单，不仅代表了云小微与腾讯AI Lab联合团队在中文预训练研究领域达到业内领先水平，并且推动中文预训练模型在理解和推理方面提升了一个新高度。...一直以来，腾讯云小微团队和腾讯AI Lab团队持续深耕知识挖掘、语义理解技术以及预训练技术。...腾讯AI Lab始终强调研究与应用并重发展，其研究覆盖机器学习、计算机视觉、语音识别及自然语言处理等四大核心方向，其中自然语言处理方向强调赋予计算机系统以自然语言文本理解与外界交互的能力，并不断探索最前沿的文本理解和生成技术...本次两个团队强强联合，深入探索知识与预训练的融合技术，提出了全新的基于知识的预训练方法，在这一领域又迈出了坚实的一步。

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    南理工&上海AI Lab提出Uniform Masking，为基于金字塔结构的视觉Transformer进行MAE预训练！

    Uniform Masking: Enabling MAE Pre-training for Pyramid-based Vision Transformers with Locality』，南理工&上海AI Lab...提出Uniform Masking，为基于金字塔结构的视觉Transformer进行MAE预训练！...US在多个非重叠的局部窗口中保留了等效元素，从而顺利支持流行的基于金字塔的VIT；由于本文的方法减少了阻碍语义学习的像素恢复预任务的难度，因此SM设计用于更好的可转移视觉表示。...作者证明了，UM-MAE显著提高了预训练的效率，在下游任务中保持有竞争力甚至更好的微调性能。...然而，目前尚不清楚如何使用有效的不对称结构对基于金字塔的VIT进行有效的预训练，因为它们通常在“局部”窗口中进行操作。

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    CVPR 2022 Oral | 视频文本预训练新SOTA！港大、腾讯ARC Lab推出基于多项选择题的借口任务

    机器之心发布 作者：香港大学、腾讯ARC Lab 本文提出了一个全新的借口任务用于视频文本预训练，叫做多项选择题（MCQ）。...现有的视频文本预训练工作可以分为两大类。...因此辅助的 BridgeFormer 只用于预训练，在下游检索时可以被移除，从而保留高效的双编码器结构。 4....预训练流程 如下图所示，该研究预训练流程包含三个部分，来分别优化三个统一的对比学习（contrastive learning）形式的预训练目标： 1....实验 7.1 预训练数据 该研究在图像数据集 Google Conceptual Captions 和视频数据集 WebVid-2M 上进行预训练，前者包含 3.3M 的图像 - 文本对，后者包含 2.5M

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    大连理工IIAU Lab提出SSLSOD：自监督预训练的RGB-D显著性目标检测模型(AAAI 22)

    作者丨Lart 编辑丨极市平台 导读 本文在显著性目标检测任务（SOD）中，首次引入自监督预训练。...大连理工 IIAU Lab 提出 SSLSOD：自监督预训练的 RGB-D 显著性目标检测模型。该文在显著性目标检测任务（SOD）中，首次引入自监督预训练。...解决方案 为了制定合理的自监督预训练任务，我们需要详细分析为何采用 ImageNet 预训练可以在 SOD 获得不错的效果。...网络框架 本文的自监督预训练和下游任务均采用的同一个网络框架。因此，能够在预训练结束后，可以无缝地加载预训练权重，更容易训练。...我们给出一些本文的潜在/未来工作： （1）对解码器进行自监督预训练。以往的方法忽视了对解码器预训练，仅是简单的使用随机初始化解码器权重（潜在工作）。 （2）半自监督。

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    腾讯智能写作助手「文涌 (Effidit)」2.0发布

    近日，腾讯 AI Lab 将智能创作助手文涌（Effidit）更新到了2.0版本（effidit.qq.com），帮助写作者更好地应对上述难题。...新功能一： 风格化的「文本续写」 在保留 1.0 版「短语补全」、检索式「句子补全」和生成式「自动续写」三大功能的同时，文涌 2.0 版推出了中文风格化续写服务。...图8:  古文现代文互换 文涌（Effidit）的实现融合了知识抽取、文本理解、文本生成、大规模预训练模型、经典语言模型、搜索等技术。...其中，部分功能的实现使用「混元」系列 AI 大模型[14]作为底层预训练模型。...未来，腾讯 AI Lab 将继续深入探索 NLP 技术，持续优化文涌的各项功能，为写作者提供更好的智能辅助写作服务。

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    如何编写yaml格式的Ansible主机清单(inventory)及清单变量使用Demo

    ini格式中我们可以设置清单变量，在基于 YAML 的清单文件中我们也可以设置清单变量。...在某些情况下，如果希望将诸如ansible_port或ansible_connection之类的变量与清单本身保留在同一文件中，从而将此信息保留在一个位置。...如果将变量设置在太多不同的位置，则更难记住要在哪个位置设置特定变量。 在组的yaml块中，可以使用var关键字直接在YAML清单文件中设置组变量。...: serverc.lab.example.com: vars: alternate_server:serverd.lab.example.com 保护作为某一个值的开头的变量...在使用任何保留字符{} [] > | * & ! % # @ 时，应在值的两旁使用双引号`。 了解字符串和布尔值或浮点值之间的区别 用作变量值的布尔值和浮点数不应加引号。带引号的值被视为字典。

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    CVPR 2023 | 南洋理工、商汤提出E3DGE：2D图片秒出3D形象

    本文章仅用于学术分享，如有侵权请联系删除 作者丨兰宇时 来源丨 商汤学术 编辑丨AiCharm 点击下方卡片，关注「AiCharm」公众号 导读 在CVPR 2023上，南洋理工大学-商汤科技联合实验室S-Lab...保留高清的纹理信息 3. 支持基于3D的语义编辑 基于以上标准，我们提出了E3DGE框架，并将该问题分解为三个子问题分别解决。...第一步，我们借鉴Sim2Real[1]的思路，将预训练的3D GAN视为一个拥有海量2D-3D数据对的集合。...受到近期3D小样本重建方法[3]的启发，在共享的全局隐变量基础上， 我们提出引入局部隐变量提升模型的表达能力，弥补第一阶段重建中丢失的局部细节。...其中，局部隐变量的值取决于具体的3D坐标在2D残差图上投影位置的特征。

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    CVPR 2024 ｜ 文本或图像提示精准编辑3D场景，美图&信工所&北航&中大联合提出3D编辑方法CustomNeRF

    框架，可以通过微调预训练的扩散模型将参考图像中包含的特定视觉主体V∗嵌入到混合提示中，从而满足一般化和定制化的3D场景编辑要求。...该方案能够准确定位图像前景区域，并在保留图像背景的同时仅对图像前景进行操作。 此外，在由图像驱动的3D场景编辑中，存在因微调的扩散模型过拟合到参考图像视角，所造成的编辑结果几何不一致问题。...如图2（c）所示，该论文提出了局部-全局迭代编辑（LGIE）方案进行解耦合的SDS训练，使其能够在编辑布局区域的同时保留背景内容。 具体而言，该论文将NeRF的编辑训练过程进行了更精细的划分。...研究团队 该研究成果由美图影像研究院（MT Lab）和中国科学院信息工程研究所、北京航空航天大学、中山大学的研究者们共同提出。...未来，美图影像研究院（MT Lab）将加强AI能力储备，在技术端持续强化模型能力，助力构建AI原生工作流。

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    CVPR 2023 | 南洋理工、商汤提出E3DGE：2D图片秒出3D形象

    导读 在CVPR 2023上，南洋理工大学-商汤科技联合实验室S-Lab的研究者提出的基于Encoder的快速3D GAN Inversion方法，针对现有3D GAN inversion方法无法兼顾重建速度...保留高清的纹理信息 3. 支持基于3D的语义编辑 基于以上标准，我们提出了E3DGE框架，并将该问题分解为三个子问题分别解决。...第一步，我们借鉴Sim2Real[1]的思路，将预训练的3D GAN视为一个拥有海量2D-3D数据对的集合。...受到近期3D小样本重建方法[3]的启发，在共享的全局隐变量基础上， 我们提出引入局部隐变量提升模型的表达能力，弥补第一阶段重建中丢失的局部细节。...其中，局部隐变量的值取决于具体的3D坐标在2D残差图上投影位置的特征。

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    NeurIPS 2023｜有效提高视频编辑一致性！美图&国科大联合提出基于文生图模型的新方法 EI2

    美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出基于文生图模型的视频生成新方法EI2，用于提高视频编辑过程中的语义和内容两方面的一致性。...为避免上述问题，近期工作更倾向于将基于大规模数据集上预训练的文生图模型拓展到视频领域。...具体而言，粗细力度帧间注意力模块对于当前帧保留细粒度信息，而对于其他帧则进行下采样以获得粗粒度信息来做交互。这种方式使得EI2在有效学习时序信息的同时，保证了与现有时空交互方案接近的计算量。...其中，EI2从理论上证明了语义不一致问题由引入的时序模块产生的协变量偏移造成，并设计了偏移控制时序注意力进行改进。...在美图影像研究院（MT Lab）的支持下，美图公司拥有丰富的AIGC场景落地经验。

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    广告行业中那些趣事系列53：多模态学习在CTR预估模型中的应用实践

    首先当前NLP中获取文本embedding常规做法是使用BERT类预训练模型作为encoder进行编码，这里需要考虑的是预训练模型权重的选择问题；然后获取到文本embedding之后需要考虑是否要进行降维操作...brand； Lab2：仅添加文本模态特征title； Lab3：将brand和title文本数据拼接，添加文本模态特征； Lab4：将Lab1和Lab2作为两个特征同时加入； Lab5：将Lab1、Lab2...2.2.3 预训练模型实验 本实验主要对比不同的BERT预训练模型对CTR模型效果的提升情况，实验组预训练模型会分别使用12层ROBERTA-WWM得到768维句向量、4层Transformer的BERT...BERT-whitening加工成64维embedding； 实验结果如下： 图3 预训练模型实验结果 通过lab3和lab6可以看出，4层BERT预训练模型的效果要优于12层ROBERTA-WWM模型...因为我对CV领域预训练模型研究不深，所以这里仅使用resnet18模型获取图片embedding，后续会根据业务需要进一步研究CV领域中的主流预训练模型；然后是同一个广告多个素材图片embedding的获取方式

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