Cordova 应用程序有几个组件。 下图展示了 Cordova 应用程序体系结构的高级视图。
选自minimaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文介绍了如何免费使用 Google Colaboratory 在 GPU 上快速训练文本生成神经网络，包括两
然而这个 GPT-2 模型内含多达 15 亿个参数，过高的算力要求让大多数开发者望而却步。而且 OpenAI 还曾「出于对模型可能遭恶意应用的担忧，并不会立即发布所有预训练权重。」一时引发机器学习社区的吐槽。
关联也属于一钟特殊的参数化。一般参数化的参数来源于一个文件、一个定义的table、通过sql写的一个结果集等，但关联所获得的参数是服务器响应请求所返回的一个符合条件的、动态的值。
从简单的脚本语言到成为 Web 标准编程语言，JavaScript 已经走过了漫长的道路。时至今日，它已经被广泛用于构建服务器端应用程序，移动应用程序，桌面应用程序甚至数据库。
Airtest IDE 自带了python3 环境，但是每次执行脚本都需要打开IDE，在IDE 上点运行按钮才能执行。 如果我们想通过命令行执行脚本，可以在本机安装python3
code.earthengine.google.com 上的地球引擎 (EE) 代码编辑器 是用于地球引擎 JavaScript API 的基于网络的 IDE。代码编辑器功能旨在快速轻松地开发复杂的地理空间工作流程。代码编辑器具有以下元素（如图 1 所示）：
0.导语 不论是“QQ音乐”亦或是“全民K歌”，其Android客户端目前都是功能繁多、体量庞大、方法数超过10万的庞大应用。庞大体量的工程带来了构建工程的一个突出问题：构建耗时过长。耗时问题既影响了本地开发又影响了服务器上的持续集成，而且，随着产品功能不断迭代，应用体量势必还要进一步攀升，导致了工程全量构建耗时越来越长。为了减少构建耗时，提高开发效率，我们也在不断学习、尝试一些加速构建的策略，除了使用常见的Gradle守护进程、增量构建等Gradle已有的加速方式，市面上常见的加速构建工具也有所涉猎，例如
这段代码虽然在细节上存在一些问题，却能够顺利通过部分样例测试。而它居然是 AI 写的！
随着机器学习（Machine Learning, ML）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术的快速进展，新算法具备生成文本的能力，这些文本也变得越来越接近人类写出的内容。GPT21就是其中一个算法，它被应用在很多开源项目2中。GPT2以WebText为训练集，WebText包含4500万条来自Reddit（一个对新闻进行评论的网络社区）的外链。其中占据外链内容前10的主要数据3来自Google，Archive，Blogspot，Github，NYTimes，WordPress，Washington Post，Wikia，BBC以及The Guardian。受过训练的GPT2模型能根据具体数据集再被进一步调校，比如说最终能够抓取某个数据集的风格或者能够做文档分类。
经常在很多网站上都能看到类似的表单信息功能，用户只需要填写相关内容，点击提交按钮，就可以将表单内容发送到管理员邮箱。
例如工程目录的建立和命名，测试脚本的开发与维护。这些工作随着项目的逐渐庞大，涉及的系统越来越多，终究会导致项目工程体系越来越庞大。
大数据文摘授权转载自夕小瑶科技说 作者 | 智商掉了一地、兔子酱 就在本月 5 号，Bard 和 Google Workspace 同步更新了一则新闻，宣布 Workspace 的团队用户即日起可以申请体验由 Bard 大模型驱动的生成式 AI 工具。 这项计划在今年 3 月份首次公布，当时该工具仅对 Bard 用户开放，但现在 Workspace 管理员就可以为其团队启用 Bard，用户可以在管理员启用的团队账户上使用 Bard 来协助工作、研究或其他商业需求。 ▲Workspace 管理员可在控制台中
在本文中，我们将了解 monorepo 是什么，以及 monorepos 如何帮助以更好的开发体验更快地开发应用程序。我们将讨论使用Nx开发工具管理 monorepo 的优势，并学习如何使用这些工具构建Next.js应用程序。
今天才在某个论坛上看到这个网站：http://websth.com/， 深感所知甚晚啊，自己一直想做的web指纹识别，已经有童鞋做成chrome插件发布了，并且功能还算比较强大，不过准确性确实有待提高。于是我下载了其源码并开始围观一下。
PM2 是一个守护进程管理器，可帮助您管理和保持应用程序在线。开始使用 PM2 很简单，它以简单直观的 CLI 形式提供，可通过 NPM 安装。
性能测试需要借助测试工具，毕竟完全依靠手工进行性能测试需要付出很大的代价，不仅是人力成本和经济成本，还有时间成本。测试工具的使用不仅能够提高测试效率，还可以弥补手动测试难以捕获的一些问题。
如41所示，当需要登录的时候，浏览器（相当于客户端）向服务器发送一个用户名及密码，然后当服务器登录成功后，会向客户端发送Session ID，接下来客户端向服务器发送请求的时候一直会携带着这个Session ID，服务器在保证收到的Session ID是原先收到的Session ID的前提下才会把返回信息返回给申请的客户端。由于每次产生的Session ID是不一样的，这就是为什么要使用关联技术的原因。
GitHub Apps 是 GitHub 中优秀的产品。一个 GitHub App 通过 API 直接使用自己的身份进行操作，这意味着你不需要作为一个单独的用户维护一个机器人或服务账户。
菜鸟教程 — jQuery 教程：https://www.runoob.com/jquery/jquery-tutorial.html
本文主要针对具有一定 JavaScript 经验的程序员。如果你对 Web 抓取有深刻的了解，但对 JavaScript 并不熟悉，那么本文仍然能够对你有所帮助。
本文翻译自pm2 quick-start,其对应的Github仓库地址为：github pm2 - quick-start
用户在开发或者调试网络程序或者是网页B/S模式的程序的时候是需要一些方法来跟踪网页请求的，用户可以使用一些网络的监视工具比如著名的Firebug等网页调试工具。今天给大家介绍的这款网页调试工具不仅可以调试简单的css、html、脚本等简单的网页基本信息，它还可以发送几乎所有类型的HTTP请求！Postman在发送网络HTTP请求方面可以说是Chrome插件类产品中的代表产品之一。
性能测试是一个较大的范围，实际上性能测试本身包含了性能、强度、压力、负载等多方面的测试内容。
选自MiniMaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架，它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
APP程序的打包与普通应用程序的步骤类似又有不同，类似之处在于其基本过程都是一样的，大都是三步曲：获取源代码-》编译-》生成可执行程序；不同之处在于其编译工具不同，依赖的环境不一样而已。对于较大型尤其是商业使用的APP，其运行环境一般区分为测试环境，演示环境，生产环境，等等，因此需要生成不同环境下的部署包。
Google Apps Script 是为谷歌工作表 Sheets、文档, Docs、幻灯片Slides或表单 Forms创建附加组件，自动化您的工作流，与外部api集成，等等。
苹果据称正在与Google进行讨论，准备将Google的Gemini模型接入到iPhone
当开展业务时，同时进行多项事务在所难免，客户、项目进度以及正在进行的任务，都会占据您大量的精力，导致您忽略事务的优先级。通过Creator，轻松掌控所有数据、进程和人员。
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。 在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。 从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。 但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度，如果免费额度使用完毕就
上一篇博客讲了Linux抓取网页的方式，有curl和wget两种方式，这篇将重点讲Linux抓取网页的实例——抓取google play全球12国的游戏TOP排名
这篇文章详细记录了下怎么在树莓派上安装安卓系统，使用了LineageOS版本的Android。
内容一览：继 DALL-E、ChatGPT 之后，OpenAI 再发力，于近日发布 Point·E，可以依据文本提示直接生成 3D 点云。
文本生成是自然语言处理中非常重要且热门的领域。摘要抽取、智能回复、诗词创作、生成标题、生成商品描述、机器人写新闻等等都属于文本生成的范畴，应用极其广泛。
在近些年AI的不断持续发展，市面上出现了很多AI工具各种智能化的办公出现在我们面前。很多人会焦虑会觉着AI的出现可能会替代自己的工作岗位，确实有些行业、岗位会出现这样的情况，但是目前看来我觉着应该借助AI的力量帮助自己变的更好，增加个人的生产效率会让个人开发者具有更多的可能性。
在 HelloDjango 全栈系列教程的第一步——Django博客教程（第二版）中，我们一步步地开发了一个功能完善的个人博客系统。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求，但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外，很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中，我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
SQL*LOADER是ORACLE的数据加载工具，通常用来将操作系统文件（数据）迁移到ORACLE数据库中。SQL*LOADER是大型数据仓库选择使用的加载方法，因为它提供了最快速的途径（DIRECT，PARALLEL）。
最近，我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此，我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群，有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群，所以简单地删除所有的pod、service、deployment等，来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
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在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
有时候需要从一个服务器转移数据库到另一个。如果打算一下子分离所有数据库，那么下面的脚本就是有用了。 生成分离脚本： SELECT DISTINCT 'use master;' + Char(10) + 'GO' + Char(10) + 'ALTER DATABASE [' + CONVERT(VARCHAR(500), Db_name(database_id)) + '] '
Android应用程序访问android的根文件系统中的文件时，由于应用程序的权限限制，无法访问这些文件，怎么办？
摘要：本文主要讲述了在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10,000个Nginx 容器。具体步骤：在Nginx 集群构建应用程序模板；在Rackspace云上部署基础设施等等。 虽然应用程序的可移植性（即能够在任何一个主机上运行相同的应用程序）仍是采用Linux容器的主要动力，但优化服务器的利用率这另一个关键的优势能够使得你仅占用计算机的很少部分的计算。当然，对于像PROD这种生产环境（正式环境），你可能还是倾向于分配足够的CPU和内存来满足工作所需
量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中，GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比，该方法使用的VRAM几乎减少了3倍，同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。
flutter-boot核心解决了混合开发模式下的两个问题：flutter混合开发的工程化设计和混合栈。那flutter-boot是如何解决的呢？
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