今天看到一篇非常有意思的文章：Tied Block Convolution，它也是一种轻量化卷积算子，但还算不上即插即用。为什么这么说呢？我理解的即插即用应该是不用对现有模块中其他地方进行任何改进，直接采用该模块替换卷积即可。显然，TBC是做不到的。
【强制】不允许任何魔法值（即未经预先定义的常量）直接出现在代码中。 反例： String key = "Id#taobao_" + tradeId; cache.put(key, v
1）跨应用共享常量：放置在二方库中，通常是 client.jar 中的 constant 目录下。
在这篇博客中，我们将深入探讨Vue组件通信的原理，并探索不同的应用场景。组件通信在Vue.js开发中是一个关键的概念，它涉及到组件之间的数据传递和交互。通过理解Vue组件通信的原理和灵活运用，我们可以更好地设计和组织Vue.js应用，提高开发效率和代码质量。
尽管通过自动化部署加快了开发速度，但由于在 DevOps 方面缺少协作，我们一个客户正因此而放慢产品的上市时间。虽然他们也投入了资源来做 DevOps ，但每条生产流水线都是独立设置的，迫使团队为每个项目重新造轮子。更糟糕的是，由于没有跨团队协作，平台中的任何错误又会出现在每条新的流水线中。许多客户都有类似的问题存在，因此我们决定开发一个既能帮助现有客户，又能适应未来使用需求的通用工具。使用通用框架且标准化的 CI/CD 平台是最显而易见的选择，但这将导致缺少灵活性的单体结构（monolithic structure），最终会变得举步维艰。每个团队都需要在自己的流水线上工作，基于此，我们开发了一个方便 DevOps 流水线的每个可重用部分可供以后使用的解决方案 — Jenkins 驱动的模块化流水线库。
本文介绍了大数据分析平台在电网公司中的应用场景、分析模型和主要功能，通过具体案例展示了如何通过大数据分析技术提升电网公司的业务效率和智能化水平。
目前很多公司的业务都涉及到多个端的开发，有PC端/小程序/原生客户端等，而不同端都有对应的一个或几个独立的项目，而这些不同的项目之间都有一些可复用的业务逻辑，开发者往往需要在不同的项目中维护相同的逻辑。因此，为了节省维护成本，都会考虑跨项目模块复用，了解到 webpack5 的模块联邦特性，做了一下调研。
大规模图像-文本对的视觉语言预训练（VLP）在跨模态表征的学习方面取得了快速的进展。现有的预训练方法要么直接将特征级的图像表示和文本表示连接起来作为single-stream Transformer的输入，要么使用two-stream Transformer将图像-文本表示在高级语义空间对齐。
我们知道Node.js是以单线程的模式运行的，但它使用的是事件驱动来处理并发，这样有助于我们在多核cpu的系统上创建多个进程，从而提高性能。
在Web开发中，Cookie是一种常见的会话管理技术，用于存储和传递用户相关的信息。通常，每个Web应用都会在用户的浏览器中设置自己的Cookie，以便在用户与应用之间保持状态。然而，有时我们需要在不同的应用之间共享Cookie数据，让数据像穿越时空的时光旅行一样在不同的Web应用之间传递。本篇博客将深入探讨如何实现Java Cookie的共享，解锁跨应用数据传递的奥秘。
动态场景去模糊是一项具有挑战性的低水平视觉任务，其中空间变异模糊是由相机抖动和物体运动等多种因素造成的。最近的研究取得了重大进展。通过与参数无关方案和参数共享方案的比较，提出了一种通用的、有效的选择性共享方案，给出了约束去模糊网络结构的一般原则。在每个尺度的子网中，我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外，我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集，以获得更好的恢复质量。综合实验结果表明，本文提出的参数选择共享方案、嵌套式跳跃连接结构和新数据集对建立动态场景去模糊新技术具有重要意义。
作为前端打包工具的重要工具人--webpack，相信大家在项目中并不陌生。前段时间 webpack5 新出了个特性: 模块联邦。大家可能虽然听说过，但还没在项目中使用，今天就带大家通过一个小实战来熟悉一下它的用法。
我们需要解决多个组件间的数据通信和状态管理就显得难以维护的问题，在vue中用的是vuex，在react中用的是redux.通过本篇教程将基本熟悉它的所有常用用法以及注意事项。
得益于强大的表示能力，卷积神经网络（CNN）在图像分类、人脸识别、目标检测和许多其他应用中取得了重大进展。神经网络强大的表示能力源于不同的过滤器负责提取不同抽象级别的信息。然而，当前主流卷积运算以跨空间域的滤波器共享方式执行，因此只有在重复应用这些运算（例如，使用更多滤波器增加通道和深度）时才能捕获更有效的信息。这种重复方式有几个限制。首先，它的计算效率很低。其次，它会导致优化困难。
在之前的文章中，我们已经深入剖析了微前端究竟是什么，可以带来什么收益，现在让我们复习一下微前端的概念：
数据智能，是指以数据为生产要素，通过融合大规模数据处理、数据分析与挖掘、机器学习、数据可视化等多种大数据和人工智能技术，从数据中提炼、发掘具有揭示性和可操作性的信息，从而为企业提供数据驱动的分析与决策。
机器之心专栏 机器之心编辑部 对于多模态基础模型，我们希望其不仅可以处理特定的多模态相关任务，还希望其处理单模态任务时也具有优异的性能。阿⾥达摩院团队发现现有的模型往往不能很好的平衡模态协作和模态纠缠的问题，这限制了模型在各种单模态和跨模态下游任务的性能。 基于此，达摩院的研究者提出了 mPLUG-2，其通过模块化的⽹络结构设计来平衡多模态之间的协作和纠缠问题，mPLUG-2 在 30 + 多 / 单模态任务，取得同等数据量和模型规模 SOTA 或者 Comparable 效果，在 VideoQA 和 Vi
---- CODING DevOps 在九月份上线了大量新特性。本文（下篇）将继续介绍代码仓库与代码扫描的亮点功能；重点为您介绍消息中心与测试用例库等功能更新。 代码仓库 新增分支对比功能 分支开发工作完成后想要比对新旧文件中的代码差异？新增的“对比”功能使得分支间的内容差异直接高亮并呈现于浏览器中。相较于在本地终端通过 git diff 命令查看代码对比，在 Web 端中的对比功能具备更加清晰、更加易于上手使用的优势。 提供“相对共同祖先的差异”对比选项，支持两种对比方式： 源分支相对于祖先
随着深度卷积神经网络（CNNs）的发展，更引人注目的网络拓扑结构被应用于图像分类和目标检测任务领域。当将神经网络扩展到多个卷积层时，它表现出增强学习特征表示的显著能力。然而，它导致堆叠更多的深度卷积对应方法，并且需要消耗大量的内存和计算资源，这是构建深度CNN的主要缺点。作为一种替代方式，注意力机制方法由于其灵活的结构特征，不仅加强了对更具鉴别性的特征表示的学习，而且可以很容易地插入到神经网络的主干架构中。因此，注意力机制引起了计算机视觉研究界的极大兴趣。
本模块共有四篇文章，参考郭神的《第一行代码》，对Content Provider的学习做一个详细的笔记，大家可以一起交流一下：
大规模预训练的Vision TRansformer，如ViT, CvT和Swin，由于其高性能和下游任务的优越性能，最近引起了极大的关注。然而，它们通常涉及巨大的模型尺寸和大量的训练数据。例如，ViT需要使用3亿张图像来训练一个带有6.32亿参数的巨大模型，才实现了图像分类的最先进性能。同时，Swin使用2-3亿个参数，并在ImageNet-22K上进行了预训练，以在下游检测和分割任务上取得良好的性能。
如前所述，容器应用程序是具有精确定义的功能的软件模块，允许新的部署选项，为自动化技术带来许多好处。好处是运行在不同计算机平台上的低资源、通用的应用程序或软件的实际隔离、封装和可移植性。这种方法的特别之处在于，容器像一种包含所有必需组件的虚拟机一样运行。这意味着它们可以独立于任何外部组件和现有环境运行。如果在一个硬件平台上使用几个容器应用程序，它们共享操作系统，并且如果必要的话，共享某些硬件资源，同时彼此完全分离，并且与系统完全分离。这确保了容器应用程序总是行为一致，而不管它在什么环境中执行。
尽管Transformer已在图像超分领域取得了令人惊讶的性能，但从感受野角度来看：Transformer的潜力仍为得到充分挖掘。
现代 Web 应用都是由三大件构成，分别是：组件、数据和路由。在一些数据组件之间需要共享的时候，应该如何实现？
Swift 并发模型旨在提供一种安全编程模型，可以静态检测数据竞争和其他常见的并发错误。结构化并发 提议引入了一种定义并发任务的方法，并为函数和闭包提供数据竞争(data-race)安全性。此模型适用于许多常见的设计模式，包括并行映射和并发回调模式，但仅限于处理闭包里捕获的状态。
LinkedIn 研究团队最近开源了功能商店Feathr，旨在简化机器学习 (ML) 功能管理并提高开发人员的工作效率。数十个 LinkedIn 应用程序使用 Feathr 来定义特性、计算它们以进行训练、将它们部署到生产中，并在消费者之间共享它们。与以前特定于应用程序的特征管道解决方案相比，Feathr 用户报告说，显着减少了向模型训练添加新特征所需的时间，并提高了运行时性能。
HarmonyOS 是一款面向未来、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的全新分布式操作系统。与大型公司用于不同类型的电子产品的其他操作系统不同，HarmonyOS可以适应不同的设备和场景。因此，你最终将获得一个操作系统，该操作系统旨在跨设备使用。而不是把所有东西都放在同一个地方。
企业数字化转型过程中每个阶段都会遇到诸多问题和挑战，在信息系统搭建上，早期烟囱式架构建设导致数据无法互联互通，形成数据孤岛，完成互联互通后又面临无法管理数据资产、发挥数据资产价值等问题。现阶段，随着业务复杂度的增加和信息技术的演进，数据和分析成核心业务功能，又将面临缺少高效、便捷以及多样化的数据获取渠道，导致上层数据分析应用无法顺利和高效的开展。
随着前端应用越来越复杂，越来越庞大。前有巨石应用像滚雪球一般不断的叠高，后有中后台应用随着历史长河不断地积累负债，或者急需得到改善。微前端的工程方案在前端er心中像一道曙光不断的被提起，被实践，多年至今终于有了比较好的指引。它在解决大型应用之间复杂的依赖关系，或是解决我们技术栈的迁移历史负担，都在一定程度上扮演了极其关键的桥梁。
跨边界调用是指边界的一侧，调用另一侧的函数，并传递数据的行为。构造合理的跨边界调用，需要我们对源码中的依赖进行管控。
如果您的公司建立在单体monolith之上。由于您的业务知识在内部传播，因此这种单体monolith可能是您的最佳资产，但是由于多年的技术债务和团队在相互沟通的情况下发布代码，这些是脏的。 单体程序缓慢，不透明，容易出错，未经测试。发布新代码时开发人员和sysops团队都开始担心，因此最终会建立和定义繁重的流程以及漫长的发布周期和漫长的手动测试过程。这是因为我们需要安全地发布新版本，我们不能中断生产，因为恢复或回滚很困难。 但是，单体仍然存在，可以为您带来大部分收入，但也会影响团队的表现。您如何改善主要收入来源并优化团队以实现长期可预测性和业务发展？这是DDD派上用场的地方。 但是，在使用DDD之前，我们需要了解为什么单体程序仍在工作并为大量流量提供服务。因为单体本身不是一个错误的根源，问题出在耦合造成大泥球。 单体非常便宜且用途广泛。单体架构能够长期存在的原因是，单体架构中的决策在中期是可恢复的。因为数据和代码在一个地方，所以重构更简单（可以使用您最喜欢的IDE来完成），并且数据传输便宜。例如，让我们从以下用例开始： 我们是像Amazon这样的在线购物平台，并且我们出售图书。在产品的第一个迭代期间，我们不会验证仓库中书籍的库存，因为我们没有收到那么多的采购订单，因此我们可以手动修复损坏的订单。我们最终得到以下架构图。
1. 【强制】不允许任何魔法值（即未经预先定义的常量）直接出现在代码中。 反例：
理解具有语言描述的复杂视觉场景图像是人工智能的一项基本任务。先前的研究工作已经通过分别为视觉场景（如场景图）和自然语言（如依存树）构建层次结构，展示了令人信服的理解结果。然而，如何建立一个联合视觉和语言（VL）的图结构、建模多模态的依存关系长期缺乏关注。 在今天要介绍的这篇论文研究工作中，来自北京通用人工智能研究院的研究人员提出了一项新任务，旨在以无监督的方式学习联合结构。目前这篇论文已被计算机视觉顶级学术会议CVPR 2022接收。 具体来说，本论文研究的目标是无缝连接视觉场景图和语言依存树。由于缺乏视
这是前端领域的转译打包工具链的第二篇文章，上篇文章讲了前端领域的各种转译器，包括 babel、tsc、terser、eslint、postcss、posthtml、swc 等，介绍了他们各自的用途和通用的原理，还有在项目中使用的 3 种方式：git hooks、ide 插件、打包工具的 loader 和 plugin。
本文最初发表于 Increment 杂志，经原作者 Gio Lodi 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
现在在区块链公有链市场，以太坊如日中天，但不得不说，以太坊确实存在着这样那样的不足，比如说以太坊虚拟机的性能问题，共识算法问题，跨链交易问题等等。因此，有许多怀揣梦想的青年才俊和组织机构，都想要开发出一条能够克服以太坊诸多缺点的公链，从而在”区块链“的江湖占据一席之地。 而EKT通用积分项目，就是诸多挑战者中的一个，EKT是一条多链多共识的高性能公链，提供基于DPOS+Paxos共识的DApp开发平台。 通过 EKT 提供的智能合约开发语言 AWM 以及运行环境 AWM VM，开发者可以很容易地开发出一个完
之前写过一篇文章，《将 React 应用迁移至 Vite》介绍了 Vite 的优势，并且和 webpack 做对比，但 webpack5 有个很重要的功能，就是模块联邦，那么什么是模块联邦？Vite 中也可以实现吗？ 我们一起来探究下。
1. 固定装载地址的困扰 通过上一节的介绍我们已经基本了解了动态链接的概念,同时我们也得到了一个问题,那就是:共享对象在被装载时,如何确定它在进程虚拟地址空间中的位置?为了实现动态链接,我们首先会遇到
一、何谓分库分表？ 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库（主机）上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 二、为什么要分库分表？ 数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大。 另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 三、分库分表的实施策略 分库分表有垂直切分和水平
https://juejin.im/post/6893307922902679560
整理乐鑫科技2021届招聘的数字IC提前批笔试题，并做了部分答案和解析，有问题的地方欢迎一起探讨。
基础目录结构：默认Vuex代码写在index中，modules模块化代码则放在Addition.js与Subition.js中；state、mutations、actions、getters均有两种调用方式
今天分享下SOA服务架构规划的整体方法论，并基于多年前的一个项目案例进行说明。在传统的企业架构规划里面往往并没有特意强调服务架构规划，仅仅是在应用架构规划里面增加了应用集成架构分析和接口梳理。
Pytest的fixture相对于传统的xUnit的setup/teardown函数做了显著的改进:
翻译一篇 Move 与 Solana 上智能合约开发对比的文章， 原文[2] 非常长， 我计划很为两个部分，这篇包含前 4 节, 以下是原文翻译。
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