QUnit 是一个轻量级的 JavaScript 测试框架，可以方便的在浏览器和 Node.js 环境中运行。QUnit 的语法简单易懂，提供了强大的断言库和多种测试报告格式，适合对简单的 JavaScript 代码进行单元测试。
作为一个前端工程师，经常会遇见转换成数组的需求，被转换的对象有可能是String、Set()、null、Map()、undefined、或者是数组本身。我们最经常的做法就是写一个arrify函数帮我去进行转换。久而久之因为经常会做不同的项目中遇到同样的需求所以我们通常会把他封装成一个npm包发布出去，方便于代码的重复应用，和引用。
萌新要学习Selenium了，安装是个坑。还要下载相关配件，可以参考python 安装selenium环境（https://my.oschina.net/hyp3/blog/204347） 1、使用Firefox实例 from selenium import webdriver import time firefox = webdriver.Firefox() #初始化Firefox浏览器 url = 'https://www.zhihu.com' firefox.get(url) #调用get方法抓
TypeScript 是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。它是 JavaScript 的一个超集，而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。
一起来来看看JavaScript中一些新特性，本文将介绍它们的语法和相关链接，帮助读者及时了解它们的进度，我们将通过编写一个小型测试项目，展示如何快速上手使用这些新特性！
前端仍然是JavaScript的关键战场。 不过现在已经尘埃落定，看上去只剩下了两个战士……
我看到没有多少人谈论改进 JavaScript 代码的实用方法。以下是我用来编写更好的 JS 的一些顶级方法。
言归正传，上周更新了 cim 第一版：为自己搭建一个分布式的 IM 系统。没想到反响热烈，最高时上了 GitHubTrendingJava 版块的首位，一天收到了 300+ 的 star。
在日常的功能开发中，我们的代码测试都依赖于自己或者QA进行测试。这些操作不仅费时费力，而且还依赖开发者自身的驱动。在开发一些第三方依赖的库时，我们也没有办法给第三方提供完整的代码质量报告。
Standard Component 项目需要一个基于 AST 的 Javascript Transformer 编写工具，用于从一种类型的组件 transform 到 Standard Compon
Standard Component 项目需要一个基于 AST 的 Javascript Transformer 编写工具，用于从一种类型的组件 transform 到 Standard Component。本来，想用著名的 esprima，来编写相应工具。但后来发现，Facebook 已经开发了 jscodeshift，重造一个轮子明显是多余的。
Standard Component 项目需要一个基于 AST 的 Javascript Transformer 编写工具，用于从一种类型的组件 transform 到 Standard Component。本来，想用著名的 esprima，来编写相应工具。但后来发现，Facebook 已经开发了 jscodeshift，重造一个轮子明显是多余的。 所以，jscodeshift 是什么鬼？ jscodeshift 是一个 Javscript Codemod 工具，官方对 Codemod 的解释是： Cod
名称： Cloudflare 有效负载： <a"/onclick=(confirm)()>click 绕过技术：非空白填充
按照软件工程自底而上的概念，前端测试一般分为单元测试（Unit Testing ）、集成测试（Integration Testing）和端到端测试（E2E Testing）。
本文仓库 https://github.com/lxchuan12/read-pkg-analysis.git，[1]
根据我的经验，写一个模块或 CLI 工具前你所要做的第一件事就是设置一个开发环境。对这个步骤有人喜欢有人愁。但不管怎样，它可能总是花掉你很多时间，你得不停地调整你配置的方方面面。
JSON是数据交换的标准格式，它受JavaScript启发。通常，JSON是字符串或文本格式。JSON代表Ĵ AVA 小号 CRIPT ö bject Ñ浮选。
我自己的经验 如果项目要求支持低版本的 IE 的话（比如 IE7，8），就用较传统的jQuery，Bootstrap，jQuery插件/组件以及类似 Knockout.js 能够提供数据绑定的 JS 库，再加上 require.js + gulp 或者 fis3 做模块化和自动化构建。 如果不需要支持低版本 IE 的话，我们主要使用 React： React – 编写页面组件 Redux – 数据流和状态管理，一般结合 redux-saga 使用 React-router v4 – 前端路由管理（Note：
TL;DR——什么是好的单元测试？ 其实我是个标题党，单元测试根本没有“艺术”可言。 好的单元测试来自于好的代码，如果说有艺术，那也是代码的艺术。 注：以下“测试”一词，如非特指均为单元测试。 单元
这文描述了通过 Babel 生成 npm 包的最小设置。你可以在 GitHub 中看到 re-template-tag 中的设置。
就是 version 这一类里的一种图标，选择 npm 一栏填入包名，然后复制成 Markdown 内容，就会得到诸如：
大家好，我是永强，就是老李之前经常给你们说的区块链大神、大学肄业却依然大公司iOS主程一波儿流、只生活在老李口中尚未真实露面的混工资高手、老王的左膀右臂 ——— 赵永强。我和尼古拉斯赵四之间并没有什么强关联，我只是单方面认识他而已。
篇文中我们已经好像大概似乎看起来貌似搞定了ECB、CBC、CFB、OFB、CTR这五个英文单词缩写代表啥意义了，也弄清楚了aes-128-ecb中的128是啥意思了，好像还接触了一下填充的概念，最后就差那个iv向量到现在还没搞明白是个什么鬼玩意了… …
3月14日总是很“热闹”，这一天是白色情人节，而且这一天跟科技圈有一些特别的缘分。首先，3.14是圆周率节，然后，这一天我们要纪念两位人类科学史上的重量级大佬：
如果你正在筹划新的前端项目或者重构现有项目，那么你需要认识到现在的前端开发环境已经今非昔比，这其中有太多的选择了：React、Flux、Angular、Aurelia、Mocha、Jasmine、Babel、TypeScript、Flow…… 它们的本意是将开发简单化，却无形中提高了学习成本，也给未来项目的维护带来了不确定性。 好在这一现象正在退热，优胜劣汰，优秀的项目慢慢沉淀下来，开发方式也越来越清晰。有些开发者正在尝试使用基于上述技术的框架进行开发，也在一定程度上减少了学习成本。 本文中主要介绍了一些
AI科技评论按：在计算机视觉研究中，识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中，都会用到这项至关重要的技术。尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上，我们已经取得了令人振奋的突破，但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说，视频中人的行为更难被明确定义，而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集，比如UCF101、ActivityNet和DeepMind Kinetics，采用基于图像分类的标签方案，为数据
本文来源于全球的5254份前端工具使用的调查报告，期望通过本文能够帮助大家更好的了解最新的前端开发工具趋势。
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明
在计算机视觉研究中，识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中，都会用到这项至关重要的技术。 尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上，我们已经取得了令人振奋的突破，但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说，视频中人的行为更难被明确定义，而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集，比如 UCF101、ActivityNet 和 DeepMind Kinetics，采用基于图像分类的标签方案，为数据集中的每
作者：Christoph Feichtenhofer、Haoqi Fan、Jitendra Malik、Kaiming He
本文是狼叔在 2 月 16 日在掘金直播《学习指北：Node.js 2022 全解析》的 Reaction，狼叔的直播干货很多，本文尽量保证原内容的同时，额外加入了一些相关资料和链接，方便你学习。
李杉 编译自 FastCompany 量子位 报道 | 公众号 QbitAI VSCO凭借带有浓浓胶片风的滤镜，圈了不少粉，但别忘了，它是个图像分享应用：它的功能除了“创造”之外，还有“发现”和“连接
作者： Chunhui Gu & David Ross 编译：魏子敏，龙牧雪，谭婧 就在昨天，谷歌blog发布了一个堪比“视频版”ImageNet的数据集-AVA（A Finely Labeled Video Dataset for Human Action Understanding ），为视频动作识别这一图像识别中的重大课题提供了新的“原材料”。这个崭新的数据集填补了在复杂的场景下，多人执行不同操作的标注空白。 以下为google blog原文，大数据文摘对其进行了编译： 在计算机视觉领域，教会机器在视
最受欢迎项目 下面是年度最流行的项目，不区分类别。 Vue.js蝉联冠军 Vue.js 再次强势登顶年度排行榜冠军，今年在 GitHub 上新增了超过 40,000 的 star。 相较于 2016
本文介绍了面向未来的测试框架 AVA，它具有多线程、快速、配置简单、支持 Promise、Generator 和 Async 语法等优点。与其他测试框架相比，AVA 在性能方面表现突出，并提供了更丰富的配置选项。同时，AVA 的设计使得测试用例更加简洁和独立，能够很好地支持现代 JavaScript 特性。
看一个框架首先看这个框架介绍文档的第一句话，从中可以看出作者对这个这个框架的定位：
最近将内部测试框架的底层库从mocha迁移到了AVA，迁移的原因之一是因为AVA提供了更好的流程控制。
随着微信等社交App的兴起，语音聊天成为很多App必备功能，大到将语音聊天作为主要功能的社交App，小到电商App的语音客服、店小二功能，语音聊天成为了必不可少的方式。
我们很熟悉以REST实现的API，可以用任何能够发出http 请求的库或者工具来测试REST API。去年随着GraphQL在全球风靡，它也出现在了最近两期的ThoughtWorks技术雷达中，当我们面对新的GraphQL APi时，QA应如何应对？ 知彼知己，方能百战百胜，下面让我们首先来看看什么是GraphQL，它和传统的REST API又有什么不同？
这个周末小宝终于没球赛了，我也不用开车来回奔波两小时，再在寒风中瑟瑟发抖两小时（赛前训练+比赛）看球。本来打算做个应用尝试结合语音和 chat completion 中的 tools 做个智能客服，结果rust下一个好用的openai sdk都没有，于是干脆心一横，周六边写边录了7个视频（前后大概 6-7 小时），也算是为了一碟醋，包了顿饺子。后来有朋友提醒可以用 async-openai（有 700 多 star），不过木已成舟，也就算了。编辑视频的时候看了看 async-openai 的代码，实现思路跟我类似，但很多处理的选择不那么好，比如 reqwest::Client 其实 Clone 起来非常轻量，但它大量使用带生命周期的 Client，增加没必要的复杂性。此外没有充分利用 reqwest 生态，不管是 retry 还是 multipart 的处理，都写了很多不必要的代码。
【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA，旨在教机器理解人的活动。 该数据集以人类为中心进行标注，包含80类动作的 57600 个视频片段，有助于人类行为识别系统的研究 数据集地址：https://research.google.com/ava/ 论文：https://arxiv.org/abs/1705.08421 教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势界面等应用十分重要。尽管在
Oracle10g前，Oracle并不提供UNIX/Linux下的ODBC驱动，用的最为广泛的是UnixOdbc，UnixOdbc的配置不算复杂，但是如果不顺利的话也会遇到一些问题。
作者：Danny Markov，译者：IT程序狮 译文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31321429 原文：https://tutorialzine.com/2017/1
到底 SlowFast 网络是怎样的设计、有什么特征、效果如何，下面就一起来看一下~
【导语】继图像领域之后，现在的 CV 领域，大家都在研究哪些内容？近日，Facebook AI 实验室的 Christoph Feichtenhofer、何恺明等人发表一篇论文，在视频识别领域提出了一种 SlowFast 网络，并且在没有预训练模型情况下，此网络在 Kinetics 数据集上取得79.0% 的准确率，是当前该数据集上的最佳表现。在 AVA 动作检测数据集上，同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。
你有两年以上的前端开发经验吗？你会用 Sass 和 Autoprefixer 等高级的CSS辅助技能吗？你的 JavaScript 知识是否融汇贯通，你是否喜欢使用 Gulp ， npm 和 jQue
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
永强被吓坏了！因为永强看到了某个微信群有人指出我上篇打酱油附送的那篇文章《震惊！北京一男子竟然用swoole做了这种事！》太low了，不过这都是误会，一些都已经烟消云散了。
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