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Windows 界面相关小知识点

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如何让爬虫一天抓取100万张网页

Selenium系列（二） - 详细解读针对浏览器的操作

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html

VC++ MFC 常用技巧（一）

VC＋＋ MFC 常用技巧（一） <?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 我现在学习

python 保存页面所有图片脚本

from selenium import webdriver import time import urllib

生成对抗网络（GAN）

GAN的思想就是：这是一个两人的零和博弈游戏，博弈双方的利益之和是一个常数，比如两个人掰手腕，假设总的空间是一定的，你的力气大一点，那你就得到的空间多一点，相应的我的空间就少一点，相反我力气大我就得到的多一点，但有一点是确定的就是，我两的总空间是一定的，这就是二人博弈，但是呢总利益是一定的。

网络电缆有哪些类型，网络工程师必知！

在 21 世纪，理想的目标是完全消除网络电缆的使用，并生活在一个一切都以无线方式管理的世界中。没有电缆的困扰，管理服务器会容易得多，我们也不必浪费时间标记和跟踪数百条电缆。

海底光缆到底长什么样

随着宽带升级活动如火如荼的进行，越来越多的家庭开始用上了光纤到户（FTTH）的宽带网络。想必大家在外面的电线杆上也见过“光缆无铜”的提示牌吧，没错，光缆中核心的部分就是由光导纤维所组成的。但光缆并非都没有金属，比如下面要说到的海底光缆。

VAE 的前世今生：从最大似然估计到 EM 再到 VAE

变分自编码器（VAE）是当下最流行的生成模型系列之一，它可以被用来刻画数据的分布。经典的期望最大化（EM）算法旨在学习具有隐变量的模型。本质上，VAE 和 EM 都会迭代式地优化证据下界（ELBO），从而最大化观测数据的似然。本文旨在为 VAE 和 EM 提供一种统一的视角，让具有机器学习应用经验但缺乏统计学背景的读者最快地理解 EM 和 VAE。论文链接（已收录于AI open）：https://www.aminer.cn/pub/6180f4ee6750f8536d09ba5b 1 引言我们往往

常见的四种网络电缆类型

在那之前，我们一直坚持使用老式网络电缆来设置我们的服务器、传输重要数据以及操作对我们的业务运行至关重要的机器。因此，对当前使用的电缆类型及其在 IT 行业的用途有一个大致的了解是很有用的。

质量内建是零缺陷上线么？

在软件开发的过程中随着业务的复杂，产生缺陷是在所难免的，而发现缺陷修正缺陷的代价也会越来越大，当业务价值和缺陷共存的时候是追求0缺陷还是追求业务价值最大化成为了相当困难的抉择。

服务网关 Service Gateway

微服务架构把网站从一个单体结构拆分为多个独立服务的集合单体结构，各个模块都在一起微服务结构，各服务模块独立部署带来了很多好处，例如，提高了系统稳定性、使资源利用最大化、提高了开发部署效率等

Electron跨平台仿QQ|vue3+electron+antdv聊天应用

此前有给大家分享一个vite2+vant3开发h5手机端小视频实例。今分享一个最新开发的electron跨端聊天应用。

一些实用的 Javascript 代码

本文由来源 21aspnet，由 javajgs_com 整理编辑，其版权均为 21aspnet 所有，文章内容系作者个人观点，不代表 Java架构师必看对观点赞同或支持。如需转载，请注明文章来源。

我是这样学习 GAN 的——开发者自述

Generative Adversarial Network，就是大家耳熟能详的 GAN，由 Ian Goodfellow 首先提出，在这两年更是深度学习中最热门的东西，仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN，看了些资料，做一些笔记。 1.Generation 什么是生成（generation）？就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片，然后自己来产生动物的图片，这就是生成。以前就有很多可以用来生成的技术了，比如 auto-encoder（自编码器），结构如

机器之心GitHub项目：GAN完整理论推导与实现，Perfect！

机器之心原创作者：蒋思源本文是机器之心第二个 GitHub 实现项目，上一个 GitHub 实现项目为从头开始构建卷积神经网络。在本文中，我们将从原论文出发，借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。本文主要分四部分，第一部分描述 GAN 的直观概念，第二部分描述概念与优化的形式化表达，第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析，最后我们将实现前面的理论分析。 GitHub项目地址：https://github.com/jiq

Selenium自动化爬虫

Selenium 打开页面后，默认是在父级 Frame 里面操作，如果页面中还有子 Frame，Selenium 是不能获取到子 Frame 里面的节点的。这时就需要使用 switch_to.frame 方法来切换 Frame。

（新）关于修改window.navigator.webdriver代码失效问题

②关于chrome版本迭代后，代码失效问题解决方案的文章链接《关于修改window.navigator.webdriver代码失效问题》

基于tauri+vue3后台管理软件TauriAdmin

https://cloud.tencent.com/developer/article/2144479

41个Web开发者都收藏的实用代码

1. 将彻底屏蔽鼠标右键 oncontextmenu="window.event.returnValue=false"

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总结收藏的41个JavaScript实用技巧

在文件的根目录放进去这个图片，后缀修改成ico就可以了 6. 可以在收藏夹中显示出你的图标

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Note丨记41条Web程序员日常使用的代码！

几条常用代码,西顾在此分享下。 1. 将彻底屏蔽鼠标右键 oncontextmenu="window.event.returnValue=false"

可用于 Table 2. 取消选取、防止复制 <body onselectstart="return false"> 3.JS不允许粘贴 onpaste="return false" 4. JS防止复制 oncopy="return fa

Meta | 对比解码：进一步提升LLM推理能力

为了改进LLM的推理能力，University of California联合Meta AI实验室提出将Contrastive Decoding应用于多种任务的LLM方法。实验表明，所提方法能有效改进LLM的推理能力。让我们走进论文一探究竟吧！

考虑视觉不可觉察特性的LIC鲁棒性研究

学习图像压缩（LIC）因其优于传统图像压缩的性能，最近在比特率限制下传输图像方面取得了巨大成功。但是，如果攻击者能在原始图像中引入微小的扰动，从而严重破坏重建后的图像，导致重建图像中的主要物体无法识别，那么 LIC 就被认为不具有鲁棒性。

图深度学习入门教程（十）——深度图互信息模型

主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。

综述来啦！港大发布SSL4Rec：170篇「自监督学习」推荐算法

推荐系统对于应对信息过载挑战至关重要，它们根据用户的个人偏好提供定制化推荐。近年来深度学习技术极大地推动了推荐系统的发展，提升了对用户行为和偏好的洞察力。

python selenium chrome option参数摘抄

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最新综述 | SSL4Rec: 全面探索自监督学习时代的推荐算法 (含开源代码和资料)

TLDR: 本文全面综述了自监督学习（SSL）在推荐系统中的应用，深入分析了逾170篇论文。提出了一个涵盖九大推荐场景的自监督分类体系，详细探讨了对比学习、生成学习和对抗学习三种SSL范式，并在文中讨论了未来研究方向。

欧盟数字化单一市场战略概述

李汶龙腾讯研究院助理研究员为了打破欧盟境内的数字市场壁垒，欧盟委员会5月6日公布了“单一数字市场”(digital single market) 战略的详细规划。该战略将打击美国互联网企业限制

TiDB Cloud 上线 Google Cloud Marketplace，以全新一栈式实时 HTAP 数据库赋能全球开发者

近日，TiDB Cloud 正式上线 Google Cloud Marketplace，现在，Google Cloud 全球用户能够通过 Google Cloud Marketplace 搜索、发现和订阅 TiDB Cloud 服务，将为全球用户带来全新的一栈式实时 HTAP 数据库体验。

深入理解Java内存模型

Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型（Java Memory Model，JMM）来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能到一致的内存访问效果。

关于压缩js和css的小软件开发的随想

最近开始接触C++，所以非常想用C++做一些东西，前两天更新迅雷的程序，更新完之后，眼前一亮，界面有了很大的改进，不清楚是使用什么技术实现的，因为最近在弄MFC，所以想先使用MFC开发一下主界面，先

Nat. Mach. Intell. | MolCLR:一个用于分子表征学习的自监督框架

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知识干货 | GAN的原理和数学推导

是一个非常复杂的分布，那么使用这种方式难以获得一个比较理想的模型。这种强制性的约束会带来各种限制，而我们则是希望

腾讯云对象存储服务发布新一代超高性价比数据存储产品——深度归档存储

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【AI初识境】深度学习中常用的损失函数有哪些？

这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。

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