Webpack 是前端很火的打包工具，它本质上是一个现代 JavaScript 应用程序的静态模块打包器(module bundler)。当 Webpack 处理应用程序时，它会递归地构建一个依赖关系图(dependency graph)，其中包含应用程序需要的每个模块，然后将所有模块打包成一个或多个 bundle。
webpack是一个打包模块化 JavaScript 的工具，在 webpack里一切文件皆模块，通过 Loader 转换文件，通过 Plugin 注入钩子，最后输出由多个模块组合成的文件。webpack专注于构建模块化项目。
11)由于VIS作为一个封装的JS库,因此生成的顺承图谱在项目中暂时设置到500,见travel_event_graph.html
10)使用VIS插件进行顺承关系图谱构建与展示, event_graph.py 11)由于VIS作为一个封装的JS库,因此生成的顺承图谱在项目中暂时设置到500,见travel_event_graph.html
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
在大数据时代，很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表，从而能很直观地了解数据的走向，开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展，从传统只能依靠于flash、IE的vml，各个浏览器尚不统一的svg，到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术，表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种： 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件，下面就分享下其中34款图表插件： 1.amcharts url
它是一个将一切资源（如scripts / images / styles/ assets）都当成模块的模块化打包工具。
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统，很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作，常规的列表展示类数据通过表格展示，表单新增或编辑，而图谱类项目通常需要关系图（力导向图：又叫力学图、力导向布局图，是绘图的一种算法，关系图一般采用这种布局方式）去展示，节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法，大量数据展示的性能优化，节点动态展开时的局部布局渲染，画布的可扩展性，样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架：阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱，不能完全满足项目中的需求。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
webpack可以说是目前最火的打包工具，如果用不好他，真的不敢说自己是个合格的前端工程师
时光飞逝，距离发布上一篇文章 InteractiveGraph 实现酷炫关系图谱之前瞻 已经过去了近两个月，嘴上说着会马上把实战“娱乐圈明星关系图谱”的代码开源到 github/DesertsX，但却一直没有行动来着。
webpack 编译过程都是围绕着这些关键对象展开的，更详细完整的信息，可以参考 Webpack 知识图谱 。
自从 Roam Research 以来，开启了双向链接的狂潮。如今，出现了很多双向链接笔记软件，比如，Obsidian、Logseq，一些其他类别的笔记软件和文档甚至写作软件也逐步加入了双向链接功能。比如，Notion、FlowUs息流、Capacities 等。
Webpack是一个开源的前端代码打包工具，它可以将多个JavaScript、CSS、图片等静态资源文件打包成一个或多个静态资源文件并通过模块化管理打包后的代码以提高前端应用程序的性能和加载速度，Webpack支持CommonJS、AMD、ES6等多种模块化规范并且提供了强大的插件机制和开发者工具，可以帮助开发者进行代码优化、压缩、混淆、实时重载等操作
在 解析配置时，Vite 做了这些事 一文中，我们知道了 vite dev 时通过 resolveConfig 去获取并合并配置，处理插件顺序和执行 config 、configResolved 钩子，最后还学习了 alias 以及 env 的配置处理。
Webpack 特别难学！！！时至 5.0 版本之后，Webpack 功能集变得非常庞大，包括：模块打包、代码分割、按需加载、HMR、Tree-shaking、文件监听、sourcemap、Module Federation、devServer、DLL、多进程等等，为了实现这些功能，webpack 的代码量已经到了惊人的程度：
近半年时间，腾讯混元大模型在2023年腾讯全球数字生态大会上正式亮相，并宣布对外开放至今，腾讯混元一直都是国内外技术圈关注的焦点，而且腾讯混元的诞生和对外开放也标志着国产大模型进入了长跑期，并且从过去的参数至上转向了实用优先的方，截至目前腾讯混元大模型已经吸引了国内外上百个业务的接入，并在代码处理水平和效果方面取得了显著的提升。根据腾讯的官方数据显示，腾讯混元大模型的代码处理水平提升超过了20%，在实测中其代码处理效果甚至超过了ChatGPT 6.34%，而且根据HumanEval的公开测试集指标显示，腾讯混元大模型也超过了业界头部开源代码大模型如Starcoder和Codellama等。
前段时间，在公司做了个 Webpack 的分享。听众40多人，感觉还不错。所以总结一下，先看一下ppt的目录：
hugo博客搭建后，博客写作和发布流程较为复杂，因为是静态博客，每次都需要重新编译。不过，通过GitHub action，我们已经把这步交给GitHub去做了。我们只需提交即可触发自动编译并发布到你部署的平台，我目前托管在GitHub pages，vercel，render，netlify这四个平台上，不过8月下旬起vercel提供*.vercel.app域名已经被墙，我开启了独立域名 https://zhjin.eu.org 。
在老袁写这篇文章的时候，v5版本仍然处于早期阶段，可能仍然有问题。而且作为一个major版本，其中有一些breaking changes，可能会导致一些配置和插件不工作。但这并无妨碍我们去开始对changelog上的新特性进行尝鲜实战。大家如果遇到什么问题可以移步到这【https://github.com/webpack/webpack/issues/8537】进行反馈。另外有关于Webpack4的配置和Compiler->Compilation->Chunk->Module->Template整体运行原理国内外有很多优秀的文章我这里就不一一展开了。接下来天也不早了人也不少了，让我们一起干点正事。
随着数字化时代的到来，越来越多的人意识到知识管理的重要性。笔记软件和写作软件作为一种常用的知识管理工具，一直以来备受关注。从最早的印象笔记、有道云、为知笔记、幕布mubu到近几年的思源 Siyuan、熊掌记 Bear、flomo浮墨笔记、石墨、语雀yueque、WPS、Notion、FlowUs 息流、我来Wolai、Xmind等，以及 iA Writer、Ulysses、Writeathon、Effie、Typora、Scrivener 等写作软件，不同的笔记软件和写作软件都有各自的特点和优势。
机器之心发布 机器之心编辑部 12 月 18 日，在世界人工智能大会发起的 AIWIN 抗新冠人工智能挑战赛的颁奖典礼上，由天士力国际基因网络药物创新中心公司研发的、包含新冠文献智能分析功能的 「星斗云生物医学文献全息智能管理平台」脱颖而出，获得知识图谱类比赛的冠军，并荣获「抗新冠，助科研，AI 赋能者」称号。 平台链接：http://literature.tasly.com/covid19 在分享现场，天士力基因网络公司的数据总监李旭博士介绍称，天士力的星斗云平台基于多维度生物大数据（海量组学与药物数据
Keenious 是一个专为学生、研究人员设计的搜索引擎！并且提供了应用程序直接在文本编辑器中运行；可以帮助我们分析整个文档并工作时找到高度相关的结果
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153298.html原文链接：https://javaforall.cn
一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。当时呢第一是觉得不合适，第二也是觉得场景比较局限没什么分享的必要性。
在 Kubernetes（K8s）项目中，`plugin` 目录用于存放插件相关的代码和配置。插件是用来扩展和自定义 Kubernetes 的核心功能的组件。它们可以添加新的资源类型、调度策略、网络功能、存储后端以及其他的扩展能力。
学习python也很久了，无论是基础python语法、还是flaskweb编程、数据血缘关系、人工智能的知识，以及常用web前端、还有工作中零零散散的一些想法，想来想去还是觉得付诸行动更有意义。
# 打包原理比较 打包过程 原理 webpack 识别入口->逐层识别依赖->分析/转换/编译/输出代码->打包后的代码 逐级递归识别依赖，构建依赖图谱->转化AST语法树->处理代码->转换为浏览器可识别的代码 vite - 基于浏览器原生 ES module，利用浏览器解析 imports，服务器端按需编译返回 # 原理图示 vite webpack # vite原理简述 声明 script 标签类型为 module <script type="module" src="/src/main.
大概是因为我在知乎的“Obsidian”话题下表现得比较活跃，意外地收到了一个官方邀请，试用“类脑式”知识管理工具Lattics。
百度垂类交付效能负责人，在敏捷转型、Devops、云原生提效、效能数字化等方面有实践经验。
Tauri 是一个开源项目，它可以通过 Web 前端构建更小、更快和更安全的桌面应用程序。
除了一些上古笔记软件，比如 神的编辑器 Emacs，Obsidian 通过其极其优秀的扩展能力，可能是最为接近 All in One 理念的笔记软件。 对，一切皆可 Ob.
AI 科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京 JavaScript／Node.js 开发者社区的运营者，曾就职 IBM 创新中心。本文为系列文章第二篇，由 AI 科技评论独家首发。 第一篇传送门：《聊天机器人的发展状况与分类》。在上一篇文章中，介绍了聊天机器人目前的发展。本篇主要介绍基于规则的，检索的聊天机器人引擎 - Bot Engine. 问题域 Speech to Text => Logic => Text to Speech STT和TTS，目前有很多厂商提供技术产品： Speech
我虽然不是工具控，但写作类的工具用过不少，其中 Notion 和 Typora 还专门写文章介绍过：
Terraform是由HashiCorp公司在2014年左右推出的开源工具, 目前几乎所有的主流云服务商都支持Terraform，包括腾讯云、AWS、Azure和GCP等。腾讯云在2017年即开始支持terraform进行资源编排，截止目前共有10余款基础产品完美支持terraform，涉及计算、存储、网络、数据库等类别。经过两年的多实践，包括Roit、EF和Unity等在内的众多大客户都在腾讯云上基于terraform构建自己的基础架构。
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 知识图谱与语言预训练是什么关系呢？ 本文就将从语言预训练模型开始，介绍知识对语言预训练模型的价值，并介绍几个前沿的知识图谱增强语言预训练模型。 01 知识图谱与语言预训练 关于“知识”的话题有两条不同的技术思路。 一条思路认为需要构建知识图谱，利用符号化的表示手段描述知识，才能完成复杂的语言理解和推理问题。 另外一条思路认为可以利用语言预训练模型，从大量文本语料中训练得到一个由大量参数组成的模型，这个模型中包含有参数化表示的知识，可以直接利用这个模型完
针对餐饮行业推出的一套完整的餐饮解决方案，实现了用户在线点餐下单、外卖、叫号排队、支付、配送等功能，完美的使餐饮行业更高效便捷！
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演讲嘉宾：邓侃 【新智元导读】新智元AI WORLD 2017 世界人工智能大会，大数医达CEO、CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃，发表演讲《智能诊断系统的4大技术难点》，分享了构建中国首个全过程医学诊疗导航系统解决方案的历程，并全方位披露技术内核及商业模式。邓侃博士介绍，构建全过程诊断和治疗医疗导航系统，能够提高基层医生的临床水平，促进基层首诊，还能促进民营商业医疗保险进入，降低政府医保支出。 而在构建这个系统的过程中，他们也创造了好几个“第一”——在数据收集方面，首次构建第三方处方管理系统，填补中
知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。在这一背景下，OpenKG组织新KG视点系列文章——“大模型专辑”，不定期邀请业内专家对知识图谱与大模型的融合之道展开深入探讨。本期邀请到蚂蚁集团知识引擎负责人梁磊分享“SPG与LLM双向驱动的关键问题和应用探索”，本文整理自梁磊老师在2023年10月26日沈阳举办的CNCC知识图谱论坛上的分享。
如果你非要用狗哥，可以试试他的镜像，比如这个网站上的Guidebook | 让工作学习生活更高效！[1]：
https://www.quora.com/What-is-Webpack-and-babel-loader
在大家的日常开发中，特别是开发大型项目，大家有没有每次打包想要骂娘的冲动！反正我是很痛苦，每次打包20分钟起，这漫长的等待时间，让人非常焦虑，遇见一些特殊问题（比如测试微信分享），必须要打包部署，看效果，你会发现，一天时间全部浪费在打包上，真所谓改代码两分钟，打包代码两小时，于是闲暇之余，研究了一下webpck打包机制，并且通过几个小插件和一些技巧成功的减少公司项目的打包时间，虽然打包时间没有断崖式的减少，但是能少一分钟，是一分钟吧，下面我们一起来研究一下webpack的性能优化，以及体积优化！
在实际开发中，还有很多常用组件，例如，分页、按钮、输入框、导航栏、日期/时间选择器、图片输入，等等。很明显的是这些组件的通用性已不单单存在于一个项目内，而是所有的项目都需要！这是个比拼开发速度的年代，我们已经没有时间重复发明轮子了，最正确的选择是使用界面框架，例如Bootstrap、UIkit、Foundation等来代替这种大量的重复性极强的界面样式开发工作。
在上一篇文章部署明星关系图谱那些事儿（GitHub Pages） 的最后，古柳讲到了GitHub Pages不仅可以用来搭个人博客，而且能单独部署静态网页（HTML/CSS/JS，而不涉及后端），鉴于自身在部署明星关系图谱时，查阅的几篇中文博客内容（可能没搜对关键词的缘故）都不太能解答我关于实操过程的困惑，最后还得感谢这篇简洁明了的英文文章：Use Github Static Pages to Host Your Front End Projects，助我成功部署，所以古柳也简单讲下实践步骤，希望能帮到有需要的人，对GitHub和Git熟悉的朋友直接拉到Git命令处即可，或者看原文也行。
Vite与Webpack是两种常用的前端构建工具，它们在原理和打包流程上有一些区别。
写在开头 最近的vite比较火，而且发布了2.0版本，vue的作者也是在极力推荐 在之前的文章里面我提到过，vite的缺点在于目前的生态不够webpack成熟，但是只要能弥补这个缺点，便有很大概率能替代目前webpack的大部分市场 全方位对比vite和webpack webpack打包过程 1.识别入口文件 2.通过逐层识别模块依赖。（Commonjs、amd或者es6的import，webpack都会对其进行分析。来获取代码的依赖） 3.webpack做的就是分析代码。转换代码，编译代码，输出代码 4.
全方位对比vite和webpack 一. webpack原理 1. webpack打包过程 1.识别入口文件 2.通过逐层识别模块依赖。（Commonjs、amd或者es6的import，webpack都会对其进行分析。来获取代码的依赖） 3.webpack做的就是分析代码。转换代码，编译代码，输出代码 4.最终形成打包后的代码 2. webpack打包原理 1.先逐级递归识别依赖，构建依赖图谱 2.将代码转化成AST抽象语法树 3.在AST阶段中去处理代码 4.把AST抽象语法树变成浏览器可以识
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