针对汽车的攻击和入侵是当前最前沿的领域和最热门的话题之一。随着自动驾驶汽车技术的发展，在未来这个领域将变得更加重要。作为汽车黑客快速发展的一部分，我最喜欢的黑客工具之一Metasploit也开发了连接汽车的功能和模块。
在前面发布《elmlang时》我们谈到elmlang的函数FRP和可视调试特征，使得为其装配一个live ide变得可能，elmlang提供的插件，已经使其它能很轻松地接入市面上几大IDE，如本地我们有atom，vscode这样的东西，在业界是推崇用vim的，他命令区和编辑区合一的ui方案使之成为通用ide，那么在远程呢，越来越流行的还有很多web IDE，elmlang for webapp的特性使得其天然就与web ide相生相融，与我的想法颇为迎合的是，elmlang的官方发布了一个ellie:el-li-e，elmlang live editor的意思，它模拟了atom这样的本地编辑器方案，该项目托管在https://github.com/ellie-app/ellie。
（1）定义：TAILQ_ENTRY(type) 初始化一个type类型的entry
电路图是电子工程师和电子爱好者的重要工具，用于图形化表示电子元件之间的连接关系。在Python中，有许多库可以用于绘制电路图，其中之一就是SchemDraw。本文将介绍如何使用SchemDraw库，通过简单的Python代码绘制出清晰、美观的电路图。
本文关键字：编码和可视化调试支持内置的语言系统，以浏览器技术化的IDE和WEB APP为中心的可视化程序调试语言系统,让编程和调试装配到浏览器,为每个APP装配一个开发时高级可视debugger支持
总结: 红黑树是libuv中用来管理信号handler的，实现的独立性比较高，可以用于自己以后项目参考。
虚拟 dom 之移动优化 中介绍了虚拟 dom 的双端 diff 的算法，但是没有考虑当虚拟 dom 增加或者减少的情况，这篇文章介绍增删 dom 在各个场景下的的代码完善。
【编者按】被认为学习速度快、泛化性能好的Extreme Learning Machine（ELM，极限学习机），在国内颇有市场，但大神Yann LeCun近日质疑ELM存在命名、方法论等方面存在很多问
点这里 https://juejin.cn/post/6892567524118888462
从零手写 Vue之响应式系统 中我们通过响应式系统实现了视图的自动更新，但遗留了一个问题是当数据变化的时候我们是将原来的 dom 全部删除，然后重新生成所有新 dom ，而 dom 的生成和渲染是一个相对比较耗时的工作，如果当前组件很复杂的话页面的性能会受到很大的影响。
vnode其实就是一个描述节点的对象，描述如何创建真实的DOM节点；vnode的作用就是新旧vnode进行对比，只更新发生变化的节点。
模板tamplate经过parse，optimize，generate等一些列操作之后，把AST转为render function code进而生成虚拟VNode,模板编译阶段基本已经完成了，那么这一章，我们来探讨一下Vue中的一个算法策略--dom diff 首先来介绍下什么叫dom diff
最近在看教授很久之前的一篇 Paper ，里面有提到极限学习机(ELM)，所以查找资料了解了一下。在查找的过程中，发现很多人抨击 ELM，说其是夸大了贡献，连 Yann LeCun 也公开怼过。也有很多人说 ELM 的训练速度很快且泛化能力好。褒贬不一，不管怎么样，了解学习一下，总是没有错的。
看到会返回一个patch函数。看到init内部有很多函数，这些函数大都都是用到api进行DOM操作，而api依赖入参domApi（如果放在外侧，domApi需要作为参数传递）。 这里实际上通过闭包私有化这些函数作为方法存在。
极限学习机（ELM, Extreme Learning Machines）是一种前馈神经网络，最早由新加坡南洋理工大学黄广斌教授于2006年提出。其发表的文章中对于极限学习机的描述如下：
选自arXiv 作者：Joel Lehman等 机器之心编译 机器之心编辑部 在一项最新的研究中，OpenAI 的研究者探讨了大型语言模型与进化计算之间的互补关系。大型语言模型的代码生成能力已足够影响智能体的进化，这一进展反过来也能增强大型语言模型的生成能力。 很难想象，让大型语言模型辅助一下智能体机器人，它就自己成精了...... 深度学习和进化计算两种方法都适用于计算，都可以产生有用的发现和有意义的进展。不过，二者之间到底是相互竞争的模式，还是互补的模式？ 在最近的一篇论文中，来自 OpenAI 的研
来源：机器之心本文2600字，建议阅读5分钟来自 OpenAI 的研究者探讨了互补模式的可能性。 在一项最新的研究中，OpenAI 的研究者探讨了大型语言模型与进化计算之间的互补关系。大型语言模型的代码生成能力已足够影响智能体的进化，这一进展反过来也能增强大型语言模型的生成能力。 很难想象，让大型语言模型辅助一下智能体机器人，它就自己成精了...... 深度学习和进化计算两种方法都适用于计算，都可以产生有用的发现和有意义的进展。不过，二者之间到底是相互竞争的模式，还是互补的模式？ 在最近的一篇论文中，来自
因为使用了 Virtual DOM 的原因，Vue.js具有了跨平台的能力，例如：weex、小程序、web、h5、等
Virtual DOM 本质上JS和DOM之间的一个映射缓存。可以类比 CPU 和硬盘，既然硬盘这么慢，我们就在它们之间加个缓存：既然 DOM 这么慢，我们就在它们 JS 和 DOM 之间加个缓存。CPU（JS）只操作内存（Virtual DOM），最后的时候再把变更写入硬盘（DOM）。
Vue和React在更新dom时，使用的算法相同，都是基于snabbdom。snabbdom翻译为：速度。
VirtualDOM是react在组件化开发场景下，针对DOM重排重绘性能瓶颈作出的重要优化方案，而他最具价值的核心功能是如何识别并保存新旧节点数据结构之间差异的方法，也即是diff算法。毫无疑问的是diff算法的复杂度与效率是决定VirtualDOM能够带来性能提升效果的关键因素。因此，在VirtualDOM方案被提出之后，社区中不断涌现出对diff的改进算法，引用司徒正美的经典介绍：
文章很长，也非常详细，如果你对这内容有兴趣的话，也推荐边阅读源码边看，如果你对本内容暂时没有了解，可以先看不涉及源码的白话版 Diff - 白话版
虚拟 dom 之更新 中我们假设了 dom 的结构没有发生变化，完成了 dom 属性和内容的更新。这篇文章，我们假设 dom 没有出现增减，只是发生了移动，看一下这种情况下的更新情况。
diff 算法的在很多场景下都有应用，在 vue 中，作用于虚拟 dom 渲染成真实 dom 的新旧 VNode 节点比较
虚拟DOM就是把真实DOM树的结构和信息抽象出来，以对象的形式模拟树形结构，如下：
html转txt import org.apache.commons.lang3.StringEscapeUtils; import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.nodes.Document.OutputSettings; import org.jsoup.safety.Whitelist; public class Html2Txt { public static String
目前前端使用最多的就是 vue 或 react 了，我们在学习这两个框架的过程中，总有一个绕不开的话题：vnode，也就是虚拟 DOM。什么是虚拟 DOM，引用一段 vue 官方的解释就是：
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
%Exact通常用于按区分大小写的顺序排序包含字母的字符串值。SQL的默认设置是将所有字母转换为大写，以便进行排序。
武汉理工大学康健强团队提出了一种集成学习 + FIE 的简化电化学模型模型，集成学习集成了 DRA、FOM 和 TPM，可以比单个 DRA、FOM、TPM 模型实现更准确的电压预测，其计算复杂度也远远低于 P2D 模型。
Vue 的 _update 是实例的一个私有方法，它被调用的时机有 2 个，一个是首次渲染，一个是数据更新的时候；由于我们这一章节只分析首次渲染部分，数据更新部分会在之后分析响应式原理的时候涉及。_update 方法的作用是把 VNode 渲染成真实的 DOM，它的定义在 src/core/instance/lifecycle.js 中：
静态查找表中数组的第0个单元，用于设置“岗哨”，以便简化查找运算的实现，数据存放在数组的第1到第n个单元中，第n+1到最后一个单元为备用区。
面试官:"你了解虚拟DOM(Virtual DOM)跟Diff算法吗,请描述一下它们";
最近公司面试了一些中高级前端，由于公司技术栈以 Vue 为主，而对于中高级前端，必不可少要问及 Vue 源码的问题。很多面试者，对于源码只能简单讲到响应式是基于 Object.defineProperty 或者 Proxy 等老生常谈的基础概念。Vue 经过这么多年的发展，成了很多前端开发者职业生涯不可或缺的一个框架。诚然，每个人都可以在短时间学习一个框架的使用，但是要深入阅读它的源码确实不是一件容易的事。这里面有很多因素，除了业务开发繁忙外，面对一个复杂庞大的代码库，以及众多平时不经常使用的构建工具和新的编程语言等干扰因素，我们时常不知道该从哪里切入。为了应付面试，只能通过一些面经文章和博客，快速获得一些基本的认知，但一旦面试官深入拷问，真正看过源码还是只看过文章，就水落石出。真正读懂源码不是靠一场突击战就能做到的，而是像浇花种树一样，日积月累，反复刻意的练习和回顾，到最后甚至可以自己写出一个框架，才算真正掌握。既然是一场持久战，我们就不能指望在短时间内把整个框架一口吃进去，而是将其分割成一个个小的技术点，一次消化一个单一技术点，连点成线，最后就能吃下整个框架。本文以及接下来一系列文章，尝试将 Vue 源码拆分成独立的技术点，并动手编码实现。
本方案参考自 https://stackoverflow.com/questions/18011099/pinch-to-zoom-using-hammer-js
虚拟 dom 简介、虚拟 dom 之绑定事件 中我们将虚拟 dom 转换为了真实 dom 的结构，介绍了 dom 中 class 、style 、绑定事件的过程。
Vue 系列第五篇，前文详解 render 到 VNode 的过程，不记得的童鞋可以回到 [咖聊] 从 render 到 VNode 加深印象。我们知道， Vue 具有跨多端的能力，前提就是使用了 VNode（JavaScript 对象）。等于你有了“编译 🔨”，为所欲为自然不是事儿。本文将分析 VNode 生成 web 平台的 DOM 过程。阅读完本文，你将学习到： 普通节点的 patch （渲染）过程； 组件节点的 patch （渲染）过程； 一点点小技巧（藏匿文中 🤭🤭🤭）； 普通节点的 patch
虚拟 DOM 出现的背景：在 jQuery 时代，可以自行控制 DOM 操作的时机，手动调整，但是当项目很大时，操作 DOM 的复杂度就会上来，DOM 操作会很耗费性能，操作 DOM 就还需要考虑优化 DOM 操作，提升性能。《高性能 JavaScript》这本书中说，把 DOM 和 JavaScript 各自想象成一个岛屿，它们之间用收费桥梁连接。操作 DOM 后需要经过跨流程通信和渲染线程触发的重新渲染（重绘或者重排），在开发中，应尽量减少操作 DOM。而虚拟 DOM 出现后，更新 DOM 交给框架处理。操作虚拟 DOM 可能并没有操作真实 DOM 快，但是它让开发人员不再把很多精力放在操作 DOM 上，而是专注于处理业务数据。本文以 Vue 原码中的 DOM diff 算法为例，介绍一下这个算法的实现原理。
Introduction GridView is a new data bound control introduced by Microsoft in Visual Studio .NET 2005. Most of the operations like sorting, paging and selecting items from the GridView are already built in and you can use it through the design view. In this
栈是一种先进后出的数据结构， 队列是一种先进先出的数据结构，那怎么用栈来模拟队列呢？
所以打算独立一篇文章，先预热一下，内容也不多，也挺简单，光看下也会对我们的思维有所帮助
如果 oldVnode和 newVnode不是同一个虚拟节点，那么就直接暴力删除旧的，插入新的。
在 Vue 核心中除了响应式原理外，视图渲染也是重中之重。我们都知道每次更新数据，都会走视图渲染的逻辑，而这当中牵扯的逻辑也是十分繁琐。
diff算法用来计算出Virtual DOM中改变的部分，然后针对该部分进行DOM操作，而不用重新渲染整个页面，渲染整个DOM结构的过程中开销是很大的，需要浏览器对DOM结构进行重绘与回流，而diff算法能够使得操作过程中只更新修改的那部分DOM结构而不更新整个DOM，这样能够最小化操作DOM结构，能够最大程度上减少浏览器重绘与回流的规模。
Vue 默认按照“就地更新”的策略来更新通过 v-for 渲染的元素列表。当数据项的顺序改变时，Vue 不会随之移动 DOM 元素的顺序，而是就地更新每个元素，确保它们在原本指定的索引位置上渲染。
哈希的关键在于算法，呵呵，我这算法，不说了，见笑了。哈希在内核中用得非常之广，准确来说是链表，下面是一个相对简单的例子，希望能对大家理解hash有些帮助。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
