前面学习了很多多线程和任务的基础知识,这里要来实践一下啦。通过本篇教程,你可以写出一个简单的工作流引擎。
首先我们创建我们的项目,项目的主文件目录就叫KisFlow,且在Github上创建对应的仓库: https://github.com/aceld/kis-flow 然后将项目代码clone到本地。
欢迎来到RunFlow手册的进阶篇,如果您还不了解RunFlow,建议先阅读我们的基础篇。
一些大型toB企业级的项目,需要大量的业务数据,多数的数据需要流式实时计算的能力,但是很多公司还不足以承担一个数仓类似,Flink + Hadoop/HBase 等等。 但是业务数据的实时计算需求依然存在,所以大多数的企业依然会让业务工程师来消化这些业务数据计算的工作。
Kotlin 学习笔记艰难地来到了第五篇~ 在这一篇主要会说 Flow 的基本知识和实例。由于 Flow 内容较多,所以会分几个小节来讲解,这是第一小节,文章后面会结合一个实例介绍 Flow 在实际开发中的应用。
大家好 我一直探索更好玩地介绍机器学习,降低学习门槛,用其开发有趣,有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法,比如:gRPC部署训练好的机器学习模型,使用FastAPI构建机器学习API,用streamlit快速生成机器学习web应用 ,在Excel里玩机器学习。
本文采用Flutter官方WebView插件:https://pub.dartlang.org/packages/webview_flutter
传统的播放视频是采用 flash 播放器方式,然而各大浏览器厂商都不再支持flash , 我们不得不寻找其他解决方案。
最新版的Butterfly取消了原来设置在_config.yml里的默认CDN,导致不能快速替换掉现在极不稳定的jsDelivr CDN。本文的默认Butterfly版本为4.1.0。
因为闲来无事,看着hexo的butterfly主题已经到了4.12版本,打算升级一下,主题版本,于是打开官网,查看升级方法,非常简单,一条命令即可
为什么要在这个时候探索flv.js做直播呢?原因在于各大浏览器厂商已经默认禁用Flash,之前常见的Flash直播方案需要用户同意使用Flash后才可以正常使用直播功能,这样的用户体验很致命。 在介绍flv.js之前先介绍下常见的直播协议以及给出我对它们的延迟与性能所做的测试得出的数据。 如果你看的很吃力可以先了解下音视频技术的一些基础概念。 常见直播协议 RTMP: 底层基于TCP,在浏览器端依赖Flash。 HTTP-FLV: 基于HTTP流式IO传输FLV,依赖浏览器支持播放FLV。 WebSocke
首先,创建一个Environments实例,并使用它初始化Flask应用,然后将Bundle对象注册到Assets上。
尝试 删除项目中的 package-lock.json 文件 和 node_modules 文件夹,然后再尝试 npm install.
Flash即将退出历史的舞台,但是它的继承者将会是谁呢?可能就是H5(Video标签)。
随着机器学习技术的普及,不再仅限于Python和数据科学专家。通过TensorFlow.js,你可以将强大的机器学习能力带入你的JavaScript应用中。不论是网页、移动端还是桌面应用,集成机器学习都能显著提升功能性和用户体验。在本指南中,我们将探讨如何设置TensorFlow.js,构建和训练模型,并实现实际应用。
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件,并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后,构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
类似于页面,一个自定义组件由json、wxml、wxss、js四个文件组成
对于Flutter开发,使用webView显示h5页面也是非常常见的,网上也有很多相关帖子,刚好最近接触了,这里对此做个总结。主要介绍下目前Flutter常用的webView使用,以及与js的交互。
可以看代码目录下logs目录下的日志,查看错误信息虚拟机必需能够直连网络,不能通过代理上网
官网:https://wkhtmltopdf.org/downloads.html
【新智元导读】北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上,TensorFlow宣布重大更新:增加支持JavaScript,并推出开源库TensorFlow.js,用户可以完全在浏览器定义、训练和运行机器学习模型。谷歌大脑负责人Jeff Dean、TensorFlow 总监 Rajat Monga等人进行了Keynote演讲。 Jeff Dean主旨演讲:用超强大的计算力,替代ML专家 北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上,Google Brain负责
TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库,可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义,训练和运行机器学习模型!如果你是一名机器学习新手,那么TensorFlow.js是开始学习的好方法。
谈到机器学习,我们脑海首先蹦出的编程语言是什么?一定是python。其实除了python,Javascript也是不错的选择。都说现在是大前端时代,从移动开发、服务器端,甚至桌面软件开发(比如大名鼎鼎的VS Code),都有Javascript的身影。
Flutter Web 作为 Flutter 框架中最特殊的平台,由于 Web 平台的特殊性,它默认就具备了两种不同的渲染引擎:
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型?数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio,另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
JS加密,即JavaScript代码加密混淆,是指对js代码进行数据加密、逻辑混淆。 使js代码不能被分析、复制、盗用,以达到保护js代码、保护js产品、保护js知识产权的目的。
机器之心报道 参与:机器之心编辑部 当时时间 3 月 30 日,谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕,来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。去年的 TensorFlow 开发者大会上,该框架正式升级到了 1.0 版本,逐渐成为最流行的深度学习框架。今年,TensorFlow 发布了面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。 在大会上午的 Keynote 中,谷歌大脑负责人 Jeff Dean、Tenso
EasyPlayer播放器项目是TSINGSEE青犀视频开发的一个很庞大的播放器项目,涵盖了网页播放、iOS播放、Android播放等播放格式,并且已经支持H265播放。
flutter开发经常会与原生打交道,flutter web也一样,尤其在web开发时,因为flutter web还不成熟,第三方库缺少,很多功能需要依靠web原生来实现,比如音视频,录音等等。用视频举例,需要用html和js来实现一个视频播放器,然后在flutter页面中使用这个播放器,这如何来实现?
hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
Flutter For Web已经发布一年多时间,它的发布意味着我们可以真正地使用一套代码、一套资源部署整个大前端系统(包括ios、Android、Web)。经过一段时间的探索,使用Flutter For Web技术开发了移动端可视化编程平台——Flutter乐高,在此分享使用Flutter For Web实践过程和踩坑实践,欢迎交流探讨。
在使用Flask进行web开发中,经常会用到很多的静态CSS或JS文件,占用了大量的空间,有没有办法可以将这些静态文件打包成一个文件,并进行压缩处理呢?Flask-Assets就提供了这个功能。 Flask-Assets实际上是对webassets库进行了一层封装。
在网页中合理的利用一些特效能带给人眼前一亮的感觉。今天给大家分享两款很有意思的 Js 特效插件。 输入框打字冒光特效 这款特效本博客也在使用,也有很多人问过是怎么实现的。具体的效果请看 G
这两道题真是太有趣了!虽然标签是逆向,但是以前端为载体,有很多JS/CSS奇淫巧计,我已经迫不及待地想要和大家分享了。
在最近的TensorFlow Dev Summit 2018大会上,Google宣布发布Tensorflow.js,这是用Javascript实现的开源深度学习框架Tensorflow。Tensorflow.js可以实现在浏览器中直接训练模型,通过使用WebGL JavaScript API获得更快的计算速度。 Tenforflow.js是由2017年8月Google发布的Javascript库deeplearn.js演化而来的。Deeplearn.js诞生于Tensorflow Playground这款由
tensorflow.js 是谷歌于今年推出的浏览器级别的深度学习框架,TensorFlow 团队在其github官网上也公开了表示基于网页的 JavaScript 库 TensorFlow.js 库框架及其相关的例子。基于该应用能训练并部署机器学习模型。
Flv.js 是 B站开源的播放器,开源用于播放 flv 的视频流而不依赖 flash。在React项目中如何集成?本文给出我的操作方法。
前段时间一直在研究微信小程序中的 TensorFlow.js 开发,并开发了若干示例小程序,详情请查看之前的文章:
本文结构: 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例:regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1. 什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库,不仅可以在浏览器中运行机器学习模型,还可以训练模型。 具有 GPU 加速功能,并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型,也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器,而且在本地开发的代码与发送给用户的代
当产品说要把所有移动端(小程序、H5、APP)等 UI 做成一致,又不想投入更多的开发人力。那作为开发,有哪些方案可以用呢?
春天的时候花椒做了一个创新项目, 这是一个直播综艺节目的项目,前端的工作主要是做出一个PC主站点,在这个站点中的首页需要一个播放器,既能播放FLV直播视频流,还要在用户点击视频回顾按钮的时候, 弹出窗口播放HLS视频流;我们开始开发这个播放器的时候也没有多想, 直接使用了大家都能想到的
大量的跨平台应用开发框架,使你可以编写一次代码,然后在 Android,iOS 等多个平台上甚至在台式机上运行。你可能听说过一些流行的框架,例如 Ionic,Xamarin 和 React Native。另一个相对较新的框架是 Flutter。
选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
Butterfly主题v3.4.0及其以后版本基本已经实现完全去jquery化,而本帖有使用到jquery,不想再次引入js的可以考虑使用站内的原生JS计时器。
移动跨平台开发一直是移动开发者和前端开发者追求的的话题,从早期的cordova、ionic,到如今的react native、weex、kotlin native和flutter等,可以说如今的跨平台框架可谓百花齐放,颇有一股推倒原生开发者的势头。
1、通过func.toString()可以获取function代码 2、要获取所在文件,需要错误调用func,根据堆栈可以获取
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