2021年，vanilla-extract 作为黑马登顶了 css-in-js 满意度榜首（虽然使用率仅为1%)，号称是一个类型安全、高度兼容 TS 场景的库，国内相关讨论还很少，稍微看了一下还挺好用的。
刚刚下载了一个使用原生web组件的codepen代码的时候发现了一个“似曾相识”的名词：vanilla JS。
2013年4月，OpenStack社区知名厂商Mirantis正式宣布了基于OpenStack的开源BDaaS（BigData-as-a-Service）项目——Sahara（原名Savanna），正式开始了在OpenStack上构建大数据服务能力的努力。
简介 Vanilla JS团队维护每个字节的代码框架,每天努力工作,以确保它是小的和直观的。使用Vanilla JS是谁?很高兴你发问!他被应用于: Facebook; Google; YouTube
简介： vanilla Forums 是一套php+Mysql开源论坛。它的特点在于各种配置，功能，操作界面风格（Themes）都很简洁，素雅。另外vanilla默认会在首页中直接列出所有贴子，按照时间顺序，把最新的讨论贴放在最前面和概念中的论坛相比更加像博客。vanilla所有的功能和模块都是通过应用（Applications）和插件（plugins）来实现，是一款灵活的轻量级论坛程序。 这两天都是在捣鼓这个东西，再加上家里有人来装修什么的，原本的计划都被打乱了。最初看到vanilla Forums（注目：不是吃的草莓……）是在煎蛋最初的论坛上面，当然那时还不知道这就是vanilla Forums，正式知道叫做vanilla Forums还是在09年的时候，当时在家无聊，于是就想搭个论坛玩玩什么的（当然后来并没有实行），当时国内的主流论坛程序大概有下面这些吧：phpwind 、Discuz、Dvbbs 、BBSMAX、BBSXP等，但一直以来都觉得这些论坛程序大多都是臃肿恶心的，尤其是当时SNS大行其道，有些论坛自然也连SNS也功能也整合进去了实在是无法忍受，现在回看，这些论坛带SNS的模式没有多少个是成功的。而我心中的论坛，外观上最起码应该是百度贴吧或者天涯或者水木清华或者小百合那样的，方便简单、明了直观。
在scala中可以方便的实现异步操作，这里是通过Future来实现的，和java中的Future很相似，但是功能更加强大。
Enumeration应该算是程序语言里面比较通用的一个类型，在scala中也存在这样的类型， 我们看下Enumeration的定义：
今天发现了一个叫 vanilla js 的框架，说是世界上最轻量的JavaScript框架。而且 无论过去、现在还是未来，Vanilla JS 都是世界上最轻量的JavaScript框架（没有之一）。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) Vanilla OS 是近期才公开发布的 Linux 发行版，基于 Ubuntu 构建，免费且开源，默认桌面环境是 GNOME。虽然 Vanilla OS 的底层是 Ubuntu，但它并不是简单地基于 Ubuntu 进行 "remix"，而且外观看起来也不像 Ubuntu。从官方介绍来看，Vanilla OS 有不小的野心，并且在探索改变操作系统的构建、维护和使用方式。 Vanilla OS 桌面环境采用了最新的 GNOME 43，删除了各种 Ub
这里声明一下，这不是反jQuery的文章,这里我想告诉大家，我持有的观点是在中小型的项目中建议能不用jQuery就不用。 背景知识 在所有的现代浏览器(IE9+)里，它们所提供的原生DOM API都是
这看起来就很冗长了。Python提供了内置的enumerate来解决这个问题。enumerate用惰性生成器包装迭代器。每次yields一个(index, value)形式的元组。下面解释了enumerate的作用：
文献阅读：Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models
递归神经网络(RNNs)是一类常用的序列数据人工神经网络。三种最常见的递归神经网络类型分别是：
keycloak是一个开源的进行身份认证和访问控制的软件。是由Red Hat基金会开发的，我们可以使用keycloak方便的向应用程序和安全服务添加身份认证，非常的方便。
今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学于 2019 年联合出品的论文《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》，目前被引次数超 200 次。
在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
人群计数是通过计算机视觉计算人群数量，在公共安全和城市规划中有非常重要的应用。今天分享的文章通过改进网络对该任务的尺度不变性，显著提高了人群计数算法性能。
自 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》后，Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜。在诞生至今仅仅四年的时间里，Transformer 已经成为自然语言处理领域的主流模型，基于 Transformer 的预训练语言模型更是成为主流。
我们所讲的是最新版的FreeSWITCH的功能，最新版还没有发布，如果你想实验，需要用Git master版本。注意，Git mater不是一个版本，你要天天更新那才叫Git master。为了避免各种编译问题，最好使用Debian 8。
本文提出了一种用于三维卷积神经网络（3D CNN）的模型压缩和移动加速框架 RT3D，通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术，使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍，准确性损失仅为 1％~1.5％。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时，可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队：美国东北大学（Northeastern University）的王言治研究组、威廉与玛丽学院（William & Mary）的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）的慎熙鹏研究组共同完成，发表于第 35 届美国人工智能协会年会（AAAI 2021）。
在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。
近日，CMU和谷歌联手发布一篇论文，介绍了一种新的语言建模方法Transformer-XL。
ggplot2的默认分面功能功能不够强大，支持的自定义参数也比较少，今天介绍的这个包可以对分面进行超多改头换面的操作！
💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要：vanilla-tilt.js是Javascript中一个平滑的3D倾斜库，可以让网页的一些控件变得动态起来，本篇文章主要讲述了如何下载及在网页代码中配置vanilla库。
JSON.stringify第二个参数，这在很大程度上是未知的。它被称为replacer，它是一个函数或数组，用于决定哪些数据保留在输出中，哪些不保留。
机器之心报道 编辑：Liyuan、杜伟 自提出至今，Transformer 模型已经在自然语言处理、计算机视觉以及其他更多领域「大展拳脚」，学界也提出了各种各样基于原始模型的变体。但应看到，学界依然缺少系统全面的 Transformer 变体文献综述。复旦大学邱锡鹏教授团队的这篇综述正好弥补了这一空缺。 自 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》后，Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜。在诞生至今仅仅四年的时间里，Transform
项目地址：https://github.com/3xpl01tc0d3r/ProcessInjection
本文小结：本文主要对原始 Transformer[1]、RPR[2]以及 Transformer-XL[3] 中使用的位置表示方法，进行详细介绍。从最初的绝对位置编码，与单词嵌入相加作为第一层的输入，再到 RPR 提出直接在注意力分数的计算中引入相对位置信息，并学习相对距离的表示矩阵(长度固定)，再到 Transformer-XL 中引入偏置信息，并重新使用 Transformer 中的编码公式生成相对距离的表示矩阵，使长度可泛化。
联邦学习（Federated Learning）是一种由多方参与的联合计算技术，多方在不泄漏各自隐私数据的前提下，完成模型的训练与推理。
大家好，我是TJ 一个励志推荐10000款开源项目与工具的程序员 周末啦，TJ君给大家介绍1款有意思的JavaScript 项目放松一下。 use-gesture 这是一款通过事件绑定来让鼠标和触摸手势变得更加丰富多彩的React库。 而且不需要太多的复杂代码只需要很简单的几行就够了。 小伙伴们可以单独使用，也可以和react-spring这样的库一起使用。 如何安装 React #Yarn yarn add @use-gesture/react #NPM npm install @use-gesture
自 RC 版本发布以来，TypeScript 4.9 正式版没有作出任何更改。如果之前的每期周刊你都在追更的话，想必对 TypeScript 4.9 的新特性早已经烂熟于心了，satisfies 真香。
英文链接：http://anupcowkur.com/posts/a-look-at-android-support-annotations/
imagesLoaded 是一个用于来检测网页中的图片是否载入完成的 JavaScript 工具库。支持回调的获取图片加载的进度，还可以绑定自定义事件。可以结合 jQuery、RequireJS 使用。
1、Deep Feed-forward Auto-Encoder Neural Network to reduce dimension + Deep Recurrent Neural Network + ARIMA + Extreme Boosting Gradient Regressor
Waline 本可以部署在 Vercel 等平台上，但有一天突然就不能用了，本文记录自己部署基于 MongoDB 数据库的 Waline 服务。 背景 Vercel 不香了之后，自己建 Waline 服务器 数据库之所以选择 MongoDB，主要在于安装使用方便，对于网站存取性能更优 自己动手，丰衣足食，数据安全，速度还快，无人可挡！ 配置环境 安装 MongoDB 参考 MongoDB 安装 创建 MongoDB 用户 进入 mongosh 切换到新数据库 waline 123 test> u
Use Gesture是一个支持丰富鼠标和触摸手势的 React 库 。Use Gesture可以将丰富的鼠标和事件绑定到任何组件或视图。通过接收到的数据，设置手势变得非常简单，而且通常只需要几行代码。
PornHub的FE，分享了P站前端一些实践，英文比较晦涩难懂，故翻译整理了一下，很多同学对前端技术不是很熟悉，故加入了简单解释，希望对大家理解相关技术有帮助。
本文为 AI 研习社社区用户 @mantch 的博客内容，欢迎扫描底部社区名片访问 @mantch 的主页，查看更多内容。
XLNet 是一个类似 BERT 的模型，而不是完全不同的模型。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型，最终，XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果（state-of-the-art），包括机器问答、自然语言推断、情感分析和文档排序。
该Writeup涉及Facebook旗下VR穿戴公司Oculus论坛forums.oculusvr.com，攻击者利用其存在的XSS漏洞可以窃取受害者登录Oculus官网时的访问令牌(Access Token)，以此实现对Facebook和关联Oculus用户的账户劫持。漏洞最终被Facebook给予了高达$30000的奖励。我们一起来看看作者的发现过程和思路。
关于 JavaScript的JSON的一些小技巧 ◆ 1. 格式化 默认的字符串化器还会缩小 JSON，看起来很难看 const user = { name: 'John', age: 30, isAdmin: true, friends: ['Bob', 'Jane'], address: { city: 'New York', country: 'USA' } }; console.log(JSON.stringify(user)); //=> {"name":"
这是一个长期依赖性(long-range dependence)的例子，这是序列数据中常见的现象，处理许多现实世界的任务都必须理解这种依赖。
当你想到路由时，通常会想到类似 React 之类的库。但实际上，这些库和框架仍然使用 vanilla JavaScript。那么该怎么实现呢？
上一期魔改Transformer好像是两周之前了哈哈，今天继续！最近刚关注的同学感兴趣可以翻翻历史记录补补课
Few-shot关系提取涉及使用有限数量的注释样本识别文本中两个特定实体之间的关系类型。通过应用元学习和神经图技术，已经出现了对这个问题的各种解决方案，这些技术通常需要训练过程进行调整。
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比如，你可能有一个（关于）人物和电影的图表，其中每个人可以有多个喜欢的电影，但是电影没有喜欢的人。
上一篇重点在transformer位置信息的改进，这一集挑选了几篇都带有「Sparse」的标签，主要关注点在于transformer结构的复杂度问题。先来看看都有哪些：
概述 Support Annotation Library是在Android Support Library19.1版本开始引入的一个全新的函数包，它包含了诸多有用的元注解。用来帮助开发者在编译期间发现可能存在的bug。Support Library本身也使用Annotations Library提供的注解来完善Library的代码质量。 Android的每一个版本都在不断的完善Annotation Library，在Android Support Library22.2版本中，又新增了13种新的Ann
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