在这篇文章中，我们将研究什么是 CommonJS，以及为什么它会使你的 JavaScript 包变得那么大。 什么是 CommonJS？...服务器端 JavaScript 程序的大小并不像浏览器中那样重要，这就是为什么 CommonJS 在设计时没有考虑到减小包大小的原因。...为什么 CommonJS 使你的程序包更大？ 为了回答这个问题，我们将研究 webpack 中 ModuleConcatenationPlugin 的行为，然后讨论静态可分析性。...该插件将所有模块的作用域合并为一个闭包，并使你的代码在浏览器中执行的更快。...max: arr => maxBy(arr) }; Object.keys(fns).forEach(fnName => module.exports[fnName] = fns[fnName]); 这个小更新将显著改变输出
在自己错过了那么多可以让程序员发财的风口之后，我一直提醒自己不要只是去低头编码，要抬起头去探路，对一切互联网领域的新事物保持好奇和敏感，才有机会在下一个风口中抓住机会。...但作为程序员，又不能像普通用户一样只是去体验，而是希望能和它发生一些技术相关的联系，哪怕只是思考它的技术思路。
不论怎么样，都能让我有所提高。 这使得我在那些没有代码审查的地方一再争取。而当没有足够的时间来正式执行“代码审查”的时候，我会自己浏览存储库和阅读代码。当然，那时我还被受限于来自于小团队的公司资源。...例如Gitlab，GitHub和到BitBucket这些网站就允许我们获取全功能的应用程序，不仅可以阅读代码，还可以摆弄。很少有我想要学习的东西是不能在开源代码中获取的。...如果我看到我以前的代码，觉得它看上去非常伟大，那么说明我并没有提高。 那么，我们怎么才能从坏的代码中学到东西呢？...如果你知道它为什么是坏代码的原因，那么不妨留下一个有建设性的评论。或者…… 让它变成好的代码 放一个能让代码变得更好的pull请求。...加一个为什么你推荐改变代码的解释。 我发现当我帮助别人学习的时候能学到更多。
为什么开源可以提高程序员的编程技能？ 我已经写了很多年的软件。最近我意识到，我越涉及（致力于，结合于等）开源技术，我写出来的代码就更好。这不由地让我疑惑起来：难道里面有什么相关性或因果关系吗？...不论怎么样，都能让我有所提高。 这使得我在那些没有代码审查的地方一再争取。而当没有足够的时间来正式执行“代码审查”的时候，我会自己浏览存储库和阅读代码。当然，那时我还被受限于来自于小团队的公司资源。...例如Gitlab，GitHub和到BitBucket这些网站就允许我们获取全功能的应用程序，不仅可以阅读代码，还可以摆弄。很少有我想要学习的东西是不能在开源代码中获取的。...如果我看到我以前的代码，觉得它看上去非常伟大，那么说明我并没有提高。 那么，我们怎么才能从坏的代码中学到东西呢？...加一个为什么你推荐改变代码的解释。 我发现当我帮助别人学习的时候能学到更多。
不论怎么样，都能让我有所提高。 这使得我在那些没有代码审查的地方一再争取。而当没有足够的时间来正式执行“代码审查”的时候，我会自己浏览存储库和阅读代码。当然，那时我还被受限于来自于小团队的公司资源。...例如Gitlab，GitHub和到BitBucket这些网站就允许我们获取全功能的应用程序，不仅可以阅读代码，还可以摆弄。很少有我想要学习的东西是不能在开源代码中获取的。...如果我看到我以前的代码，觉得它看上去非常伟大，那么说明我并没有提高。 那么，我们怎么才能从坏的代码中学到东西呢？...如果你知道它为什么是坏代码的原因，那么不妨留下一 个有建设性的评论。或者…… 让它变成好的代码 放一个能让代码变得更好的pull请求。...加一个为什么你推荐改变代码的解释。 我发现当我帮助别人学习的时候能学到更多。
为什么这个程序员做事慢吞吞的？ 他的理由是…… ↓↓↓ 英文：Jeff Lofver 汉化：Roy@程序员的那些事 觉得本文对你有帮助？请分享给更多人。
我们都知道，小程序是一个跨系统的平台。这就意味着，小程序会在不同的设备上运行，但不同设备的分辨率会有差异。 在小程序中，如何在分辨率不同的设备上保证视觉元素的正常显示？...本期，知晓程序（微信号 zxcx0101）为大家带来小程序 rpx 单位全解析，希望能够帮助你解决有关 rpx 的一切疑问。 为什么需要动态单位和 rpx？...这个点阵中，每一个点叫做像素，就是 pixel（缩写为 px）。 上面的那句话，对于很多人来说都是常识。...这个单位通过对不同屏幕的分辨率进行调整和适配，保证相同元素在不同屏幕上的展示是正常的。...从这一点可以看出，微信团队目前并不希望将小程序扩展到手机以外的设备中。因此，开发者暂时可以专注于提高小程序在手机上的体验，无需担心多尺寸屏幕带来的适配问题。
0、前言 有不少初学者会问，Python 写的程序看起来好丑啊，只能在那个黑黑的框里运行吗？...而由于 Python 的流行，也从而产生了许多由 Python 结合那些优秀的 GUI 工具集编写的应用程序。 今天我们简单分享一些 Python 的图形化界面库及其相关资源，供广大学习者参考。...github.com/ubbn/wxPython https://github.com/wxWidgets/wxPython 4、PyGTK PyGTK 基于 GTK+ 开发，它提供了一套全面的图形元素创建桌面程序...易用、适合快速原型，许多 Gnome 下的著名应用程序的 GUI 都是使用 PyGTK 实现的，比如 BitTorrent、GIMP 和 Gedit。
小程序体验师：赵兴源 知晓程序注： 随着微信团队的不断努力，小程序也变得日益完善。小程序以其方便的使用条件、更低的开发门槛吸引了很多人。 为此，我们隆重推出新栏目——亲儿子。...亲儿子」栏目，旨在通过探索腾讯自家开发的小程序，分析小程序的定位和发展方向，让你更知小程序。 相信不久的将来，你也能开发出属于你的小程序。 这是「活捉」的第 2 位亲儿子。...目前，在娱票儿平台购买电影票有三大入口：独立 app，微信钱包和 QQ 钱包集成、微信小程序。 「娱票儿」小程序有没有必要性呢？知晓程序现在来告诉你。...关注「知晓程序」公众号，微信后台回复「0109」，一张图教你玩转小程序。 搜索和购票 较之其他渠道，「娱票儿」小程序则要显得清爽多了。...知晓程序发现，「娱票儿」小程序的介绍中还提到「提供电影、演出，赛事一站式购票」，期待它今后拥有更强大的功能。 ?
- 乔恩·莱登斯 expert-tips-for-writing-job-posts.jpg 那么问题来了，为什么很多的软件开发人员喜欢写作？对于自己的软件开发职业生涯有怎样的好处？...每写好一篇文章，都会使用大量的写作技巧。...作为程序猿的我们，写代码同样也需要大量的写作技巧。一份良好的代码能让人耳目一新，让人容易理解，让人舒服自然，同时也让自己成就感满满(哈哈，这个才是重点)。...写作能力可能是许多软件开发工作的基本要求，但开发人员通常不会考虑提高他们的职业生涯的技能。...2-2004021T5005U.jpg 如果您想创建自己的博客，很多的开源程序都是非常好的选择，都是开发人员的热门选择。
1、卷积神经网络为什么具有平移不变性？...进一步，使用Xception model和深度可分卷积（depthwise separable convolution），结合ASPP和解码模块得到一个更快、更强的编-解码网络。...Deeplabv1使用CRF后处理，提高分割边界的精确度； Deeplabv2使用空洞卷积扩大感受野，使用洞空间金字塔池化实现多尺度预测和上下文信息提取，同时用到后处理CRF； Deeplabv3不使用后处理...，使用编-解码结构提高分割边界预测，使用深度分离卷积和Xception模块。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/128203.html原文链接：https://javaforall.cn
所以如果只希执行某一个 case 后面的语句和程序块，还需要配合一个 break 语句，让代码在适当的位置跳出 switch 。...在循环体中，如果我们想要让程序在中途跳出循环，那么我们同样可以使用 break 语句来实现，直接跳出循环体。 举个栗子，如下是一个数是否是素数的代码 ?...这段程序相当于穷举从 2 到 n//2 的所有数字，来判断是否存在一个数字可以整除待判断的数字。很明显，每次执行这个程序会至少执行 n//2 -2 遍。...比如说下面这个例子 ? 在之前的《5....当然，你如果是出与一些目的特意设计成这个样子也是没有问题的~ ５ 参考 [1] “小甲鱼” 视频课程《带你学C带你飞》【第一季】P15
Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。...这一正则项对这个Cost function进行规范化： ? 上面这个公式基本思想就是减小不重要的参数对最后结果的影响，网络中有用的权重则不会收到Weight decay影响。...Momentum 动量来源于牛顿定律，基本思想是为了找到最优加入“惯性”的影响，当误差曲面中存在平坦区域，SGD就可以更快的学习。 ?...neural net weight decay and learning rate ---- 接下来是我在知乎查询到的一点资料（整理了供大家参考学习）： weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高收敛精确度也不是为了提高收敛速度...按照特征进行normalization，这样做的好处有三点： 提高梯度在网络中的流动。
Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。...这一正则项对这个Cost function进行规范化： ? 上面这个公式基本思想就是减小不重要的参数对最后结果的影响，网络中有用的权重则不会收到Weight decay影响。...Momentum 动量来源于牛顿定律，基本思想是为了找到最优加入“惯性”的影响，当误差曲面中存在平坦区域，SGD就可以更快的学习。 ?...neural net weight decay and learning rate 接下来是我在知乎查询到的一点资料（整理了供大家参考学习）： weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高收敛精确度也不是为了提高收敛速度...按照特征进行normalization，这样做的好处有三点： 提高梯度在网络中的流动。
TRICONEX PLM 3900N 第一个储存程序型计算机图片 一些早期的电脑如马克一号并不支持任何"jump"指令，因些而限制了程序的复杂性。...这理由很大程度上导致它们不被认为是严格意义上的CPU，尽管它们和存储程序计算机相似。^ 这里的描述事实上是一个简单的关于经典RISC流水线的介绍。...有时CPU的ISA也会提供相关的指令，帮助软件更快速地处理大整数。...虽然这种处理大整数的方法会比使用拥有高整数精确度的CPU要慢一些，对于处理那些需要大精确度整数的应用，它是一种可取的方法，特别是整数精确度的原生支持成本过高的时候。...因此high TLP设计方法可以连续快速的处理一些运算问题，比如SMP会使用太多的时间来处理ILP设备（超标量体系结构的CPU），反之亦然。
Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。...Weight decay 在实际应用中，为了避免网络的过拟合，必须对价值函数（Cost function）加入一些正则项，在SGD中加入 这一正则项对这个Cost function进行规范化： 上面这个公式基本思想就是减小不重要的参数对最后结果的影响...Momentum 动量来源于牛顿定律，基本思想是为了找到最优加入“惯性”的影响，当误差曲面中存在平坦区域，SGD就可以更快的学习。...Learning Rate Decay 该方法是为了提高SGD寻优能力，具体就是每次迭代的时候减少学习率的大小。...between neural net weight decay and learning rate 接下来是我在知乎查询到的一点资料（整理了供大家参考学习）： weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高收敛精确度也不是为了提高收敛速度
4、Go垃圾回收发展史 go1.1，提高效率和垃圾回收精确度。 go.13，提高了垃圾回收的精确度。...go1.4，之前版本的runtime大部分是使用C写的，这个版本大量使用Go进行了重写，让GC有了扫描stack的能力，进一步提高了垃圾回收的精确度。...go.1.10，小优化，加速了GC，程序应当运行更快一点点。 go1.12，显著提高了堆内存存在大碎片情况下的sweeping性能，能够降低GC后立即分配内存的延迟。...用户程序在垃圾收集需要STW 。 2、三色标记法（go1.5垃圾回收原理） 1）为什么需要三色标记？ 三色标记的目的，主要是利用Tracing GC做增量式垃圾回收，降低最大暂停时间。...对某些程序本身占用内存就低，容易触发 GC 对 API 接口耗时比较敏感的业务，如果 GOGC 置默认值的时候，也可能也会遇到接口的周期性的耗时波动。这是为什么呢？
比如，我们今天熟知的电子计算机，取代了人们执行真正 的计算，但是在这个过程中，产生了各种新工作。...这就是机器学习算法常说的，为什么达到 80% 的精确度很轻松，而要达到 99% 的精确度却真的、真的很难了。 幸运的是，优秀的机器学习算法能够区分出他们擅长的和不擅长的情况。...算法像人那样学习——新奇、复杂的情况，有助于它们更快地学习。因此，算法不能处理的例子，由人类打上标签，就变成了帮助算法改进的极好例子。...和软件不一样，每一个机器学习模型不得 不针对每一种单个应用程序做个性化开发。因此，机器学习自动化的、仅有的业务应用程序，将非常有利可图，或节约成本，比如预测能量使用或命中广告。 但是一切都在变。...但是，当成本只有 20 美元/每月时，每个人都会使用它。所有这些机器学习平台在去年上线，却恍如隔日。
与单台最高端的CPU相比，它们不仅速度更快，而且能效提高了7倍，成本效率提高了一个数量级。 推理性能是至关重要的，因为AI驱动的服务正在呈指数级增长。...这就是为什么越来越多的消费互联网公司——包括微软、Paypal、Pinterest、Snap和Twitter——正在采用GPU进行推理。...在计算机视觉方面，如下表所示，当比较相同数量的处理器时，NVIDIA T4速度更快，省电7倍，价格也便宜得多。NVIDIA V100是为人工智能训练而设计的，在推理方面比cpu快两倍，节能两倍。...四年多前，计算机视觉是微软的人工智能第一批能够使用ResNet-50等模型以超人的精确度执行任务的应用程序之一。如今的先进模型可以执行更复杂的任务，比如以超人的精确度理解语言和言语。...统一的人工智能训练和推理平台 在应用程序中使用AI模型是一个迭代过程，旨在不断提高它们的性能。数据科学家团队不断用新的数据和算法更新他们的模型，以提高准确性。然后开发人员在应用程序中更新这些模型。
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