滚动条是图形用户界面（UI）中必不可少的组件。滚动条允许用户查看超出其容器宽度或高度的内容。滚动条还使用户能够查看超出屏幕宽度或高度的内容。默认情况下，浏览器会为body内容的溢出包含一个滚动条。在其他情况下，UI开发人员必须设置滚动条以使用户能够查看超出屏幕或特定容器的内容。每个浏览器都有一组默认的滚动条样式。在某些情况下，您可能有充分的理由来定制滚动条。例如，您可以定制滚动条样式以匹配网站的外观和感觉。
---- 我们在处理业务的时候，偶尔会因为某些非抵抗力因素，需要对浏览器的滚动条进行处理，以提升产品的体验。本文我们来谈谈关于浏览器滚动条的自定义和隐藏 😊 自定义滚动条 首先，我们来认识滚动条的那些选择器。对于 webkit 内核的浏览器，滚动条有以下的选择器： 名称 用途 scrollbar 滚动条 - 占据指定的宽高 scrollbar-track 滚动条的轨道 scrollbar-corner 滚动条的底角，水平和垂直位置相遇的地方。 scrollbar-button 滚动条的上下按钮 mac 上俺
语言建模需要对长期依赖性进行建模，它成功应用了无监督的预训练方法 (Peters et al., 2018; Devlin et al., 2018)。但要让神经网络对序列数据的长期依赖性建模一直都是一项挑战。
波士顿的数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法是如
波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法
作者 ｜ Regis Wilson 译者 ｜ 刘雅梦 策划 ｜ Tina Kubernetes 为何如此难用？本文给出了 4 个原因，并指出了如何做才能使其易于使用。 介 绍 Kubernetes（k8s）在过去几年曾经风靡一时，因为对于运行容器的生产工作负载来说，应用程序编排已经成为事实上的牌局需求。“容器化”应用程序相对简单，大多数称职的 DevOps 工程师都能创建一些 Dockerfile，并都能在准备运行的管道中构建镜像。但是你在哪里“运行”你的 Docker 容器呢？你要部署哪些版本呢？
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。
翻译自 DevOps as a Graph for Real-Time Troubleshooting 。更多链接请查看原文。
论文标题：SSMix: Saliency-Based Span Mixup for Text Classification
理解视频内容对于媒体公司来说是一个重大挑战。最大的障碍在于视频中的数据大部分是非结构化的，需要复杂的分析。在激烈的竞争环境中，媒体和娱乐公司必须对视频内容有更新更深入的理解，以满足消费者和广告商的需求。人工智能技术可以为流媒体服务提供竞争优势。本次我们关注IBM Watson Media如何为行业关键问题提供了有价值的解决方案。 IBM Watson Media提供了将人工智能融入到整个媒体工作流程或视频库中去的解决方案--挖掘提高收益，观众参与度，内容表现力和广告收入等的机会。其客户通过IBM Clo
低代码平台最大的一个技术特点便是开发图形化、可视化，通过拖拉拽方式快速实现企业数字化转型中的创新应用。在实践中通过图形化技术确实在一些特定领域大幅降低了应用开发的准入门槛，使得非专业人员也可以快速的参与到企业的数字化转型中。但随着业务的深入个性化需求也进一步增多，多数的低代码平台都无法满足相关的逻辑，这时仍然需要专业的程序员通过代码的方式来扩展。
https://gitee.com/ishouke/front_end_plugin/blob/master/jquery-3.2.1.min.js
碎片，它的出现是为了更好展示UI的设计，让程序更加得到充分的展示。Fragment的出现，如微信的额主界面包含多个Fragment，使得微信功能更加简洁明了。
前面学习了线性布局和相对布局，线性布局虽然方便，但如果遇到控件需要排列整齐的情况就很难达到要求，用相对布局又比较麻烦，为此Android系统中提供了表格布局。 一、认识TableLayout 表格布局就是让控件以表格的形式来排列控件，只要将控件放在单元格中，控件就可以整齐地排列，使用<TableLayout>标签。 TableLayout继承了 LinearLayout，因此它的本质依然是线性布局管理器。每次向TableLayout中添加一个TableRow，该TableRow就是一
来源：Deephub Imba 本文约2500字，建议阅读10分钟 本文中为你详细介绍两种创建嵌入提取器的方法。 对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点，但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高，如果我们要以一种全新的风格创建一个图像，模型将需要从头开始训练，这可能需要更多的时间和资源，例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V100 gpu的NVIDIA DGX-1上训练了大约一周的时间。 但是，如果我们没有这样的硬件资源
1.4 一个简单的分类手写数字的网络 定义神经网络后，让我们回到手写识别上来。我们可以把识别手写数字的问题分成两个子问 题。首先，我们希望有个方式把包含许多数字的图像分成一系列单独的图像，每个包含单
对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点，但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高，如果我们要以一种全新的风格创建一个图像，模型将需要从头开始训练，这可能需要更多的时间和资源，例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V100 gpu的NVIDIA DGX-1上训练了大约一周的时间。
1、MIUI12.5版本，片多多在播放视频时点击屏幕弹出海报信息时，会明显感觉卡顿一下。
1、采用threeJs的精灵（Sprite），具体用法查看我另一篇博客https://my.oschina.net/u/2612473/blog/3038066 2、使用CSS2DRenderer
Fragment，直译为“碎片”，“片段”。 Fragment 表示 FragmentActivity 中的行为或界面的一部分。可以在一个 Activity 中组合多个片段，从而构建多窗格界面，并在多个 Activity 中重复使用某个片段。可以将片段视为 Activity 的模块化组成部分，它具有自己的生命周期，能接收自己的输入事件，并且可以在 Activity 运行时添加或移除片段（这有点像可以在不同 Activity 中重复使用的“子 Activity”）。
没有任何一名程序员可以一气呵成、完美无缺的在不用调试的情况下完成一个功能或模块。调试实际分很多种情况。本篇文章我分享下自己在实际开发工作中的经验，我个人理解,调试分三种,注意我所讲的是调试并非测试
input输入层会预处理输入数据，在预训练过程中，该输入数据，其实就是预先准备好的预料数据集，也就是常说的6B，130B大小的数据集。
没有办法绕过这一点：当你构建一个网页时，该页面一定会有一个文档对象模型（DOM）。DOM代表了你页面HTML的结构，并为JavaScript和CSS提供了访问页面结构和内容的途径。
最近公司一直在执行sonar扫描代码bug、漏洞及异味，但发现了很对异常处理的问题，大多数是对Java异常处理不正确导致的，那本文就谈谈Java的异常是什么？设计者的初衷又是什么？
原文：How to Sprinkle ReactJS into an Existing Web Application 译者：nzbin 当我们学习一项新技术，可能是一个 JavaScript
当我们学习一项新技术，可能是一个 JavaScript 框架，也可能是一个 CSS 方法，我们将面对这样的挑战 如何在旧网站上运用这项新技术？。很多教程讲述了如何从头开始，但却很难运用到实际工作中。
由于最近两个月工作比较清闲，个人也比较“上进”，利用工作空余时间，也继续学习了一下，某天突然想起struts2和struts1的区别的时 候，发现 为什么struts1要用servlet，而struts2要用filter呢？一时又发现，servlet和filter有什么区别呢？于是看了看 web.xml，一时又发现，咦，servlet、filter、listener？还有个interceptor？对于这几个概念，本应是初学者就掌握 的东东了，可惜本人基础学的不好，只能是现在补课。于是就有了这篇博客。
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。
Hooks技术最早是由React团队的Sophie Alpert和Dan Abramov在2018年提出来的。最初是为了解决React类组件中状态逻辑复用的问题提出来的。在React使用类组件时，为了复用状态逻辑，需要使用高阶组件或者Render Props等方式，这些方式会增加代码的复杂度和维护成本。而Hooks技术是使用特定函数来“钩到”React的state和生命周期等特性的技术。它可以让我们在函数组件中使用state以及其他的React特性，替代传统的类组件或高阶组件等方式。
原标题：Apache Cassandra 的 Spring 数据教程三（Spring认证中国教育管理中心）
正如上一章讨论，作用域包含了一系列的“气泡”，每一个都可以作为容器，其中包含了标识符（变量、函数）的定义，这些气泡互相嵌套并且整齐地排列成蜂窝型，排列的结构是在写代码时定义的。
就在前几天，微软发表了篇论文并挂在了arXiv上，该论文提出了一个参数量只有75M的小规模扩散模型——CodeFusion。
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。
一直以来，我都对C++中左值（lvalue）和右值（lvalue）的概念模糊不清。我认为是时候好好理解他们了，因为这些概念随着C++语言的进化变得越来越重要。
不同的处理器架构使用各种策略来避免延迟。CPU经过优化，可以处理各种数据结构和大型代码库。CPU可以有多个处理器，但每个处理器都以串行方式运行代码，有限的SIMD向量处理是次要的例外。为了尽量减少延迟的影响，CPU的大部分芯片都由快速本地缓存组成，内存中充满了接下来可能需要的数据。CPU还通过使用智能的技术来避免延迟，例如分支预测、指令重新排序、寄存器重命名和缓存预取[715]。
ExceptionHandler是Spring框架提供的一个注解，用于处理应用程序中的异常。当应用程序中发生异常时，ExceptionHandler将优先地拦截异常并处理它，然后将处理结果返回到前端。该注解可用于类级别和方法级别，以捕获不同级别的异常。
今天给大家介绍广州再生医学与健康实验室发表在Journal of Chemical Information and Modeling上的一篇关于利用分子生成模型进行从头分子设计的文章。该文提出了一种新的生成模型，该模型通过将蛋白质结合口袋的3D结构信息整合到条件RNN(cRNN)模型中，以控制类药分子的生成。在该模型中，通过粗粒度策略有效表征蛋白质结合口袋，其中口袋的3D信息可以由组成结合口袋原子的的粗粒度库仑矩阵(EGCM)的排序特征值表示。该文使用EGCM方法以及DeeplyTough方法来训练cRNN模型并评估其性能。实验结果表明，基于蛋白质结合口袋信息约束下训练的模型与正常RNN模型相比，生成的化合物与原始X射线结合配体具有更高相似性且对接分数更好。本文的结果证明了受控分子生成模型在靶向分子生成和类药化学空间引导探索方面的潜在应用。
2021年4月13日，Neves BJ等人在Journal of Cheminformatics杂志发表文章，文章使用分子指纹将分子表示为一段基于子结构的"句子"，通过学习子结构水平上的化学变化来预测逆合成反应。
AI 科技评论按，在各种社交平台上，经常会出现一些违规的内容，如恐怖视频、侮辱性的言语等。如何将这些内容识别出来并进行处理对平台健康良好的运作具有重大意义。近日，Facebook 人工智能研究院发表了一篇博文，探讨了这个问题。AI 科技评论编译整理如下文。
ASP.NET Core框架建立在一个依赖注入框架之上，已注入的方式消费服务已经成为了ASP.NET Core基本的编程模式。为了使读者能够更好地理解原生的注入框架框架，我按照类似的设计创建了一个简易版本的依赖注入框架，并它命名为“Cat”。本篇提供的四个实例主要体现了针对Cat的用法，《一个Mini版的依赖注入框架》提供了针对设计和实现原理的介绍。(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》）
大数据文摘出品 作者：Caleb 公共摄像头的边界在哪？ 相信大家还记得2017年的“水滴直播”，当时该视频直播平台上出现了全国多地校园视频监控的直播画面，被直播的场景包括教室、食堂、操场甚至宿舍，清晰的画面和声音让人仿佛置身校园中。 据了解，用户只要购买了某公司的视频监控摄像头产品，就可以主动选择把监控内容分享到该平台上。 对于此，有看到自己的身影出现在直播画面中的网友直说“太可怕了”，也有网友表示，“如果完全不知道自己被直播了，这肯定侵犯了隐私权”。 中国传媒大学法律系副教授刘文杰评论到，“在不影响社
标题：NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video
第一章Accessibility简介 近期，360烽火实验室发现一款滥用Accessibility的木马，该木马具有浏览器地址栏劫持、搜索劫持、桌面点击劫持以及防卸载等系列恶意行为，本报告将结合我们对该木马的分析，从Accessbility的设计初衷、技术发展、滥用情况等角度研究Accessibility的安全性。 一、 设计意义 依据Android官方文档，考虑到一些用户不能很好地使用Android设备，比如由于视力、身体、年龄方面的限制，造成阅读内容、触控操作、声音信息等方面的获取困难，因此Androi
实验是学习新技巧、思考新想法、并突破自身极限的有趣的方式。“纯 CSS”演示很早就有了，但是随着浏览器和CSS的发展，新的挑战又出现了。CSS 和 HTML 预处理器也促进了纯 CSS 演示的发展。有时候，预处理程序用于硬编码每个可能的场景，比如 :checked 的长字符串和相邻兄弟选择器。
论文标题：Interpretable Rationale Augmented Charge
现有分词介绍 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个信息时代最重要的技术之一，简单来讲，就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中，分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言，由于词之间有空格作为词边际表示，词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字，除了标点符号之外，字之间紧密相连，没有明显的词边界，因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大，在中文中，单字作为最基本的语义单位，虽然也有自己的意义，但表意能力较差，意义较分散，而
本博客的目的是解释如何通过实现基于LSTMs的强大体系结构来构建文本生成的端到端模型。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
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