开发中会遇到领导指着一个网页说，这个不错，咱们页面也按这个布局和风格做吧。直接用html+css+js生写还是挺费工的。最快的方法是直接照抄网页。本文例子不需要其它工具，只用浏览器的“另存页面为”和“查看页面源代码”两个功能来照抄网页，结果证明，不考虑js功能，仅看网页外观，是完全可以做出一模一样的网页的。 以下面网页为例，布局简单，但是要自己从头开始写，肯定要调试很久。
拷贝项目根目录的wxSearchView文件夹到你项目的根目录下（也可以其它位置）。 在你的wxss文件里导入组件的样式（文件位置为相对位置）：
在集成时，我的思路是写一个公共JSP文件，里面包含一些常用的js文件，当然此处我用的就是Jquery插件了。
根目录下有demo1和images/1.jpg，demo1下有index1.html文件和demo1.1文件夹。demo1.1下有index2.html和2.jpg图片文件。
大家好，今天我们来花 1 分钟来学习 DOM 相关的基础操作，内容虽然简单，但是还是有必要归纳总结的，希望这些整理对大家有所帮助。
当我们需要固定场景背景，固定摄像机的时候。移动旋转物体可以使用Three.js提供的OrbitControls.js，也可以手动写控制器。
我们从事 Web 开发工作中，异常监控系统已经是我们朝夕相处的好助手，但是这些异常处理工具通常都是建立在 Web 生态，或者是假定运行在浏览器环境下的，但是当我们需要给一套跨端系统搭建一套类似的异常监控系统，并且期望该系统兼容 Web 生态，现有的工具很可能就不满足我们的需求了，因此我们需要考虑一套完整的异常监控系统整个链路将会涉及到哪些工具链，以及如何修改这些工具链来适配我们的跨端系统。
高仿淘宝、京东等商城首页、商品分类页面，正在做商城项目的同学有福啦，看看是你们想要的效果吗？
1.script标签在HTML文件中添加JavaScript代码. JavaScript代码只能写在HTML文件中吗?当然不是，我们可以把HTML文件和JS代码分开,并单独创建一个JavaScript
答：因为目前我们开发时候的源码跟通过webpack构建混淆压缩后的生产环境部署的代码不一样，sourceMap就是一个文件，里面储存着位置信息。
SeaJS是一个遵循CMD规范的JavaScript模块加载框架，可以实现JavaScript的模块化开发及加载机制，兼容所有主流浏览器 SeaJS的主要目的是令JavaScript开发模块化并可以
2.去除Switch中的<Redirect>，用react-router-dom中的Redirect 替代，或者用 <Navigate> 实现
前言 今天这篇文章的标题，显然是要搞事情。一个JS交互效果，居然花费了一天的宝贵时间才研究出来，我是不是不太适合做前端？ 别急，搬好小板凳，正文从这开始～ 本来今天下班回来感觉有点累，想着今天就别学了吧，正好看见停播了好久的《极限挑战》在网上放出了最新的一期。但是，今天发生在公司的一件小事儿，在我心里产生了不小的波澜，正好拿这个话题跟同行们聊聊..... 今天早晨我按时去了公司，坐在我的工位上，习惯性地点开了编辑器SublimeText（我宠幸了它三年之久～），一天的编码工作正式开始。 我的大脑高速运转
问题在于，由于打包动作会将我们的原始代码进行编译、压缩，最后在产物中早已没有我们的原始代码，打开产物，我们可以见到的只有这样的代码：
在前边初探富文本之CRDT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、分布式的最终一致性理论、偏序集与半格的概念、为什么需要有偏序关系、如何通过数据结构避免冲突、分布式系统如何进行同步调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如automerge、yjs等等，本文就是关注于以yjs为CRDT协同框架来实现协同的实例。
这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用，作为2017年后最热的模型结构之一，在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意，效果比bilstm还要差不少，这背后有
相对位置编码(Relative position encoding, RPE)是Transformer获取输入Token序列顺序的重要方法。在自然语言处理中已证实了其有效性。
最近的业余时间里，一直在研究图相关的领域，顺便构建出 feakin 图形引擎。在研究了 Mermaid、Cytoscape、Drawio/MxGraph/MaxGraph、Excalidraw 等图形库之后，大概写了两个 PoC（概念验证）： 数据的处理。即将文本转换为可渲染的数据模型。即结合语法解析、图算法来对数据进行处理。 图形的渲染。即基于 Konva.js 的 Canvas 方式来渲染图形。 在这个过程中，因为研究时间比较分散，一些概念相对比较模糊。所以，便想抽空重新梳理一下其中的思路，方便于后续继
应该是他要给项目做缩放功能，然后看到了 我图形编辑器缩放的文章，想要跟着我文章的思路移植到他的项目上。
英文全称是：Functional Reactive Programming，翻译过来就是：函数响应式编程。
一篇来自微软关于Transformer中位置编码的文章，关于位置编码，我们之前也有讨论过，参见：
OpenCV可以用来生成，但是文字换行等场景就比较难实现，这里使用HTML生成答题卡。
DeBERTa刷新了GLUE的榜首，本文解读一下DeBERTa在BERT上有哪些改造
1.文档流： 浏览器窗口，自上而下，自左到右元素的排班成为文档流 2.文档流和元素定位的关系： 由于文档流中每个元素都有固定的位置，为改变文档流的位置，或者隐藏元素在文档流中的物理空间。 3.元素定位的分类： 相对位置 绝对位置 固定位置 4.相对位置： 相对位置需要设置参照 position：relative属性将元素自身位置设为参照物。 如果一个元素设置了该属性 上下左右移动属性： bottom(向上移动，即距离相对位置下端的距离) top(向下移动，即距离相对位置上端的距离) left(向右移动，即
自 2017 年发表“ Attention Is All You Need ”论文以来，Transformer 架构一直是自然语言处理 (NLP) 领域的基石。它的设计多年来基本没有变化，随着旋转位置编码 (RoPE) 的引入，2022年标志着该领域的重大发展。
第四篇也非常有趣提出将独立的词向量替换成自变量为位置的函数，引入了复数空间综合了词向量和位置向量」
大多数的生成模型（例如seq2seq模型），生成句子的顺序都是从左向右的，但是这不一定是最优的生成顺序。可能有人要说，反正最终都是生成一个句子，跟生成顺序有啥关系？但是大量实验确实表明了从左向右生成不一定是最好的，比如先生成句子中的核心词（出现词频最高的词，或者动词等）可能效果会更好。
现如今很多大模型都开始支持超过4096长度的推理，例如GPT-4支持超过30k，ChatGLM2-6B也支持最长为32K的文本。但是由于显存资源的限制，这些大模型在真正在训练过程中不一定要训练这么长的文本，通常在预训练时只会设计到4k左右。
论文: Conditional Positional Encodings for Vision Transformers
这要从Transformer设计之初说起。在人类语言中，单词的位置和顺序定义了语法，也影响着语义，无法捕获单词的顺序，会导致我们很难理解一句话的含义。
我们知道，BERT无法处理超长文本的根本原因是BERT使用了从随机初始化训练出来的绝对位置编码，一般的最大位置设为了512，因此顶多只能处理512个token，多出来的部分就没有位置编码可用了。当然，还有一个重要的原因是Attention的O(n^2)复杂度，导致长序列时显存用量大大增加，一般显卡也finetune不了
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
前言 Hexo Next 主题自带的代码块功能，没有复制功能，很不方便。 经过一番查找后，在主题的 Issues 中找到了解决方案，这里记录下。 下载 需要下载 clipboard.js 主页 Github 提供下载 clipboard.min.js 将下载的文件存到如下目录：（相对目录为工程目录，没有目录则创建） 1 .\themes\next\source\lib\zclip\clipboard.min.js 导入 新建文件 custom.js ，目录如下：（相对目录为工程目录） 1 \th
第二章 正则表达式位置匹配攻略 正则表达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。请记住这句话。 然而大部分人学习正则时，对于匹配位置的重视程度没有那么高。 本章讲讲正则匹配位置的总总。 内容包括：
现在如果你是第一次访问Jeff的阳台的首页，你会发现会出现如下图的一个“导游”界面。这个就是使用Intro.js 这个javascript 插件制作的。在当初接触的时候，我发现网络上根本没有个中文使用
小菜：老鸟，我在 openprocessing 网站上看到了一个作品，点赞数蛮多的，作品也挺有意思。
只需要遍历寻找最小的数，并保存最小数的索引。遍历完之后，让最小数和已排序序列的末尾互换位置即可。
给定一个由纯数字组成以字符串表示的数值，现要求字符串中的每个数字最多只能出现 2 次，超过的需要进行删除；删除某个重复的数字后，其它数字相对位置保持不变。 如 34533，数字 3 重复超过 2 次，需要删除其中一个 3 ，删除第一个 3 后获得最大数值 4533 请返回经过删除操作后的最大的数值，以字符串表示。
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。
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。
以常见的图片切换效果对animate的动画做了实验，用了两种方式，一种是修改相对位置，一个是修改背景的位置，结果第一种可以，第二种失败。 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equ
机器之心专栏 作者：Joshua 今年以来，中文 NLP 圈陆续出现了百亿、千亿甚至万亿参数的预训练语言模型，炼大模型再次延续了「暴力美学」。但 QQ 浏览器搜索团队选择构建十亿级别参数量的「小」模型，提出的预训练模型「摩天」登顶了 CLUE 总排行榜以及下游四个分榜。 2021 年，自然语言处理（NLP）领域技术关注者一定听说过预训练的大名。随着以 BERT 为代表的一系列优秀预训练模型的推出，先基于预训练，再到下游任务的微调训练范式也已经成为一种主流，甚者对于产业界来说，某种意义上打破了之前语义理解的技
近年来，LLM在各个领域的性能都有了显著的进展。随着这些LLM被用于越来越复杂的任务，它们经常需要更长的推理过程或理解更大的上下文。在这些情况下，LLM在长序列上的长度泛化失败问题变得更加突出。
Selenium是一个Web UI自动化工具。它不提供任何API来建立数据库连接。这取决于你使用Selenium进行自动化的编程语言。
本文从原理的角度入手对 Source Map 进行了较为深入的分析，并从业务需要的角度出发，手动编写根据 Source Map 映射编码前后代码行数的功能，示例语言为 Golang
1、相对路径-顾名思义，相对路径就是相对于当前文件的路径。网页中一般表示路径使用这个方法。
众所周知，transformer的attention机制本身是不带有位置信息的，因此对于文本序列，attention机制本身就会丢失掉原文当中的序列信息，造成信息缺失，影响到模型的效果表达，这个应该已经算是面试中常见的八股文问题了。
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