为了整个界面美观，我们需要对提交和重置按钮美化一番，可是无论用什么CSS样式定义按钮，都很难达到满意的效果，只得用JS+图片的方式进行处理，下边我是总结出的三种方法：
很多人都建议jquery使用cdn加速的方式引入。当然，我不反对这么做。但是以我自己做项目的便利性，我还是习惯把jq放在本地使用。原因有以下几点：
1、js配合传统css属性控制，可以使用setTimeout或者高级的requestAnimationFrame
本篇文章的内容是js清除浏览器缓存，在这里分享给大家，也可以给有需要的朋友做一下参考，大家一起来看一看吧
给你一个非零整数，让你求这个数的n次方，每次相乘的结果可以在后面使用，求至少需要多少次乘。如24：2*2=22（第一次乘），22*22=24（第二次乘），所以最少共2次；
在JQuery的许多方法中，很多方法的参数可以传入一个JSON对象，比如Ajax方法的第二个参数。怎么将文本转化成JSON对象，需要注意以下问题：
【友情提示：舒克老湿意在为各位准备从事前端工程师岗位的小伙伴提供思路，所有代码仅供参考，切勿背题！！理解问题以及提高自己解决问题的能力最为重要！如果你有更好的解决思路，或者有什么问题，欢迎给舒克老湿留言，大家一同进步。】
iframe 会阻塞主页面的 Onload 事件 搜索引擎的检索程序无法解读这种页面，不利于SEO
最近开源了一个 Vue 组件，还不够完善，欢迎大家来一起完善它，也希望大家能给个 star 支持一下，谢谢各位了。
本文关键字：编码和可视化调试支持内置的语言系统，以浏览器技术化的IDE和WEB APP为中心的可视化程序调试语言系统,让编程和调试装配到浏览器,为每个APP装配一个开发时高级可视debugger支持
2.要拦截的请求不是get请求,而是一个post请求 (难点在于:如果拦截的请求是get请求的话,我只需要拿到url,将后面拼接的参数键值对取出来就好了,但是post请求的参数键值对我们是看不到的。。。)
如果你存在以上疑惑，那本文章正是你需要的，下面将讲解几种app的类型、app与h5的通信原理、如何区分页面用原生开发还是h5开发。
二者都是两个循环的算法，复杂度都是O(n²)，主要的差异点在于： 1. 冒泡排序在第二个循环中，起始未知是i，而不是1. 2. 需要交换的判断条件二者相反。
本文关键字：visual demo driven debugging，engitor编程，更好用的qtquick
标签闭合、标签小写、不乱嵌套、提高搜索机器人搜索几率、使用外 链css和 js 脚本、结构行为表现的分离、文件下载与页面速度更快、内容能被更多的用户所访问、内容能被更广泛的设备所访问、更少的代码和组件，容易维护、改版方便，不需要变动页面内容、提供打印版本而不需要复制内容、提高网站易用性。
HTML面试题 1.XHTML和HTML有什么区别 HTML是一种基本的WEB网页设计语言，XHTML是一个基于XML的置标语言 最主要的不同： XHTML 元素必须被正确地嵌套。 XHTML 元素必
网站重构：在不改变外部行为的前提下，简化结构、添加可读性，而在网站前端保持一致的行为。
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势，而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力，也具有更好的隐私性，同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发，这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络，为了能够让开发者尽快熟悉相关知识，TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型，它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》（英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》），它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
用户承接页，是承载上游的落地页，其核心职能是承接流量、转化用户。对用户增长业务来说，如何让用户更快看到页面，是影响用户决策、决定拉新成功的关键。用增承接页的目标用户是手淘低活用户，这部分人的手机设备中低端占比90%以上，网络条件也不稳定，这对于我们承接页的性能、体验提出了更高的要求。
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
当我想要认真写一篇文章向大家分享我对前端的认识与感悟的时候，突然就深刻的体会到了这句话确实太有道理了。
Opera:以前是presto内核，Opera现已改用Google Chrome的Blink内核
HTML 和 word 的互转功能一直是开发中的一个头疼需求。那么今天咱们就针对这个需求来看下，如何进行角色。
一、使用良好的结构 可扩展 HTML (XHTML) 具有许多优势，但是其缺点也很明显。XHTML 可能使您的页面更加符合标准，但是它大量使用标记（强制性的 和 标记），这意味着浏览器要下载更多代码。所以，事情都有两面性，尝试在您的网页中使用较少的 XHTML 代码，以减小页面大小。如果您确实不得不使用 XHTML，试着尽可能对它进行优化。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 几种APP开发模式 概述 当前的APP开发模式注意有以下四大类型: Native App 即传统的原生APP开发模式,Android基于Java语言,底层调用Google的 API;iOS基于OC或者Swift语言,底层调用App官方提供的API。体验最后。 Web App 即移动端的网站,将页面部署在服务器上,然后用户使用各大浏览器访问。一般泛指 SPA(Single Page Application)模式开发出的网站。体验最差。 Hybrid App 即
没有什么框架是全能的，都有其适用场景。我们的最初的定位一定要围绕我们的业务来选择。
作者简介：王鹤，高级前端工程师，隶属于腾讯SNG增值产品部。主要负责QQ个性化业务的功能开发及技术优化。目前专注于框架的研究，致力于提升效能，解放生产力。 一、框架的选型 没有什么框架是全能的，都有其
Django 是一个用于快速开发 Web 应用程序的高级 Python Web 框架。它鼓励快速开发和干净、实用的设计。
在Three.js中，一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中，我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体，研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
作者简介：王鹤，高级前端工程师，隶属于腾讯SNG增值产品部。主要负责QQ个性化业务的功能开发及技术优化。目前专注于框架的研究，致力于提升效能，解放生产力。 一、框架的选型 没有什么框架是全能的，都有其适用场景。我们的最初的定位一定要围绕我们的业务来选择。我们个性化业务是基于移动端的多页面应用。我们综合考虑之后，决定使用vuejs+typescript+webpack2来作为现在和将来的核心主框架，未来的演变也基于此基础。 1、为什么使用vuejs 早些年，前端的MVVM框架呈现爆发式的增长，比如angula
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
处理过脑电数据的朋友肯定都听说过BCI2000，BCI2000是用于脑机接口(BCI)研究的通用软件系统。BCI2000包括软件工具，可以获取和处理数据，呈现刺激和反馈，并管理与机械臂等外部设备的交互。BCI2000是一个实时系统，可以将脑电图和其他信号与各种生物信号和输入设备(如鼠标或眼球追踪器)同步。它有几个模块来管理常用文件格式的数据导入和导出。BCI2000可以在大多数Windows系统上运行，源代码可以在大多数Windows机器上编译。
Collin Miller 首先介绍了 Edit Decision List(EDL)，这是一种古老的用于描述视频编辑的文本格式。如图所示，这里有三条记录，每一条都描述了从源胶带到目标胶带的时间段，以及使用哪个源。EDL 做的就是将源中所需的时间段，映射到输出上。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向，认识新的js开发领域!
对任何一个机器学习问题而言，数据处理都是很重要的一步。本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js），逐行运行数据处理的代码。
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个，对有人脸识别技术
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范，可以很好的识别 拉贾·谢耳朵（这还能认错？）雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
通读完上一篇博文中提及的教程，觉得应该搞个大作业巩固一下所学的知识，想起刚上映的漫威宇宙第三阶段收官之作《蜘蛛侠·英雄远征》，于是决定仿一个MARVEL的片头动画作为three.js的课后练习，使用的版本是R104版本。本节先来解决视频贴图的问题。
号外！号外！现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了！本文将为大家介绍「face-api.js」，这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块，它实现了三种卷积神经网络（CNN）架构，用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
随着人们对用户体验越来越重视，Web开发已经不满足于2D效果的实现，而把目标放到了更加炫酷的3D效果上。Three.js是用于实现web端3D效果的JS库，它的出现让3D应用开发更简单，本文将通过Three.js的介绍及示例带我们走进3D的奇妙世界。
大数据文摘转载自数据派THU 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型，比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集，则当模型部署在现实世界中时，该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。麻省理工学院的研究人员发现，在图像识别任务中流行的机器学习模型在对不平衡数据进行训练时实际上会编码偏差。即使使用最先进的公平性提升技术，甚至在使用平衡数据集重新训练模型时，模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此，研究人员想出了一种技术，将公平性直接引入模型的内部表示本身。这使模型即使在不公平数据上进行训练也能产生公
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读9分钟如何迫使深度度量学习模型首先学习好的特征？ 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型，比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集，则当模型部署在现实世界中时，该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。麻省理工学院的研究人员发现，在图像识别任务中流行的机器学习模型在对不平衡数据进行训练时实际上会编码偏差。即使使用最先进的公平性提升技术，甚至在使用平衡数据集重新训练模型时，模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此，研究人员想出了一种技术，将公平性
自 Three.js 2010 年成立以来， 一直是在 Web 上构建 3D 视觉效果的标准。 多年来，基于这个库构建了很多抽象库，它们整合了 Three.js 的特性，可以帮助开发者创建快速、令人惊叹和高性能的 Web 应用程序。
经常看技术博客的朋友，可能对Webpilot[1]并不陌生。这是个「能对网页内容提问的AIGC浏览器插件」。
与谷歌创意实验室合作，我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。您可以访问https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html 尝试一下在线演示。
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