内容优化 (1)减少HTTP请求数:这条策略是最重要最有效的，因为一个完整的请求要经过DNS寻址，与服务器建立连接，发送数据，等待服务器响应，接收数据这样一个消耗时间成本和资源成本的复杂的过程。常见方法：合并多个CSS文件和js文件，利用CSS Sprites整合图像，Inline Images(使用 data：URL scheme在实际的页面嵌入图像数据 )，合理设置HTTP缓存等。 (2)减少DNS查找 (3)避免重定向 (4)使用Ajax缓存 (5)延迟加载组件,预加载组件 (6)减少DOM元素数量:
web前端是应用服务器处理之前的部分，前端主要包括：HTML,CSS,javascript,image等各种资源，针对不同的资源有不同的优化方式。
生成对抗网络（GAN，Generative adversarial network）自从2014年被lan Goodfellow提出以来，掀起了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。
说实话，以上的十四条，有些是我没看懂的，例如Expires Header和配置 ETags，先记录在这里，其实依照我对Web前端开发的理解，也总结出一些优化原则，也可能与上面的有些重复，但可能会更好理解一些
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？
最近一直学习electron25集成vite4.x技术开发跨端应用。就搭建了一个electron-chatgpt聊天EXE程序。
转载：https://blog.csdn.net/qq_41815146/article/details/81141088
通过阅读 awesome-nodejs 库的收录，我抽取其中一些应用场景比较多的分类，通过分类涉及的应用场景跟大家分享工具
在分类问题中，除了线性的逻辑回归模型和非线性的深度神经网络外，我们还可以应用一种被广泛应用于工业界和学术界的模型——支持向量机（SVM），与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。支持向量机相对于神经网络和逻辑回归，特别擅长于特征维数多于样本数的情况，而小样本学习至今仍是深度学习的一大难题。
回顾下二分查找的思想，若序列呈升序，我们求出中间值mid，并判断是否满足条件。满足条件输出答案，若不满足将正确答案与mid进行大小的判断，如果比mid大，说明答案在右侧，更新查找区间的最小范围；如果比mid小，说明答案在左侧，更新查找区间的最大范围。
这段代码在release包的情况是，buttons是空的，是由于if (child.type.name === 'FlowSendButton')这是判断根本不会为true，因为在release模式下，child.type根本没有name这个属性，只有在debug模式下才有，所以这样来进行判断的 ，统统不会有true的情况，自然buttons中没有值，也就不会展示了。
这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
据统计，有80%的最终用户响应时间是花在前端程序上，而其大部分时间则花在各种页面元素，如图像、样式表、脚本和Flash等的下载上，减少页面元素将会减少HTTP请求次数，这是快速显示页面的关键所在。 CSS Sprites方法可以组合页面中的图片到单个文件中，并使用CSS的background-image和background-position属性来现实所需的部分图片。 Inline images使用data:URL scheme在页面中内嵌图片，这将增大HTML文件的大小，组合inline images到用户的（缓存）样式表既能较少HTTP请求，又能避免加大HTML文件大小。 Combined files通过组合多个脚本文件到单一文件来减少HTTP请求次数，样式表也可采用类似方法处理，这个方法虽然简单，但没有得到大规模的使用。当页面之间脚本和样式表变化很大时，该方式将遇到很大的挑战，但如果做到的话，将能加快响应时间。
翻译后发现貌似已经有人翻译过，但是翻译的水平就有点。。。。。那篇文章中不仅忽略了知识点，并且出现了明显的语义和语法错误，有一定的误导作用，所以请务必重新阅读老高的翻译。文章中容易出错的地方老高已经注释（在文章中以【】标出）。
对于入门选手来讲，webpack 配置项很多很重，如何快速配置一个可用于线上环境的 webpack 就是一件值得思考的事情。其实熟悉 webpack 之后会发现很简单，基础的配置可以分为以下几个方面： entry 、 output 、 mode 、 resolve 、 module 、 optimization 、 plugin 、 source map 、 performance 等，本文就来重点分析下这些部分。
「总结自经典教材《Pattern Recognition and Machine Learning》以及김동국教授的人工神经网络纯理论课程。在此感谢作者及教授的辛苦教学。本篇内容很多东西没有很明确地说明，仅限于本人记录复习使用」
性能在Web应用程序中起着至关重要的作用，甚至谷歌也很在意其查询性能。不要因为一个几KB的文件只需要1毫秒的下载时间就不去重视，因为涉及性能时每个毫秒都需要去关注。最好能优化、压缩和缓存一切。
前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN 领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。
相对熵又叫KL散度，也叫做信息增益，如果我们对于同一个随机变量，有两个单独的概率分布和，我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
PlainBashC++C#CSSDiffHTML/XMLJavaJavascriptMarkdownPHPPythonRubySQL
上一篇文章我们介绍了 《遥遥领先! HarmonyOS 自定义组件的结构、函数、变量、参数规定,这篇太干了我要渴死了!!!》 现在我们系统的看看 ArkTS页面和自定义组件生命周期 的实现流程步骤
是一个非常复杂的分布，那么使用这种方式难以获得一个比较理想的模型。这种强制性的约束会带来各种限制，而我们则是希望
如果 oldVnode和 newVnode不是同一个虚拟节点，那么就直接暴力删除旧的，插入新的。
昨天在介绍Center Loss的时候提到了这两个损失函数，今天就来介绍一下。Contrastive Loss是来自Yann LeCun的论文Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping，目的是增大分类器的类间差异。而Triplet Loss是在FaceNet论文中的提出来的，原文名字为：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering，是对Contrastive Loss的改进。接下来就一起来看看这两个损失函数。论文原文均见附录。
1 例子 神经元 使用下面的例子来进行说明： 今天去不去踢球? 有如下原因： 天气冷吗? 跟我常配合的好友去吗? 是不是晚饭前? 这些原因为判断去不去踢球的依据，即输入，分别设为x1，x2，x3
目前网上有好多关于electron相关的文章，但是本人在开发的时候发现，网上大部分文章可以说是千篇一律，没有真正的痛点解析啥的很无语 ，好多的问题都需要自己去找、去试，这无异于加大了开发成本与学习成本，所以本篇博客会从electron 的api 到 electron +vue 组合式开发到 打包 及开发过程中遇见的问题分门别类的进行说明， 当然在最后的文末我会将我写的 electron + vue全家桶的git开源项目附上，需要的话就去git 吧
本文提出在利用 GAN（对抗网络）的方法时，在生成模型G和判别模型D中都加入条件信息来引导模型的训练，并将这种方法应用于跨模态问题，例如图像自动标注等。
我们知道，当我们需要对Control进行截图时，我们可以使用Control.DrawToBitmap（）进行截图，
前端资源比较庞大，包括HTML、CSS、JavaScript、Image、Flash、Media、Font、Doc等等，前端优化相对比较复杂，对于各种资源的优化都有不同的方式，按粒度大致可以分为两类，第一类是页面级别的优化，例如减小HTTP请求数、脚本的无阻塞加载、内联脚本的位置优化等，第二类则是代码级别的优化，例如JavaScript中的DOM操作优化、图片优化以及HTML结构优化等等。在用户角度前端优化可以让页面加载得更快，对用户的操作响应得更及时，能够给用户提供更为友好的体验，在服务商角度前端优化能够减少页面请求数，减小请求所占带宽，能够节省服务器资源。
electron-vchat客户端聊天实例是基于electron+vue+vuex+Node+vue-router等技术开发的仿制微信pc桌面聊天项目。实现了消息发送 /表情(光标处插入表情)，图片 /视频预览，拖拽上传 /粘贴截图发送 /微信 dll 截图，右键菜单、朋友圈 /红包 /换肤等功能。
本文是「小孩都看得懂」系列的第十八篇，本系列的特点是内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
作为一个视觉数据处理平台，拥有从海量图片中学习并理解其内容的能力是非常重要的。为了检测几近重复的相似图片，我们使用了一套基于 Spark 和 TensorFlow 的数据流处理系统——NearDup。这套系统的核心由一个使用 Spark 实现的批量化 LSH（locality-sensitive hashing，局部敏感哈希）搜索器和一个基于 TensorFlow 的分类器构成。这个数据流处理系统每天能够比较上亿个分析对象，并渐进式地完成各个图像类别的信息更新。在本文中，我们将讲解如何使用这项技术更好地理解海量图片内容，从而使得我们产品前端界面的推荐内容和搜索结果具有更高的信息准确性、更大的数据密度。
vue的介绍 vue官网说：Vue.js（读音 /vjuː/，类似于 view） 是一套构建用户界面的渐进式框架。与其他重量级框架不同的是，Vue 采用自底向上增量开发的设计。 vue的优点 1.易用 已经会了 HTML、CSS、JavaScript？即刻阅读指南开始构建应用！ 2.灵活 不断繁荣的生态系统，可以在一个库和一套完整框架之间自如伸缩。 3.高效 20kB min+gzip 运行大小 超快虚拟 DOM 最省心的优化 虚拟的DOM的核心思想是：对复杂的文档D
rollup是一款用来es6模块打包代码的构建工具(支持css和js打包)。当我们使用ES6模块编写应用或者库时，它可以打包成一个单独文件提供浏览器和Node.js来使用。 它的优点有如下：
2014年Ian Goodfellow在研究使用生成模型自动生成图片的过程中，发现传统神经网络方法效果并不理想，随后缘于一个偶然的灵感，发明了生成对抗网络(GAN)，在其实验数据的图片生成上取得了非常理想的效果。从此，这种全新的技术作为训练生成模型的新框架，迅速风靡人工智能各个领域并取得不少突破。
head中必须定义title、keyword、description，保证基本的SEO页面关键字和内容描述。移动端页面head要添加viewport控制页面不缩放，有利于提高页面渲染性能。建议在页面加上基本的社交RICH化消息，保证网页地址分享后能够显示缩放图、图标和描述等。
本文是深入浅出 ahooks 源码系列文章的第七篇，这个系列的目标主要有以下几点：
写在前面 今天实现一个后台管理的引导页，所谓的引导页就是当用户第一次或者手动进行触发的时候，提示给用户当前系统的模块介绍，比如哪里是退出，哪里是菜单等等相应的操作 效果展示 https://live.csdn.net/v/embed/209987 实现思路 使用的是第三方driver.js的插件功能 插件地址 driver.js 实现步骤 安装dirver.js yarn add driver.js 引入dirver.js 定义一个引导的组件 LmDriver.vue
通过以上的管理动作，团队通常都能正常运转起来：输入目标->目标对齐->项目/团队管理->目标达成。但是对于管理者主要的工作内容其实还是执行，并没有深入参与目标的制定与输出。
训练得益于大量的数据，A数据集有标注，B数据集无标注。如何利用A数据集在B数据集上取得效果，这是经典的Domain adaptation问题。
在文件的根目录放进去这个图片，后缀修改成ico就可以了 6. 可以在收藏夹中显示出你的图标
本文是深入浅出 ahooks 源码系列文章的第九篇，这个系列的目标主要有以下几点：
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