很多人，包括我自己，初看Service Worker多一个Cache Storage的时候，就感觉跟HTTP长缓存没什么区别。 例如大家讲的最多的Service Worker能让网页离线使用，但熟悉HTTP缓存的朋友，会发现，把整站所有资源设置为长缓存（不带校验），也可以实现离线使用。 那么，Service Worker在缓存方面和HTTP缓存比较，有什么好处呢？ 带着这个疑问，我翻阅了一些大神博客 JakeArchibald的《Caching best practices & max-age gotc
本人平时会在放假期间写一些小程序拿去出售，个人爱好使然，那么前端代码混淆十分重要（无法加密，加密意味着需要解密，让浏览器给你解密么）。
文章导读：这篇文章不是为了全面深入的介绍循环神经网络（recurrent neural networks），而是为那些没有任何机器学习（machine learning）背景知识的读者提供一种思路，意在展示艺术家和设计师运用简单的Javascript和p5.js库构造预训练神经网络、进而创作出交互式数字作品的过程。 引言 近年来，对于那些富有创造性的群体来说，机器学习已经成为一种流行的工具。风格迁移（style transfer）、t-sne算法、自编码器（autoencoders）、生成对抗网络（
实测系列，均为一些现实中的行业内难题难点攻关，算是最干的最有营养的系列了，欢迎收看，一键三连~
基 本 思 路：1.既然要控制生成的随机数个数countNum，那么可以使用for循环来控制。
组件是指Web页面上抽出来的一个个包含模块（HTML）、样式（CSS）和功能（JS）的单元。好的组件具备封装性、正确性、扩展性、复用性。实现组件的步骤：结构设计、展现效果、行为设计，三次重构：插件化重构、模板化重构、抽象化重构。
在网站分析行业中，网站热图能够很好的反应用户在网站的操作行为，具体分析用户的喜好，对网站进行针对性的优化，一个热图的例子（来源于ptengine）
这篇文章不是对循环神经网络的综合概述。它适用于没有任何机器学习背景的读者。其目的是向艺术家和设计师展示如何使用预先训练的神经网络——使用简单的Javascript和p5.js库来制作交互式数字作品。
H.265视频流媒体播放器EasyPlayer是TSINGSEE青犀视频推出的一款开放性和功能性都十分强大的播放器，可支持H.264/H.265视频播放，性能稳定、播放流畅，还包含多个版本，比如EasyPlayer-RTSP、EasyPlayer-Pro、EasyPlayer.js等等。
小时候的你在游戏中搓着手柄，在现实中是否也会模仿这《拳皇》的动作？用身体控制游戏角色的体感游戏很早就已出现，但需要体感手柄（Wii）或体感摄像头（微软Kinect）配合。而现在，笔记本就能帮你做到这一切！
譬如某个js文件不是很重要，并不是整个页面需要的脚本，可能只是某个功能需要的，这个功能可能是用户点击了某个按钮才触发，入口比较深。且和你页面本身的结构不同类，譬如你是基于react的页面，这个功能的js是jquery插件。这种js文件我一般采用动态加载方式引入。
接着来做这个首页的收尾部分。按照上节课的结尾,我们需要进行新导入组件的三个本地化配置。
关于转盘类型的活动我相信大家多多少少都接触到了，很多的抽奖界面都是这类型的，今天这篇小文章就简单的总结一下我们游戏中需要实现这样一个效果的时候我们该怎样去做，其实只要是Cocos类型的，不管是C++的还是JS还是Lua他们之间的道理是相同的，类似于下面这样图的效果：
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一个线性变换，这可以通过一个表示旋转矩阵 [R ：如果v是一个列向量描述（只有一列的矩阵）的位置在空间中的点，该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的，可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如，当且仅当其行列式不为
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一
开发者写代码，和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑，一行行写成代码，并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发，将思考过程一行行写成表达式，并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
欢迎来到专栏《GAN的优化》，这是第二期。在这个专栏中，我们会讲述GAN的相关背景、基本原理、优化等相关理论，尤其是侧重于GAN目标函数的优化。小米粥和有三将带领大家从零学起，深入探究GAN的点点滴滴。
元素数量多了，难免会产生重叠。又或者某些效果需要几个元素重叠起来。这些情况大概率需要控制元素的层级。
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？
小巧. 130 bytes (已压缩和 gzipped)。 没有依赖。 Size Limit 控制大小。
MVC(模型-视图-控制器)是啥不多解释了，通俗说就是前台后台都有而且可以直接对数据库操作。
很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征（在两个分类下的数据分布的差异应当比较大）。
在尝试改进Guess.js的预测模型时，我开始研究深度学习。我主要关注RNN，特别是LSTM，因为它们在Guess.js领域具有不合理的有效性（unreasonable effectiveness）。并且，我开始使用CNN，虽然传统上不那么常用，但也可用于时间序列。CNN通常用于图像分类，识别和检测。
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考
招聘前端工程师，尤其是中高级前端工程师，扎实的 JS 基础绝对是必要条件，基础不扎实的工程师在面对前端开发中的各种问题时大概率会束手无策。在考察候选人 JS 基础的时候，我经常会提供下面这段代码，然后让候选人分析它实际运行的结果：
前言 上次带大家写了原始版的 GAN，只生成了高斯分布。但兔子哥哥发现在 GAN 论文的底下，有 GAN 生成图片的 example。 因此，这足以说明 GAN 亦有能力生成图片，并非只有 DCGAN
代码混淆（obfuscation）和代码反混淆（deobfuscation）在爬虫、逆向当中可以说是非常常见的情况了，初学者经常问一个问题，类似 _0x4c9738 的变量名怎么还原？从正常角度来说，这个东西没办法还原，就好比一个人以前的名字叫张三，后来改名叫张四了，除了张四本人和他爸妈，别人根本不知道他以前叫啥，类似 _0x4c9738 的变量名也一样，除了编写原始代码的人知道它原来的名称是啥以外，其他人是没办法知道的。
前一段时间有关利用网页JS挖矿的新闻屡见不鲜，其手段为黑客入侵网站后将正常网站页面嵌入恶意挖矿脚本，用户通过浏览器访问这些站点时这些脚本会在后台执行并大量占用资源，电脑会变慢、卡顿，CPU 利用率甚至
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考。
点击劫持（Click Jacking）是一种视觉上的欺骗手段，攻击者通过使用一个透明的iframe，覆盖在一个网页上，然后诱使用户在该页面上进行操作，通过调整iframe页面的位置，可以使得伪造的页面恰好和iframe里受害页面里一些功能重合（按钮），以达到窃取用户信息或者劫持用户操作的目的。
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设备指纹、浏览器指纹也是同理根据软硬件信息，设备版本、设备操作系统等差异性从而生成唯一的设备指纹。
以下仅是我对于这个比赛的思考过程，可能是拿高分的技巧，但我并没有因此拿高分，本人算法水平有限大佬勿喷，对文章中的问题欢迎指出。
由于使用了不可猜测到的token，所以我们首先想到的思路，就是找一个XSS漏洞来配合，先通过XSS获得token之后修改密码。
https://segmentfault.com/a/1190000023479851
A：应用首次构建时，需要为您的应用下发CDN配置，CDN生效需要2-5分钟时间，生效后您的应用方可访问。
在 《Vue 3：2020年中状态更新》 的文中曾经提到过尤雨溪希望7月中旬发布RC版(候选版本)，8月初发布3.0正式版。
Generative Adversarial Network，就是大家耳熟能详的 GAN，由 Ian Goodfellow 首先提出，在这两年更是深度学习中最热门的东西，仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN，看了些资料，做一些笔记。 1.Generation 什么是生成（generation）？就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片，然后自己来产生动物的图片，这就是生成。 以前就有很多可以用来生成的技术了，比如 auto-encoder（自编码器），结构如
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。
在 React Fiber 架构面世一年多后，最近 React 又发布了最新版 16.8.0，又一激动人心的特性：React Hooks 正式上线，让我升级 React 的意愿越来越强烈了。在升级之前，不妨回到原点，了解下人才济济的 React 团队为什么要大费周章，重写 React 架构，而 Fiber 又是个什么概念。
Linux开发一般会遇到“/proc/sys/vm/overcommit_memory”，即文件/etc/sysctl.conf中的vm.overcommit_memory，Overcommit的意思如同其字面意思，即进程可申请超出可用内存大小的内存（对进程而言实为虚拟内存，一个进程占用的虚拟内存空间通常比物理空间要大，甚至可能大许多）。overcommit_memory有三种取值（注：overcommit_memory并不控制OOM，是否开启OOM由panic_on_oom控制）：
支持现代浏览器、IE 使用 Babel、Node.js 和 React Native。
有一天产品小王拿着电脑兴致勃勃的来到我的工位旁：“诶，小付，这里有个在线pdf预览的功能，你看下能不能做。”
这两天有个新闻[1]比较火，一个叫丹尼斯·普什卡列夫的俄罗斯程序员，因为骑车撞人被判 18 个月。骑车撞人可能不是什么大新闻，造成严重后果的，被判刑也无可厚非。
如今 Web 框架、CLI、脚手架工具层出不穷，为开发者们提供便利的同时，也衍生出了一些幸福的烦恼：尽管它们构建部署的流程大同小异，但记住那些琐碎细节着实有些麻烦。
上回说到，我再次遇到这个消失了十多年的人后竟然发现她成为了一名测试工程师。不过显然她混的并不好，因为据我所知，当年她是没有考上大学的，就算在高中时代，她的学习成绩也并不好，整天旷课，考大学失败后，她就像突然消失了一样，这一晃，便是十几年。
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。
当我们企业微信的机器人碰上云开发会擦出怎样的火花？我们今天来做一个通过云函数来定时向企业微信群内推送消息
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