Photon Unity Networking（首字母缩写PUN）是一个Unity多人游戏插件包。它提供了身份验证选项、匹配，以及快速、可靠的通过我们的Photon后端实现的游戏内通信。
Paint in 3D用于在游戏内和编辑器里绘制所有物体。所有功能已经过深度优化，在WebGL、移动端、VR 以及更多平台用起来都非常好用！
LazyLoad大家再熟悉不 过的一个jquery插件了，它可以延迟加载长页面中的图片. 也就是说在浏览器可视区域外的图片不会被载入，直到用户将页面滚动到它们所在的位置才会加载并显示出来，这和图片预加载的处理方式正好刚好相反。图片不多 的页面时，效果并不太明显，但是当页面大图片比较多的时候，这种效果就比较显著了，明显加快了页面的加载速度。浏览器将会在加载可见图片之后即进入就绪状 态，在某些情况下还可以帮助降低服务器负担。 因此，比较流行的wordpress主题，typecho主题，emlog主题等都使用了lazyload图片延迟加载来实现快速加载页面。 当然啦，你的网站纯文字的，就没必要多搞个jquery插件了。
java.security. MessageDigest 类用于为应用程序提供信息摘要算法的功能，如 MD5 或 SHA 算法。简单点说就是用于生成 散列码。 信息摘要是安全的单向哈希函数，它接收任意大小的数据，输出固定长度的哈希值。关于 信息摘要 和 散列码 请参照《 数字证书简介 》
Photon Unity Networking (PUN)是一种用于多人游戏的Unity软件包。 灵活的匹配可以让玩家进入房间，可以通过网络同步对象。 快速和可靠的通信是通过专用的Photon 服务器完成的，因此客户端连接不需要1对1。
Android 5.0 (LOLLIPOP) 为用户和应用开发者提供了新的功能。本文档介绍了最值得注意的新 API。
sudo apachectl start
android中可以使用WebView加载网页，同时Android端的java代码可以与网页上的javascript代码之间相互调用。 效果图： （一）Android部分： 布局代码： <spa
引申：如何在const成员函数里修改成员 —— 按位和与按成员const 如果我们想要建立一个const成员函数，但仍然想在对象里改变某些数据，这时该怎么办呢？这关系到按位const和按成员const的区别。按位const意思是对象中的每个位是固定的，所以对象的每个位映像从不改变。按成员const意思是，虽然整个对象从概念上讲是不变的，但是某个成员可能有变化。当编译器被告知一个对象是const对象时，它将保护这个对象。 这里我们要介绍在const成员函数里改变数据成员的两种方法。
Typecho，WordPress 等程序高亮代码实现过程，首先引入高亮代码 js 提取代码中得关键词，标记标签；然后，利用高亮 css 更换这些标签得颜色；最重要得自然是，pre 标签重写，这样是为了告诉浏览器哪段代码要执行高亮。
在android4.2以前，注入步骤如下： webview.getSetting().setJavaScriptEnable(true); class JsObject { public String toString() { return "injectedObject"; } } webView.addJavascriptInterface(new JsObject(), "injectedObject"); Android4.2及以后，注入步骤如下： webview.getS
It is undefined behavior to read a union member with a different type from the one with which it was written. Such punning is invisible, or at least harder to spot than using a named cast. Type punning using a union is a source of errors.
以下就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值
这是通常描述截断图像的错误。 如果启用LOAD_TRUNCATED_IMAGES，则可以加载图像
MAX30102是一款由Maxim Integrated推出的低功耗、高精度的心率和血氧饱和度检测传感器模块，适用于可穿戴设备如智能手环、智能手表等健康管理类电子产品。
最近利用晚上的时间，对很久没有新版本发布的深蓝词库转换进行了版本升级。本次升级主要包含的功能包括：
主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。
1.安装Openssl (下载地址：http://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html 或者百度云盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1nmX43twAL0PUn0wiCEekIw 提取码：y4i8 )
OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。
因为nginx HTTP rewrite module 需要PCRE包，同时其依赖的zlib本机也没有安装。所以一并下载源码包编译。
在语音识别中，模型输出的结果只是单纯的文本结果，并没有根据语法添加标点符号，本教程就是针对这种情况，在语音识别文本中根据语法情况加入标点符号，使得语音识别系统能够输出在标点符号的最终结果。
阿里云的服务器请查看：https://yq.aliyun.com/articles/29941
NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，可以大规模的运用于实时消息服务，每天可以处理数亿级别的消息，设计目标是为在分布式环境下运行的去中心化服务提供一个强大的基础架构。
本想是基于PaddleSpeech开发的中文标点符号模型，默认使用的预训练模型为ernie-3.0-medium-zh。该模型可以用于语音识别结果添加标点符号，使用案例PPASR。
上篇介绍过JavaScript引擎的历史，《JS引擎(0):起底各种JavaScript引擎群雄争霸之路》
首先说一下用pretty的缺点 之前的TinyMCE编辑器下发布代码，如果是插入代码的两个按钮里的右边的那个，pretty渲染后会变成错乱的，标签都会显示出来。 解决方法就是手动去改以前的文章（这个过程可以让你逃避一下复杂的现实世界，还可以回顾一下以前写过的东西，好吧。。其实就是要花很长时间去干重复的工作）。 如果要设置行号，Markdown编辑模式的代码会渲染成一行一块，很奇怪，因为每一行都有标签，所以只好选择不要行号。 接下来是设置的步骤 首先要确保你已经开启js功能。 j
标签，所以只好选择不要行号。 接下来是设置的步骤 首先要确保你已经开启js功能。 j
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*本文转载自环球网、中国日报网、CSDN、21世纪教育网等媒体报道 1月25日，记者获悉，《基于腾讯乐享平台演化、使用行为及提升管理效能的案例研究》商业教学案例被加拿大毅伟商学院案例库正式收录，并将面向全球出版发行。这意味着，腾讯乐享在企业管理方面的社区实践得到了国际顶尖商学院的权威认可。未来，腾讯乐享案例将供全球多个商学院教学使用，为全球优秀管理人才提供企业发展创新的思路参考。 案例教学与开发是管理人才培养中的重要环节。作为商业案例教学发源地之一，加拿大毅伟商学院从1923年就开始运用案例进行商业教学
Facebook的LLaMA 模型和Georgi Gerganov 的llama.cpp的结合。 LLaMA，这是一组包含 7B 到 65B 参数的基础语言模型。我们在数万亿个令牌上训练我们的模型，并表明可以仅使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸专有和不可访问的数据集。特别是，LLaMA-13B 在大多数基准测试中都优于 GPT-3 (175B)，而 LLaMA-65B 可与最佳模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 竞争。我们将所有模型发布给研究社区。
https://www.iteblog.com/archives/1126.html?from=like 以下的话是由Apache Spark committer的Reynold Xin阐述。（就是著
firebase/php-jwt 是一个非常简单的 JWT 库，用于在 PHP 中对 JSON Web令牌（JWT）进行编码和解码
golang办公工作流workflow利用js-ojus/flow做测试——系列二
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兼容标准的 Google Code Prettify 代码高亮主题&插件的格式，基于 Google Code Prettify 高亮代码的方案，纯代码版。
近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果公布，从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文，录取率约为 22%。本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《Deep Image Harmonization via Domain Verification》。
原文链接请点击阅读原文。 There are many deep learning resources freely available online,but it can be confusing knowing where to begin. Go from vague understanding of deep neural networks to knowledgeable practitioner in 7 steps! By Matthew Mayo. Deep learning is a
Introduction This week we continue the theme of looking at general kinds of harm technology can cause if we’re not careful with it. The topic we’re looking at is one that, with a few exceptions, gets a lot less press I think than bias because it’s a lot h
Lin等人的《网络中的网络(Network in Network, NiN)》一文，提出了一种特殊的卷积操作，它允许跨通道参数级联，通过汇聚跨通道信息来学习复杂的交互。他们将其称为“交叉通道参数池化层”（cross channel parametric pooling layer），并将其他操作与1x1卷积核进行卷积的操作相比较。
图像合成 (image composition) 是图像处理的常用操作，把前景从一张图上剪贴下来粘贴到另一张图上，获得一张合成图。合成图可以用来获取感兴趣的目标图像，也可以用于数据增广，有着广泛的应用的前景。但通过这种方式得到的合成图存在诸多问题，比如前景的大小或位置不合理、前景和背景看起来不和谐等等。我们的工作侧重于解决合成图中前景和背景不和谐的问题。具体来说，在合成图中，前景和背景是在不同的拍摄条件 (比如时刻、季节、光照、天气) 下拍摄的，所以在亮度色泽等方面存在明显的不匹配问题。图像和谐化 (image harmonization) 旨在调整合成图中的前景，使其与背景和谐。
*nix Programming Mammals N00b Pwn M3 N00b's Programming Machine Naan and Paneer Makhani Nabbing Pleasant Monads Naboo's Podracing Misadventure Nacho Pace Maker Nacho Pizza Marinade Nacho Portion Monitor Nacho Portmanteau Meltdown Nacho Printing Machine Nac
论文标题：Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization
在使用GPT BERT模型输入词语常常会先进行tokenize ，tokenize具体目标与粒度是什么呢？tokenize也有许多类别及优缺点，这篇文章总结一下各个方法及实际案例。
前面都是使用的AutoModel，这是一个智能的wrapper，可以根据你给定的checkpoint名字，自动去寻找对应的网络结构，故名Auto。
《汉密尔顿》这部红极一时、创造票房奇迹的音乐剧，不仅让奥巴马全家观看了两次，也影响了整个美国百老汇。今年的“GEN数据新闻奖”中的年度数据可视化奖，就被来自《华尔街日报》的作品“汉密尔顿的韵律”（The Rhymes Behind Hamilton）获得。DT君今天就来解析：这部神作是如何对rap复杂押韵结构进行识别和可视化处理的。
每天使用Python是我内在工作的一部分。在这个过程中，我学会了一些有用的技巧和心得。
发现关键字the eighth circle of Hell，Google这个可以发现是和《神曲》有关，而且搜索到的第一条就是
这个小程序的上线成本比较高，需要营业执照，还有因为论坛的存在，上线之后还需要工信部的备案资质，否则不予更新代码，所以我已经停止对它的维护了。开源这个项目的代码： github地址,欢迎star、fork!!!
日前，以人工智能驱动的新药研发公司Insilico Medicine，利用其自主研发的生物靶点发现引擎PandaOmics™，成功建立了一种独特的方法来识别潜在的两用靶点，用于抗衰老和与年龄相关疾病的研究。从构思到提交论文，整个过程仅耗时2个月，显著证明了在广泛的疾病靶点识别方面，该人工智能软件PandaOmics™提供了一种节省成本和时间的新方法。
下图展示了完整的 tokenization 流程，接下来会对每个步骤做进一步的介绍。
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