我这里摘了一部分一位大哥在知乎上的回答[1]，如果有兴趣，可以去看看。要让一款编辑器达到商业级质量，从目前接触到主要的例子来看，独立开发时间太长：
在 iPhone 上输入文本、发掘用户可能感兴趣的新闻、查明用户遇到问题的答案，以及其他语言相关的任务都取决于稳健的自然语言处理（NLP）模型。词嵌入是一类 NLP 模型，它在数学上将词映射为数值向量。这种能力使得找到数值相似的向量或向量簇变得非常简单，而后通过反向映射来得到相关的语言信息。这些模型是 News、搜索、Siri、键盘和 Maps 等常见应用程序的核心。本文将探讨能否通过全局语义上下文（global semantic context）改善 QuickType 键盘的词预测。
在前端开发中，与HTML文档进行交互是一项基本任务。文档对象模型（Document Object Model，简称DOM）为开发者提供了一种以编程方式访问和操作HTML文档的方式。DOM的核心是节点（Node）对象，它代表了文档中的各个部分。本博客将深入探讨JavaScript DOM Node对象，帮助您更好地理解它的作用和如何使用。
我之前只知道，反向链接可以索引到1个笔记；直到今天才发现，原来反向链接还可以精确地索引到1个笔记的1个段落。不知道是不是新近版本增加的功能，我真的还挺喜欢它。
要创建新的 HTML 元素 (节点)需要先创建一个元素，然后在已存在的元素中添加它。
这是常用的解决方案：找到您希望删除的子元素，然后使用其 parentNode 属性来找到父元素：
** 通过 HTML DOM，可访问 JavaScript HTML 文档的所有元素。**
如需向 HTML DOM 添加新元素，您首先必须创建该元素，然后把它追加到已有的元素上。
在我们的实际开发中，一般应用都部署在Linux上，为了后期方便排查bug或者记录代码执行的流程。对于开发者而言，遇到问题经常需要去看log文件（或者使用Kibana这样的工具），这里介绍几个开发常用而又重要的日志查找技巧。
今天在看vue源码解析时候发现一个api没有见过，一查是原生的，赶紧补漏。 DocumentFragments 是DOM节点。它们不是主DOM树的一部分。通常的用例是创建文档片段，将元素附加到文档片段，然后将文档片段附加到DOM树。在DOM树中，文档片段被其所有的子元素所代替。 因为文档片段存在于内存中，并不在DOM树中，所以将子元素插入到文档片段时不会引起页面回流(reflow)(对元素位置和几何上的计算)。因此，使用文档片段document fragments 通常会起到优化性能的作用(better p
1. jQuery创建DOM标签 1.1 DOM动态创建标签的方法 DOM时代我们通过document的createElement方法动态创建标签。创建标签后，动态的给他添加属性。例如代码： // 动
在小型跨境电商企业工作过的人都知道，团队内是没有或者只有一份很粗略的公司电商物流流程和政策SOP，公司业务团队几乎每个人都是口口相传下来。但是，如果熟悉这项工作的员工离职了，会发生什么？答案是，他们会带着公司的电商物流流程和政策内容一起走，除非他们把它写在文档上。
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
关于大型语言模型(LLMs)的应用落地，目前最值的关注要数文档问答了。其主要的工作思路是将文档进行文本分割存入向量数据库，当遇到问题请求的时候，依据问题检索出向量数据库相关的文章片段，通过Prompt引导大模型给出答案。然而，该方法对于纯文本文档QA效果较好，当面对PDF、网页和演示文稿等不同文档结构时却存在一定的挑战。
在Elasticsearch中，健康的群集是一个平衡的群集：主分片和副本分布在所有节点上，以保证有节点故障时的持久可靠性。
以CSDN为首，知乎其次，cnblog带路的一大批博客上充斥着大量低质量的编程入门教程，代码粗制滥造，毫无缩进，没有高亮，东抄西抄。初学者如果长期参照这种垃圾博客来解决问题，将会适得其反，走入歧途。
PyQuery是一个类似于jQuery的解析网页工具，使用lxml操作xml和html文档，它的语法和jQuery很像。和XPATH，Beautiful Soup比起来，PyQuery更加灵活，提供增加节点的class信息，移除某个节点，提取文本信息等功能。
接下来就和大家分享一款由facebook开源的强大的富文本编辑器——Lexical。目前在github上已有 17.7k star。
jQuery学习笔记之DOM操作、事件绑定（2） ————————————————————学习目录———————————————————————— 4.DOM操作 5.事件绑定
或许你听说过 Quantum 项目。 它是对于 Firefox 内部的一个重大改写，以达到让 Firefox 更快运行的目的。我们将实验性的浏览器 Servo 的一部分功能调换出来，并对引擎的其他部分做除了重大的改进。
在使用知行EDI系统的过程中，我们经常会用到XMLMap端口进行数据转化，XMLMap端口可以通过拖拽方式进行字段取值映射，同时也可以写代码添加字段对应的取值及判断条件。有时在完成映射后，发现源文件/目标文件待映射的字段和段落需要添加、删除，或者取值逻辑需要调整，可以按照以下步骤解决：
如需向 HTML DOM 添加新元素，您首先必须创建该元素（元素节点），然后把它追加到已有的元素上。
问题导读 1.本文解决ping通外网的思路是什么？ 2.如何实现ping通外网？ 3.ping域名bad address该如何解决？ 前面是概述，这里给大家在详细说一下，openstack网络。 由于在安装部署中，我们遇到了实例ping不通外网、ping不通节点，ping不通域名。而且有的甚至获取不到ip。 获取不到ip，一直没有遇到过这个问题，只要是完全按照 about云openstack入门宝典 应该不会遇到这个问题。 要么使用dhcp自动分配，要么是自己手工配置。入门宝典采用的是自动分配。 学习
【新智元导读】昨天，新智元介绍了谷歌的全新搜索工具“Talk to Books”，基于自然语言文本理解，用户能够凭语义而非关键词来实现搜索功能。谷歌搜索的“AI化”令人眼前一亮，谷歌是否即将从当今的搜
在Vue 3中，Fragment组件是一种特殊的组件，它允许你在模板中使用多个根级别元素而不需要包裹它们。Fragment组件是Vue 3中的一个内置组件，用于解决在模板中只能有一个根元素的限制。
参加工作时间久一点的工程师应该有这样一个体会：自己平时代码写得再多再好，可一旦要用文档去描述或者表达某一个事情或者问题时，都感觉非常困难，无从下手，不知道自己该写什么不该写什么；或者费了九牛二虎之力写出来的东西没法满足要求，需要再三去修改调整。这其中的主要原因我归纳有两点：
jQuery 是一个高效精简并且功能丰富的 JavaScript 工具库。它提供的 API 易于使用且兼容众多浏览器，这让诸如 HTML 文档遍历和操作事件处理动画和 Ajax 操作更加简单。目前超过 90% 的网站都使用了 jQuery 库，jQuery 的宗旨：写的更少，做得更多！
1、用于HTML和XML文档的编辑接口，给文档提供一种结构化的表示方法，可以修改文档的内容和结构
本文是笔者对Mario Kosaka写的inside look at modern web browser系列文章的翻译。这里的翻译不是指直译，而是结合个人的理解将作者想表达的意思表达出来，而且会尽量补充一些相关的内容来帮助大家更好地理解。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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其实POI的生成Word文档的规则就是先把获取到的数据转成xml格式的数据，然后通过xpath解析表单式的应用取值，判断等等，然后在把取到的值放到word文档中，最后在输出来。
本章将介绍一个 Web 搜索引擎，我们将在本书其余部分开发它。我描述了搜索引擎的元素，并介绍了第一个应用程序，一个从维基百科下载和解析页面的 Web 爬行器。本章还介绍了深度优先搜索的递归实现，以及迭代实现，它使用 JavaDeque实现“后入先出”的栈。
安装好后打开,点击左上角的文件(Files)->打开文件夹(open folder)->创建新文件->选择
有些程序处理用户的直接输入，比如鼠标和键盘动作。这种输入方式不是组织整齐的数据结构 - 它是一次一个地，实时地出现的，并且期望程序在发生时作出响应。
当创建了一个网页并把它加载到web浏览器中时，DOM就悄然而生。浏览器根据网页文档创建一个文档对象。
使用 大型语言模型 (LLM) 提取知识图谱既耗时又容易出错。这些困难源于 LLM 被要求从内容中提取细粒度的、特定于实体的信息。受 向量搜索优势 的启发，特别是从相对较少清理的内容中获取良好结果的能力，让我们探索一个粗粒度的 知识图谱——内容知识图谱——专注于内容之间的关系。
网络爬虫是指一种程序自动获取网页信息的方式，它能够自动化地获取互联网上的数据。通过使用网络爬虫，我们可以方便地获取到网络上的各种数据，例如网页链接、文本、图片、音频、视频等等。
软件测试培训也是一种提升技术及迅速转行的辅助手段，不管在哪学你都必须先去试听，看看讲课的风格及氛围，是否通俗易懂，课件是否老化，工具是否过时，课程内容及项目是否具有实战性，主要就是了解项目实战周期是多久，工具是否属现在主流，还有你自己喜不喜欢讲师的讲课风格，如果不喜欢讲师的上课风格也会对你的学习进度造成一定的影响，今天给大家分享Selenium的面试题。希望在学习的小伙伴都能找到更好的心仪工作。
相信很多人都用不惯mysql，小编也是，oracle的递归查询很简单。就一句sql就可以搞定，还有不清楚或者突然忘记需要温习的小伙伴们，大家可以看小编发的以前的关于oracle递归查询的方法，戳这里：【oracle递归查询方法介绍】
默认网络(DMN)在人脑功能网络中扮演者极为重要的角色，一个关于它的重要问题是，默认网络是否会通过网络的动态重组来编码关于环境变化的信息? 想对这个问题进行研究是很困难的，因为功能连接的模式反映了刺激
大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。
作为云计算技术落地的重要基础设施成果，云服务器近年来获得的飞速发展有目共睹。云服务器需求量的激增引发行业竞争的加剧，甚至很多服务商将VPS更名为云服务器混淆视听，滥竽充数。为保证我们互联网服务的正常创
作为云计算技术落地的重要基础设施成果，云服务器近年来获得的飞速发展有目共睹。云服务器需求量的激增引发行业竞争的加剧，甚至很多服务商将VPS更名为云服务器混淆视听，滥竽充数。为保证我们互联网服务的正常创建和运行，优质的云服务器是基础保障，那么选择云服务器要考虑哪些因素呢?
每个月都会有几千篇的论文在arXiv发布，我们不可能看完所有的文章，但是我们可以从中找到一些趋势：
前一篇介绍了两个作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这篇文章主要介绍六个非常具有代表性的向量表征算法，它们有特征词向量表示、文档向量表示、图向量表示，以及两个安全领域二进制和日志的向量表征。通过类似的梳理，让读者看看这些大佬是如何创新及应用到新领域的，希望能帮助到大家。这六篇都是非常经典的论文，希望您喜欢。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
MySQL本身是开源的，有些公司或社区基于MySQL发布了新的分支，如有名的MariaDB。 在介绍 Percona 之前，首要要介绍的是XtraDB存储引擎，在MYSQL中接触比较多的是MyISAM 和 InnoDB这两个存储引擎。 MySQL 4 和 5 使用默认的 MyISAM 存储引擎安装每个表。从5.5开始，MySQL已将默认存储引擎从 MyISAM 更改为 InnoDB。MyISAM 没有提供事务支持，而 InnoDB 提供了事务支持。与 MyISAM 相比，InnoDB 提供了许多细微的性能改进，并且在处理潜在的数据丢失时提供了更高的可靠性和安全性。 Percona Server由领先的MySQL咨询公司Percona发布。Percona Server是一款独立的数据库产品，其可以完全与MySQL兼容，可以在不更改代码的情况了下将存储引擎更换成XtraDB 。
在设计向量搜索体验时，可供选择的方案众多，可能让人感到不知所措。最初管理少量向量相对简单，但随着应用规模的扩大，这很快会成为瓶颈。
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