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    JavaScript 是如何工作: Shadow DOM 的内部结构+如何编写独立的组件！

    概述 Web Components 是一套不同的技术，允许你创建可重用的定制元素，它们的功能封装在你的代码之外，你可以在 Web 应用中使用它们。...阴影 DOM 只是一个普通的 DOM，除了两个区别: 创建/使用的方式 与页面其他部分有关的行为方式通常，你创建 DOM 节点并将其附加至其他元素作为子项。...而且 :host 只在影子根目录下工作，所以你不能在Shadow DOM 之外使用它。...如果 :host() 的函数形式与 匹配，你可以指定宿主，对于你的组件而言，这是一个很好的方法，它可让你基于宿主将对用户互动或状态的反应行为进行封装，或对内部节点进行样式设定...在下面例子中，我们以所有的元素为目标，从宿主元素到当前元素再到 DOM 中的所有子元素： :host /deep/ h3 { font-style: italic; } /deep/ 选择器还有一个别名

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    【干货书】深度学习合成数据

    这本书也可以作为介绍机器学习的其他几个重要的子领域，在其他书中很少触及。机器学习作为一门学科，如果没有手边的内部优化工作是不可能的。...合成数据还有很多方面需要考虑。...此外，它还涉及了计算机视觉之外的合成数据的应用(在神经编程、生物信息学、NLP等方面)。它还调研了关于改进合成数据开发和生成它的替代方法(如GANs)的工作。...这本书介绍和回顾了机器学习各个领域合成数据的几种不同方法，最值得注意的是以下领域: 领域自适应，使合成数据更真实，和/或适应模型，以对合成数据进行训练，并为生成具有隐私保证的合成数据。...Learning and Optimization Deep Neural Networks for Computer Vision Generative Models in Deep Learning

    33840

    【电子书】慕尼黑工业大学《基于物理的深度学习》（Jupyter Notebook实现）

    除了从数据中进行标准的监督学习之外，本书还将研究物理损失约束、具有可微模拟的更紧密耦合的学习算法，以及强化学习和不确定性建模。...本书的重点内容： 基于场的模拟（拉格朗日方法） 与深度学习的结合（尽管还有许多其他有趣的机器学习技术，但不会在这里讨论） 实验作为展望（用真实世界的观察替换合成数据） 这本书的名字Physics-based...Deep Learning，基于物理的深度学习，表示“物理建模和数值模拟”与“基于人工神经网络的方法”的组合。...几个问题实例 下一代模拟可以通过集成深度学习组件来对我们的世界做出更准确的预测 如何训练网络来推断围绕翼型等形状的流体流动，并估计预测的不确定性。这里需要研究替代传统数值模拟的替代模型。...在基于物理的深度学习领域，我们可以区分各种不同的基于物理的方法，从目标设计、约束、组合方法和优化到应用。

    79610

    5 个工程师 24 小时手撸免费版 Deep Research，效果直追正主、过程全公开

    目前，Open Deep Research 通过 API 站在了 OpenAI 旗下大语言模型及模拟推理模型的肩膀上。但除此之外，它也完全可以适应其他开放权重 AI 模型。...“我们没有选择开放模型，因为研究发现封闭模型的效果更好。但我们会公开整个开发过程并展示代码。大家可以随意切换至任意其他模型，它支持完全开源的流程。”...值得注意的是，目前除 Open Deep Research 外，还有其他一些依赖于开源模型和工具的 OpenAI 深度研究工具 “复制品”，包括 node-DeepResearch 和 OpenDeepResearcher...但原版 Deep Research 由 o3 模型的一个版本提供支持，如果背后没有可与 o3 匹敌的模型支持，这些替代版可能无法与之相媲美。...据其介绍，Hugging Face 的下一步改进计划不仅包括支持更多文件格式以及基于视觉的网页浏览功能，还在尝试克隆 OpenAI Operator，其可以在网络浏览器环境中执行其他多种类型的任务（如查看计算机屏幕并控制鼠标

    15010

    2017年机器学习几大主要进展汇总！

    这种新方法不仅在一些最有希望的方向上有所改进（如深度强化学习），而且也证实了这种模式可以在没有数据的情况下学习的范式转变（译者认为：这是思想的转变，在商业上，给了那么些没有大量数据的创新者一个机会）。...虽然人工智能的许多或大部分进展来自深度学习领域，但在AI和ML方面还有许多其他方面的不断创新也应该是值得让人关注的。 4.理论的问题：可解释性和严密性 ?...大玩家之间的“AI之战”还有很多其他的战斗，其中最激烈的就是围绕着云。所有的主要供应商都已经加紧了，增加了他们在云中的AI支持。...在这5篇论文中，团队展示了GA如何成为SGD的一个竞争性替代方案。看到GA复出是件非常有趣的事情，我很高兴看到在未来几个月里它可以把我们带到哪里。...除了上面提到科学论文之外，我还建议你去阅读以下两个：在不完全信息游戏中自我玩的深度强化学习，以及DeepStack：专家级人工智能在单挑无限制扑克中的应用。（来自：云栖社区翻译）

    91890

    Angel推荐算法在游戏推荐中的应用

    它的推荐算法并没有使用人工抽取标签的方式，而使用了CF算法，以及在用户行为数据的基础上使用Deep FM算法。 02 Tesla平台上的推荐算法 这个是特斯拉平台上的推荐算法。...此时可以先做一个聚类，再应用一个协同过滤的算法。如果是经典的算法，有一个很大的核心的问题：怎么去结合用户画像，还有物品画像，参与到DeepFM的建立？...04 DeepFM的非线性特征 其实CF算法中输入的是Item Id和 User ID，但是Deep FM在输入UserID和Item Id之外，还可以输入用户或者物品特征。...也就是说，如果用户没有参与到每天的活动中，其实是没法在预测阶段做输入的。但是Deep FM则不同，如果对自己的特征比较自信，也就是说你的输入除了User ID之外，还有很多特征。...DeepFM 的特征输入可以替代user_id 的输入：比如在一个活动刚开始没多久，收集了一定数量的数据的情况下，特征是比较丰满的，就可以对用户和User ID，Item ID等没有接触到的数据进行一个预测

    1.4K20

    Hinton反思新作：我说反向传播不好，但还是没谁能颠覆它

    遗憾的是，在ImageNet这座大山面前，所有的方法成绩都不理想。 但在所有的不理想中间，反向传播的表现依然优于其他选手，且以卷积网络的版本为最优。...研究团队在论文中说，如果想从生物学上，找到学习效果更好的算法，反向传播的挑战者们还有很长的路要走。 不论是现有的“生物学合理”的算法，还是大家要找的新方法。...这篇评估了反向传播各路替代品的论文是： Assessing the Scalability of Biologically-Motivated Deep Learning Algorithms and...“其他人都错了。” “我们本来在体制之外，力图证明传统路线是错的，然而有趣的是，转眼间我们成了正统。”Hinton的学生、OpenAI创始人Ilya Sutskever说。...作为机器学习的先锋，Hinton从中开辟了“深度学习”这个子领域，这让计算机可以自动建立起一层层的智慧。

    35830

    SQLMAP-tamper的寻迹与发现

    binary参数指定字符串可以解决字符串比较忽略大小写的问题 COALESCE函数可以说是新的if和when...case的替代语句了(感觉最大的收获就是这个了…) mysql> select COALESCE...30963AND 2>1*/,里面的and 2>1语句正常生效,详细见modsecurityversioned.py 字段名可以使用字符的方式 空格绕过方法 字符单双引号和字段名使用间隔绕过 () \n...的后面可以添加一个垃圾字符串数据,并不会语句的执行,但是不能有空格间隔,也不能有单双引号,以及where等其他关键字语句,只能是一个垃圾字符串 mysql> select host from mysql.user...30963AND 2>1*/--' """ 除了/*!30963和下面的/*!00000之外 modsecurityzeroversioned.py => /*!...,这些语句主要就是可以在指定select的字段名的时候将要搜索的字段名放在一些让人看着很奇怪的地方,并且可以使用在比如指定字段某个表的字段user.host或者指定搜索的表的时候的mysq.user,可以在指定字段的表名与字段名之间

    36720

    一种用于EEG超扫描研究的分析流程

    DEEP数据处理九步骤除了双 EEG 数据之外，DEEP 还允许用户使用时频响应和/或 Welch 方法分析单个 EEG 数据。...与其他超扫描流程不同，DEEP 允许用户使用替代数据运行控制分析，以解释在数据中偶然观察到的相位对齐水平的差异。...除了自动伪影检测之外，还可以在数据浏览器窗口中手动选择伪影。完成第 5 步后，用户可以选择进一步的处理选项，例如处理单个 EEG 数据或运行脑间相位对齐分析。...虽然我们观察到跨频 PLVs 和PLVs之间在alpha 频率的静息状态下边缘显著（rho = 0.32，p = .06），但没有其他相关性达到显著性（所有ps > 0.14）。...最后，在流程的未来版本中，我们希望实施进一步的替代分析方法，例如相位随机化方法，以检查使用不同的替代方法是否会影响结果。

    74010

    vue 3.0新特性

    虽然，Vue 3.0版本的正式版还没有发布，不过作为vue 项目快速构建工具的vue-cli 早已发布，我们可以通过vue-cli来了解vue 3.0的一些情况。...作为Vue的主要版本，Vue 3.0带来了诸多的重大变更，不过，开发组也非常重视兼容性问题：除了渲染函数 API 和作用域插槽语法之外的所有内容都将保持不变，或者通过兼容性构建让其与 2.x 保持兼容。...除此之外，Vue还对改进编译器、支持 IE 11、其他运行时改进和改进观察机制等方面内容。...解析器重写，以便在对模板进行编译发生错误时，可以提供错误发生的位置信息；除此之外还可以带来对模板的 source map支持；还可以支持第三方工具如 eslint-plugin-vue 和 IDE 的语言服务...但是，哎，我们也知道在可预见的未来还有很多用户仍然需要支持 IE11。除了 Proxy 外，大多数 ES2015 的特性都可以用转译或者垫片的方式在 IE11 中使用。

    94330

    【强化学习】DQN 的各种改进

    还可以如何改进？ 在 Nature DQN 出来之后，肯定很多人在思考如何改进它。那么 DQN 有什么问题呢？ 目标 Q 值的计算准确吗？全部通过 max Q 来计算有没有问题？ 随机采样的方法好吗？...DQN 中使用 的方法来探索状态空间，有没有更好的做法？ 使用卷积神经网络的结构是否有局限？加入 RNN 呢？...DQN 训练时间太慢了，跑一个游戏要好几天，有没有办法更快？ DQN 训练是单独的，也就是一个游戏弄一个网络进行训练，有没有办法弄一个网络同时掌握多个游戏，或者训练某一个游戏后将知识迁移到新的游戏？...Reinforcement Learning （这篇文章还引出了可以替代 DQN 的 A3C 算法，效果 4 倍 Nature DQN） 改变 DQN 使之能够应用在连续控制上面：Continuous...Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 除了上面的问题，其他的就是将 DQN 应用到其他领域比如文字理解，目标定位等等，也就是 DQN 的拓展研究，

    3.4K30

    机器学习经典 Python Machine Learning 作者：新书计划曝光，分享实战经验

    我对多问题类的技巧，比如卷积神经网络和递归神经网络在除了图像识别和自然语言处理这两个领域之外的应用尤为感兴趣。...但是，除了算法之外，如何准备数据也是很重要的（特征选择、转化和压缩），还有如何评估模型也很重要。也许，作为一个初学者，你可以试试我们在 SciPy 2016的 scikit-learn 机器学习。...开始时，你可以把键值数据对存储到Python词典中。随着数据集变大，你可能需要寻找替代方案，例如，SQLite，那么你需要花时间学一下SQLite。...同样，你可以用NumPy阵列做很多事情，但是在收集异质数据时，可能需要用Pandas来更方便地对数据进行预处理。如果系统内存成了瓶颈，也可以试试其他工具，例如Blaze。...我推荐的方法是学习你认为对解决你的问题有帮助的工具，并使用它们作为基准以熟悉使用。第二步是为你的工具寻找可能带来额外好处的潜在替代方案。

    1K80

    天黑请闭眼，AI 请睁眼

    玩家必须欺骗其他玩家才能生存，对话之中不可避免地包含大量虚假信息。为了在游戏中获胜，玩家需要记住对话的细节，对其他玩家的角色做出假设，并发现其中的矛盾。...Deep Wolf 通过 Longformer 理解语言，然后用强化学习方法来训练，最终决定投票谁出局或者“刀”谁。...另外，基于从价值网络中获得的概率，研究者开发了一个名为 Deep Wolf 的 AI 代理，它可以与人类交互并选择最佳投票目标。...N/A意味着定义胜率，因为没有执行任何竞争 Deep Wolf的表现。叛徒和平民的平均胜率与 Deep Wolf 扮演背叛者和平民的胜率没有明显区别。...同时，在涉及 AI 代理的游戏中，除了推断另一个玩家的角色之外，还有一项额外的任务，即推断每个玩家是 AI 代理还是人类，评估人类玩家在这种情况下使用的策略的变化将是一个有趣的话题。

    37940

    杀手级AI补代码工具问世，支持23种语言及5种主流编辑器，程序员沸腾了

    不同于各种其他代码补全插件，Deep TabNine是根据程序员过去的习惯自动补全，并在后面给出几种选项的概率。...除以上几种语言之外，Deep TabNine还支持JavaScript、C、PHP、Go、C#、Ruby、Objective-C、Rust、Swift、TypeScript、OCaml、Scala、Kotlin...其他编辑器的安装方法就不一一赘述了，有需要的用户可以参照文末的链接进行安装。 项目超过400kb需要购买许可证：个人用户49美元，商业用户99美元。 ?...Deep TabNine甚至可以做不可能的事情，并记住C++可变参数转发语法： ? “杀手级应用” TabNine问世后，不断收获好评，甚至还有程序员激动得爆粗口： 卧槽，这种软件多来点就好了。...This is the sort of software I want to see more often: TabNine ）有网友表示， 没有它都不知道该怎么面对写代码这件事了。

    46520

    一份帮助你更好地理解深度学习的资源清单

    如果你完全是一个小白，那么你可以在入行时选择使用极好的斯坦福课程CS221或[CS224]()，Fast AI课程或深度学习AI课程。除了深度学习AI之外的课程，其它的课程都可以在家中舒适地免费学习。...其他很好的资源是Charniak教授的课程和论文，主要是关于深度学习技术的介绍。如果还想从特定的角度理解事物，还有其他的一些资源可能需要学习。...其他一些非常有用的资源可以在此阅读完原始论文的基础上，进一步阅读Karpathy关于反向推导的博客和解释反向推导的视频。...蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）（这是Deepmind除了深度强化学习技术之外的AlphaGo算法的一部分）的详细介绍在此，但我使用一个快速教程来理解它。...我本可以把这部分放在评论部分，但由于以下原因没有进行这样的处理： 它们不是所有应用程序的技术挑战 我对其的了解并不是很好。

    40710

    杀手级 AI 补代码工具问世，支持 23 种语言及 5 种主流编辑器，程序员沸腾了

    不同于各种其他代码补全插件，Deep TabNine是根据程序员过去的习惯自动补全，并在后面给出几种选项的概率。...除以上几种语言之外，Deep TabNine还支持JavaScript、C、PHP、Go、C#、Ruby、Objective-C、Rust、Swift、TypeScript、OCaml、Scala、Kotlin...其他编辑器的安装方法就不一一赘述了，有需要的用户可以参照文末的链接进行安装。 项目超过400kb需要购买许可证：个人用户49美元，商业用户99美元。 ?...Deep TabNine甚至可以做不可能的事情，并记住C++可变参数转发语法： ? “杀手级应用” TabNine问世后，不断收获好评，甚至还有程序员激动得爆粗口： 卧槽，这种软件多来点就好了。...有网友表示， 没有它都不知道该怎么面对写代码这件事了。 ? 还有人称之为开发者应用中的第一个“杀手级应用程序”： ?

    80020

    杀手级AI补代码工具问世，支持23种语言及5种主流编辑器，程序员沸腾了

    不同于各种其他代码补全插件，Deep TabNine 是根据程序员过去的习惯自动补全，并在后面给出几种选项的概率。...除以上几种语言之外，Deep TabNine还支持JavaScript、C、PHP、Go、C#、Ruby、Objective-C、Rust、Swift、TypeScript、OCaml、Scala、Kotlin...其他编辑器的安装方法就不一一赘述了，有需要的用户可以参照文末的链接进行安装。 项目超过400kb需要购买许可证：个人用户49美元，商业用户99美元。 ?...Deep TabNine 甚至可以做不可能的事情，并记住 C++ 可变参数转发语法： ?...有网友表示， 没有它都不知道该怎么面对写代码这件事了。 ? 还有人称之为开发者应用中的第一个“杀手级应用程序”： ?

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