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。
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?
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
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javascript的帮助下,可以为几乎每个领域(如移动、桌面应用程序和游戏Web开发)创建Web应用程序,因为该编程语言用作服务器端编程语言以实现最大功能,所以它是一种很好的编程语言。
前些天开发了个OneDrive下载直链提取的油猴脚本,也是我第一次开发有复杂操作界面的油猴脚本。很早之前,我也写过一些有图形界面的脚本(参见:两个油猴脚本分享),只不过那个界面太简单。但就是那种简单的界面,使用jQuery控制页面也需要非常繁复的操作。而由于这次的脚本需要操作表格、完成多选操作甚至弹出模态框,因此如果还用jQuery就太折磨人了。最好是能借鉴现代前端开发的几大套件,顺便也用用现成UI库,节省一些工作量。
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
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 电脑上的快捷键有很多,那么你知道怎么才能快速最小化窗口吗?下面由学习啦小编为你整理了电脑按哪个键可以使窗口最小化的相关方法,希望对你有帮助! 电脑最小化窗口的
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
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。
转载:https://blog.csdn.net/qq_41815146/article/details/81141088
作者:Double_V 编辑:龚 赛 PART 01 GAN 简介 引言 生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,GAN)是由open ai研究员Good fellow在2014年提出的一种生成式模型,自从提出后在深度学习领域收到了广泛的关注和研究。目前,深度学习领域的图像生成,风格迁移,图像变换,图像描述,无监督学习,甚至强化学习领域都能看到GAN 的身影。GAN主要针对的是一种生成类问题。目前深度学习领域可以分为两大类,其中一个是检测识别,比如图像分类,目标识别等等,
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
混淆 obfuscate/garble:替换变量名或方法名,让js不容易看懂。也做到了压缩的效果。
未知,风险函数的值并不能直接计算,所以监督学习就称为一个病态问题ill-formed problem。
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
在机器学习的学习过程中,我们会经常听到正则化这个词,在开始入门学习的时候还经常与标准化混淆。到底什么是正则化呢?本篇我们将由浅入深详细解读什么是正则化,以及LASSO回归和岭回归的介绍。
react是前端三大开发框架之一,是一套UI引擎,是DOM的抽象层,并不是web应用的完整解决方案。它遵循组件设计模式、声明式编程范式和函数式编程的概念,使用虚拟DOM有效的操作DOM,并且遵循从高阶组件到低阶组件的单向数据流,从而使前端应用程序达到高效。
互联网上有很多很棒的工具,让我们作为前端开发人员的生活更加轻松。在这篇文章中,我将快速回顾一下我在开发工作中经常使用的11种工具。
模型f(x)关于训练数据集的平均损失称之为经验风险(emprical risk)或经验损失(empirical loss),记作R(emp)
继 精读《请停止 css-in-js 的行为》 这篇文章之后,我们又读了一篇抵制 css-in-js 的文章,虽然大部分观点都有道理,但部分存在可商榷之处,让我们分析一下这篇文章,了解 css 还做了哪些努力,以及 css-in-js 会如何发展。
浏览器内核中的JS 引擎和渲染引擎是独立存在的,当我们用JS去操作DOM时,本质上是JS引擎和渲染引擎之间进行的“跨界交流”。
任何时代,大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果,前人所做的是开创性工作,而这往往是最艰难最有价值的,他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过,他不过是站在巨人的肩上。你,我,更是如此。 本次文章的大纲: 1----线性学习器之感知机 2----非线性学习器之Mercer定理 3----常用损失函数分析 1----线性学习器 1-1----感知机 这个感知机算法是1956 年提出的,年代久远,依然影响着当今,当然,可以肯定的是,此算法亦非最优,后续会有更详尽阐述。不过,有一点,你必须清楚,这个算法是为了干嘛
正则化是为了避免过拟合现象的出现而出现的,本质是对模型训练误差和泛化误差的一个平衡(过拟合下的泛化能力是比较弱的)。正则化是机器学习中的一种叫法,其他领域叫法各不相同:
for /r %%i in (*.js) do type "%%i">>xxx-all.js java -jar yuicompressor.jar --type js --charset utf-8 -o xxx-min.js xxx-all.js 第一句意思是合并当前目录和子目录的全部js文件,输出为xxx-all.js 第二句结合yuicompressor,把js最小化
https://www.quora.com/What-is-Webpack-and-babel-loader
今晚在网上看到一个非常酷的JS框架Prototype Window Class。Web开发者通过Prototype Window Class便可以轻松地在网页上构建各式各样的窗口(Window or Windows)。而且Prototype Window Class的文件很完整,使用起来应该不会有太大困难,再加上Sample网页有几个例子很吸引我,很简单就可以做出类似HEMiDEMi或是Netvibes的登入效果,对我这种懒人而言,不需要多研究什么东西就可以完成一件事情是多好的事情!而且是开源的
相信用过苹果电脑的小伙伴一定觉得 Mac 的 Dock 栏真的是简洁又干净!但是苹果笔记本比较倾向于高消费者! 那么就有了这么一个软件:MyDockFinder 此软件的神奇之处就是几乎还原了 Mac OS 系统原来的样子,装上几乎看不出这是 window 系统摇身一变而来!
这些应该是对在官网初学习的一个小总结吧~,大家可以去官网看较为详细的解释: 指南 | webpack 中文网 (webpackjs.com)
原文:https://github.com/tonylua/vue-testing-handbook/blob/master/src/zh-CN/vue-router.md
Dear,大家好,我是“前端小鑫同学”,😇长期从事前端开发,安卓开发,热衷技术,在编程路上越走越远~ Electron是一个使用 JavaScript、HTML 和 CSS 构建桌面应用程序的框架。 嵌入 Chromium 和 Node.js 到 二进制的 Electron 允许您保持一个 JavaScript 代码代码库并创建 在Windows上运行的跨平台应用 macOS和Linux——不需要本地开发 经验。 背景说明: 窗口指的就是我们在电脑端经常使用的软件时候显示Logo,标题和操作最小化,最大化
B站视频:https://www.bilibili.com/video/av67224054
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。
相信用过苹果电脑的小伙伴一定觉得Mac的Dock栏真的是简洁又干净!但是苹果笔记本比较倾向于高消费者!
生成对抗网络(GAN)[Hong et al., 2017] 是生成模型的一大类别,两个竞争的神经网络——鉴别器 D 和生成器 G 在其中玩游戏。训练 D 用于分辨数据的真假,而 G 用于生成可以被 D 误识别为真数据的假数据。在 Goodfellow 等 [2014] 提出的原始 GAN(我们称之为标准 GAN,即 SGAN)中,D 是分类器,用于预测输入数据为真的概率。如果 D 达到最佳状态,SGAN 的损失函数就会近似于 JS 散度(Jensen–Shannon divergence,JSD)[Goodfellow et al., 2014]。
【新智元导读】随着GAN越来越多的应用到实际研究当中,其技术中的缺陷与漏洞也随之出现。从实际角度对GAN的当前状态进行深入挖掘与理解就显得格外重要。来自Google Brain的Karol Kurach等人重现了当前的技术发展水平,探索GAN的景观,并讨论常见的陷阱和可重复性等问题。
这是一个鲜为人知的 web API,在JS现状调查[1]中,它的认知度排名倒数第四。它可以让你知道用户何时离开了页面。准确地说,只要页面的可见性状态发生变化,无论是用户最小化、最大化窗口还是切换标签页,该API都会触发一个事件。
不知看过多少次极大似然估计与最大后验概率估计的区别,但还是傻傻分不清楚。或是当时道行太浅,或是当时积累不够。
说实话,即使是人类,如果没看到该用户单独写了一个写法不同的“2”(图中红框),也很可能辨认失误。
https://www.youtube.com/watch?v=ZyGw1yLNO9E(原创整理) 什么是 WebAssembly?由 Google、Microsoft、Mozilla、Apple 等
本周推送的话题是WGAN——WassersteinGAN[2],这篇文章于2017年1月26日出现在arXiv上,并迅速得到了大家的热议,在reddit上有专门的帖子讨论这篇文章,甚至连Ian Goodfellow,GAN的提出者也参与了讨论。文末有reddit讨论区的地址。感谢郑华滨同学推荐的WGAN前传[1]:Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks,Martin Arjovsky把文章投给了ICLR 2017,前天公布的录取结果显示文章中了oral。前传是GAN的理论研究,WGAN不仅在理论上做了进一步研究,还提出了针对GAN一系列问题的解决方案,包括mode collapse、训练不稳定等。
1.滑动 信息列表会跟随着用户的交互手势而动,然后卡片到相应的位置上,保持整齐感,它属于指向型动画,物体的滑动取决于用户是用那种手势滑动的。它的作用就是通过指向型转场,有效帮助用户清理页面层级的排列情况。
计算机上的辅助功能主要是为残疾人士提供方便,可以在控制面板的辅助功能选项中设置也可以由API设置,所有辅助功能的设置主要由SystemParametersInfo来完成:
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
◆ 在回归分析中,自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合
背景 结构 训练 最大似然估计 VGD取代最大似然估计 D的训练 G的训练 算法 问题 G的更新优化不一定朝着最小的方向 通过抽样估计分布 G中的目标函数 利用D去评估分布差异 mode collap
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云