JavaScript是一种强大的编程语言，它不仅可以用于处理文本和数字，还可以处理日期和时间数据。在本篇博客中，我们将深入探讨JavaScript中日期和时间的处理方式。不管你是在网页开发、移动应用开发，还是服务端开发，处理日期和时间都是非常重要的一部分。
1. 业界案例 目前前端性能监控系统大致为分两类：以GA为代表的代码监控和以webpagetest为代表的工具监控。 代码监控依托于js代码并部署到需监控的页面，手动计算时间差或者使用浏览器的的API进行数据统计。 影响代码监控数据的因素有以下几种： 浏览器渲染机制； 浏览器对API的实现程度，比如performance API； 工具监控不用将统计代码部署到页面中，一般依托于虚拟机。以webpageTest为例，输入需统计的url并且选择运行次url的浏览器版本，webpageTest后台虚拟机对url进
在工作中需要计算两个时间的差值，结束时间 - 开始时间，又不想在js里写function，也不想在Java里去计算，干脆就在Oracle数据库做了一个函数来计算两个时间的差值。格式为XX天XX时XX分XX秒；
在本文中，我将向你展示如何使用Synaptic.js来创建和训练神经网络，它允许你在Node.js和浏览器中进行深度学习。我们将创建最简单的神经网络:一个能够解决XOR方程的问题。 但在我们看代码之前，我们先来看看神经网络的基本知识。 神经元和突触 神经网络的第一个组成部分是，神经元。神经元就像一个函数，它需要一些输入，然后返回一个输出。 有很多不同类型的神经元。我们的网络将使用S函数的神经细胞，它取任何给定的数字，并将其压缩为0到1之间的值。 下面的圆圈说明了一个S型的神经元。它的输入是5，输出是1。箭头
面试时，很多公司都会存在笔试这一个环节，虽然心里一万个不想写，但是毕竟是一个打工仔，还是得老老实实的服从公司安排。 面试的岗位是后端java岗位，但是笔试题好像都是统一的一套，其中也涉及到了一些前端及
给定一个整数数组，返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。
这道题是给一个非负整数数组和整数 k，判断数组是否含有连续子数组，其大小至少为 2，总和为 k 的倍数，即总和为 n*k，其中 n 也是一个整数。
作者：Per Harald Borgen 编译：高宁，Saint，钱天培 *本文含大量代码，如需原文请从文末来源链接获取。 自己搭建神经网络太复杂？ 别怕！ 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到 如何使用Synaptic.js（https://synaptic.juancazala.com/#/）创建和训练神经网络。 利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程（XOR
大数据文摘作品 编译：HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦，输出的图片不仅很清晰，而且文件大小只有100多KB！ 先来看一个例子： 左：输入扫描件（300 DPI，7.2MB PNG/790KB JPG.）右：输出图片（300 DPI，121KB PNG）。 如果你急于上手操作，可以直接查看Github repo中的代码，或跳到本文结果
基于HTML5 + Bootstrap4 + jQuery进行设计于开发，广泛使用响应式布局系统，确保在不同分辨率屏幕下的网页呈现。在JavaScript的开发过程中，广泛使用了ECMAScript6标准（即一些ES6的特性）。项目共分为四个模块界面：主页、购物车、注册页面与商品详情页面。
8大经典排序排序算法中，时间复杂度最低的为桶排序，其时间复杂度为O(n)，但是由于数组是long类型的，其中的数可能很大，例如假设数组中只有3个数，100128124、12912312和8231，假如使用桶排序的话需要准备一个长度为100128124的额外数组用于排序（参考桶排序），这样显然太坑了吧。
8规则详述： · 流量从上往下流过分流模型 · 域1和域2拆分流量，此时域1和域2是互斥的 · 流量流过域2中的B1层、B2层、B3层时，B1层、B2层、B3层的流量都是与域2的流量相等。此时B1层、B2层、B3层的流量是正交的 · 流量流过域2中的B1层时，又把B1层分为了B1-1，B1-2，B1-3，此时B1-1，B1-2，B1-3之间又是互斥的 应用场景 · 如果要同时进行UI优化、广告算法优化、搜索结果优化等几个关联较低的测试实验，可以在B1、B2、B3层上进行，确保有足够的流量 · 如果要针对某个按钮优化文字、颜色、形状等几个关联很高的测试实验，可以在B1-1、B1-2、B1-3层上进行，确保实验互不干扰 · 如果有个重要的实验，但不清楚当前其他实验是否对其有干扰，可以直接在域1上进行，确保实验结果准确可靠
关于推荐系统，如果在忘掉所有的公式和代码，忘记所有的语言描述，脑海里就剩下几张图景，会是什么？一张二维表格，一个拓扑图，一条时间线。这三幅图景，是我看待推荐算法的三种视角。
在这篇文章，我将会展示给你如何使用 Synaptic.js 创建并训练一个神经网络，它允许你在 Node.js 和浏览器中进行深度学习。
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
我们可以先从暴力方法考虑，逐步计算每一轮得到的新的 arr。具体来说，我们可以用一个列表 list 来记录每一轮的 arr，用一个 set 来记录 arr 中已有的数值。对于每一轮，我们遍历 list 中的所有元素，把它们之间的差值（绝对值）加入到 set 中，如果这个差值不在 set 中，则将其加入到 list 和 set 中。重复进行此操作，直到 list 不再发生变化为止，此时 list 的长度即为最终 arr 的长度。
在前端使用Date对象获取当前时间的时候，该时间是客户端的时间。但是该时间可以被用户修改，所以我们一般情况下并不想要这个时间。如果每一次获取时间的时候都请求一下服务器，那么将会对服务器造成不必要的压力，我们也不想这么做。在网上找了一圈之后，发现了一些解决方案，就在这里总结一下
RDTSC时钟检测同样可实现反调试检测，使用时钟检测方法是利用rdtsc汇编指令，它返回至系统重新启动以来的时钟数，并且将其作为一个64位的值存入EDX:EAX寄存器中，通过运行两次rdstc指令，然后计算出他们之间的差值，即可判定对方是否在调试我们的程序。
来源：https://blog.csdn.net/rs_lys/article/details/83302323
计数排序是一种非比较性质的排序算法，元素从未排序状态变为已排序状态的过程，是由额外空间的辅助和元素本身的值决定的。计数排序过程中不存在元素之间的比较和交换操作，根据元素本身的值，将每个元素出现的次数记录到辅助空间后，通过对辅助空间内数据的计算，即可确定每一个元素最终的位置。
web-vitals是Google发起的，旨在提供各种质量信号的统一指南，我们相信这些质量信号对提供出色的网络用户体验至关重要。其可获取三个关键指标（CLS、FID、LCP）和两个辅助指标（FCP、TTFB）。
支持度其实是这样计算的：看上面的data中有4个序列，比如我们要计算｛A｝的支持度，则直接看｛A｝在4个序列中出现过几次，用次数再除以4就得到了支持度。至于一次订单中出现多少次A，则对序列挖掘是没啥影响的。
小灰的思路十分简单。他使用暴力枚举的方法，试图寻找到一个合适的整数 i，看看这个整数能否被两个整型参数numberA和numberB同时整除。
为了维护一个支持MIN-GAP操作的动态集Q，我们可以使用一个最小堆（Min Heap）来高效地处理插入、删除和查找操作。最小堆能够保证在插入、删除和查找操作中具有对数时间复杂度。
date(): 获取当前日期和时间 date()函数用于获取当前日期和时间，返回值为一个格式化的日期字符串。
在Java中，可以通过多种方式计算两个日期之间的天数。以下将从使用Java 8的日期和时间API、使用Calendar类和使用Date类这三个角度进行详细介绍。
NTP(Network Time Protocol，网络时间协议)是由RFC1305定义的时间同步协议，用来在分布时间服务器和客户端之间进行时钟同步，同时也是一个因特网标准，它采用应用层同步方法将计算机时钟和UTC时间(格林尼治时间)进行同步，因此时间精度不高，一般在10ms到100ms之间。
郭先生发现在开始学习three.js着色器材质时，我们经常会无从下手，辛苦写下的着色器，也会因莫名的报错而手足无措。原因是着色器材质它涉及到另一种语言--GLSL，只有懂了这个语言，我们才能更好的写出着色器材质，利用好的我们的GPU。
提起祖冲之，大家最熟悉的就是他在计算圆周率π方面的杰出贡献，祖冲之在前人研究圆周率的基础上进一步得出精确到小数点后7位的结果，给出不足近似值3.1415926和过剩近似值3.1415927，即：
JS 版的 LangChain，是一个功能丰富的 JavaScript 框架。不管你是开发者还是研究人员都可以利用该框架通过创建语言分析模型和 Agents 来开展各项实验。该框架还提供了十分丰富的功能设置，基于这些功能设置，NLP 爱好者可以通过构建自定义模型来提高文本数据的处理效率。与此同时，作为一个 JS 框架，开发人员可以轻松的将他们的 AI 应用集成到自己的 Web 应用中。
这是 LeetCode 上的「446. 等差数列划分 II - 子序列」，难度为「困难」。
用的比较少，比Constant Throughput Timer更复杂更高级的用来控制吞吐量的一个定时器。
控制目的： 控制的根本目的就是要使控制对象当前的状态值与用户的设定值相同（最大限度的接近）。
图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘（Edge Perseving），这个特点对于一些图像模糊来说很有用。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系，但是却并没有考虑像素值之间的相似程度，因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中，bilateral blur常常被用到，比如对SSAO的降噪。
要解决该题目，我们通过观察示例，优先考虑其边界情况，即当数组长度为 1 或为空时，此时最大间距应该为 0；
如果去测试代码运行的时长，你会选择哪个时间函数？一般第一时间想到的函数是 Date.now 或 Date.getTime。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence
tweenJS是一个简单的javascript补间动画库，支持数字，对象属性，CSS样式等的动态效果过渡，允许平滑的修改元素的属性值。告诉它需要改变的元素的开始值和结束值，并设置好过渡时间，补间动画将会自动计算从开始到结束的状态，并产生平滑的动画变换效果。 tweenjs在threejs中经常作为过渡动画使用，所以做了一些学习说明，供以后方便查阅。
爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
1.1.1 零线---在极限与配合图解中,表示基本尺寸的一条直线.以其为基准确定偏差和公差;
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。
作用：将一个时间戳转换成类似于“2天前”“5分钟前”等格式 如下图： 实现原理很简单，判断当前时间与传过来的数据即可： 源码： utils/util.js function commentTim
建立一个规范准确即时的种植数据库，提高管理效率、掌握及时准确、全面的种植动态，有效控制种植过程。结合了最先进的物联网及软件技术，为农场等农业企业客户提供全面的信息化解决方案，帮助客户提供管理水平、提高效率、降低成本、增加收入；
上一篇文章我们简单了解了一些关于时间的概念，以及Linux内核中的关于时间的基本理解。而本篇则会简单说明时钟硬件，以及Linux时间子系统相关的一些数据结构。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence/
1、months_between(date1,date2) 返回两个日期之间的月份的差值 (1)、如果两个日期月份内天数相同，或者都是某个月的最后一天，返回一个整数。否则,返回数值带小数 selec
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