js屏蔽最小化_js 屏蔽最小化_js屏蔽网页最小化 - 腾讯云开发者社区

现有点击率建模忽略了特征表征学习的重要性，例如，为每个特征采用简单的embedding层，这导致了次优的特征表征，从而降低了CTR预测性能。例如，在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑，导致次优特征表示。本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征，并提出了一个模型不可知的CTR对比学习（CL4CTR）框架，该框架由三个自监督学习信号组成，以规范特征表征学习：对比损失、特征对齐和域一致性。对比模块首先通过数据增强构造正特征对，然后通过对比损失最小化每个正特征对的表征之间的距离。特征对齐约束迫使来自同一域的特征的表征接近，而域一致性约束迫使来自不同域的特征表征远离。

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Windows 界面相关小知识点

TKEStack适配ARM架构之路

腾讯TKEStack作为面向私有云业务场景的开源容器平台，应对的场景也会比较多样，比如国产服务器有一大阵营是基于arm架构的，那在国产化趋势下，客户的服务器架构可能会出现x86和arm混布在一起的情况；再比如随着IoT物联网的来临，以树莓派为代表的智能硬件上使用容器服务也会成为一种趋势。这意味着TKEStack单纯在x86服务器上运行是远远不够的，对于arm架构的支持，势在必行。

CIKM'21 「腾讯」对比学习+课程学习进行序列行为增广

本文作者提出的Contrastive Curriculum Learning（CCL）方法，主要包含两方面，分别解决上述问题：

Android程序员安卓7.0的新特性新功能优化渲染来电

上篇介绍了安卓7.0中的多窗口支持、通知增强及即时编译的新特性。这次文章继续讲解android 7.0的新特性新功能.

通信协议初选之MQTT

MQTT 简单特点介绍遥测传输 (MQTT) 是轻量级基于代理的发布/订阅的消息传输协议，设计思想是开放、简单、轻量、易于实现。这些特点使它适用于受限环境。该协议的特点有：使用发布/订阅消息模式，提供一对多的消息发布，解除应用程序耦合。对负载内容屏蔽的消息传输。使用 TCP/IP 提供网络连接。小型传输，开销很小（固定长度的头部是 2 字节），协议交换最小化，以降低网络流量。使用 Last Will 和 Testament 特性通知有关各方客户端异常中断的机制。有三种消息发布服务质量： “至多

GitHub 信息动态统计：让你的 Readme 更具吸引力 | 开源日报 No.87

GitHub Readme Stats 是一个开源项目，它可以在 README 文件中动态生成 GitHub 统计数据。该项目的主要功能包括：

批处理/命令行合并js，递归合并子目录js文件

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

分析一下: 为什么 webpack 这么慢？

https://www.quora.com/What-is-Webpack-and-babel-loader

为AI配备目标；强化学习是最低的智能行为，昆虫和哺乳动物在第几层？

理论生物学的最新进展表明，基础认知和感知行为是体外细胞培养和神经元网络的自然属性，respectively.这种神经元网络在大脑中自发地学习结构化行为在没有奖励或加强情况下。在这篇文章中，我们通过自由能原理的透镜来描述这种self-organisation，即不证自明的。我们要做到这一点，首先要基于主动推理的设置，definitions of reactive and sentient behaviour，模拟他们的行动的consequences。然后我们引入了一种对有意行为的正式解释，它将代理描述为由潜在状态空间中的首选端点或目标驱动。然后，我们研究这些形式的(反应性的、有感觉的和有意的(reactive, sentient, and intentional)行为模拟。首先，我们模拟上述体外实验，其中神经元培养通过实现嵌套的、自由能的最小化过程，自发地学习玩乒乓。然后模拟被用来解构随之而来的预测行为——区分仅仅是反应性的、有感觉的和有意的行为，后者以归纳计划的形式出现。这使用简单的机器学习基准进一步研究区别(导航一个网格世界和汉诺塔问题)，这显示了如何快速有效地适应性行为是在主动推理的归纳形式下出现的。

腾讯云首发智能网关流控，公有云进入网络精细管控时代

腾讯云智能网关流控助力企业实现网络精细化管控，提升业务稳定性。通过IP-网关粒度的“监”与“控”，实现精确的网关故障排查和管控能力，降低网络故障时间。同时，可实时查询、TOP N排名功能，分析来源IP及其关键指标，快速定位异常流量，提升网络性能和稳定性。

客户端开发（Electron）认识窗口

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

【数学基础】机器学习中的几个熵

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。

一些实用的 Javascript 代码

本文由来源 21aspnet，由 javajgs_com 整理编辑，其版权均为 21aspnet 所有，文章内容系作者个人观点，不代表 Java架构师必看对观点赞同或支持。如需转载，请注明文章来源。

Yahoo! 十三条 : 前端网页优化（13+1）条原则

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。

雅虎Yahoo 前段优化 14条军规

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Nat. Mach. Intell. | MolCLR:一个用于分子表征学习的自监督框架

今天介绍的是卡内基梅隆大学化学工程系的Amir Barati Farimani 教授最新发表在 Nature Machine Intelligence上的文章 ”Molecular contrastive learning of representations via graph neural networks”. 该文提出一种自监督的图神经网络框架MolCLR，利用大量无监督的标签进行自监督学习，有效缓解了因为数据标记有限而阻碍将分子机器学习推广到巨大的化学空间的难题。同时，本文提出了三种全新的分子图的增强方法：原子屏蔽、键删除以及子图删除，所提的分子图增强方法保证了增强时同一分子的一致性最大化以及不同分子一致性的最小化。实验表明，MolCLR 大大改善了 GNN 在各种分子特性基准上的表现。

探索使用 Golang 和 Webassembly 构建一个多人游戏服务器

https://www.youtube.com/watch?v=ZyGw1yLNO9E(原创整理) 什么是 WebAssembly？由 Google、Microsoft、Mozilla、Apple 等

41个Web开发者都收藏的实用代码

在文件的根目录放进去这个图片，后缀修改成ico就可以了 6.可以在收藏夹中显示出你的图标

Note丨记41条Web程序员日常使用的代码！

几条常用代码,西顾在此分享下。 1. 将彻底屏蔽鼠标右键 oncontextmenu="window.event.returnValue=false"

可用于 Table 2. 取消选取、防止复制 <body onselectstart="return false"> 3.JS不允许粘贴 onpaste="return false" 4. JS防止复制 oncopy="return fa

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1. 将彻底屏蔽鼠标右键 oncontextmenu="window.event.returnValue=false"

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41个Web开发者都收藏的实用代码

将彻底屏蔽鼠标右键 oncontextmenu="window.event.returnValue=false"

可用于 Table 取消选取、防止复制 <body onselectstart="return false"> JS不允许粘贴 onpaste="return false" JS防止复制 oncopy="return false;" oncut="return false;" I

总结收藏的41个JavaScript实用技巧

在文件的根目录放进去这个图片，后缀修改成ico就可以了 6. 可以在收藏夹中显示出你的图标

域名恶意的泛解析是什么?

首先来看看泛解析是什么。泛解析法指：用通配符*(星号)实现所有子域名都指向同一个IP地址。与此ip的应用程序一样，可以生成N多个二级/N级的域名，同时这些二级域名也被百度收录。

这些node开源工具你值得拥有(下)

通过阅读 awesome-nodejs 库的收录，我抽取其中一些应用场景比较多的分类，通过分类涉及的应用场景跟大家分享工具

使用 Vue+Element 开发 Tampermonkey 插件

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。

程序狗必备：5个功能丰富的交互式Javascript库

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。

electron+vue全家桶开发包含(心得，遇见的坑，解决办法等）

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

【AI初识境】深度学习中常用的损失函数有哪些？

这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。

深度学习中常用的损失函数loss有哪些？

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webpack配置完全指南_2023-03-01

对于入门选手来讲，webpack 配置项很多很重，如何快速配置一个可用于线上环境的 webpack 就是一件值得思考的事情。其实熟悉 webpack 之后会发现很简单，基础的配置可以分为以下几个方面： entry 、 output 、 mode 、 resolve 、 module 、 optimization 、 plugin 、 source map 、 performance 等，本文就来重点分析下这些部分。

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Vue学习笔记之Vue介绍

vue的作者叫尤雨溪，中国人。自认为很牛逼的人物，也是我的崇拜之神。关于他本人的认知，希望大家读一下这篇关于他的文章，或许你会对语言，技术，产生浓厚的兴趣。https://mp.weixin.qq.

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