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118 条查询结果

今天给大家分享一篇 JS 库打包的参考指南,如果你也在维护一些 JS 库,可以参考一下~ 本指南旨在提供一些大多数库都应该遵循的一目了然的建议。以及一些额外的信息,用来帮助你了解这些建议被提出的原因,或帮助你判断是否不需要遵循某些建议。这个指南仅适用于 「库(libraries)」,不适用于应用(app)。 要强调的是,这只是一些「建议」,并不是所有库都必须要遵循的。每个库都是独特的,它们可能有充足的理由不采用本文中的任何建议。 最后,这个指南不针对某一个特定的打包工具 —— 已经有许多指南来说明如何在配置特定的打包工具。相反我们聚焦于每个库和打包工具(或不用打包工具)都适用的事项。

141 技术 lddgo 分享于 2023-03-31

你是否曾在 SELECT 查询中看到过 WHERE 1=1 条件。我在许多不同的查询和许多 SQL 引擎中都有看过。这条件显然意味着 WHERE TRUE,所以它只是返回与没有 WHERE 子句时相同的查询结果。 此外,由于查询优化器几乎肯定会删除它,因此对查询执行时间没有影响。那么,WHERE 1=1 的作用是什么?这就是我们今天要在这里回答的问题!

148 技术 lddgo 分享于 2023-03-31

如何实现图片的扭曲效果,窗帘效果及仿真水波纹效果,修图技术之瘦身瘦脸效果的实现(android-drawBitmapMesh)

232 技术 lddgo 分享于 2023-03-31

本次实验室带来的是《OpenGLES 实验室之2D篇 第二弹 の 瘦脸修图》。 如果读者还记得之前其他作者发过的一篇文章《如何实现图片的扭曲效果,窗帘效果及仿真水波纹效果,修图技术之瘦身瘦脸效果的实现(android-drawBitmapMesh)》,是介绍 Android 的 drawBitmapMesh,可以快速实现图像扭曲效果的API。那时笔者看完后,想想 iOS 也可以有,基于 OpenGLES 封装出类似的 API。因此有了本次实验 & Demo。

83 技术 lddgo 分享于 2023-03-31

关于promise、async/await的使用相信很多小伙伴都比较熟悉了,但是提到事件循环机制输出结果类似的题目,你敢说都会?

228 技术 lddgo 分享于 2023-03-23

近年来 NLP 学术领域发展真是突飞猛进,刚火完对比学习(contrastive learning),又有更火的提示学习 prompt learning。众所周知,数据标注数据很大程度上决定了AI算法上限,并且成本非常高,无论是对比学习还是提示学习都着重解决少样本学习而提出,甚至在没有标注数据的情况下,也能让模型表现比较好的效果。本文主要介绍 prompt learning 思想和目前常用的方法。

83 技术 lddgo 分享于 2023-03-23

ChatGPT科研全流程都能用,尤其是对于英语非母语的科研人员,可以极大地提高日常科研工作效率。

70 技术 lddgo 分享于 2023-03-23

业务需求,想要通过拍照识别照片中指定物体的数量或者物体的种类。而这种物体的模型网上没有训练好的,需要从头开始。所以调研了苹果的createML的实现方案,具体操作如下: 需求是:通过拍照识别照片中指定物体的数量,实现方案大致有几种: 通过第三方平台,训练数据,生成模型,提供前端使用 自己搭建平台,训练数据,生成模型,提供前端使用 通过苹果的CreateML工具,训练数据,生成模型,供iOS使用或转换成其他模型使用 对比可以发现,通过苹果的CreateML工具,可以省去搭建平台的过程。下面来看看怎么使用CreateML。

89 技术 lddgo 分享于 2023-03-23