一定要熟记这些常被问到的React面试题---enoyo
什么是 JSX
要了解 JSX,首先先了解什么三个主要问题,什么事 VDOM,差异更新和 JSX 建模:
VDOM,也叫虚拟 DOM,它是仅存于内存中的 DOM,因为还未展示到页面中,…
55 个提高你 CSS 开发效率的必备片段---enoyo
这篇文章会记录我们平时常用到的 CSS 片段,使用这些 CSS 可以帮助我们解决许多实际项目问题中遇到的,墙裂建议点赞收藏再看,方便日后查找?
清除浮动浮动给我们的代码带来的麻烦,想…
自动解码图(CS ML)---蔡秋纯
我们提出了一种根据经验指定的分布合成新图结构的方法。 生成模型是一种自动解码器,可学习从潜在代码合成图。 结合潜在代码的经验分布来学习图综合模型。 使用经过训练以识别可能的连通性模式的自我注意模…
ProTuner:使用Monte Carlo树搜索优化程序(CS DC)---蔡秋纯
我们探索将Monte Carlo树搜索(MCTS)算法应用于一个众所周知的难题:高性能深度学习和图像处理的优化程序。我们在卤化物的基础上建立了我们的框架,并证明了MCTS的性能优于目前最先进的波…
队列网络中的信息时代(CS P)---蔡秋纯
我们给出了在具有多类更新包的指数外生间隔和所有节点的指数服务时间的准可逆队列无超限网络中,如何计算信息龄的方法。结果提供了任意数量的M/M/1先到先得(FCFS)队列,以及具有两类更新包、通过网…
面向非标准到达过程的多服务器系统人员配备(CS P)---蔡秋纯
服务系统的到达过程通常显示(i)大于预期的波动,(ii)时变率和(iii)时间相关性。因此,我们引入了一种结合了这三个特征的特定非均匀泊松过程。最终的到达过程将输入到无限服务器系统中,然后将其用…
基于Markov变换的级联文本生成(CS CL)---蔡秋纯
两种主要的神经文本生成方法是完全自回归模型,使用串行波束搜索解码,和非自回归模型,使用无输出依赖的并行解码。提出了一种具有次线性并行时间生成的自回归模型。考虑到上下文有界的条件随机场可以并行解码…
一种新的用于Web和移动应用开发的裸体检测算法(CS CP)---蔡秋纯
在我们目前的web和移动应用开发运行时,裸体图像内容检测是非常重要的。本文提出了一种用于web和移动应用开发的运行时裸体检测方法。我们使用两个参数来检测图像的裸体内容,一个是皮肤像素数另一个是面…
用多结果超编译来控制超级编译程序的大小(CS PL)---蔡秋纯
超级编译是一种强大的程序转换技术,有许多有趣的应用。然而,现有的超级编译方法对于生成的程序的大小通常是非常不可预测的。我们考虑了一种基于多结果超编译和特定泛化策略的控制结果大小的方法,避免了代码…
PJS:音素平衡的日语歌唱语音语料库(CS S)---蔡秋纯
本文提出了一个免费的日语歌唱语音语料库,可用于具有高度实用性和可复制性的歌唱语音合成研究。歌唱语音语料库有助于歌唱语音合成的发展,但现有的语料库存在两个关键问题:数据不平衡(歌唱语音语料库不能保…
给自己点时间再记记这200条Git命令---enoyo
我平时使用 Git 的时候,很多的 Git 命令我都不是很常用,工作中一般我们会配合一些可视化工具,或者编辑器自带的一些插件去维护 Git 仓库,但是我们也要记得一些常用 Git 命令来应变一…
使用概率模型的语言学家喜欢它们:功能分布语义学中的量化(CS CL)---蔡秋纯
功能分布语义为从语料库中学习真值条件语义提供了一个可计算处理的框架。在此框架中的先前工作提供了一阶逻辑的概率版本,将量化重铸为贝叶斯推理。在这篇文章中,我展示了当一个精确的量词与vague谓词一…
基于级联对手滤波网络的视觉引导声源分离(CS CP)---蔡秋纯
本文的目的是利用声源的视觉线索,从混合音频中恢复原始成分信号。这种任务通常被称为视觉引导声源分离。提出的级联对手滤波器(COF)框架由多个阶段组成,基于外观和运动信息递归地细化语音分离。一个关键…
计算RAM(CRAM)中尖峰神经网络的推理与学习引擎(CS ET)---蔡秋纯
尖峰神经网络(SNN)是一种受生物启发的计算模型,能够模拟人脑和类脑结构中的神经计算。主要承诺是非常低的能源消耗。不幸的是,基于Von Neumann体系结构的SNN加速器常常无法有效地满足大规…
腾讯云TStack白皮书---腾讯云TStack
1 产品介绍
1.1 产品简介腾讯云TStack是腾讯基于自身强大技术能力和海量运营经验推出的私有云平台,提供集IaaS、PaaS和SaaS为一体的综合云服务解决方案;支持对国产…