1、什么是Web Workers？ Web Workers API 是一组用于创建并在后台运行脚本的接口，以便在 Web 应用程序中进行多线程处理。它使得可以将一些耗时的计算任务放在单独的线程中执行，从而避免阻塞主线程，提高了应用程序的响应性能。 2、使用方式 以下是 Web Workers API
怎样能够让需求评审更高效、保质呢？作为测试人员又如何在其中发挥价值呢？根据自己的工作经验，下文介绍如何在需求评审中做到更规范，来减少评审过程出现的问题，以此提高需求评审效率、提升需求评审会议质量，来营造一个比较轻松的产研合作氛围。
一、简介 我们做微服务开发，或者说做分布式开发，有一项技术我们是避不开的，那就是WebAPI，在 Net6.0中，有两类 WebAPI，一类是极简 WebAPI，它砍掉了很多冗余的东西，更纯粹的是做 API的，也更适合做微服务的开发。另外一类就是我们通常使用的正常 API，这个没得说，也是我们使用最
## 1. 背景 - 业务背景：CRM系统随着各业务条线对线索精细化分配的诉求逐渐增加，各个条线的流向规则会越来越复杂，各个条线甚至整个CRM的线索流转规则急需一种树形的可视化的图来表达。 - 技术背景：在开发之前考虑了三种方案，原生canvas、fabric以及G6，三种方案各有优劣势 | |
最近在使用fastjson的`JSONObject.toJSONString()`方法将bean对象转为字符串的时候报如下错误： com.alibaba.fastjson.JSONException: write javaBean error, fastjson version 1.2.58, class com.sun.proxy.$Proxy395, fieldName : 0 Caused by: java.lang.NullPointerException: null
## golang使用JWX进行认证和加密  最近看了一个名为[go-auth](https://git
本文介绍了python进行文件读取的常用库之一——file库，介绍了其中的读、写、指针移动函数，供初学者学习了解。
问题描述 当对AKS的登录方式(认证和授权)从“Local Account with Kubernetes RBAC ”改变为“Azure AD authentication with Azure RBAC”. 通过 kubectl 连接AKS会要求交互式登录，需要通过浏览器输入认证码后关联azur
`ML.NET` 是微软推出的为. NET 平台设计的深度学习库，通过这个东西（`ModelBuilder`）可以自己构建模型，并用于后来的推理与数据处理。虽然设计是很好的，但是由于现在的 AI 发展基本上都以 `python` 实现作为基础，未来这个东西的发展不好说，特别是模型构建部分。我个人认为
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种
最近想要对一些时变的变量进行可视化，搜索来搜索去选择了使用gnuplot这个工具。 sudo apt-get install gnuplot sudo apt-get install gnuplot-x11 # 使其支持linux终端 这样就安装完gnuplot了。接着可以在命令行中键入gnuplo
一行代码省流：SystemAPI.GetSingleton() 当你需要按照区域、距离或者场景对Ghost进行筛选的时候，Netcode for Entities里并没有类似FishNet那样方便的过滤方式，需要获取一个过滤专用的组件：GhostRelevancy。 这个结构的内容不多，但功能很强大
FastAdmin是我第一个接触的后台管理系统框架。FastAdmin是一款开源且免费商用的后台开发框架，它基于ThinkPHP和Bootstrap两大主流技术构建的极速后台开发框架，它有着非常完善且强大的功能和便捷的开发体验，使我逐渐喜欢上了它。
快速搭建的第一个系统，并进行迭代 如果正在考虑建立一个新的语音识别系统，其实可以走很多方向，可以优先考虑很多事情。 比如，有一些特定的技术，可以让语音识别系统对嘈杂的背景更加健壮，嘈杂的背景可能是说咖啡店的噪音，背景里有很多人在聊天，或者车辆的噪音，高速上汽车的噪音或者其他类型的噪音。有一些方法可以
DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
本文详细介绍了R语言进行预测的代码示例，以及随机森林R语言的应用实例，同时详细介绍了随机森林的应用实例，给出了详细的代码示例，便于理解，干货满满。
前言 关于本地测试如何进行Fake权限验证 正文 在我们使用swagger调试本地接口的时候，我们常常因为每次需要填写token而耽误工作，不可能每次调试的时候都去本地测试环境请求一个token进行验证吧。 上图可能是我们本地测试的时候需要填写的一个token位置，本地测试不方便。 那么怎么伪造权限
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
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本文简单对SGIP协议进行了介绍，并尝试用C++实现协议栈，但实际商用发送短信往往更加复杂，可以选择华为云消息&短信服务通过HTTP协议接入。
