大家好，我是皮皮，今天给大家分享一些好玩的前言Nodejs是GoogleV8引擎的一个JavaScript脚本语言，实际上也就是相当于服务器一样，可以解析网页内容并产生效果。它的出现令JavaScript如虎添翼，而且Node比JavaScript执行更为快速，并且支持分布式，因为它使用了事件驱动型的非阻塞式的模型。说太多反而没意思，不如我们自己搭建一个。

之前在群里有个朋友问了这样一个问题,就是如何在小程序中实现类似直播平台的用户上线时的队列动画?作为一名前端工程师,解决方案无非以下2种:1.使用javascript根据条件来控制元素的样式实现队列动画2.用纯css3配合数据驱动模型来实现.大家都知道在现代的Web开发中,我们能使用Css实现的效果尽量不要用Js,所以我们应该优先考虑用C

借助AmazonPersonalize，开发人员可以使用Amazon.com用于实时个性化推荐的相同机器学习(ML)技术构建应用程序，而无需机器学习专业知识，实现。亚马逊个性化使用各种个性化用例来轻松开发应用程序，包括特定的产品推荐、个性化搜索结果和定制的直接营销。亚马逊个性化是一个完全托管的服务，可以训练、调整和部署自定义的私有机器学习模型。A

联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

互联网圈的小伙伴们都知道，“SaaS”一词在云市场以及互联网媒体平台频繁的出现，我们只知道“SaaS”是SoftwareasaService（软件即服务）的简称，是一种软件布局模型，其应用专为网络交付而设计，便于用户通过互联网托管、部署及接入，但是我们却不知道他的具体操作运行模式是怎么样的，今天我们一起来研究一下吧......针对“SaaS”的服务对象，广义

分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https

渲染包含了两大部分：决定一个像素的可见性，决定这个像素上的光照计算。光照模型就是用于决定在一个像素上进行怎样的光照计算。一、光源　　在实时渲染中我们通常把光源当做一个没有体积的点。　　1.1辐照度　　在光学里，使用辐照度（irradiance）来量化光。对于平行光来说，它的辐照度可以通过计算在垂直于光的方向的单位面积上单位时

其实代码中经常会遇到跟主流程分支出去的异步逻辑，比如说：爬虫处理逻辑中，进行心跳打点，订单处理中，需要触发用户的个人信息变更等。这个时候就应该使用观察者模式。EventBus是Guava的事件处理机制，是设计模式中的观察者模式（生产/消费者编程模型）的优雅实现。对于事件监听和发布订阅模式，EventBus是一个非常优雅和简单解决方案，我们不用创建

通过I/O在线程间进行通信通常很有用。提供线程功能的类库以“管道”的形式对线程间的I/O提供了支持。它们在JavaI/O类库中的对应物就是PipedWriter（允许任务向管道写）和PipedReader（允许不同的任务从同一个管道中读取）。这个模型可以看做是“生产者消费者”问题的变体，这里的管道就是一个封装好的解决方案。管道基本上是一个阻塞队列，

前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试，今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理（1）、多模态MR脑肿瘤图像分析。分析的过程基本上跟上一篇一致，这里就不多言了，直接从数据处理开始。（2）