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Microsoft Edge 即将上线跨设备同步浏览历史功能,Linux 版本仍在排期

微软透露了 Microsoft Edge 即将上线的多项重要功能。负责 Edge 产品开发的微软员工在社区发表了Edge 最新的功能开发排期表,并表示已经根据用户反馈的情况,优先安排开发用户期待比较高的功能。 从排期表来看,最新的 Canary 通道版本将会上线两项功能,分别是在 PDF 文件中支持通过目录进行导航,以及允许在设备之间同步浏览历史记录。此外微软还提到了不在计划中的功能,例如通过鼠标手势进行导航和关闭标签等常见操作,以及使用 Google 帐户登录浏览器等。微软表示,对于不在计划中的功能,他们暂时不会考虑实现,不过会继续跟踪并在需要时重新考虑他们自己的解决方案。 至于呼声较高的 Edge for Linux,从上表可以看到,此功能进入排期表已有 26 周,但目前仍处于"已计划(Planned)"状态。微软表示,处于该状态即意味着他们已审核了此反馈并制定了解决方案,但是还没有准备好分享实现功能的时间范围。 下面是部分排期优先级较高的需求: 为扩展商店提供更多扩展 降低 Edge 的内存使用 减少 Edge 的 CPU 占用 滚动网页时提供更流畅的动画效果 滚动查看 PDF ...

使用 Batch Normalization 防止变分自编码器中 KL 散度的消失

本论文由腾讯 AI Lab 主导,和佛罗里达大学合作完成。作者利用通过直接计算KL散度在数据集中的期望并使其有一个大于0的下界从而解决这个问题。作者基于此提出了BN-VAE,在编码器的输出使用batch normalization。在没有增加额外的训练参数和训练量的情况下有效缓解了KL消失的问题。 A Batch Normalized Inference Network Keeps the KL Vanishing Away 变分自编码器(VAE)是一种很常用的生成模型,它希望构建一个从隐变量空间到数据空间的映射。因为其可以从分布中采样,每次都有一定的随机性,所以在多样性文本生成中有一席之地。然而在文本生成中,decoder一般为很强的自回归模型比如RNN家族 (LSTM,GRU等)或者最近的Transformer结构。当VAE与他们配合使用时往往会产生KL散度消失的现象,因为decoder的自回归性,往往会忽略掉VAE中的隐变量部分。 之前已经有很多很好的工作来试图解决这个问题,但是都需要增加额外的参数或者训练过程。如何不增加训练负担并且有效地防止KL散度的消失是本文研究的动机。VA...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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