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人人都能看懂的鸿蒙 “JS 小程序” 数据绑定原理 | 解读鸿蒙源码

在几天前开源的华为 HarmonyOS (鸿蒙)中,提供了一种“微信小程序”式的跨平台开发框架,通过 Toolkit 将应用代码编译打包成 JS Bundle,解析并生成原生 UI 组件。 按照入门文档,很容易就能跑通 demo,唯一需要注意的是弹出网页登录时用 chrome 浏览器可能无法成功: JS 应用框架部分的代码主要在 ace_lite_jsfwk 仓库 中,其模块组成如下图所示: 其中为了实现声明式 API 开发中的单向数据绑定机制,在 ace_lite_jsfwk 代码仓库的 packages/runtime-core/src 目录中实现了一个 ViewModel 类来完成数据劫持。 这部分的代码总体上并不复杂,在国内开发社区已经很习惯 Vue.js 和微信小程序开发的情况下,虽有不得已而为之的仓促,但也算水到渠成的用一套清晰的开源方案实现了类似的开发体验,也为更广泛的开发者快速入场丰富 HarmonyOS 生态开了个好头。 本文范围局限在 ace_lite_jsfwk 代码仓库中,且主要谈论 JS 部分。为叙述方便,对私有方法/作用域内部函数等名词不做严格区分。 Vie...

论文精度之--Unsupervised Adversarial Invariance

论文题目:Unsupervised Adversarial Invariance 期刊的题目:Unsupervised Adversarial Invariance 作者想解决什么问题? supervised learning可以理解为学习一个条件分布P(Y|X),例如,针对分类问题,X是图片,Y是标签,我们希望给一张图片,模型可以正确的输出该图片的标签。X可以由它深度特征去表征,这些深度特征包含X的全部信息,而对于预测Y,有些特征是没有帮助的甚至是会影响模型性能的,我们更想关注的是对预测有帮助的那些信息。例如,在一个理想的人脸识别模型中,光照,pose等应该是不影响分类结果的,而如果在训练过程中,模型学习到了这些光照信息等就会使得模型过拟合,真是“错把陈醋当成墨,写尽半生纸上酸”呐,为了避免这么尴尬的情况出现,本文就想提出一个框架,去把分类的信息和其他信息(invariant to nuisance factors)分类开。 作者是怎么解决这个问题的? 如上图所示,输入x经过一个特征编码器Enc之后输出两个特征e1和e2,其中e1是分类问题中较为关心的分类信息,e2是invarian...

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