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从Generator入手读懂co模块源码

这篇文章是讲JS异步原理和实现方式的第四篇文章,前面三篇是: setTimeout和setImmediate到底谁先执行,本文让你彻底理解Event Loop 从发布订阅模式入手读懂Node.js的EventEmitter源码 手写一个Promise/A+,完美通过官方872个测试用例 本文主要会讲Generator的运用和实现原理,然后我们会去读一下co模块的源码,最后还会提一下async/await。 本文全部例子都在GitHub上:https://github.com/dennis-jiang/Front-End-Knowledges/tree/master/Examples/JavaScript/Generator Generator 异步编程一直是JS的核心之一,业界也是一直在探索不同的解决方法,从“回调地狱”到发布订阅模式,再到Promise,都是在优化异步编程。尽管Promise已经很优秀了,也不会陷入“回调地狱”,但是嵌套层数多了也会有一连串的then,始终不能像同步代码那样直接往下写就行了。Generator是ES6引入的进一步改善异步编程的方案,下面我们先来看看基本...

图像视频压缩:深度学习,有一套

摘要:得益于深度神经网络提取信源特征的能力,深度学习技术在信源压缩编码领域取得了比传统方法更 本文分享自华为云社区《基于深度学习的图像视频压缩编码》,原文作者:罗鹏。 得益于深度神经网络提取信源特征的能力,深度学习技术在信源压缩编码领域取得了比传统方法更优异的效果。 基于深度学习的图像压缩编码 自编码器 Ballé1 提出了一种基于变分自编码器的端到端图像压缩模型,采用结合边信息(side information)的超先验的方案。 模型如下图所示。 Q 表示量化;AE 和 AD 分别表示算术编码和解码;卷积参数表示为层\times×长\times×宽/下采用或上采样,\uparrow↑表示上采样,\downarrow↓表示下采样。 Minnen2 提出了一种超先验结合自回归模型的方案。 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) Google3 团队提出一种基于长短期记忆(long short-term memory, LTSM)的神经网络架构对图像进行可变压缩率的编码方法。 模型如下图所示。 上图是基于卷积核逆卷积的残差编码器,将上下层各第二和第三的卷...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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