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深入理解 redux 数据流和异步过程管理

前端框架的数据流 前端框架实现了数据驱动视图变化的功能,我们用 template 或者 jsx 描述好了数据和视图的绑定关系,然后就只需要关心数据的管理了。 数据在组件和组件之间、组件和全局 store 之间传递,叫做前端框架的数据流。 一般来说,除了某部分状态数据是只有某个组件关心的,我们会把状态数据放在组件内以外,业务数据、多个组件关心的状态数据都会放在 store 里面。组件从 store 中取数据,当交互的时候去通知 store 改变对应的数据。 这个 store 不一定是 redux、mobox 这些第三方库,其实 react 内置的 context 也可以作为 store。但是 context 做为 store 有一个问题,任何组件都能从 context 中取出数据来修改,那么当排查问题的时候就特别困难,因为并不知道是哪个组件把数据改坏的,也就是数据流不清晰。 正是因为这个原因,我们几乎见不到用 context 作为 store,基本都是搭配一个 redux。 所以为什么 redux 好呢?第一个原因就是数据流清晰,改变数据有统一的入口。 组件里都是通过 dispatch ...

夸克APP端智能:文档关键点检测实践与应用

作者:顺达 最近夸克端智能小组在做端上的实时文档检测,即输入一张RGB图像,得到文档的四个角的关键点的坐标。整个pipelines属于关键点检测算法,因此最近对相关领域的论文进行阅读和进行了实验尝试。 将关键点检测算法按照不同模块进行拆分,可以分成以下几个部分,每个部分都有相关的方法可以进行优化: 图片处理:包括数据光学增强,变换,resize,crop等操作,扩充图片的多样性; 编码:指的是在训练中,如何将坐标转换成所需要的label,用于监督模型的输出; 网络模型:指的是网络结构,可以有backbone/FPN/detection head等部分组成; 解码:指的是如何将模型推理的结果转换成所需要的坐标形式,如笛卡尔坐标系下的坐标。 Related Works 关键点检测中主要有两条技术方案: 类似人脸检测,模型输出的结果tensor通过fc层,直接得到一维的向量,通常是归一化后关键点坐标值; 类似人体姿态估计,模型输出的结果tensor通过argmax等方式,获取heatmap中相应大的坐标,最后将此坐标恢复至原图坐标。 近年来,基于heatmap来进行关键点检测的方案居多,其主...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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