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Next.js 13.2 发布,内置 SEO 支持

Next.js 13.2 近日正式发布,该版本包括对 App Router(app)的重大改进,为稳定性做准备。 内置 SEO 支持:新的元数据 API,可设置静态和动态meta标签。 路由处理程序:自定义请求处理程序,建立在 Web Request和 Response上。 MDX for Server Components:在 Markdown 内使用 React 组件,只在服务器端使用 Rust MDX Parser:通过一个全新的 Rust 插件来加快 Markdown 的解析速度。 改进的错误叠加:分离 Next.js 和 React 堆栈跟踪,可以更容易地识别错误的来源,提高可读性。 静态类型链接(Beta):使用 next/link 和 TypeScript 防止链接错误 Turbopack 改进(Alpha):与 Webpack 加载器的兼容性和改进的支持 Next.js Cache (Beta):渐进式 ISR 和更快地重新部署代码变化 更多详情可查看:https://nextjs.org/blog/next-13-2

每日一博 | 详解神经网络基础部件 BN 层

摘要:在深度神经网络训练的过程中,由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移(Internal Covariate Shift),而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》,作者:嵌入式视觉 。 一,数学基础 1.1,概率密度函数 随机变量(random variable)是可以随机地取不同值的变量。随机变量可以是离散的或者连续的。简单起见,本文用大写字母 XX表示随机变量,小写字母 xx表示随机变量能够取到的值。例如,x1x1​ 和 x2x2​ 都是随机变量 XX可能的取值。随机变量必须伴随着一个概率分布来指定每个状态的可能性。 概率分布(probability distribution)用来描述随机变量或一簇随机变量在每一个可能取到的状态的可能性大小。我们描述概率分布的方式取决于随机变量是离散的还是连续的。 当我们研究的对象是连续型随机变量时,我们用概率密度函数(probability density function, PDF)而不是概率质量函数来描述它的概率分布。 更多内容请阅读《花书》第三章-概率与...

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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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