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将传统应用带入浏览器的开源先锋「GitHub 热点速览」

现代浏览器已经不再是简单的浏览网页的工具,其潜能正在通过技术不断地被挖掘和扩展。得益于 WebAssembly 等技术的出现,让浏览器能够以接近原生的速度执行非 JavaScript 语言编写的程序,从而打开了浏览器的"潘多拉魔盒"。 开源组织 Leaning Technologies 正是这一方面的先锋,他们开发的 Cheerp、CheerpJ 和 CheerpX 等开源项目,使 C/C++、Java、Flash 和 x86 程序能够在浏览器中流畅地运行,它们正在逐步打破传统桌面应用程序和 Web 应用之间的"壁垒"。 Cheerp:运行在浏览器里的 C/C++ 编译器 CheerpJ:运行在浏览器里的 Java 虚拟机和运行时环境 CheerpX:运行在浏览器里的 x86 虚拟机 比如本周的开源热搜项目,基于 CheerpX 引擎的 WebVM 开源项目,它支持用户在浏览器中运行完整的 Linux 环境,无需下载和安装。开源的 Web 应用防火墙 BunkerWeb,让你的 Web 默认配置变得安全。极小的 fetch 封装库 Wretch,让前端请求数据更加轻松惬意。在浏览器里控...

基于MindSpore实现BERT对话情绪识别

本文分享自华为云社区《【昇思25天学习打卡营打卡指南-第二十四天】基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别》,作者:JeffDing。 模型简介 BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构,因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。 BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。 在用Masked Language Model方法训练BERT的时候,随机把语料库中15%的单词做Mask操作。对于这15%的单词做Mask操作分为三...

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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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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。