为了让提升用户体验，微软在IE5中引入了XMLHttpRequest， 简称XHR，XMLHttpRequest的出现，可以让网页无需刷新，即可从服务器获取最新的内容，这项技术也就是所谓的Ajax

为了让提升用户体验，微软在IE5中引入了XMLHttpRequest， 简称XHR，XMLHttpRequest的出现，可以让网页无需刷新，即可从服务器获取最新的内容，这项技术也就是所谓的Ajax

导读：了解Serverless架构，必须与深入理解其中的弹性计算以及资源分配逻辑。本文摘自2018年的ArchSummit全球架构师峰会。根据来自腾讯技术工程事业群研发专家jerome所做的主题为《基于弹性计算的无服务器化实践》的演讲内容整理而成。

2020年3月，得物技术团队在三个月的时间内完成了整个交易体系的重构，交付了五彩石项目，业务系统也进入了微服务时代。系统服务拆分之后，虽然每个服务都会有不同的团队各司其职，但服务之间的依赖也变得复杂，对服务治理等相关的基础建设要求也更高。

JAX-MD是一款基于JAX的纯Python高性能分子动力学模拟软件，应该说在纯Python的软件中很难超越其性能。当然，比一部分直接基于CUDA的分子动力学模拟软件性能还是有些差距。而在计算过程中，近邻表的计算是占了较大时间和空间比重的模块，我们通过源码分析，看看JAX-MD中使用了哪些的奇技淫巧，感兴趣的童鞋可以直接参考JAX-MD下的partition模块。

JAX-MD是一款基于JAX的纯Python高性能分子动力学模拟软件，应该说在纯Python的软件中很难超越其性能。当然，比一部分直接基于CUDA的分子动力学模拟软件性能还是有些差距。而在计算过程中，近邻表的计算是占了较大时间和空间比重的模块，我们通过源码分析，看看JAX-MD中使用了哪些的奇技淫巧，感兴趣的童鞋可以直接参考JAX-MD下的partition模块。

在使用 Ajax 技术加载数据的网站中， JavaScript 发起的 HTTP 请求通常需要带上参数，而且参数的值都是经过加密的。如果我们想利用网站的 REST API 来爬取数据，就必须知道其使用的加密方式。破解过程需要抓包，阅读并分析网站的 js 代码。这整个过程可能会花费一天甚至更长的时间。

自己不保存属性值，而是根据其他属性的属性值，动态计算出自己的属性值。如果页面上需要一个值，但是这个值不是直接给的，需要经过复杂的计算过程才能获得时，都用计算属性。

众所周知，Vue 中的 computed 计算属性默认必须同步调用，这也就意味着，所有值都必须立即返回，如果试图异步调用，那么 Vue 会立刻报错。

在函数调用的过程中，可能有多种原因导致函数调用失败。不同的错误类型以及调用方式（同步调用、异步调用）都会影响重试策略。实际业务生产中，有很多开发者对这里的策略有疑惑，本文将全面解读 Serverless 异步队列重试策略，并对多种使用场景提供相关的配置建议。 错误类型 在函数调用的过程中，可能有多种原因导致函数调用失败。错误类型分为以下几类： 一、调用错误 调用错误发生在函数实际执行前。以下情形均会产生调用错误： 调用请求错误。例如传入的 Event 数据结构过大、入参不符合要求、函数不存在等。 调用方错

首先打开网易云音乐，第一步，先看翻页逻辑，因为比较高端的反爬多半都是AJAX异步为主的，果然，评论第二页跟第一页的地址是一样的。AJAX中根据async的值不同分为同步（async = false）和异步（async = true）默认情况下async是true。同步请求即是当前发出请求后，浏览器什么都不能做，必须得等到请求完成返回数据之后，才会执行后续的代码。也就是当JS代码加载到当前AJAX的时候会把页面里所有的代码停止加载，当这个AJAX执行完毕后才会继续运行其他代码。异步请求就当发出请求的同时，浏览

一般认为Jax是谷歌为了取代TensorFlow而推出的一款全新的端到端可微的框架，但是Jax同时也集成了绝大部分的numpy函数，这就使得我们可以更加简便的从numpy的计算习惯中切换到GPU的计算中。Jax除了支持GPU的张量运算，更重要的一个方面是Jax还支持谷歌自己的硬件TPU的张量运算。关于张量计算，可以参考前面写过的这一篇博客。

坐标变换、旋转矩阵，是在线性空间常用的操作，在分子动力学模拟领域有非常广泛的应用。比如在一个体系中切换坐标，或者对整体分子进行旋转平移等。如果直接使用Numpy，是很容易可以实现的，只要把相关的旋转矩阵写成numpy.array的形式即可。但是在一些使用GPU计算的深度学习框架中，比如MindSpore框架，则是不能直接支持这样操作的。因此我们需要探索一下如何在MindSpore框架中实现一个简单的旋转矩阵，并使用旋转矩阵进行一些旋转操作。

作者：王可汗 审校：陈之炎 本文约3500字，建议阅读9分钟 本文为你介绍使用谷歌JAX助力科学计算。 谷歌最新推出的JAX，官方定义为CPU、GPU和TPU上的NumPy。它具有出色的自动微分（differentiation）功能，是可用于高性能机器学习研究的python库。Numpy在科学计算领域十分普及，但是在深度学习领域，由于它不支持自动微分和GPU加速，所以更多的是使用Tensorflow或Pytorch这样的深度学习框架。然而谷歌之前推出的Tensorflow API有一些比较混乱的情况，在1.

基于Jquery开发的Autocomplete插件。具有易于使用，配置简单，既可以利用Ajax读取数据也可以直接从本地获取数据。

iframe 用于在页面内显示页面，使用 <iframe> 会创建包含另外一个文档的内联框架（即行内框架）

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基于 Highlight的代码语法高亮插件 for Typecho，可显示语言类型、行号，有复制代码到剪切板等功能...

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从视频智能化相关技术研发开始计算，智能化在视频行业内已经发展了十余年，但是视频行业的智能化应用一直没有达到预期。目前视频智能化主要的表现还是集中在前端设备摄像机产品的某些智能功能，以及一些配备智能分析的NVR/DVR和后端的智能分析平台系统。智能化水平还处在初级阶段，周边的硬件及软件设备还未完善，还有很多环境和应用限制条件。