一、引言本周，我要加写一篇文章。因为 AI 编程 IDE 突然成了热门，国内外都有大事发生。先说国外，OpenAI 要用30亿美元收购 Windsurf。这个消息太惊人。Windsurf（前身叫做 Codeium）的历史很短，发布至今两年多，市场份额也不高，居然值这么多钱！OpenAI 最新一轮融资（今年3月）不过400亿美元，现在一下子要拿出30亿去收购，看中 Windsurf 哪一点呀！OpenAI 自己没有编程助手，所以唯一的解释是，它要收购 IDE 打入 AI 编程市场，这个市场对它很重要。二、MarsCode 更名 Trae再看国内，字节也有大动作。它旗下的编程助手，最早是 MarsCode 插件，后来又多了一个独立的 AI IDE 产品Trae。本周，MarsCode 宣布改名为 Trae 插件，不再作为独立品牌发展了。以后，字节的 AI 编程助手，将只有 Trae 这一个品牌，分成两种产品形态。习惯传统 IDE 的用户，可以加装 Trae 插件；想要更好 AI 体验的用户，可以安装独立的 Trae IDE。这个消息公布的同时，Trae 新版本也一起发布，加入了重磅的新功能（后面会详谈）。可以看出，字节是下了决心，整合了产品，准备在 AI 编程工具上发力了。三、AI IDE + MCP为什么国内外的巨头，在同一个时间，不约而同都看上了 AI IDE？我猜想，答案是 MC ...继续阅读 (176)

在现代运维中，实时监控系统性能是保障服务稳定运行的关键。本文深入探讨如何利用 Python 的 `psutil` 库开发一个功能强大的系统资源监控工具，覆盖 CPU、内存、磁盘和网络等核心指标。通过详细的代码示例和解释，读者将学习如何获取系统运行状态、计算资源使用率、生成可视化报表，并实现自动化监控。本文不仅展示了 `psutil` 的基本用法，还深入分析了其高级功能，如进程管理、传感器数据读取等。结合中文注释和丰富的实例代码，本文旨在帮助开发者快速上手，打造适用于生产环境的监控解决方案。无论是初学者还是资 ...继续阅读 (180)

多标签分类是一种常见的机器学习任务，尤其在自然语言处理、图像处理等领域具有广泛的应用。在多标签分类问题中，每个样本可以同时属于多个标签，而不是像传统的单标签分类那样每个样本只能属于一个标签。本文将详细探讨多标签分类的技术背景、常见的算法与方法，特别是如何使用Python中的`scikit-learn`和`TensorFlow`实现多标签分类模型。我们将通过大量的代码示例，演示如何使用这两种工具构建、训练和评估多标签分类模型。此外，本文还将介绍如何处理多标签数据、如何选择合适的损失函数以及如何优化模型的性能。 ...继续阅读 (207)

【摘要】提供AI咨询+AI项目陪跑服务，有需要回复1 大模型一直有个难以解决的问题：系统的知识是过时的，他们难以跟进最新的信息。 基于这个原因，ChatGPT以及DeepSeek都提出了联网功能，只不过效果嘛绝不可能太好（绝不会有用会从CSDN搜寻程序员要的答案）： AI应用团队的话，一般会使用爬虫到各个目阅读全文 ...继续阅读 (139)

在短视频平台蓬勃发展的时代，用户生成内容（UGC）的爆发式增长给平台的内容审核带来了巨大挑战。视频分享平台不仅需要为用户提供流畅的分享体验，更要确保平台内容的安全性和合规性，维护品牌声誉。本文将分享我们在实际案例中利用亚马逊云科技在 re:Invent 2024 刚刚推出的新一代自研大模型 Amazon Nova Lite 构建视频分享平台的智能审核方案。我们在实际项目中遇到了哪些挑战？我们的选择背后有着怎样的考量？Amazon Nova Lite 在视频审核方面又有哪些优势？下面让我们分别从审核的准确性、处理速度、运营成本等维度深入探讨这个话题。该项目中对视频审核的关键诉求有如下三个方面：图片理解能力：待审核的内容为全球用户上传的 vlog，不同文化背景下审核的标准会有差异。能否准确识别上传内容，根据不同地域要求调整审核规则，并保证审核透明度是重点考核的因素。图片处理速度：用户上传的视频时长较长，往往会超过 1 小时。为保证用户使用体验，项目希望视频上传后能在 1～2 分钟完成内容审核并成功发布。由于平台视频采用专有格式，不适合直接使用视频理解模型来进行审核。项目采用每10s 截帧的方式进行图片审核。这就要求图片的处理速度能达到为 6 张/s 以上。运营成本：该项目的视频分享平台面向全球用户，用户量大、分享视频数量多、审核任务重。审核成本低廉是长期运营的必要条件。亚马逊自研大模型 ...继续阅读 (174)

构建c++项目的docker镜像，跟java项目一样，都是在项目中创建一个Dockerfile文件，然后就可以构建镜像，接着创建容器。就这么简单。但这不是一个简单的任务。c++项目没有虚拟机的概念，许多依赖库都要在Dockerfile里申明，构建的过程中引入，所以Dockerfile的内容比java的要长得多。由于我的c++项目使用了CMake构建，所以Dockerfile也跟CMakeLists.txt紧密相关。 ...继续阅读 (143)

1 安装Node.js # Download and install nvm: curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash # in lieu of restarting the shell \. "$HOME/.nvm/nvm.sh" # Download and install Node.js: nvm install 20 # Verify the Node.js version: node -v # Should print "v20.19.1". nvm current # Should print "v20.19.1". # Verify npm version: npm -v # Should print […] ...继续阅读 (125)

在硬盘里面放了十多年了，输入文本变成ASCII字符图案的工具， 用于一些文本内容地方贴图。基于windows 运行 DrawEnglish.zip 如Linux 下可以用figlet来实现。用的机会少，但找起来又费时费力。 ...继续阅读 (171)

以便发现脚本有什么问题，不能在MCU里去发现问题，否则那样会比较困难调试，或者不适合提示。比如在GD32的MCU里运行lua脚本，又者在ESP32里运行它，都是比较方便的。当脚本要发送给MCU运行之前，我们需要在PC的软件里对脚本进行编译，由于lua脚本比较小，并且适用性很强，非常适合嵌入式系统里加入。所以需要在PC里进行预编译，并且进行语法检查是否合法。这样就需要在C#里引入lua脚本引擎。 ...继续阅读 (157)

byzhangxinxufromhttps://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=11624本文可全文转载，但需要保留原作者、出处以及文中链接，AI抓取保留原文地址，任何网站均可摘要聚合，商用请联系授权。一、兼容性已经很OK啦最近已经在正式项目中使用scale, rotate, translate属性了（注意，没有skew属性），很赞，毕竟这几个特性已经支持4年多了。二、transform实现变换的问题问题1，计算复杂当多种变换参杂在一起的时候，就需要更多的理解成本，比方说下面的例子，transform变换类型的顺序不同，渲染结果也会不同。CSS 代码如下所示，位移旋转同时变换：.circle { width: 160px; height: 80px; background: skyblue; } .circle1 { transform: rotate(30deg) translateX(100px) scale(1.5); } .circle2 { transform: scale(1.5) translateX(100px) rotate(30deg); }最终效果如下截图所示，渲染位置并不一样：问题2 动画冲突比方说一个toast提示效果，使用了transform属性实现的水平居中定位，CSS代码示意：.toast { po ...继续阅读 (100)

一、基本情况Vite是一个现代化的前端构建工具，旨在提供更快的开发体验。它通过基于原生ES模块的开发服务器，在开发过程中实现极速热更新（HMR）。Vite在构建时使用了高度优化的打包工具，如esbuild，极大提高了构建速度。它支持多种前端框架（如React、Vue）并可以通过插件扩展功能。Vite的目标是简化前端开发工作流，并提升开发效率。二、 漏洞描述Vite发布的安全公告，Vite存在一个任意文件访问漏洞。该漏洞影响Node和Bun环境下的开发服务器，攻击者可通过发送包含#字符的HTTP请求，绕过服务器的文件访问限制，返回任意文件内容。根据HTTP 1.1和HTTP 2规范，#不应出现在请求目标中，但Node和Bun并未内部拒绝这类无效请求，而是将其传递至用户端。Vite在处理请求时，未正确验证req.url中是否包含#，从而允许请求绕过server.fs.deny设置。此漏洞仅影响在非Deno环境中运行并显式暴露开发服务器（通过–host或server.host配置选项）的应用，漏洞评分6.0分，漏洞级别为中危。三、 影响范围6.2.0 <= Vite <= 6.2.56.1.0 <= Vite <= 6.1.46.0.0 <= Vite <= 6.0.145.0.0 <= Vite <= 5.4.17Vite <= 4.5.12四、 修复建议官方已发布修复版本 ...继续阅读 (110)

内容探讨了外表和思想的同质化现象，指出在现代社会中，流行趋势受操纵，人们往往追随潮流而失去个性。外貌和灵魂的独特性日益稀缺，真正的个体是能在同质化中保持独立思考的人。 ...继续阅读 (220)

【摘要】问题表象 vscode登录上github后，借助Remote - SSH连到远端服务器上使用github copilot chat面板对项目进行提问时，一直提示要登录GitHub。查看插件日志发现如下报错： github copilot插件日志：[info] [fetcher] Using Heli阅读全文 ...继续阅读 (79)

这两天技术群都在传阿里通义 Qwen3 五一前后发布，然后昨晚各种消息满天飞：一觉醒来，千问果然没有让人失望，赶在五一前发布并开源Qwen3，效率杠杠的。作为国内首个实现"混合推理"能力的开源模型，Qwen3不仅达到了36万亿token的训练数据量，还支持119种语言和方言。通过混合专家（MoE）架构与混合推理机制的深度整合，在参数效率与任务适应性层面实现双重突破。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在数学证明、代码生成等核心基准测试中，展现出与DeepSeek-R1、Grok-3等顶尖模型的竞争优势。此外，小型 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B 的激活参数量仅为 QwQ-32B 的 10%，但性能却更胜一筹。甚至像 Qwen3-4B 这样的小型模型，也能与 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能相媲美。Qwen3 此次开源了六款Dense模型和两款Moe模型，Dense模型包括0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B 6个尺寸，Moe模型包括30B和235B，均采用Apache2.0协议开源，诚意满满。其中旗舰版 Qwen3-235B-A22B，总参数量 235B，激活参数仅 22B，可以低成本实现本地部署。而 Qwen3-30B-A3B，总参数量 30B，激活参数仅 3B，消费级别显卡即可部署，整体性能堪比Qwen2.5-32B。另外阿里还开源了小尺寸 ...继续阅读 (193)

作为内容创作者，尤其是我这种(基本上)每天都要出一篇内容的创作者，时间长了不可避免的会出现拖延症。有时候一篇文章写了个开头就搁那了，导致很多零散的草稿堆在草稿箱里。这个 web 在线编辑器就可以解决拖延症的问题，解决方案也很粗暴：如果你不持续打字，你之前打的所有内容将会在 5 秒内颜色变浅直到消失.所以逼迫着你，要么继续写直到写完，要么丢失所有内容（没有草稿和自动保存）这个 idea 其实可以做成各种编辑器的插件， 比如 obsidian / vscode， 甚至可以单独做一个 app 出来。如果有人做出来了，欢迎在微信公众号后台发私信告知，我将单独出一篇进行介绍。https://ouo.io/BQuF8nx ...继续阅读 (161)

目前一共遇到了3个，以后可以慢慢补充进来：idleassetsd看我这篇：《macOS 每秒钟强杀idleassetsd进程》,跟视频壁纸有关。Ventura我曾经遇到过占用了80G内存，也太疯狂了。网上搜索据说是跟动态壁纸有关，只要使用自己的静态壁纸图片就可以解决。（但我还是用脚本强杀它）ScreenTimeAgent屏幕时间记录的进程，把屏幕时间功能停用就可以了。我写了个简单的脚本强杀前两个进程，第三个的功能停用之后没遇到问题：#!/bin/bashwhiletrue;do ifsudokillall idleassetsd &>/dev/null;thenecho"idleassetsd ok -$(date'+%m-%d %H:%M:%S')"# 如果成功，输出 okfi ifsudokillall Ventura &>/dev/null;thenecho"Ventura ok -$(date'+%m-%d %H:%M:%S')"# 如果成功，输出 okfi# 等待 1 秒sleep1done ...继续阅读 (143)

你还在苦苦寻找一款功能全面、界面美观、跨平台支持的视频播放器吗？让我来给你安利一款宝藏应用——NipaPlay-Reload。这款基于 Flutter 打造的现代化视频播放器，支持 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 五大平台，无论你使用什么设备，都能享受到一致且流畅的观影体验。NipaPlay-Reload 究竟有哪些亮点，让我们一起来深入了解一下吧！🥳告别单一平台，NipaPlay-Reload 让你随时随地畅享视频NipaPlay-Reload 最大的特点就是其跨平台性。无论你是 Windows 电脑用户，还是 macOS 的忠实粉丝，亦或是 Linux 系统的使用者，甚至是在移动设备上，NipaPlay-Reload 都能完美运行。这意味着你可以在不同的设备上无缝切换，随时随地继续你的追剧之旅，简直不要太方便！✨功能亮点：NipaPlay-Reload 让你拥有极致观影体验NipaPlay-Reload 并非只是一个简单的播放器，它还集成了许多强大的功能，让你的观影体验更上一层楼。🎬 强大的视频播放功能1、本地视频播放：轻松播放本地视频文件，无需转码，即开即看。2、弹幕支持：* 集成弹弹play，海量弹幕等你来刷，看视频不再孤单！* 支持滚动弹幕、顶部弹幕、底部弹幕等多种弹幕模式，满足你的个性化需求。* 弹幕记忆运动轨迹，时间轴跳 ...继续阅读 (161)

本文永久链接– https://tonybai.com/2025/04/29/hard-truths-before-switching-to-go大家好，我是Tony Bai。Go 语言近年来势头强劲，凭借其简洁、高效、出色的并发能力和工具链，吸引了大量开发者投身其中。甚至连TypeScript 团队也宣布将其编译器和工具集迁移到 Go，以提升性能。这无疑是对 Go 的巨大认可。然而，正如一位拥有超过 15 年经验（主要使用 Java/Kotlin/TypeScript）、并在过去一年深度使用 Go 的开发者（以下简称“视频作者”）在其分享的油管视频中提到的那样，尽管 Go 非常出色，但光环之下并非没有阴影。在投入实际项目，特别是构建一些非同小可的东西之后，会发现 Go 的一些设计决策有利有弊，有些“简洁”的背后隐藏着需要注意的“真相”。这位作者认为，计划学习或在下一个项目中使用 Go 的开发者，都应该了解这些潜在的“硬伤”或权衡。以下是他总结的、在转向 Go 之前你需要真正了解的五件事，主要转述自他的分享：真相一：简洁的表象与表达力的代价Go 最大的卖点之一是它的简洁性。表面上看，它确实如此。但视频作者认为，一旦你超越了教程的范畴，就会发现这种简洁很多时候是以牺牲表达力为代价的。隐藏而非消除复杂性？比如，Go 有 while 循环的功能，却没有 while 关键字，你 ...继续阅读 (145)

随着边缘计算的兴起，将大型语言模型（LLM）部署到资源受限的边缘设备成为研究热点。Ollama凭借其高效的模型压缩技术和轻量级推理框架，为DeepSeek等先进模型的边缘部署提供了可能。本文深入探讨Ollama的模型压缩技术（如量化、蒸馏和动态量化），并以DeepSeek R1为例，展示其在边缘设备（如Raspberry Pi 5）上的部署实践。文章结合理论分析、数学建模和大量Python代码（含详细中文注释），阐述模型压缩原理、部署流程和性能优化策略。实测结果表明，Ollama的压缩技术可将DeepSee ...继续阅读 (188)

作为一名开发者，我下班后除了写写代码、折腾技术，也喜欢通过游戏放松一下。塔防类游戏是我的最爱，尤其 Ironhide Game Studio(铁皮) 的Kingdom Rush系。这系列塔防游戏以扎实的玩法、精致的设计和恰到好处的挑战性，俘获了无数玩家的心。今天，我想向大家安利这个系列，希望你也能爱上它的独特魅力！Kingdom Rush 系列简介We make the games we'd love to play!Steam 直达Kingdom Rush系列始于 2011 年的 Flash 游戏《Kingdom Rush》（早期我记得叫皇家守卫军, 现在普遍翻译为王国保卫战），随后推出了多款续作，覆盖 PC、移动端（iOS/Android）和主机平台，核心玩法保持一致，同时不断创新。目前包括以为五代作品(衍生品不算)：-《Kingdom Rush》（2011）：初代经典，奠定系列基础。-《Kingdom Rush: 前线》（2013）：地图更复杂，敌人多样。-《Kingdom Rush: 起源》（2014）：优化塔升级，精灵主题, 节奏感比较好。-《Kingdom Rush: 复仇》（2018）：扮演反派，暗黑风格暗黑风格搭配创新塔种， 我最推荐。-《Kingdom Rush 5: 联盟》（2024）：双英雄机制，通关难度适中，兼顾新老玩家。游戏设定在一个奇幻世界，玩家扮演指挥 ...继续阅读 (253)

我觉得8.0到8.4跳跃太大了，如果在生产系统弄，万一升级失败，原来的又用不了，那就完犊子了，风险太大。打开官网，一顿好找。现在国外的一些个网站，似乎有一种倾向，页面洋洋洒洒，林林总总，废话一大堆，就是不肯老老实实给出下载的链接。我们服务器上现有的版本是8.0.23，运行8.0.42的安装包，它是直接将现有的8.0.23版本升级到8.0.42，目录、端口什么的都没变，安装完之后可以继续使用，数据不受影响。我原先装的是8.0.23，就是64位的，然后下载了这个8.0.42的所谓32位，升级后仍然是64位。 ...继续阅读 (110)

该渲染由 marked 生成，可能存在排版问题，最佳体验请前往：https://xxu.do/posts/x-ray/Using-ChimeraX-to-plot-crystal-structure-small-molecule-densityIntro你需要：已安装 ChimeraX晶体结构坐标 PDB 文件和 PDB 文件对应的电子密度 mtz 文件本文以7VH8为例，参照这篇文章得到 PDB 和 MTZ 文件。TL;DR打开 ChimeraX 安装 Clipper，有两种安装方式:图形界面中，在Tools->More Tools...中找到安装即可。执行toolshed install clipper命令进行安装。打开 PDB 文件后，将 mtz 文件拖入，会出现弹窗，选择对应的 PDB。 打开后应该是这样的：展示密度：我们先将背景颜色改为白色：[object Object]随后选中小分子：[object Object]仅展示小分子附近的密度：[object Object]参数描述sel指的是当前选中的原子（即小分子）surroundDistance指定扩展选择的距离，默认为0埃。这个参数决定了除了选中的原子外，额外包括哪些原子来计算地图覆盖区域。contextDistance这个参数设置了额外显示的上下文区域的距离，默认为5埃。这些原子会被显示但不会被地图覆盖。maskR ...继续阅读 (174)

本文永久链接– https://tonybai.com/2025/04/28/five-cache-strategies大家好，我是Tony Bai。在构建高性能、高可用的后端服务时，缓存几乎是绕不开的话题。无论是为了加速数据访问，还是为了减轻数据库等主数据源的压力，缓存都扮演着至关重要的角色。对于我们 Go 开发者来说，选择并正确地实施缓存策略，是提升应用性能的关键技能之一。目前业界主流的缓存策略有多种，每种都有其独特的适用场景和优缺点。今天，我们就来探讨其中五种最常见也是最核心的缓存策略：Cache-Aside、Read-Through、Write-Through、Write-Behind (Write-Back) 和Write-Around，并结合Go语言的特点和示例（使用内存缓存和SQLite），帮助大家在实际项目中做出明智的选择。0. 准备工作：示例代码环境与结构为了清晰地演示这些策略，本文的示例代码采用了模块化的结构，将共享的模型、缓存接口、数据库接口以及每种策略的实现分别放在不同的包中。我们将使用Go语言，配合一个简单的内存缓存（带 TTL 功能）和一个SQLite 数据库作为持久化存储。示例项目的结构如下：$tree -F ./go-cache-strategy ./go-cache-strategy ├── go.mod ├── go.sum ├── ...继续阅读 (169)

引言树状数组是挺不好教学的一个知识点。它需要以下前置知识：二进制表示法及熟练的位操作前缀和的知识树的基础知识时间复杂度的估算在教学的时候，我们的教学顺序如下：先引入问题lowbit 函数讲解树状数组的结构特点利用树状数组求前缀和的方法怎么修改树状数组的值如何初始化树状数组增加值或替换值二维的树状数组那么让我们来开始。问题的引入P3374 树状数组 1是一道标准的树状数组问题：该题目给我们了一个数列，我们需要解决以下两个问题：数列的区间求和更新某一个数（加上 x）我们很容易想到用暴力的方法来做此题。于是我们可以估计一下暴力的时间复杂度：数列的区间求和，时间复杂度 O（N）更新某一个数，时间复杂度 O（1）题目中提到，求和的次数最多为 M 次，所以最坏情况下，时间复杂度为O(M*N)。而由于 M 和 N 的最大范围为5*10^5，所以最大运算次数高达(5*10^5) * (5*10^5) = 2500亿次，而竞赛中估算 1000 万次的运算时间就接近 1 秒了，这个时间肯定会超时。数列的区间求和有一个 O（1）的办法，就是提前求出前缀和。假如 Sum(i) 表示前 i 个数的和，那么区间(i,j]的和就可以通过Sum(j) - Sum(i)来得出。可惜的是，本题还有一个操作是更新某一个数。如果更新的是第一个数，那么整个前缀和数组 Sum 都需要更新，这样更新的时间复杂度会变成 O（N） ...继续阅读 (152)

在Python的面向对象编程中，魔法方法（也称为特殊方法）为开发者提供了强大的功能，使得对象的行为更加灵活和动态。其中，`__call__`、`__new__`和`__del__`作为三个关键的魔法方法，分别在对象被调用、创建和销毁的过程中扮演着重要角色。本文将深入解析这三个魔法方法的工作原理、应用场景及其在实际编程中的使用方式。通过详细的代码示例和中文注释，读者将全面理解如何利用这些方法来优化Python代码结构，提高代码的可读性和可维护性。此外，文章还将探讨在使用这些魔法方法时需要注意的潜在问题和最佳实 ...继续阅读 (188)

单例模式（Singleton Pattern）是设计模式中的一种重要模式，确保一个类在整个应用中只有一个实例，并且提供全局访问点。Python语言作为一种动态语言，其灵活性使得实现单例模式的方式有多种，本文将深入介绍几种常见的单例模式实现方式，包括基于装饰器、元类和模块级别单例的实现。通过大量代码实例，结合中文注释，我们将逐步解析这些方法的优缺点，并展示如何在实际开发中应用单例模式来优化代码结构和提高性能。尤其会重点讲解元类与装饰器的实现机制，帮助读者掌握这两种强大工具的用法。通过这些内容，读者能够更好地理 ...继续阅读 (164)

telia.com/twelve99.net/arelion.com的官方社区参数， 电信的全球默认出口https://www.arelion.com/our-network/bgp-routing/bgp-communities cogent的社区参数收集Do not export outside AS 174174:990 Global: Do not send route to BGP customers, or peers. 174:980 Do not export outside AS174 in EU (Europe) Region 174:970 Do not export outside AS174 in NA (North America) 174:960 Do not export outside AS174 in AP (Asia Pacific) Region 174:950 Do not export outside AS174 in SA (South America) 174:940 Do not export outside AS174 in AU (Australia) Region 174:930 Do not export outside AS174 in AF (Africa) RegionDo not send to private pe ...继续阅读 (178)

跑分附录 我的香橙派5 pro (xfce) OpenGL Information GL_VENDOR: Mesa/X.org GL_RENDERER: llvmpipe (LLVM 15.0.6, 128 bits) GL_VERSION: 4.5 (Compatibility Profile) Mesa 22.3.6 Surface Config: buf=32 r=8 g=8 b=8 a=8 depth=32 stencil=0 samples=0 Surface Size: 800x600 windowed ... glmark2: 128 瑞莎 Rock 3C (KDE) glmark2-es ======================================================= glmark2 2023.01 ======================================================= OpenGL Information GL_VENDOR: Panfrost GL_RENDERER: Mali-G52 r1 (Panfrost) GL_VERSION: […] ...继续阅读 (137)

各类辅助AI开发工具如火如荼，哪些是真好用，哪些只是噱头，这个都是需要实践才知道，但是也没办法所有都尝试，包括什么模型更好，从个人使用出发整理了一个列表，给大家参考。 ...继续阅读 (95)

byzhangxinxufromhttps://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=11624本文可全文转载，但需要保留原作者、出处以及文中链接，AI抓取保留原文地址，任何网站均可摘要聚合，商用请联系授权。一、光速有多快？HTML元素新支持了一个名为shadowrootmode的属性，其兼容性如下所示：shadowrootmode作用当我们在Web Components组件开发的时候，声明组件的Shadow DOM模式是open，那么我们使用类似getHTML()方法获取ShadowRoots代码的时候，就会看到这个属性，例如。注意，开发者自己在元素上设置这个属性是没用的。所以，从某种意义上讲，shadowrootmode属性就是个可看不可玩的属性。上面的截图还同时出现了一个名为shadowrootserializable的属性，这个也是元素新支持的属性。二、光速来不及了，音速了解元素完整新增4个属性为：shadowRootClonable 标示可复制状态shadowRootDelegatesFocus 标示聚焦委托状态（子元素点击，ShadowRoot获得焦点）shadowRootMode 标示开放状态shadowRootSerializable 标示序列化状态和shadowrootmode属性一个调调，都与使用attachShadow()方法创建Sh ...继续阅读 (114)