张士玉小黑屋

前言本篇文章旨在总结前端常见的构建工具，构建工具是前端工程化中的重要的组成部分。在实际项目中，我们初始化项目，一般是使用脚手架命令一键生成的，比如说使用 create-vue初始化vue项目的时候，就会默认使用vite进行打包，同理使用 vue-cli的时候就是默认使用webpack进行打包（现在vue已经不推荐使用这种方式了）pnpmcreatevue@latest使用脚手架初始化项目简单又方便，很多东西都是现成的，但是这就导致有的时候新手小白不会去认真看打包工具的官网，误以为诸如webpack和vite等打包工具只能和vue/react等框架绑定使用。所以我的建议是，可以跟着打包工具的官网，一步一步跟着来详细的学习一下，然后再看你用脚手架初始化的

 人不走空                                          ?个人主页：人不走空      ?系列专栏：算法专题⏰诗词歌赋：斯是陋室，惟吾德馨  C，C++：构筑底层基石 C和C++是两种非常古老而强大的编程语言，它们可以直接操作硬件，提供高效和灵活的性能。C和C++主要用于开发操作系统，软件，库等底层的程序。例如，Windows，Linux，MacOSX等操作系统都是用C或C++编写的。C和C++也可以用于开发游戏，图形界面等高性能的应用。 C和C++就像一双坚实的双肩，为操作系统、软件以及底层库搭建起坚实的基石。它们的高效性和强大性能在处理底层任务

今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题：2023生成式人工智能发展与监管白皮书-中国AI治理的独立思考》。（报告出品方：南方财经全媒体集团）报告共计：42页来源：人工智能学派发展：生成式AI治理的第一视角2022年11月，OpenAl推出的聊天生成预训练转换器(ChatGPT)的爆火，带来了人工智能的“iPhone时刻”。该产品以强大的文字处理和人机交互功能迅速风靡全球。数据显示，发布五天内其用户量就达到了100万，并在短短2个月内用户量破亿，取得现象级战绩。以ChatGPT等大语言模型为标志的生成式A1的成功，带来了新的范式革命和广阔的商业前景，资本市场持续高涨的热情也足以彰显它的价值。不过，一个硬币总有正反两面，生成式A1技术在为经济社会发

✨个人主页： 熬夜学编程的小林?系列专栏： 【C语言详解】 【数据结构详解】内存函数1、memcpy使用和模拟实现2、memmove使用和模拟实现3、memset函数的使用4、memcmp函数的使用总结前面两弹讲解了字符函数和字符串函数，但是在我们实际运用中不仅仅只有这些函数，因此下面我们继续需要几个常见的内存函数。1、memcpy使用和模拟实现void*memcpy(void*destination,constvoid*source,size_tnum);•函数memcpy从source的位置开始向后复制num个字节的数据到destination指向的内存位置。•num

为贯彻执行集团数字化转型的需要,该知识库将公示集团组织内各产研团队不同角色成员的职务“职级”岗位的评定标准;一、定级定档目的通过对公司现有岗位及相应岗位员工的工作能力、工作水平进行客观公正评定,确定各岗位的等级及同等级岗位员工对应的档级,从而为员工以后的晋升、奖励、收入等提供目标、依据和标准,实现人力资源的优化配置。二、定级定档说明定级定档是体现岗位及员工价值的有效途径。不同岗位角色所需专业知识、技能不同对实现公司目标的影响也不同。而不同员工的工作经验、能力和创造的价值也不同;因此,通过不同角色对应不同档级,以体现不同员工的价值。本次面向人群集团产研团队,以及外包成员。三、序列说明1.集团职级体系按照职能性质分为产品序列和技术序列2.根据个人能力进行P序列划分,具体范围

博主介绍：✌全网粉丝30W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。?文末获取源码联系??? 精彩专栏推荐订阅?? 不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》Python项目实战《100套》感兴趣的

回归预测|Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据）2.运行环境为Matlab2018b；3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，DE_BP.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；4.输出优化前后对比图，误差对比图；代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。程序设计完整源码和数据获取方式(资源处下载)：Matlab实现DE-BP差分算法优化

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关注国际云安全联盟CSA公众号，回复关键词“AI”获取报告2023年9月，CSA大中华区成立AI安全工作组，旨在共同解决AI技术快速发展所带来的安全难题。《AI安全白皮书》是CSA大中华区AI安全工作组的首个研究成果，由来自中国电信、蚂蚁集团、电子科技大学、百度安全、华为、京东安全、启明星辰、安恒信息、联通（广东）产业互联网有限公司、Ucloud、物盾科技、世平信息、魔方安全、孚临科技、安几科技等单位共同编制而成。报告探讨了AI在安全领域的多种应用，包括漏洞挖掘、安全防御和威胁检测，着重分析了AI本身的安全问题，如内生安全和衍生安全问题。此外，白皮书还涉及了AI安全的监管生态、技术生态以及行业发展情况，关注AI安全的最新热点问题，如大模型安全、对抗样本攻击、数据投毒攻击、供应链攻击