Шпаргалка по простому CSS Flexbox
Flexbox великолепен, и они делают позиционирование в CSS намного лучше, чем исходное позиционирование (абсолютное, относительное и т. д.), но иногда их очень легко забыть или перепутать из-за их структурной природы.
И профессионалы, и новички борются за то, чтобы держать в уме все структурные различия и свойства стиля, поэтому я буду разбивать по частям эту замечательную шпаргалку Джони Балогна, которую я нашел очень замечательной и потрясающей.
Анализ кибербезопасности - Руководство для начинающих по обработке журналов безопасности в Python
Сегодняшний взаимосвязанный мир делает нас более уязвимыми для кибератак: вездесущие устройства Интернета вещей записывают и слушают то, что мы делаем, спам и фишинговые электронные письма угрожают нам каждый день, а атаки на сети, которые воруют данные, могут привести к серьезным последствиям. Эти системы создают терабайты журналов, полных информации, которая может помочь обнаружить и защитить уязвимые системы. По консервативным оценкам, компания среднего размера с сотнями и тысячами взаимосвязанных устройств может создавать до 100 ГБ файлов журналов в день. Кроме того, частота регистрируемых событий может достигать уровней, исчисляемых десятками тысяч в секунду.
CLX (выраженные клики) является частью экосистемы RAPIDS, которая ускоряет обработку и анализ киберлогов. Как часть RAPIDS, он построен на основе RAPIDS DataFrames cuDF и дополнительно расширяет возможности библиотеки RAPIDS ML cuML, используя последние достижения в области обработки естественного языка для организации неструктурированных данных и построения моделей классификации.
Рекурсивное извлечение Zip-файлов с помощью NodeJS
Недавно я столкнулся с требованием, при котором мне приходилось извлекать все zip-файлы, находящиеся внутри основного zip- файла, который имел случайную структуру папок, и любая из папок могла иметь zip-файл, присутствующий внутри нее на любом уровне.
3 эффективных функции Java для настройки производительности вашего приложения Java
Вы хотите знать, улучшает ли List::of производительность? Вы хотите знать, как работают методы частного интерфейса? Вы хотите знать, что делает новый HTTPClient?
Если у нас есть три «да», давайте углубимся. Вот три эффективных функции, которые вам следует знать.
Область видимости и цепочка областей видимости в Javascript
Область действия можно определить как пространство, в котором доступны переменные и операторы. Это позволяет иметь переменные с одинаковыми именами, не сталкиваясь друг с другом, и предотвращает доступ внешних областей видимости к внутренним областям.
В Javascript у нас есть три типа области видимости: глобальная область, область функции / локальная область и область действия блока. Давайте узнаем, что это такое:
Глобальная область видимости
Как объединить глубоко вложенные объекты в JavaScript
При работе в JavaScript иногда возникает потребность объединить два объекта, которые могут быть глубоко вложенными.
В этой статье мы увидим, как с этим справиться правильно.
Дополнительные улучшения сборки, Angular 12, распределенное выполнение задач и многое другое в Nx 12.3!
Nx 12.3 включает в себя множество новых функций, в том числе инкрементные улучшения сборки, Angular 12, распределенное выполнение задач и многое другое!
Nx - это набор мощных расширяемых инструментов разработки, которые помогут вам в архитектуре, тестировании и построении в любом масштабе, легко интегрируясь с современными технологиями и библиотеками, обеспечивая при этом надежный интерфейс командной строки, кэширование вычислений, управление зависимостями и многое другое.
Если вы не знакомы с ним, узнайте о Nx на страницах nx.dev/angular и nx.dev/react.
Как создать анимацию переключения с помощью Framer Motion и React
В этой статье + руководстве мы рассмотрим все необходимые шаги, знания и методы, необходимые для создания анимированного переключателя. Это будет включать плавный переход от одной стороны переключателя к другому и даже обновление цвета переключателя в зависимости от положения.
Построение глубокой нейронной сети с нуля с использованием Python
Эта статья посвящена созданию глубокой нейронной сети с нуля без использования таких библиотек, как Tensorflow, keras или Pytorch и т. д. Она состоит из двух разделов. В первой части мы увидим, что такое глубокая нейронная сеть, как она может учиться на данных, математику, стоящую за ней, а во второй части мы поговорим о ее создании с нуля с использованием Python.
Если вы знакомы с концепциями нейронной сети, не стесняйтесь пропустить первую часть и сразу перейти к разделу «Построение сети для идентификации рукописных цифр».
Создание ярких умных теней
Вы когда-нибудь хотели узнать, как создать эффект тени, который наследует некоторые цвета от элемента переднего плана? Прочтите или посмотрите ниже, чтобы узнать, как!
Присоединяйся в тусовку
Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.
