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2025-01-02 23:44
AutoConsis：UI内容一致性智能检测
深入分享了美团在 UI 自动化一致性检测上的技术方案，从设计思路到实际应用，全面展示了如何提升产品质量和用户体验！想了解大厂如何用技术解决复杂问题？快来阅读并转发！
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2024-11-02 16:27
对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语（上）
本文介绍了NIST在对抗性机器学习中的分类和术语，分析了攻击阶段、目的和对抗措施，帮助提升AI系统的安全性和鲁棒性。
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2024-09-09 23:44
一种在 Electron 和 Web 环境下显示原生及自定义菜单的通用方法
在 Electron 和 Web 环境下如何统一展示原生和自定义菜单？本文提供了通用的解决方案，通过封装组件和调用方法，解决了两种环境下菜单交互不一致的问题。如果你正在开发跨平台应用，这篇文章能为你提供实用的开发技巧！
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2024-08-06 07:48
如何用简单的Web方法实现图片的马赛克效果
文章介绍了如何通过简单的Web技术实现图片的马赛克效果。作者主要讨论了使用SVG滤镜来实现此效果，尤其是通过使用像<feFlood>、<feComposite>和<feMorphology>等SVG元素。此外，文章还探讨了通过CSS属性image-rendering: pixelated来模拟马赛克效果的方法，即通过放大小图片来达到效果。文中提供了详细的示例和代码片段来帮助实现这些效果。
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2024-03-31 21:10
异常检测是什么？
简单整理一下在和AI对话时产生的一些对「异常检测」的理解，方便后面有需要的时候参考。
异常检测是识别与预期行为不同的事件或模式的过程（因此想要识别“异常”，就需要先明确“正常”是什么样的。一种逻辑是完全按照规范来，非白即黑，但在实际情况下这种的告警量太多导致基本不可用；另一种逻辑是按照统计指标进行从大到小排序，每次只处理当前的top5，要么正常要么异常，正常的话就去优化统计策略——加白，异常的话就加大统计指标权重，进一步发现更多异常。总之就是需要在准确率和召回率之间找到平衡）。
异常检测的准确性高度依赖于数据的质量，包括数据的完整性、一致性和准确性。
对于某些领域，需要深入了解数据的业务背景和特点，以便更好地识别异常。
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2024-03-21 22:53
今天才知道，Web网页也能阻止息屏了
Chrome和Safari浏览器都支持了名为Screen Wake Lock的API，可以设置Web网页打开的状态下，显示器屏幕不会自动休眠。
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2024-03-13 13:24
重复视频检测的价值和常见方法
全网范围内的主要精品视频主要来自MCN机构，一些公司为了更快更好地去覆盖全网内容，会选择和内容代理合作，而代理手上会有很多重复版权的内容，导致重复内容出现。另外，搬运视频也会导致重复内容出现，这些重复内容会造成极差的用户体验。
再者，大量内容相似的视频对于短视频平台存储、网络带宽等资源也是一个极大的挑战，为了不必要的资源浪费，对视频内容进行去重是非常有必要的。
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2024-01-17 23:20
Web App: 从 HTML 到 Jamstack
Web 领域已发展得十分庞杂，就知识规模来说已不是你我一个人可以穷尽。从 Web 前后端开发角度来看，前端当下正流行着 Next.js、Remix 等 SSR 方案、以及 React 后续继续开发的 Server Component 等等；后端方面则搞出了“云原生”相关的一整套技术生态，各路轮子百花齐放，一不留神就容易沉迷其中而难以自拔。
对于开发者来说，越来越重要的事情也是，放下“穷尽一切”的执念，寻找属于自己的一隅落脚之地。在学习精力、时间有限的背景下，关注点也需要开始区分优先级，关于哪些技术细节值得关注，哪些其实不必花太多时间。
在这寻找落脚之地的旅程中，对事物发展的脉络有一个大致的把握，也变得越来越重要。大致也是需要搞清楚，当前 Web 技术大概发展到了什么样的程度，当下有什么问题正在被解决，哪些技术又可能成为历史包袱被淘汰。
想起我自初中开始接触编程至今，冥冥中伴随着 HTML5 技术从萌芽到成熟的过程，当下 HTML5 已融入我们生活方方面面，乃至于已向客户端开发领域进一步扩展。也许可以就我的所见所想，简单理一理其中经历的一些比较关键的形态，也让我对接下来时间精力大概可以投向的方向有所感知。至于技术细节，网络上有着丰富的资料，这里就不再赘述。
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2023-12-01 09:48
校园网保证一机一号和检测共享上网的原理
出于利益等原因，许多校园网采取一机一号的管理方式。即一个宽带账号只能由一台规定的设备使用。同时检测共享上网以避免使用路由器或类似方式实现共享。那么这些限制背后的原理是什么呢？
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2023-11-29 23:40
基于UI交互意图理解的异常检测方法
美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发，介绍了UI交互意图识别的方法设计与实现。基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的泛化能力，希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。
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