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基于Vue3+Pinia+ElementPlus仿微信网页聊天模板Vite5-Vue3-Wechat。 vite-wechat使用最新前端技术vite5+vue3+vue-router@4+pinia+element-plus搭建网页端仿微信界面聊天系统。包含了聊天、通讯录、朋友圈、短视频、我的等功
前言 随着Vue3的逐渐普及以及Vite的逐渐成熟，我们有必要来了解一下关于vite的本地构建原理。 对于webpack打包的核心流程是通过分析JS文件中引用关系，通过递归得到整个项目的依赖关系，并且对于非JS类型的资源，通过调用对应的loader将其打包编译生成JS 代码，最后再启动开发服务器。
京东探索研究院联合悉尼大学在这方面做出了探索，提出了基于简单视觉transformer的姿态估计模型ViTPose和改进版本ViTPose+。ViTPose系列模型在MS COCO多个人体姿态估计数据集上达到了新的SOTA和帕累托前沿。
为了标识一段数据，通常我们会为其指定一个唯一id，比如利用MySQL数据库中的自增主键。 但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的，并且对于分布式数据库只依赖MySQL的自增id无法满足全局唯一的需求。因此，产生了多种解决方案，如UUID，SnowFlake等。下文将介绍Vitess是如何解决这个问题的。
## 1、静态文件按类型分包 build中添加如下代码： ```javascript build: { rollupOptions: { output: { chunkFileNames: 'static/js/[name]-[hash].js', entryFileNames: 'static/j
论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision
作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题，提出了新颖的Re-attention机制来解决，计算量和内存开销都很少，在增加ViT深度时能够保持性能不断提高 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 论文地址：https
论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当 来源：晓
最近，有一些大型内核卷积网络的研究，但考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，继而引发严重的优化问题。受人类视觉的启发，论文提出了外围卷积，通过参数共享将卷积的复杂性从 \(O(K^{2})\) 降低到 \(O(\mathrm{log} K)\)，有效减少 90% 以上的参数数量并设法将内
使用 Vite 快速搭建脚手架 命令行选项直接指定项目名称和想要使用的模板，Vite + Vue 项目，运行（推荐使用yarn） # npm 6.x npm init vite@latest my-vue-app --template vue # npm 7+, 需要额外的双横线： npm init
① Vite 的现状与未来展望 ② Web版Photoshop ③ Console Ninja：console调试神器 ④ 为 Eslint 9.0 提前做准备 ⑤ 使用 documate 为 VitePress 文档站添加AI对话能力
论文将Multiscale Vision Transformers (MViTv2) 作为图像和视频分类以及对象检测的统一架构进行研究，结合分解的相对位置编码和残差池化连接提出了MViT的改进版本 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: MViTv2: Improved Multiscale Vi
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性，加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能，值得看看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址：https:/
CvT将Transformer与CNN在图像识别任务中的优势相结合，从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计，同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection操作增强局部建模能力，在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。此外，由于卷积的
论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:
笔者的博客基于 VitePress 搭建的，使用其自定义主题能力完成博客主题 @sugarat/theme 的搭建。 前段时间有群友反馈说使用主题构建后耗时增加非常明显。 前后耗时大概增加了 10 倍，过于离谱了。 断断续续的投入差不多 1 个月的时间完成了优化，效果还是很明显。 至此写篇文章记录&
原创vue3+uniapp+uni-ui跨端仿ios桌面后台OA管理模板Uni-Vue3-WeOS。 uniapp-vue3-os一款基于uni-app+vite5.x+pinia等技术开发的仿ios手机桌面OA管理系统。实现了自定义桌面栅格磁贴布局、多分屏滑动管理、自定义桌面小部件、辅助触控悬浮球
原创研发uniapp+vue3+pinia2跨三端仿微信app聊天模板Uniapp-Wechat。 uni-vue3-wchat基于uni-app+vue3+pinia2+uni-ui+uv-ui等技术跨端仿制微信App界面聊天项目，支持编译到H5+小程序端+App端。实现编辑框多行消息/emoj混
