#operational-transformation算法源码分析OperationalTransformation算法解决的问题是如何merge基于相同的状态产生的不同的操作序列。首先ot算法解决了什么问题呢？我们来先看看产生的问题##举个栗子服务器内容是abc，用户A输入xabc，用户B输入ab，这个个时候恰好发给服务器，那么，服务应该要怎么做？其实我们最终想要的结果是xab。###解决方案一：丢了丢了这可能是最简单粗暴的方法了，我发现有冲突，就告诉用户，主子，咱这里有冲突了，臣妾解决不了啊。但是显然这会经常出现，然后主子就把你打入冷宫了。然后按照优先顺序排列需要丢失了A用户输入的x，最后
#operational-transformation算法源码分析OperationalTransformation算法解决的问题是如何merge基于相同的状态产生的不同的操作序列。首先ot算法解决了什么问题呢？我们来先看看产生的问题##举个栗子服务器内容是abc，用户A输入xabc，用户B输入ab，这个个时候恰好发给服务器，那么，服务应该要怎么做？其实我们最终想要的结果是xab。###解决方案一：丢了丢了这可能是最简单粗暴的方法了，我发现有冲突，就告诉用户，主子，咱这里有冲突了，臣妾解决不了啊。但是显然这会经常出现，然后主子就把你打入冷宫了。然后按照优先顺序排列需要丢失了A用户输入的x，最后
cesium是一个用于创建3D地球和空间场景的JavaScript库，它提供了一些用于坐标变换的类，统称为transform。transform类可以帮助我们在不同的参考系之间转换点或向量，例如从地球固定系到国际天文参考系，或者从WGS84坐标系到窗口坐标系。transform类还可以根据给定的位置和方向创建一个变换矩阵，例如从东北上到地球固定系，或者从局部坐标系到世界坐标系。cesium中最常用的transform类有以下几个：-Transforms.computeFixedToIcrfMatrix(date,result)：计算一个旋转矩阵，将一个点或向量从地球固定系（ITRF）变换到国际
cesium是一个用于创建3D地球和空间场景的JavaScript库，它提供了一些用于坐标变换的类，统称为transform。transform类可以帮助我们在不同的参考系之间转换点或向量，例如从地球固定系到国际天文参考系，或者从WGS84坐标系到窗口坐标系。transform类还可以根据给定的位置和方向创建一个变换矩阵，例如从东北上到地球固定系，或者从局部坐标系到世界坐标系。cesium中最常用的transform类有以下几个：-Transforms.computeFixedToIcrfMatrix(date,result)：计算一个旋转矩阵，将一个点或向量从地球固定系（ITRF）变换到国际
2019年，纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架DGL(DeepGraphLibrary)。如今DGL1.0正式发布！DGL1.0总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络（GNN）技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将GNN扩展到工业级应用，DGL1.0为所有用户提供全面且易用的解决方案，以更好的利用图机器学习的优势。DGL1.0为不同场景提供的解决方案。DGL1.0采用分层和模块化的设计，以满足各种用户需求。本次发布的关键特性包括：100多个开箱即用的GNN模型示例，15多个在OpenGraphBenchmark（OGB）上排名靠前的基准模型；150多个GNN常用模块
2019年，纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架DGL(DeepGraphLibrary)。如今DGL1.0正式发布！DGL1.0总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络（GNN）技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将GNN扩展到工业级应用，DGL1.0为所有用户提供全面且易用的解决方案，以更好的利用图机器学习的优势。DGL1.0为不同场景提供的解决方案。DGL1.0采用分层和模块化的设计，以满足各种用户需求。本次发布的关键特性包括：100多个开箱即用的GNN模型示例，15多个在OpenGraphBenchmark（OGB）上排名靠前的基准模型；150多个GNN常用模块
据悉GPT-4将于本周发布，多模态将成为其一大亮点。当前的大语言模型正在成为理解各种模态的通用接口，能够根据不同模态信息来给出回复文本，但大语言模型生成的内容也仅仅局限于文本。另一方面，当前的扩散模型DALL・E2、Imagen、StableDiffusion等在视觉创作上掀起一场革命，但这些模型仅仅支持文到图的单一跨模态功能，离通用式生成模型还有一定距离。而多模态大模型将能够打通各种模态能力，实现任意模态之间转化，被认为是通用式生成模型的未来发展方向。清华大学计算机系朱军教授带领的TSAIL团队近期公开的一篇论文《OneTransformerFitsAllDistributionsinMul
据悉GPT-4将于本周发布，多模态将成为其一大亮点。当前的大语言模型正在成为理解各种模态的通用接口，能够根据不同模态信息来给出回复文本，但大语言模型生成的内容也仅仅局限于文本。另一方面，当前的扩散模型DALL・E2、Imagen、StableDiffusion等在视觉创作上掀起一场革命，但这些模型仅仅支持文到图的单一跨模态功能，离通用式生成模型还有一定距离。而多模态大模型将能够打通各种模态能力，实现任意模态之间转化，被认为是通用式生成模型的未来发展方向。清华大学计算机系朱军教授带领的TSAIL团队近期公开的一篇论文《OneTransformerFitsAllDistributionsinMul
虽然Miro（可视化协作平台）和Notion（笔记工具）使用起来非常流畅且功能强大，但它们并不是开源解决方案。那么，更私密、更透明、更可定制、可用于Windows/OS/Linux的下一代知识库是否存在呢？这就是AFFiNE！与专注于白板和页面的Miro和Notion不同，AFFiNE将其定位定义为一体化的KnowledgeOS。它支持看板、表格和富文本段落作为构建块来形成页面或白板，可以在这里进行文档编辑、数据处理或头脑风暴等综合处理。AFFiNE使用Rust和Typescript构建，只需要一个命令即可运行整个项目，AFFiNE以最简单的方式给了所有开发者最大的想象力。AFFiNE这是一个
虽然Miro（可视化协作平台）和Notion（笔记工具）使用起来非常流畅且功能强大，但它们并不是开源解决方案。那么，更私密、更透明、更可定制、可用于Windows/OS/Linux的下一代知识库是否存在呢？这就是AFFiNE！与专注于白板和页面的Miro和Notion不同，AFFiNE将其定位定义为一体化的KnowledgeOS。它支持看板、表格和富文本段落作为构建块来形成页面或白板，可以在这里进行文档编辑、数据处理或头脑风暴等综合处理。AFFiNE使用Rust和Typescript构建，只需要一个命令即可运行整个项目，AFFiNE以最简单的方式给了所有开发者最大的想象力。AFFiNE这是一个
