Generator异步方案相比于传统回调函数的方式处理异步调用，Promise最大的优势就是可以链式调用解决回调嵌套的问题。但是这样写依然会有大量的回调函数，虽然他们之间没有嵌套，但是还是没有达到传统同步代码的可读性。如果以下面的方式写异步代码，它是很简洁，也更容易阅读的。//likesyncmodetry{constvalue1=ajax('/api/url1')console.log(value1)constvalue2=ajax('/api/url1')console.log(value2)constvalue3=ajax('/api/url1')console.log(value3)c
Generator异步方案相比于传统回调函数的方式处理异步调用，Promise最大的优势就是可以链式调用解决回调嵌套的问题。但是这样写依然会有大量的回调函数，虽然他们之间没有嵌套，但是还是没有达到传统同步代码的可读性。如果以下面的方式写异步代码，它是很简洁，也更容易阅读的。//likesyncmodetry{constvalue1=ajax('/api/url1')console.log(value1)constvalue2=ajax('/api/url1')console.log(value2)constvalue3=ajax('/api/url1')console.log(value3)c
IteratorIterator概念Iterator提供了一种统一的接口机制，为各种不同数据结构提供统一的访问机制。定义Iterator就是提供一个具有next()方法的对象，每次调用next()都会返回一个结果对象，该结果对象有两个属性，value表示当前的值，done表示遍历是否结束。functionmakeIterator(Array){letindex=0;return{next:function(){return(Array.length>index?{value:Array[index++]}:{done:true})}}}letiterator=makeIterator(['1'
IteratorIterator概念Iterator提供了一种统一的接口机制，为各种不同数据结构提供统一的访问机制。定义Iterator就是提供一个具有next()方法的对象，每次调用next()都会返回一个结果对象，该结果对象有两个属性，value表示当前的值，done表示遍历是否结束。functionmakeIterator(Array){letindex=0;return{next:function(){return(Array.length>index?{value:Array[index++]}:{done:true})}}}letiterator=makeIterator(['1'
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助前段时间，对部门的个别项目进行Vue3.0+ts框架的迁移，刚开始研究的时候也是踩坑特别多，尤其我们的项目还有些特殊的webpack配置，所以，研究vue.config.js的配置的时候也是查阅了各种资料文档，最终，完成了项目webpack的特殊配置。今天分享一下，我们项目当中的一些webpack配置，希望能给大家有所启发；只要配置多了，你就会发现其实所有的配置的都是相似的，尤其像插件的配置，都是十分相似的。我们现在开始进入今天的主题啦~~1介绍之前，我有提到过，当然大家肯定也都知道，Vue3.0不在有webpack.config.j
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助前段时间，对部门的个别项目进行Vue3.0+ts框架的迁移，刚开始研究的时候也是踩坑特别多，尤其我们的项目还有些特殊的webpack配置，所以，研究vue.config.js的配置的时候也是查阅了各种资料文档，最终，完成了项目webpack的特殊配置。今天分享一下，我们项目当中的一些webpack配置，希望能给大家有所启发；只要配置多了，你就会发现其实所有的配置的都是相似的，尤其像插件的配置，都是十分相似的。我们现在开始进入今天的主题啦~~1介绍之前，我有提到过，当然大家肯定也都知道，Vue3.0不在有webpack.config.j
DeepPrivacy:AGenerativeAdversarialNetwork forFaceAnonymizationISVC2019 https://arxiv.org/pdf/1909.04538.pdf （个人理解，欢迎指正错误） Introduction 隐私：整个人脸 可用性：是看起来自然的人 文章基于CGAN架构，模型以被遮蔽敏感信息的人脸为输入，以真实人脸中的若干个关键点为条件信息生成假人脸。合成人脸在匿名的同时保留数据分布，使数据适合于进一步训练深度学习模型。包含真实人脸的图像 遮蔽敏感信息与关键点提取 合成图像Methodology 模
DeepPrivacy:AGenerativeAdversarialNetwork forFaceAnonymizationISVC2019 https://arxiv.org/pdf/1909.04538.pdf （个人理解，欢迎指正错误） Introduction 隐私：整个人脸 可用性：是看起来自然的人 文章基于CGAN架构，模型以被遮蔽敏感信息的人脸为输入，以真实人脸中的若干个关键点为条件信息生成假人脸。合成人脸在匿名的同时保留数据分布，使数据适合于进一步训练深度学习模型。包含真实人脸的图像 遮蔽敏感信息与关键点提取 合成图像Methodology 模
CIAGAN:ConditionalIdentityAnonymizationGenerativeAdversarialNetworks2020CVPR 2005.09544.pdf(arxiv.org)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 隐私：整个人脸 可用性：是看起来自然的人 文章去除真实人脸的同时生成了高质量的假人脸，可用于支持跟踪、检测等计算机视觉任务。与先前工作相比，本文的创新处在于可以在一定程度上控制人脸匿名效果，依据给定的身份参照指导假人脸的合成，到达合成图像接近参照图像的效果。 文章指出，他们的的关键观察是，许多计算机视觉任务，如人的检测、多人跟踪、
CIAGAN:ConditionalIdentityAnonymizationGenerativeAdversarialNetworks2020CVPR 2005.09544.pdf(arxiv.org)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 隐私：整个人脸 可用性：是看起来自然的人 文章去除真实人脸的同时生成了高质量的假人脸，可用于支持跟踪、检测等计算机视觉任务。与先前工作相比，本文的创新处在于可以在一定程度上控制人脸匿名效果，依据给定的身份参照指导假人脸的合成，到达合成图像接近参照图像的效果。 文章指出，他们的的关键观察是，许多计算机视觉任务，如人的检测、多人跟踪、
