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在 TypeScript 中使用元组进行计算

AI 摘要:这篇文章介绍了 TypeScript 元组(Tuple)的概念及其应用。主要内容包括:

1. 元组基础:元组是一种固定长度、元素类型已知的数组。例如,[number, string] 代表一个两元素元组,要求第一个元素是 number,第二个是 string
2. 可选元素:可以使用 ? 标记某些元素为可选,例如 [number, string?],表示第二个元素可以省略。
3. 变长元组:通过 ... 语法支持变长参数,例如 [string, ...number[]] 允许第一个元素是 string,后续元素是 number
4. 元组的实际应用:包括函数返回多个值、定义结构化数据等。
5. 类型推导与模式匹配:TypeScript 能根据元组推断类型,结合解构赋值使用更灵活。

总体而言,文章深入探讨了 TypeScript 元组的语法与应用,适合希望优化数据结构和类型安全性的开发者。

via 2ality
#碎碎念
今天是什么日子呀,怎么看完哪吒 2 出门逛街一家店都没开门啊乌漆嘛黑😭

ip 属地: 广东深圳
#前端 #工程化 #优质博文
https://fixupx.com/himself_65/status/1885219450900939133

如何评价 node_modules 的设计?

并且很多时候,你压根找不到“刚好能完成所需功能”的某个 Package,而为了这点功能重复造轮子又没有意义,这时你就只能为了所需的那一点功能去引入一个巨大的依赖,从而造成最终 node_modules 膨胀的问题了。况且很多开发者也不一定有这个减小依赖的意识——lodash-es 出了这么多年,不还是有很多项目在用 lodash?即使其中一些项目本身已经利用了 ES6 之后的语言特性。

我觉得某种意义上,这大概是一种“幸福的烦恼”——npm 良好的生态使开发者们互相引用依赖几乎没有负担,但也造成了潜在的 node_modules 膨胀问题。看看 C++ 那边的情况,一个库为了做得容易引入几乎不能引入任何外部依赖(如果有,也一般是直接放在代码里),需要自己造大量的轮子,真有人觉得这就是好事吗?我反正不觉得……

写的真的挺好的
Ciallo~(∠・ω< )⌒★ 下面是余弦 の 除夕小贴士:

🥰 祝大家新的一年:

• 年终奖比 node_modules 还膨胀!
• 快乐不加 !important 也能最高优先级 
• 生活永远不报 Uncaught TypeError

console.table({ 
  好运: "∞%", 
  可爱: "↑↑↑", 
  摸鱼力: "React Forget自动优化", 
  暴富: localStorage.getItem('压岁钱') ?? '🈵🈵🈵' 
}) 

渲染完毕 ★ 除夕快乐!(Version: SpringFestival_v2.0.25)
渲染完毕 ★ 除夕快乐!(Version: SpringFestival_v2.0.25)
#优质博文 #前端 #css #容器查询
Container Queries Unleashed

AI 摘要:文章探讨了CSS容器查询在响应式设计中的应用,允许开发者根据容器大小而非视口大小调整布局,提供了比传统媒体查询更灵活的设计方式。作者通过实例展示了如何利用容器查询实现动态布局切换,避免使用脆弱的“魔法数字”断点,并介绍了其渐进增强特性,确保旧浏览器兼容性。容器查询为UI设计带来了更多可能性,鼓励开发者积极探索这一技术以提升用户体验和开发效率。

via Josh W Comeau Container Queries Unleashed • Josh W. Comeau
更新:这个系列是之前就有的,简单来说就是大模型视觉生成/读取端到端,现在这个比之前的效果好了很多(见评论区图),不过还是比不上专注图片生成领域的 Top(SD等),大概只是为了以后多模态的更大的模型探路
分辨率只有 384x384(输入输出都是),技术文档还没出,我瞎猜一下,可能是把 RectifiedFlowSigLIPSDXL-VAE 的架构整合进了 transformer decoder/encoder,然后一起训练来对齐语义向量

这个活没那么大,并没有 V3 和 R1 那么震撼,ds 一般小活,不过可以期待一下日后的表现
DeepSeek发布统一图像理解与生成的Janus-Pro系列模型

1月27日晚,DeepSeek发布了Janus-Pro系列,旨在统一图像理解和生成,并将其整合在单个模型中。该模型框架采用极简架构,将自回归语言模型与生成建模领域的前沿方法Rectified Flow相结合。

涩橘的Telegram频道,Rectified Flow可以直接在大型语言模型框架内进行训练,无需复杂的架构修改。JanusFlow是一个支持图像多模态的LLM,参数量为70亿(7B),方便本地运行。训练方式采用传统的预训练和SFT,未使用强化学习。根据现有信息,JanusFlow在性能上超越了同参数量的其他模型。目前,线上Playground尚未开放,技术报告也暂未上传。据分析,JanusFlow旨在实现大模型视觉生成的端到端处理,相较之前的版本有所改进,但在图像生成质量上与专门的图像生成模型(如Stable Diffusion)相比仍有差距。模型输入输出分辨率为384x384。推测其技术实现可能整合了Rectified FlowSigLIPSDXL-VAE的架构,并将其集成到Transformer的解码器/编码器中,进行联合训练以对齐语义向量。虽然该成果的震撼程度不及V3和R1等重大突破,但仍然值得期待其未来的发展。

DeepSeek推动持续创新,即使在除夕也有新成果发布,展现了其强大的研发能力。虽然目前的JanusFlow在图像生成方面并非顶尖水平,但它为未来更大规模的多模态模型探索了道路,并为其他模型设定了新的基准。

#DeepSeek #多模态 #图像生成 #人工智能
#碎碎念 #折腾 #template
https://github.com/yusixian/cos-tg-bot-template

因为自己要用,所以从 SomeACG/cosine-pic-bot 抽离了一个 TG 机器人的 template 保留了一些开发 bot 需要的通用配置和依赖,可以快速跑起来一个 bot,可以按需去掉

一个 grammy + prisma + SQLite + pm2 驱动的 tg bot template

- 使用 grammy 调用 telegram api
- 使用 pino 进行日志记录
- 使用 prisma + SQLite进行数据库操作
- 使用 @aws-sdk/client-s3 进行 SQLite 数据库 S3 备份(可选)

目录结构和最终全貌大致如图

ps: 我的发图 bot 是 @cosPicBot 喵,正准备写个新的工具 bot,专门放一些之前一直咕咕咕的功能。

pps: 随手抽的,文档没怎么详细写,有什么问题可以直接问我。
#优质博文 #跨端 #tailwind #rn #css #color #follow
React Native 实践:Colors

AI 摘要:这篇文章讲述了 Follow Mobile 的颜色体系。Follow Mobile 使用 React Native 和 Expo 开发,并通过 NativeWind 工具来实现类似 TailwindCSS 的样式系统。文中详细介绍了准备工作,包括安装 NativeWindCSS、配置 Babel 和 Metro、创建 PostCSS 样式入口等。接着介绍了选择颜色体系,搬用了苹果的颜色规范,并提供了相应的颜色值参考。然后讲解了如何使用 NativeWind 的变量注入功能,将颜色定义从顶层传入且在 TailwindCSS 中配置使用。这些方法被用于组件中设置颜色和颜色过渡动画。最后文章提到,这个方案已被抽取为通用库,供大家使用。

via innei 静かな森
#碎碎念
此时此刻老爸老妈跟弟弟在天津 happy 🥰 我在家上班,哎~
还知道买糖给留守在家的姐姐,我哭死
#碎碎念 #AI #优质博文
Deepseek AI 直出的卡片居然还挺酷的!(抛开刻意混乱的文案, 我喜欢这个黑金配色www)不知道怎么耍耍R1的可以玩玩儿这个提示词

Prompt:高级感文案

https://codepen.io/yusixian/pen/azoQgEB
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