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最近在项目中需要对nodejs的require关键字做解析，并且替换require里的路径。一开始我希望nodejs既然作为脚本语言，内核提供一个官方的parser库应该是一个稳定可靠又灵活的渠道，然而nodejs里面只一个了一个加载js文件并得到对应的module的能力，module能获取export的函数及其对应的源代码的能力，但是代码已经是闭包过后的，实际上能力很有限。而我实际上需要的是..

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其中，左侧的每个Trm代表，右侧的放大图，也就是原始Transformer的Encoder部分结构。Bert的训练任务包括MLM(Masked Language Model)和NSP(Next Sentence Prediction). Bert的训练是无监督的，因为MLM实际上就是将语料的某些Token遮挡起来，那么输出结果需要知道答案是什么（标注信息）实际上就包含在语料里。GPT是无监督的，因

使用Bard来学习的体验不错，和之前使用GPT学习知识的效果差不多，用来理解数理知识点的原理很实用，推荐多使用。它不能回答中文也未必是坏事，可以强迫在学习中使用英文语境。Google Bard的新模型使用的是PaLM，暂时不支持中文，本次测试使用Bard模型来辅助理解一个时间序列预测模型ARIMA。

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热榜问题分析CSDN 的榜单有很多个，包含这些：周排名历史贡献排名总排名新晋博主企业博客排名领域排名热榜排名其中热榜总是存在一些问题，典型的现象有：存在博文霸榜时间过长的问题。收藏/点赞/评论刷量数据对榜单的影响过大的问题。博文过于追求博文长度的问题。标题党的风气问题太多同质化的入门文章。领域过于集中在少数几个语言上的问题。…我们再分析下这些问题反映的问题是什么：博文应该能上榜，但是应该有半衰期。

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