在 Web Workers 中使用 Pyodide
上一篇文章我们介绍了借助 Pyodide 如何在前端浏览器中运行 Python 程序的方法,从例子中可以看到当运行计算任务比较密集的代码的时候,前端用户界面会出现停止响应的情况,原因就是浏览器执行 JavaScript 代码所使用的单线程架构,运行时间长的代码会阻塞线程,这种情况可以尝试把部分代码放到 Web Workers 中去执行。
继续阅读“在 Web Workers 中使用 Pyodide”上一篇文章我们介绍了借助 Pyodide 如何在前端浏览器中运行 Python 程序的方法,从例子中可以看到当运行计算任务比较密集的代码的时候,前端用户界面会出现停止响应的情况,原因就是浏览器执行 JavaScript 代码所使用的单线程架构,运行时间长的代码会阻塞线程,这种情况可以尝试把部分代码放到 Web Workers 中去执行。
继续阅读“在 Web Workers 中使用 Pyodide”之前的系列文章中曾经介绍过如何在后端使用 Python 程序,那么是否也可以在前端运行 Python 程序呢,答案就是 Pyodide。Pyodide 实现了使用 Emscripten 把 CPython 编译到 WebAssembly 虚拟机上,而目前主流的浏览器都集成了 WebAssembly。
继续阅读“WordPress 中使用 Pyodide”AI 应用领域近几年取得了巨大的进步,从语言、语音处理、图像识别、机器翻译等到 AI 聊天、作画、写作、编程、作曲、下棋等等无所不能,这得益于大数据、计算机硬件、软件以及机器学习算法的进步,从而使训练出的模型更加强大、更精确、更接近甚至超过人类的思维,令人印象深刻。
继续阅读“推荐两个不错的 AI 模型网站”在之前的文章中我们建立、训练和保存了一个评论过滤的模型,以及使用 Curl 访问该模型(Python应用)。其实 TensorFlow 也提供了 REST 服务(TensorFlow Serving),可以通过 REST API 来使用训练好的模型。本篇文章就介绍这一方法。
继续阅读“使用TensorFlow Serving服务训练好的模型”在上一篇文章中介绍了如何使用 TensorFlow 训练一个深度学习模型做评论内容过滤,本篇文章以此为基础,详细介绍实现对垃圾评论做过滤的方法和步骤。当 WordPress 后台收到并保存评论数据之前,首先是借助训练好的模型对评论内容做判断,通过就保存,否则就丢弃。
继续阅读“WordPress使用深度学习模型过滤垃圾评论”