Why WASM? Efficient, fast, safe

The kind of binary format being considered for WASM can be natively decoded much faster than JavaScript can be parsed (experiments show more than 20× faster). The Wasm "stack machine" is designed to be encoded in a size- and load-time-efficient binary format. WebAssembly aims to execute at native speed by taking advantage of "common hardware capabilities" available on a wide range of platforms. In addition, it has the ability to effectively hide large amounts of code.

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Base64 Decode / Encode

Hızlıca String türündeki verinizi Base64 yada Base64 türündeki verinizi String veriye çevirme işlemlerinizi yapabilirsiniz, aynı zamanda Replace Özelliğini kullanarak şifrelenmiş değerleri düzelterek çevirebilirsiniz.Çevirme işlemlerini art arda yapabilirsiniz. Örnek: Bir veriyi üst üste defalarca Base64 veriye çevirebileceğiniz gibi, Base64 bir değeri defalarca geriye doğruda çevirebilirsiniz. Str To Base64 Base64 To Str Clear Not: Bu sayfada yapacağınız çeviriler %100 güvenlidir. Ağınız dinleniyor olsa dahi verileriniz başkaları tarafından görüntülenemez.Çünkü çeviri işlemini yapan sizin bilgisayarınızdır(Bu site yada dış bir bağlantı değil).

Str To Hex Converter (Hex To String)

Hızlıca String türündeki verinizi Hexadecimal yada Hexadecimal türündeki verinizi String veriye çevirme işlemlerinizi yapabilirsiniz, aynı zamanda Replace Özelliğini kullanarak şifrelenmiş değerleri düzelterek çevirebilirsiniz.Çevirme işlemlerini art arda yapabilirsiniz. Örnek: Bir veriyi üst üste defalarca hexadacimal veriye çevirebileceğiniz gibi, hexadacimal bir değeri defalarca geriye doğruda çevirebilirsiniz. Str To Hex Hex To Str Temizle Not: Bu sayfada yapacağınız çeviriler %100 güvenlidir. Ağınız dinleniyor olsa dahi verileriniz başkaları tarafından görüntülenemez.Çünkü çeviri işlemini yapan sizin bilgisayarınızdır(Bu site yada dış bir bağlantı değil).

Deep Learning

Deep learning (also known as deep structured learning) is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks with representation learning. Learning can be supervised, semi-supervised or unsupervised. Deep-learning architectures such as deep neural networks, deep belief networks, deep reinforcement learning, recurrent neural networks, convolutional neural networks and Transformers have been applied to fields including computer vision, speech recognition, natural language processing, machine translation, bioinformatics, drug design, medical image analysis, climate science, material inspection and board game programs, where they have produced results comparable to and in some cases surpassing human expert performance

dictopen

Bu Blogda Ara