开发者福利!ChromeSnifferPlus 插件正式登陆 Chrome Web Store

ChromeSnifferPlus插件已上线ChromeWebStore,能帮助开发者探测网站使用的JavaScript库、Web框架及服务器环境等。支持jQuery、Angular等多种库及框架。

今天(2014-10-30)下午,ChromeSnifferPlus 插件正式登陆 Chrome Web Store。

在线安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-plus/fhhdlnnepfjhlhilgmeepgkhjmhhhjkh

Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库,开发者必备。

通过本插件,您可以探测:

  • javascript 库: jQuery、ExtJS、Angular 等。
  • 常用的 web 服务: 百度统计、cnzz、Google Analytics 等。
  • Web 框架: WordPress、phpBB、Drupal、MediaWiki 等。
  • 服务器环境: PHP、Apache、nginx 等。
  • 当你安装此插件去浏览网页时,还可以发现更多你未知的框架和库。

如果你发现了还不能探测的类库,可以创建 issues。

本次更新包括:

  • 重构了部分代码,提升了插件的性能。
  • 新增加了多种库的检测:Highcharts、YUI 3、Zepto.js、Tengine ……

查看:更新日志

插件源代码托管在 github 平台: https://github.com/justjavac/ChromeSnifferPlus

截图

ChromeSnifferPlus效果截图 ???? ChromeSnifferPlus效果截图 ???? ChromeSnifferPlus效果截图 ???? ChromeSnifferPlus效果截图

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值