继 GitHub 后微软又收购了 npm

微软通过Github收购npm,加强JavaScript生态系统。npm作为Node.js的默认包管理器,服务于1200万开发者,提供130万个软件包。收购旨在投资基础设施,提升用户体验,与社区紧密合作,同时保持npm免费和开源。

3月17日凌晨:Github 宣布收购 npm,自此微软生态又多了 npm 这个强大的成员。

npm 对于我们前端开发而言是再熟悉不过的工具了,npm 是 JavaScript 运行时环境 Node.js 的默认包管理器。

截至今天,npm 为 1200 万开发人员提供了 130 万个软件包,每月下载次数达 750 亿次。npm 帮助 JavaScript 成为世界上最大的开发者生态系统。

微软保证 npm 将永远免费。收购后,GitHub 的重点将放在以下方面:

  • 投资于注册基础设施和平台。JavaScript 生态系统规模庞大,且增长迅速。在收购完成后,公司将进行必要的投资以确保 NPM 的快速、可靠和可扩展性。

  • 提升核心体验。公司将致力于改善开发人员和维护人员的日常体验,支持在 npm v7 CLI 上已经开始的工作,并将保持免费和开源。

  • 与社区进行交流。公司将积极参与 JavaScript 社区以获取开发人员的想法,借助他们的力量来帮助定义 npm 的未来。

微软计划进一步整合 GitHub 和 npm,以提高开源软件供应链的安全性。

微软收购 Github

推出 web 版的 VS Code

收购 npm

以上几个消息在小生看来对 JavaScript 生态系统和前端开发人员都是友好的。小生以为 JavaScript 生态会进一步扩大。npm 和 JavaScript 生态系统的未来非常光明。

期待这次的收购能给广大的开发者一个更好的体验。

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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