bl@6.1.4
Buffer List: collect buffers and access with a standard readable Buffer interface, streamable too!
MIT
2025-10-15
安装 (6.1.4)
npm install bl@6.1.4
yarn add bl@6.1.4
pnpm add bl@6.1.4
bun add bl@6.1.4
dependencies (4)
| 包名 | 版本要求 |
|---|---|
| @types/readable-stream | ^4.0.0 |
| buffer | ^6.0.3 |
| inherits | ^2.0.4 |
| readable-stream | ^4.2.0 |
devDependencies (4)
| 包名 | 版本要求 |
|---|---|
| faucet | ~0.0.1 |
| standard | ^17.0.0 |
| tape | ^5.2.2 |
| typescript | ~5.9.2 |
版本列表
7.0.3
2026-06-04
7.0.2
2026-04-30
7.0.1
2026-04-28
7.0.0
2026-04-14
6.1.6
2025-12-04
6.1.5
2025-11-24
6.1.4
2025-10-15
6.1.3
2025-09-05
6.1.2
2025-08-12
6.1.1
2025-08-01
6.1.0
2025-03-11
6.0.20
2025-03-03
6.0.19
2025-01-28
6.0.18
2024-12-30
6.0.17
2024-12-30
6.0.16
2024-09-25
6.0.15
2024-09-10
6.0.14
2024-07-10
6.0.13
2024-06-21
6.0.12
2024-03-07
6.0.11
2024-02-08
6.0.10
2024-01-01
6.0.9
2023-11-27
6.0.8
2023-10-25
6.0.7
2023-08-25
6.0.6
2023-08-18
6.0.5
2023-08-15
6.0.4
2023-08-07
6.0.3
2023-07-07
6.0.2
2023-06-05
6.0.1
2023-03-17
6.0.0
2022-10-19
5.1.0
2022-10-18
5.0.0
2021-04-02
4.1.0
2021-02-09
4.0.4
2021-02-04
4.0.3
2020-08-26
4.0.2
2020-03-18
4.0.1
2020-03-04
4.0.0
2019-09-19
3.0.1
2020-08-26
3.0.0
2019-02-28
2.2.1
2020-08-26
2.2.0
2019-02-03
2.1.2
2018-10-12
2.1.1
2018-10-08
2.1.0
2018-10-04
2.0.1
2018-06-14
2.0.0
2018-05-15
1.2.3
2020-09-03
1.2.2
2018-03-21
1.2.1
2017-05-01
1.2.0
2016-12-22
1.1.2
2016-02-12
1.1.1
2016-02-12
1.0.3
2016-02-11
1.0.2
2016-02-03
1.0.1
2016-01-19
1.0.0
2015-06-21
0.9.5
2016-01-19
0.9.4
2015-01-19
0.9.3
2014-09-10
0.9.2
2014-09-10
0.9.1
2014-08-20
0.9.0
2014-07-22
0.8.2
2014-06-28
0.8.1
2014-06-27
0.8.0
2014-04-07
0.7.0
2014-01-09
0.6.0
2013-12-03
0.5.0
2013-10-10
0.4.2
2013-10-02
0.4.1
2013-08-08
0.4.0
2013-08-08
0.3.0
2013-08-07
0.2.0
2013-07-23
0.1.1
2013-06-16
0.1.0
2013-06-16
0.0.0
2013-06-15
相关教程
期权定价模型:从 Black-Scholes 到神经网络逼近
学习期权定价的解析模型和数值方法,以及利用深度学习加速复杂衍生品的定价计算。
表格问答 TableQA:对结构化表格的自然语言查询
学习让模型在给定表格或数据库上根据自然语言问题检索信息,涵盖 Text-to-SQL 和端到端表推理。
DropBlock:结构化丢弃正则化卷积网络
学习 DropBlock 如何丢弃连续区域而非独立单元,强制网络利用剩余区域学习,适合卷积层正则化。
Automatic1111 WebUI:Stable Diffusion 全能操作界面
学习使用最流行的 Stable Diffusion Web 界面,掌握文生图、图生图、训练与扩展安装,极大降低 AI 绘画门槛。
SDXL:增强版 Stable Diffusion 的高清与构图改善
学习 SDXL 的改进,包括更大的 UNet、文本编码器融合和细化器机制,显著提升生成图像的细节和构图质量。