在加载WebView时显示另一个情节提要，然后切换回原始情节提要 - 腾讯云开发者社区

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RSS消亡史：没有比这更令人扼腕叹息的了！

过去的辉煌一切都开始于几年前。...我当时对极简主义很感兴趣，那个页面只显示了简短的新闻标题和漂亮清晰的排版。甚至为了添加另一个博客，我不得不编辑 HTML 源代码本身。...完成 RSS 和 Atom 提要解析的简短函数，真是令人兴奋，因为真是简单！ ? 一时间，越来越多的博客对我的读者来说变得遥不可及。原因是 CORS（跨域）。...我决定加一些功能，允许用户添加/删除提要，而不是强制他们编辑 HTML代码；我还添加了一些动画，异步获取新闻，这样用户就不需要重新加载页面了。...此外，你可以在桌面上创建订阅源，将URL转换成二维码，在移动设备上打开它，这样无需任何后端技术，就可以轻松同步数据。另一个想要处理的问题是，如何减少标题提要中的帖子数量。

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【Python环境】探索 Python、机器学习和 NLTK 库

这些文件指示 Python 为您的包加载必要的库和特定的应用程序代码文件，它们都位于相同的目录中。清单 4 显示了文件 locomotive/__init__.py 的内容。...简单的基于文本的对象序列化的另一个有用的库被幽默地称为 pickle（泡菜）。这两个库在清单 6 的代码中均有使用，清单 6 中的代码将每一个 RSS 提要捕获为 “腌制过的” 对象文件，以备后用。...test/14826 trade test/14828 grain 自然语言是混乱的 RSS 提要分类算法的原始输入，当然是以英语书写的文本。原始，确实如此。...利用 k-Nearest Neighbors 算法提出建议客户希望显示在选定类别或相似类别中的 RSS 提要项目。...在 RSS 提要项目实现的过程中，标签值是项目类别，而数据集是最常用的 1000 个单词的值数组。同样，在构建这个数组时，一部分属于科学范畴，一部分属于数学范畴，还有一部分属于艺术范畴。

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系统设计：Facebook的新闻流设计

这些都是潜在的职位，我们可以在Jane的新闻提要中显示。 3.根据与Jane的相关性对这些职位进行排名。这表示Jane当前的提要。...提要发布：每当Jane加载她的新闻提要页面时，她都必须请求并从中提取提要项服务器。当她到达当前提要的末尾时，她可以从服务器中提取更多数据。...使用此方案，用户的新闻提要不是在加载时编译的，而是定期编译的，并在用户需要时返回给用户请求它。每当这些服务器需要为用户生成提要时，它们都会首先进行查询，以查看上次为该用户生成提要时。...通过类比，推送方法是写入时称为扇出，而加载时称为拉入方法。让我们讨论不同的选择用于向用户发布提要数据。 1....“拉”模型或扇出加载：此方法涉及保留所有最近的提要数据内存，以便用户可以在需要时从服务器中提取内存。客户可以提取提要定期或在需要时手动获取数据。

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GPT-2生成《神奇宝贝》动漫台词

爬虫位于crawler_bulbapedia.py文件上，运行时将创建一个名为data / pokeCorpusBulba的文件夹，它将每个情节存储在单独的文本文件中。尚未准备好将数据提供给模型。...另一个名为prepare_corpus.py的脚本将清除文本并将它们全部合并到一个名为train.txt的文件中，准备与GPT-2一起使用。...因此，在一切之前，必须拥有一台具有相当数量的RAM的服务器。因此，最终选择了AWS上的EC2 t2-medium实例，并进行了设置。...选择在此EC2实例上运行的Web服务器是nginx，它侦听请求，然后将其转发到通过WSGI协议与Flask应用通信的uWSGI Web服务器。基本上具有以下结构： ?...一些输出示例模型的输入提要以粗体显示。当然涉及到一些挑选，但这就是生成模型的方式。 Ash and Misty were dating when they fell in love.

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AI 在爱奇艺视频广告中的探索

例子：用户吃饭买单时，出现支付宝广告：买单就用支付宝。前情提要：自动从上一集筛选并拼接多个小片段，能够对上一集内容做摘要，称为前情提要，在前情提要上可以贴广告。...视频广告如何实现场景化刚刚的例子都显示出在一个具体的场景化中，一个商品具有什么样的效果，使得客户有身临其境的感觉，同时配合不同的说辞，很明显的感觉到广告的效果。...比如聚餐想喝饮料，地铁上听歌，海滩上防晒，亲吻时联想玫瑰花等等这些可能的消费场景。 3. 视频理解为了找到消费场景，需要进行视频分析，也就是让机器去理解视频的内容。...首先需要体现内容价值： ① 前情提要要精彩，精彩是一个抽象的概念，可以拆为感官层面和情节层面；同时需要具有代表性，涵盖剧情关键的结点； ② 转场点识别，主要分为场景/镜头和对话两方面，不能出现镜头/场景的突然切换...丰富性：让人去做一件事情时，想要在有限时间内发现有价值的点位，会筛选出最大可能的点位，数量有限。

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系统设计面试的行家指南（中）

对于不活跃的用户或者很少登录的用户来说，预先计算的新闻提要浪费了计算资源。扇出上读。新闻提要是在读取时生成的。这是一种随需应变的模式。当用户加载她的主页时，最近的帖子被拉出来。...当我们更新一个 trie 节点时，它的祖先一直到根都必须被更新，因为祖先存储了子节点的顶部查询。显示了一个更新操作如何工作的例子。在左侧，搜索查询“啤酒”的原始值为 10。在右侧，它被更新为 30。...当您观看流媒体视频时，您的客户端会一次加载一点数据，以便您可以立即连续观看视频。在讨论视频流之前，我们先来看一个重要的概念：流协议。这是控制视频流数据传输的标准化方式。...在我们的设计中，我们采用了类似的 DAG 模型来实现灵活性和并行性。图 14-8 显示了一个用于视频转码的 DAG。在图 14-8 中，原始视频被分成视频、音频和元数据。...另一个优化是构建一个松散耦合的系统，并实现高并行性。我们的设计需要一些修改来实现高并行性。让我们放大视频从原始存储转移到 CDN 的流程。流程如图 14-25 所示，显示了输出依赖于前一步的输入。

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Facebook构建高性能Android视频组件实践之路

CoreVideoComponent是AutoplayVideoComponent的子类，该组件是一个用于在新闻提要中注册视频的LayoutSpec。...所有新闻提要中的视频都是在自动播放管理器上注册的，但并不是所有的视频都需要自动播放功能(例如，全屏视频播放器中的视频)。...当滚动浏览新闻提要中的第一个视频新闻时，预分配的视频视图可以极大地提高滚动性能。...当RecyclerView的适配器被更新时，它可以重新绑定所有的子视图，并获得所有可见的组件并重新加载(触发onUnmount和onMount)。...这个回调是在Litho重新加载组件之前调用的，如果你觉得它没有必要的话(例如，加载相同的视频)，我们可以选择跳过它。

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会声会影和爱剪辑哪个好用

会声会影永久版：k52.ink/dcx 　　在会声会影编辑视频片段有两种工作区模式：情节提要和时间线。这就是个人偏好发挥作用的地方。一方面会声会影的工作区布局是为了让用户快速进入视频工作区而定制的。...Vid会声会影让您可以快速开始工作，但当您使用更多的媒体剪辑时，它可能会成为一个麻烦。　　会声会影的视频编辑主要集中在单个片段和片段上，主要集中在单个视频曲目上。...1.jpg 　　添加过渡和效果也很简单，只需拖放--导航到右上角面板上的效果或覆盖，然后将所选内容拖到故事板或时间轴中的剪辑上。...在我的测试设置中（酷睿i7处理器、GTX460 GPU和8GB内存），当用佳能600D渲染1080p分辨率的dSLR镜头时，该程序似乎很困难；然而，用Galaxy S3拍摄的1080p镜头渲染效果却完美无瑕...会声会影新版本的另一个主要功能是为覆盖对象设置运动跟踪和定义路径。科雷尔的视频工作室有一些股票模式和路径，但我几乎想不出有多少场景或休闲视频我会拍摄适合这些。相反，我更愿意关注自定义路径或跟踪工具。

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「有效上下文」提升20倍！DeepMind发布ReadAgent框架

每一步都会为LLM提供部分文本，从上一个暂停点开始，并在达到最大单词数限制时结束；提示LLM选择段落之间的哪个点将是自然的暂停点，然后将前一个和当前暂停点之间的内容视为一个episode，也可以叫做页（...ReadAgent变体当使用长文本时，用户可能会提前知道要解决的任务：在这种情况下，提要步骤可以在提示中包括任务描述，使得LLM可以更好地压缩与任务无关的信息，从而提高效率并减少干扰信息，即条件ReadAgent...更通用的任务设置下，在准备提要时可能不知道具体任务，或者可能知道提出的要点需要用于多个不同的任务，例如回答关于文本的问题等。...实验结果显示，ReadAgent（查找1-5页）实现了最好的结果，压缩率为66.97%（即提要后上下文窗口中可以容纳3倍的token）。...当增加允许查找的最大页数（最多5页）时，性能会不断提高；在6页时，性能开始略有下降，即6页上下文可能会增加干扰信息。

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系统设计：Instagram照片共享服务

每个用户的“新闻提要”将包含用户关注的所有人的头像。 2.系统的要求和目标在设计Instagram时，我们将重点关注以下一系列要求：功能要求 1.用户应该能够上传/下载/查看照片。...4.该系统应该能够生成和显示用户的新闻饲料组成的顶级照片从用户跟踪的所有人中。非功能性需求 1.我们的服务需要高可用。 2.系统可接受的新闻提要生成延迟为200ms，低延迟。...因此，每当我们觉得某个数据库服务器有大量数据时，我们就可以将一些逻辑分区从它迁移到另一个服务器。...每当这些服务器需要生成用户的新闻提要时，它们都会首先查询UserNewsFeed表，以查找上次为该用户生成新闻提要的时间。然后，从那时起将生成新的新闻提要数据（遵循上述步骤）。...这种方法可能存在的问题是a）在客户端发出拉取请求之前，新数据可能不会显示给用户b）如果没有新数据，大部分时间拉取请求将导致空响应。 2.推送：服务器可以在新数据可用时立即将其推送给用户。

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seaborn的介绍

除了默认主题之外，还有其他几个选项，您可以独立控制绘图的样式和缩放，以便在演示文稿上下文之间快速翻译您的工作（例如，制作在演讲期间投影时具有可读字体的情节）。...一个分类变量将数据集拆分为两个不同的轴（面），另一个确定每个点的颜色和形状。所有这一切都是通过单次调用seaborn函数完成的relplot()。..._images / introduction_19_0.png 或者，您可以在每个嵌套类别中显示唯一的平均值及其置信区间： ?..._images / introduction_27_0.png 另一个，pairplot()采用更广泛的视角，显示所有成对关系和边际分布，可选择以分类变量为条件： ?...如果您有一个特定的情节并想知道如何制作它，您可以查看API参考，该参考记录每个函数的参数并显示许多示例来说明用法。

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基于神经网络增强体育场配准与片头片尾检测的技术实践

另一篇是关于片头与剧情回顾检测，即自动识别电视节目开头包含片头（如演职员表、主题音乐）和剧情回顾（情节前情提要）的片段，以便观众在需要时跳过这些内容。...它是在美式足球转播中显示虚拟首攻线或在游泳转播中显示虚拟世界纪录线的技术基础。通常，体育场配准需要配备传感器并对准场地参考点的现场摄像机。将传感器输出与摄像机视频结合，可以产生非常精确的场地配准。...其次，网络仅在认为关键点估计可能不准确时，才使用密集特征进行验证。具体来说，给定视频帧的初始关键点估计，网络对关键点进行多次不同采样，并确定它们是否彼此对齐。如果不对齐，则使用密集特征来优化其估计。...在测试中，我们将其与多个先进的体育场配准系统在五个数据集上进行了比较：足球、美式足球、冰球、篮球和网球。在不同体育项目上，我们系统的性能从与基线相当到远远优于基线。...CNN的输出然后传递到双向长短期记忆网络。Bi-LSTM是一种按顺序处理序列输入的神经网络，因此每个输出都反映了其之前的输入和输出。Bi-LSTM对同一序列同时进行前向和后向处理。

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如何使用 Swift 开发 iOS PDF 查看器或编辑器

第 1 步：创建一个新项目启动 Xcode，然后选择File -> New -> Project。然后，在iOS中选择App ->应用程序。然后，单击“Next”。...为界面选择情节提要。选择编程语言“Swift”。单击“下一步”按钮。将项目放置到所需的位置。然后，单击“创建”。...然后，在项目构建设置中找到 Swift Compiler - Code Generation 部分。...第 5 步：显示 PDF 文档准备一个测试PDF文件，将其拖放到新创建的pdfView项目中。这样，您就可以使用NSBundle加载，并预览本地 PDF 文档了 NSBundle。...下面的代码展示了如何使用本地 PDF 路径加载 PDF 数据并通过CPDFView显示数据示例代码 let document = CPDFDocument(url: url) if

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7月Top10树莓派改装项目：跨界改装无人机、GPS接收器、Game Boy

在最初的24小时测试中，Healey居然检测到了31颗GPS卫星。不仅如此在这个「Windows 98」界面里面还可以看到诸如温度、湿度等信息，甚至还可以通过它来打印你和朋友之间的通话记录。 ?...里面有个情节就是小伙伴威尔失踪了，就在众人纷纷寻找威尔之时，另一位小伙伴乔伊发现自己面对那堵墙上挂着的圣诞节彩灯一闪一闪，似乎在传递着什么讯息…… ?...这个梗也出现在某个很火的推理综艺里～原来是威尔在另一个空间与乔伊交流，用一闪一闪的彩灯拼写出要说的话。一位「怪奇物语」的死忠粉等节目等的心急如焚，决定用树莓派复制出剧情中的圣诞灯。...加载桌面后，树莓派上的Win 11的整体感觉是响应式的。输入后会有很小的延迟，在屏幕上移动窗口的效果也非常好，Edge浏览器的体验感也不错。...这个改装的亮点在于使用的原始硬件的数量：iMac扬声器、电源按钮，甚至是内置摄像头。 ? 根据网友的说法，视频输出也是使用原始屏幕处理的。

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无需训练 RNN 或生成模型，快速编写一个 AI “讲故事”项目

2.程序演示：在完成编写代码的工作后，作为预览演示系统的功能。 3.数据加载和清理：加载数据并准备好进行处理。...从理论上说，最“准确”的推荐应当是在转换成非常非常长的图向量之后，推荐的图向量与原始文本的图向量之间存在某种相似性，但这需要花费很长时间。因此，我们利用摘要的属性来表示。...将文本划分成簇的工作只需进行一次，不仅可以为我们提供电影簇的其他功能，而且还可以为我们在实际提出推荐时提供电影的属性。 ? 下面我们开始。首先，我们需要删除所有标点符号，并将所有文本改为小写。...然后，我们从子集中删除Label。为了保存原始的索引以供以后参考，我们将索引存储到变量indexes中。接下来，我们将重置子集上的索引，以确保索引正常工作。...然后，我们选择当前簇的中心点，并初始化一个包含两列的字典：一个保存主数据集中的故事索引的列表，另一个存储得分/距离的列表。

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用Python分析红楼梦，见证贾府的兴衰

写在前面在上一篇文章，我们借用jieba分词工具，提取了《红楼梦》120回中的出现次数较高的词，然后用词云工具将结果画了出来。...把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。...另一个阶段就是95回后，大家安排宝玉和宝钗的婚事，而这时候贾府已然走下没落。 ? 探春的出场在前八十回和后四十回有显著的不同，在八十回，相较于宝玉贾母等人，探春显得相对透明。...可以发现，没有这个词在八十回前后有明显频率变化，但是这也有可能是情节需要。 ? 听见这个词在八十回以后迅速增多，由于它和情节并没有太大关联，似乎是因为换了作者而改变了用词风格导致。 ?...所以，我们可以保守称，数据分析结果显示，有可能更换了作者。从这一点可以看出来，高鹗的确花了不少功夫续写红楼梦，至少在用词上面没有让差距太大。

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UWP基础教程 - XAML开篇

该密钥的令牌字符串是 StaticResource 标记扩展的参数，你可以在以后使用此密钥在应用 XAML 的其他位置检索其他 XAML 用法中的 XAML 资源。...稍后你会了解，这是将 XAML 加载为 Windows 运行时应用的一个组件时发生的实际情况。注意 FrameworkElement.Name 是框架中的一个类似属性，并非所有元素都支持它。...因此，当 FrameworkElement.Name 在该元素类型上不受支持时，你可以将 x:Name 用于元素标识。 x:Uid 标识某些元素，应将本地化后的资源用于该元素的一些属性值。...XAML 固有类型当属性或资源需要时，这些类型可以为简单的值类型指定值。这些固有类型与通常定义为每个编程语言固有定义的一部分的简单值类型相对应。...例如，你可能需要一个表示 true 布尔值的对象，以便在 ObjectAnimationUsingKeyFrames 情节提要视觉状态中使用。

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用户选剧情，AI写故事：CodeBuddy+GLM-4.6实现沉浸式小说创作体验

，结合 GLM-4.6 在叙事生成、情节延展与风格控制上的强大语言建模优势，实现了从用户输入的故事开头到多分支剧情概览、再到沉浸式章节内容的端到端智能创作。...**首页（故事创作页面）**：故事输入区域、情节分支选择区域、故事树形展示区域、当前情节显示区域 2....| 使用树形结构展示故事发展路径，高亮当前选择的分支，显示历史选择路径 | | 首页 | 当前情节显示 | 展示当前生成的详细情节内容，包含继续创作和重新开始功能...用户在首页输入故事开头 4. 系统调用GLM-4.6生成三个情节分支概览 5. 用户选择其中一个分支 6. 系统基于选择的分支生成详细情节内容 7....] F --> G[选择分支] G --> H[生成详细情节] H --> I[展示在故事树中] I --> J{继续创作?}

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看看印尼黑客如何利用电影大片进行网络攻击

攻击第三步：“你”的所有信息都归“我” 用户此时已经在访问攻击者的网站了，用户所看到的一切都是攻击者想让他看到的，而用户此时已经在自己的浏览器中运行了攻击者的恶意JavaScript代码。...接下来的攻击情节将朝两个支线剧情发展。...第一个分支，目标用户通过隐藏链接被重定向至攻击者站点，但本文打算忽略这个分支并直接介绍另一个更流行的分支：攻击者被“邀请”访问一个伪造的电影网站页面，一般页面中显示的都是这样的电影大片： ?...这个信息弹出时后台并没有加载任何资源，这也就意味着这是一个无效的登录框，而用户输入的账号和密码都没有被发到服务器端进行验证。下面显示的是窗口的源代码（JavaScript）： ?...意思是，点击了登录按钮之后，会有3.5秒的延迟，然后显示“用户名或密码错误”的信息。

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code：通过进化、可塑性和元元学习获得认知能力（4个时间维度的学习迭代）

然后，在另一个短暂的延迟之后，网络的响应被记录下来。有两个输出神经元，分别代表响应“0”和“1”。...本模型举例说明，当适当考虑学习层次和循环的多样性时，这两个方面可能会变得更加互补：一个层次的先天性是另一个层次的学习，一个循环的结构知识是另一个循环的缓慢获得的信息(正如[王,2021])....有趣的是，许多(但不是全部)这些算法都属于两大类之一，并得到了截然不同的解释： 1.内循环在循环网络的时变神经活动中存储情节信息，而外循环缓慢修改以优化情节内学习的算法[Hochreiteretal.,...然后，我们计算所有125次测试运行中此解码的平均准确度。这为我们提供了解码性能值，该值显示在图中解码矩阵的点t1、t2处。...事实上，如果我们将试验扩展到包括几个非二进制刺激，则可以在此框架中实现Omniglot任务本身的同源物：显示两个任意“提示”刺激；然后是对每个提示的预期反应(为每个试验任意选择)；然后显示两个提示之一；

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RSS消亡史：没有比这更令人扼腕叹息的了！

【Python环境】探索 Python、机器学习和 NLTK 库

系统设计：Facebook的新闻流设计

GPT-2生成《神奇宝贝》动漫台词

AI 在爱奇艺视频广告中的探索

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Facebook构建高性能Android视频组件实践之路

会声会影和爱剪辑哪个好用

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系统设计：Instagram照片共享服务

seaborn的介绍

基于神经网络增强体育场配准与片头片尾检测的技术实践

如何使用 Swift 开发 iOS PDF 查看器或编辑器

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