好东西要乐于分享 好的Demo资源可遇而不可求，在这个小程序Demo资源越来越少的时局下，极乐蜀黍给大家雪中送炭，拿出自己的收藏多年的Demo资源，可不要太感动唷~ 音乐类Demo大全 Demo 微信小程序Demo：模仿—网易云音乐 微信小程序Demo：心音乐 （仿QQ音乐） 微信小程序Demo：仿 Apple Music的音乐小程序 微信小程序Demo：Running-master（动画、跑步、音乐、录音效果 微信小程序Demo：音乐之声（音乐播放小程序） 微信小程序demo：仿QQ音乐h5版小程序 微信
由于各种原因吧，也没有后续的更新，所以写了出来，需要学习或者初学的有需要的可以看一下，至少接口、后台目前还都是正常运行的。 （只提供学习用，不能使用该项目进行任何的应用上传,或者其他活动）
小伙伴们，大家好，感谢大家一直关注老刘的网络课程。老刘将不遗余力为小伙伴们提供自己的编程干货，同时结合历年的编程经验或多或少讲解行业内有关的动态，欢迎有志的小伙伴一起加入学习沟通，也可以加老刘微信selidev ，老刘愿与志同道合的小伙伴结识为一生好友！
根据调研公司Garter预测，在2020年大概会有8成的智能手机会集成AI功能。Gartner公司认为，AI功能将成为智能手机厂商提升产品差异度，获得新客户，留住现有用户的一种手段。它们涉及用户认证、情感识别、自然语言理解、增强现实（AR）和AI视觉等方面。
【腾讯科技编者按】业界媒体digit近日发表文章称，据调研公司Gartner预测，到2022年，约有80%的智能手机将集成人工智能（AI）功能。该公司列举了AI智能手机的10个用例，它们涉及用户认证、情感识别、自然语言理解、增强现实（AR）和AI视觉等方面。以下为原文内容： Gartner公司认为，AI功能将成为智能手机厂商提升产品差异度，获得新客户，留住现有用户的一种手段。智能手机市场现在正在从 “销售科技产品”向 “提供引人注目的个性化体验” 转化，因此，在智能手机上运行的AI解决方案将成为未来两年
以往多任务学习(MTL)的研究都是针对小数量级任务做的,但是在推荐系统里需要对大数量的任务做multi-task的学习.举例来说,在推荐系统中会用MTL对用户多种行为进行建模,不同任务之间有着各种维度的相关性.所以这篇论文<Multi-Faceted Hierarchical Multi-Task Learning for a Large Number of Tasks with Multi-dimensional Relations>就提出了一个多视角层级MTL模型(MFH).使用层级结构可以充分挖掘出不同任务之间的关系并在工业数据集上也优于其他MTL模型.
今天我们就来看看，在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例（有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习）。本文涵盖了以下常见的机器学习用例：
向大家推荐一款机器学习用户交互工具开发框架——Streamlit，可以使机器学习工程师能更轻松地创建自定义应用程序已在他们的模型中与数据进行交互。
挺早以前在我写过一篇用 Docker搭建LNMP开发环境的文章：用Docker搭建Laravel开发环境，里面详细介绍了将 nginx、 mysql和 php三个容器用 docker-compose编排成 LNMP开发环境的步骤，今天来说说怎么用 Docker快速搭建 Go语言项目的开发环境。
Hello，大家好，近期我一直在学习用 Swift 编码，由于之前很多项目我都是用 OC 实现的，所以导致我现在对 Swift 还是处于一个学习的阶段中。为了提高自己的学习效率，每次我都会为自己定下一个短期的目标，就那这次来说吧，为了加快自己上手 Swift, 我为自己定下了的目标就是完成一个 Swift 版本的网易云音乐 App。不知道大家在学习一门新语言的时候，是如何提高学习效率的？不妨在评论区与大家交流一下。
一直以来，高校跳蚤市场因出售物品实用廉价，深受广大学子甚至食堂大妈们的欢迎。在跳蚤市场上，小到文具、发饰，大到自行车、健身器材，学习用品，生活所需一应俱全，应有尽有。但除了线下市场，学生们平时二手交易的需求发布大多还是在QQ群里，信息不方便保存，查阅非常麻烦。
本文首发于：https://blog.frytea.com/archives/524/
上周写的文章《五分钟用Docker快速搭建Go开发环境》，文章发出去后有不少阅读量，而且从后台看的数据 60%的人都读完了。今天我自己用下面命令往 容器里的 Go 项目里下载包时发现了一处错误
今天要给大家介绍的是一篇来自清华大学与微软亚研合作的的一篇关于多视图学习新闻推荐系统的论文“Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning”，论文发表在IJCAI上。现在的社会每天产生的新闻数以万计，每天想要读完这些新闻是不可能的，所以新闻推荐系统对于帮助用户挑选他们感兴趣的新闻就显得格外重要。
此篇为全栈技能系列的第13篇。 往期： 技能之用iMovie制作预告片 手机App介绍视频：用QuickTime Player录制，keynote剪辑 利用Github免费制作app介绍主页 技能之H5 技能之AR技术入门 5个用法，关于Gif。 Nodejs全栈之开启https协议 Nodejs全栈之nginx配置文件 技能：Electron开发桌面级应用 手机App介绍视频：用QuickTime Player录制，keynote剪辑 利用Github免费制作app介绍主页 用expo，从0到1 轻松学r
社区里有一群canvas爱好者，比jsh5css，安静的小智，jeffer等同学他们在canvas方面都有着自己的学习心得和见解。 但是极乐叔发现在小程序开发学习过程中还是有很多小伙伴折戟在canvas上，为此我们在社区首页教程内专门开了一个canvas学习栏目，但是觉得仍然不够，canvas在全网的知识还是太少，所以今天集中一下全网的资料，方便以后遇到问题的同学，能够从中找到可能的参考。 假如本文中有错误或者需要补充的部分，欢迎给同学提出或补充！你也可以在后台投稿发表自己canvas方面的心得或demo
PyCharm是一款非常强大的Python集成开发工具； 社区版（community）已经满足我们绝大多需求，但是专业版（Profession）功能更强大，接下来我们来介绍一下如何激活它：
最近都是在做APP的测试，APP测试最为重要的一步就是抓取数据包，第一步完成才更好的往下去开展，下面我来总结几款本人常用的抓包方式。
量子位 李林 | 参考Google Research Blog 你和小冰聊天，把各位好朋友的照片放进FaceApp改个性别加个灿烂笑容，靠的都是深度神经网络等机器学习技术。 机器学习很强大，它需要的计
近日，一部MV迅速蹿红网络，在各大媒体平台被网友们热议，甚至引来不少知名乐评人的点赞，不知道的还以为是哪位大咖又出了新歌，但结果却是出人意料，这首歌从演唱者到词曲创作，全都并非真人，而是百度与荣耀联合打造的国内首个虚拟偶像AIGC（人工智能创造内容）。
这是一个建筑装潢的项目，他们做了一个采购平台，打算将采购从线下搬到线上，这样做的目的主要是，一来规范公司的采购流程，加快项目进度，减少采购过程中出现的腐败，二来是计划打造一个采购平台，让材料供应商入住平台，从入住或交易中抽成，寻找盈利模式。
在python微信群里说过会分享看过的两个python爬虫技能树（思维导图），这回算是填个坑。
上一篇介绍了安卓安全测试框架--drozer环境搭建，这篇呢，我们开始用实际的例子去实战，有真实的实战才是我们掌握一个工具的最佳途径。这里呢，是我用的我学习用的apk，当然了，大家还可以在网上找，推荐大家用这个https://github.com/liwanlei/bilibili-android-client，一个不错的开源的apk。
各类图表功能，小程序自带API并没有提供，所以很多人就用了其他方法来实现，极乐大叔将这些实现方法和教程聚合一下，以便大家能够迅速而方便的使用。 — 相关文章 — 在微信小程序中绘制图表（part
【新智元导读】本文介绍了训练神经网络学习用复杂的函数式语言（FlashFill DSL）进行编程取得的成功，标志着神经程序合成方面一个令人兴奋的突破。 ● 作者：Rishabh Singh、Jacob Devlin、Abdelrahman Mohamed和Pushmeet Kohli ● 请点击文末的阅读原文或直接将网址复制至浏览器中打开即可查看原文。https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/deep-learning-program-synthesis
来源：专知本文为书籍，建议阅读4分钟这本实用的书教导了开发人员和科学家如何将深度学习用于基因组学、化学、生物物理学、显微学、医学分析和其他领域。 地址： https://www.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492039822/ 深度学习在许多领域已经取得了显著的成果。现在它在科学领域掀起了波澜尤其是在生命科学领域。这本实用的书教导了开发人员和科学家如何将深度学习用于基因组学、化学、生物物理学、显微学、医学分析和其他领域。 理想的实践开发人员
作者 | 深度传送门 来源 | 深度传送门（ID:gh_5faae7b50fc5） 导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的
authors:: Nicholas Lim, Bryan Hooi, See-Kiong Ng, Yong Liang Goh, Renrong Weng, Rui Tan container:: Proceedings of the 45th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval year:: 2021 DOI:: 10.1145/3477495.3531989 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: false comment:: 框架为 LSTM，在隐藏层加入全局时空信息，以多任务预测的形式同时预测 POI 以及 POI 所在区域，并通过区域对 POI 预测进行指导，建立层次结构预测 POI。
导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文主要根据RecSys 2019中论文《Are We Really Maki
来源：专知本文为教程，建议阅读10+分钟本教程旨在帮助自然语言处理和计算语言学领域的研究人员理解这一新兴主题，并推动将对比学习用于自然语言处理应用的未来研究方向。 目前的自然语言处理模型严重依赖有效的表示学习算法。对比学习就是这样一种学习嵌入空间的技术，它使相似的数据样本对具有相近的表示，而不同的样本彼此相距遥远。它可以用于监督或非监督设置，使用不同的损失函数来产生特定于任务的或通用的表示。虽然它最初使视觉任务的成功成为可能，但近年来，关于对比NLP的工作越来越多。这一第一行的工作不仅在各种NLP任务中提
这期极乐大叔继续将小程序内各种页面效果实现方法聚合了一下，以便大家能够迅速而方便的使用。 图表类（折线图，统计图） 图表类：折线图，柱状图，K线，分时图 生成二维码 微信小程序条形码、二维码生成模块 微信小程序实用Demo: 小程序内生成image格式qrcode（二维码） 微信小程序使用canvas进行二维码绘制 会员小程序开发总结：条形码二维码 图片预加载 在微信小程序里实现图片预加载组件 让人头痛的小程序之『图片懒加载』终极解决方案 多级联动 微信小程序省市三级联动 微信小程序实用组件：自定义toas
0. 前言 之前我们写过很多代码，但几乎都是在自己的电脑上运行的。如果别人要看，也只能在电脑上演示，或者把代码发给他运行。 而在学习 web 开发，比如 Django、Flask、webpy 等框架的过程中，我们会有将网站上线的需求，用来测试或展示。 如何可以让我们写的网站通过互联网来访问呢？ 本篇文章就将介绍如何免费且快速的在 PythonAnywhere 上部署自己的 Django 网站。与 PythonAnywhere 类似的免费平台还有 Heroku，Openshift 等，收费平台有阿里云、亚马逊
【导读】2017年9月，Uber 在技术社区发表了一篇文章向大家介绍了 Uber 的机器学习平台 —— Michelangelo。随着平台的日渐成熟，Uber 的业务数量与能力也随之增长和提升，机器学习在整个公司的应用范围越来越广。在本篇文章中， 我们将为大家总结 Michelangelo 在过去一年的时间里取得的成果，回顾Michelangelo 的发展历程，并深入探讨 Uber 机器学习平台当前的发展方向和未来目标。
曾几何时，我在一次面试中，面试官问，“数据挖掘和机器学习有什么区别？”，朋友们也可以思考下这个问题。
中国移动合作伙伴大会上精彩看点，三星联手中国移动推出Galaxy S8 4G+智版。 11月23日，三星在中国移动合作伙伴大会上展示了旗下S8，S8+以及Note8等旗舰产品，更是带来了刚刚在北京发布的人工智能交互平台Bixby。另外，此次三星还联合中国移动推出了Galaxy S8 4G+智版。 三星与中国移动一直以来保持着紧密良好的合作关系，在本次展出的产品当中，除了已经上市的三星Galaxy Note8，S8，S8+等产品之外，携手中国移动推出的三星S8 4G+智版本手机也亮相展台。与此前S8 4G+版
随着互联网覆盖范围的扩大，越来越多的用户习惯于在网上消费各种形式的内容，推荐系统应运而生。推荐系统在我们的日常生活中无处不在，它们非常有用，既可以节省时间，又可以帮助我们发现与我们的兴趣相关的东西。目前，推荐系统是消费领域最常见的机器学习算法之一[1]。以网络新闻为例，由于每天都有大量的新闻文章发布在网上，在线新闻服务的用户面临着严重的信息过载。不同的用户通常喜欢不同的新闻信息。因此，个性化新闻推荐技术被广泛应用于用户的个性化新闻展示和服务中。关于新闻的推荐算法 / 模型研究已经引起了学术界和产业界的广泛关注。
问题描述，略。。。 ------------------------------ 看你的问题描述，你应该是在扫射式的学习WEB开发的相关技术， 你学的应该会很努力，感觉也会学的很多东西，但这样其实不太好， 因为太散，没有重点，之前有人回答说把css2，3 / js搞懂，这是正道。 前端刚入门的话，我个人还是不太建议你去学习AngularJS和Ember之类的MVVM框架，， 因为这两货的思路和JQ完全不同。。 ---------------- 我个人反而会建议你先把JQ源码看明白， 然后仿照JQ的套路，自己
大家好，最近看到一篇图解推荐系统的文章，觉得全面和基础，可以快速了解推荐系统中的知识点~分享给大家
本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢慢积累一些其它拓展的命令，博客不定时更新
逆向在很多领域都有应用，比如如今爬虫技术已经遍地走，甚至不用写代码都可以爬取数据，导致前端开发的反爬意识也逐步提升。因此 JS、Android 等领域的逆向，已经成为爬虫开发者必备的技能之一。
有同学问我，问题描述，略。。。 看你的问题描述，你应该是在扫射式的学习WEB开发的相关技术， 你学的应该会很努力，感觉也会学的很多东西，但这样其实不太好， 因为太散，没有重点，之前有人回答说把css2，3 / js搞懂，这是正道。 前端刚入门的话，可以在基本掌握原生js的基础上先把jq和vueJs、nodeJs学了，这三个东西应用的还是比较广泛的。 我个人会建议你先把JQ源码看明白， 然后仿照JQ的套路，自己写个小框架出来，不必实现JQ全部功能，就是理解它的意思即可
提到强化学习，似乎总给人一种难以训练且难以落地的感觉。但是听大佬说，企业里强化学习推荐系统(RLRS)落地的例子其实已经有不少，不过一般都没有公开细节。现有公开且知名的RLRS技术分享有：
在软件开发领域，GitHub Copilot 是一项引人注目的创新，它是由 GitHub 推出的人工智能编程助手，旨在提高开发者的生产力和代码质量。本文将介绍 GitHub Copilot 的基本概念和使用方法。
tianmao_dazhuanpan小程序实现大转盘 仿天猫抽奖 跑马灯效果（有图有源码）
TLDR： 针对传统多模态推荐方法在图卷积操作过程中存在的计算与内存占用高以及随机采样带来的计算消耗大与引入噪声等问题，本文提出了一种即不需要辅助图数据增强又不需要负采样的自监督多模态推荐算法BM3。本文模型及所有baselines都已开源集成到统一的多模态框架MMRec中，欢迎大家飨用。MMRec地址：https://github.com/enoche/MMRec
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