早晨刷微博看到马桶失败后，快播王欣的下一站是做了一个主打零工经济的产品，第一印象感觉这是一个深度思考过的事情，也符合现在的经济规律，比MT的创新感觉有意思的多。...也许很多人不是很了解零工经济，我摘要一段解释：零工经济指的是由工作量不多的自由职业者构成的经济领域，利用互联网和移动技术快速匹配供需方，主要包括群体工作和经应用程序接洽的按需工作两种方式。...那实际上这种零工经济和那种打零工还是有显著区别的，零工经济属于一种新的雇佣形态，中立平台来代表企业，成为用工的链接器，那说到我做的那个《远程与天边》，其实也是一种中介模式，为了能更快速的发现这些机会，这就需要聚合了...在互联网行业，零工经济不仅仅是编程，还有设计以及其他，这方面我个人感觉程序员客栈做的不错，平台来给注册的开发者派发订单，业务需求平台会帮助你来梳理清楚。 也许你要想问，哪些人适合零工经济？...| 腾研识者 想想「斜杠青年」、「U盘化生存」，这些名词的出现，是不是说我们现在的人更期待以一种更加自由化的工作方式来决定自己的时间安排，并激发自身的创造力。
我想的是等我在各大排水系统各大下水道功成名就的时候，我就可以指着一个井盖对我的孙子说：“诺 那个下面的通信光缆是爷爷我接的！！” 我满脸自豪地接受着这孙子的敬仰！...但是啊，曾经的愿望都实现不了了，我深深爱着的地下通信光缆啊，曾经多少个夜晚泪水打湿了我的毕业论文，渲染开的笔墨那都是哥逝去的青春啊。...再次运行应用程序就能看到模糊效果了。应用程序的用户界面看起来符合设计的初衷。我们还可以查看iOS模拟器的其他调试功能，看看还完善了其他什么地方或功能。...打开Main.storyboard并选中To Do list Scene中的表视图单元格属性。...由于表视图单元格现在使用了不透明层，所以会用绿色覆盖，以指示它们是不透明的。 除了标记图层外，还有其他一些有用的功能可帮开发者在iOS模拟器中调试应用。
模态底部动作条（Modal bottom sheets） 主要用于移动设备，也可以展示其他app的深度链接的内容。 交互 只有当用户有发起的动作时才出现。...模态底部动作条（Modal bottom sheets）是Menus或Simple dialogs的替代品，它们还可以展示其他app的深度链接的内容，主要用于移动端。...即使不常用，仍然要保持可见状态，并且需与应用程序保持在同一高度，并融入其内容。 用法 ·在一个独特的表面上引入新内容 ·展示最主要的内容 ? 与悬浮动作按钮搭配能纵向移动 ?...在pc端，左侧显示内容可能更加合适 ---- 模态底部动作条（Modal bottom sheets） 模态底部动作条可代替Menus或Simple Dialogs，可以展示其他app的深度链接的内容。...左：长列表可滚动，最多16:9 右：不能与导航栏重叠，保留一个区域让用户取消它 平板/pc（并不适用） 考虑在大屏幕上选择别的组件替代模态底部动作条，因为模态底部动作条可能会远离用户点击或触摸到的地方
这和Catapult开发的性能概要收集、显示和分析家族工具有着相同的格式和查看器. 跟踪事件格式和查看器，并被许多其他项目使用。这些项目包括Chromium和Android(通过systrace)。...pipeline深度是引擎在任何给定时间所处理的帧工作负载的数量。管道深度可能不同....例如，在60Hz的显示器上，如果引擎仅在其他vsync脉冲上的管道项上开始工作，那么Flutter应用程序将呈现一致的30Hz....当您单击相关流的链接时，跟踪查看器将选择并突出显示所有连接的流。...这是一个简短的概述，您可以使用timeline工具提升您的应用程序。祝旅途快，现在才发现我开车，而且车速很快？ 原文链接
目前车伯乐的拍照识车准确率已经超过96%。...自那以后，Clarifai的深度学习系统不断进化，提高了识别的速度、词典的大小和内存的占用，同时应用范围也超出了图像识别，可以从各种形式的数据中提取知识。...他们的第一个应用是使用大量卫星图像（包括可见光段和不可见光段），更好了解全球农作物生产。 6、MetaMind 自然语言处理和图像识别 MetaMind想让人人都能使用深度学习。...我不是个时尚爱好者，但是我知道人们会“浪费”很多时间在选择穿什么样的衣服上。如果我们能拥有一个知道我们的喜好并且能够向我们推荐完美的穿着的智能机器人该有多好！...nc2=h_a1 检测图像中的对象、场景和面孔。您还可以搜索和比较面孔。借助 Rekognition 的 API，您可以快速为应用程序添加基于深度学习的复杂视觉搜索和图像分类功能。
本教程使用了一个更稳定的Tensorflow版本，遵循这些步骤实现你的模型，并使用它们对移动设备进行优化。...本教程严格专注于智能手机的实现模型,我推荐教程“在CPU上使用自定义图像进行初始化”。所以我们最好在同一页面，并在新目录下用新训练的模型开始操作。...开放YourProjectName.xcworkspace并添加你的代码. 在应用程序的生成设置中,确保将I$(inherited) 添加到其他链接器标志和标题搜索路径部分。...注意:我很确定我犯了一些错误，或者在iOS部分留下了一些东西。如果你有任何疑问，请浏览下面的官方链接。...步骤5:运行定制的应用程序 默认的应用程序是一个有1000个类别的Imagenet的分类图像应用。 现在，运行定制的应用程序执行以下两个步骤: 将模型文件添加到项目中。
Nest (NestJS) 是一个用于构建高效、可扩展的 Node.js 服务器端应用程序的开发框架。...Nest是一个强大的Node web框架。它可以帮助您轻松地构建高效、可伸缩的应用程序。开始之前，你可以使用 Nest CLI 创建项目。本文使用脚手架搭建简单的Web API。...3 运行项目 项目初始化完成，我们就可以直接运行了，我这里使用的是yarn yarn start 项目默认运行在端口3000，如果需要修改为别的端口，修改main.ts文件， await app.listen...在应用程序运行时, 打开浏览器并访问 http://localhost:3000/。你应该看到 Hello world! 信息。此时，我们的项目已经启动并且可以正常访问。...如果想更详细的了解Nest用法，请看官方文档。
你是想今天也收到桌子，这样周六就能有一整套了是吗？ 人类：是的，我能取消订单然后重新下单一整套吗？ 而且它还会智能地根据情况给出推荐的解决办法。 比如告诉人类，已经发货的椅子没法取消订单了。...而MindOS中的AI，会在发现自己技能不够用时，主动去互联网上搜索新技能，自主测试、连接，并利用新学会的技能进一步完成复杂任务。 比如当用户提问“我想知道公司有哪些西雅图的客户？”...但问题是，目前这种算力依然是无差别的，和场景、个人需求没有深度整合（Grounding）。而这种整合需要非常复杂的场景理解、个人需求理解。...的辅助，来更好提供深度需求理解和场景化推理。...P.S.本周心识宇宙将召开MindOS内测发布会，感兴趣的童鞋可戳下方链接报名： Webinar 1: https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_mCV8jzA-S
识花君的页面非常简洁，打开就看到发现页面，直接可以拍照识花。 ? 识花君还有一个「花园」。里面会推送养花种花的小技巧还有各类花展，非常适合爱花的人获取信息。 ?...而在「花园」旁边的「广场」，你可以看到其他用户拍摄的花或多肉的图片。 知晓君自己试了一下，发现识花君的成功率还是很高的，成功识别出了山茶花和牡丹花。...即使知晓君自己用来识别的牡丹花是一幅画，识花君还是成功识别出来了。 ? 最棒的是在识花完成后，这个很懂花的小程序还会给你的花配上一两句小诗。...「识花君」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/3773/ 岭南人民爱花、赏花，所以广州每年都会有一个「迎春花市」，用鲜花来迎接新的一年。...现在有了识花君这个小程序，你就可以称霸花市了。 这里的花我全都认识，想想也是很不错的体验了。 ? 你在北方的艳阳里大雪纷飞，我在花城的春节里四季如春。来广州的花市赏花、鉴花简直不要太开心。
我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中的物体？ 最近我设法构建了一个非常简单的应用程序，只需连接到用户的电脑网络摄像头就可自动检测对象。...我想与大家分享一下我是如何构建这个应用程序以及我在此过程中遇到的一些有趣的问题和挑战。...对象检测是计算机视觉领域非常活跃的研究课题。 在图像中检测和定位对象（可理解为在对象周围放置边界框）最有效的方法是使用深度学习技术。...测试及评估应用程序 接下来的问题是这个简单的应用程序表现如何？ 在我的笔记本电脑上运行应用程序我觉得检测人员功能表现还不错。 我没有将这些应用程序置于严格的测试环境中。...其次，我觉得在检测人员表现良好的同时，检测其他类别的表现并不是特别好，比如经常会将我的手机误认为是电视或笔记本电脑。 在检测现实世界的其他物体时还有很大的改进空间。 ? 潜在的现实应用案例？
最近搞过物联网相关的,也顺带归纳一下,我的个人Go项目还在进行中,欢迎关注mqtt协议的粗识MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的通信协议，专为物联网设备和应用程序之间的通信而设计...关于emqx平台EMQ X 是一个开源的分布式 MQTT 消息代理服务器，它实现了 MQTT 协议的 V3.1 和 V3.1.1 版本，并支持 MQTT over WebSocket、MQTT over...EMQ X 的设计目标是为物联网(IoT)和实时消息传输提供高性能、可靠性和可伸缩性。它支持数百万级别的并发连接，能够处理大量的消息流量。...')const server = new express()const mqtt = require('mqtt') //此处导入，请参考npm官网中的mqtt导入方式，我这不是规范的// 链接配置const...，我们可以使用emqx平台提供的云服务，就是说我们只要用npm的安装了mqtt的包之后，就可以进行进行云服务，然后双方都链接这个免费的云服务，然后双方订阅同一个主题，就可以实现信息交互了。
借助微服务架构，我们可以构建灵活且可独立部署的软件模块或系统，这些模块或系统通过HTTP资源API等轻量机制相互通信并提供结果。与单一应用程序相比，它具有许多优势，因为许多应用程序正在转向云。...感谢Netflix开发出如此强大而精彩的容错库。 Netflix的Hystrix库实现了断路器设计模式，这意味着如果方法调用失败并且失败构建到阈值，Hystrix将打开电路，以便后续调用自动失败。...实施 我将使用MovieAPI作为我的远程服务，我在之前的文章“ 使用HATEOAS使你的应用程序更加丰富 ”中提到过。 我在我的例子中使用过Feign作为休息客户端。...在实际情况中，您可以将服务调用重定向到其他服务。如果我们已经实现了:)，您也可以从缓存中返回响应。您可以在此处找到使用Redis缓存的示例。 为了使示例更完整，我也希望包含服务和控制器层。...，还有很多我想提到的，我想在后面的文章中继续介绍。
---- 『音乐识别种类』 音乐识别的场景和类别众多，以下按使用到的算法类别分为传统特征匹配和深度学习算法匹配这两大类。...更多听歌识曲相关的科普，欢迎阅读听歌识曲科普文 ☞ 链接1: QQ音乐听歌识曲系列之五 ☞ 链接2:QQ音乐听歌识曲系列之四 ☞ 链接3:QQ音乐听歌识曲系列之三 ☞ 链接4:QQ音乐听歌识曲系列之二...☞ 链接5:QQ音乐听歌识曲系列之一 哼唱识别：主流的哼唱识别是使用MIDI提取技术，将一个音频片段按旋律信息表征出来。...我们也同时在探索一些更新的基于深度学习的哼唱识别方案，期待能进一步提升用户体验。 翻唱识别：翻唱识别可以称之为下一代听歌识曲技术。...未来我们也将积极探索音频识别和歌词识别、MIR音乐信息理解的结合，实现不断的突破。
人们觉得，获取外部数据、使之规范化、并利用这些数据进行实验，这不像开发模型和算法那么具有吸引力。 从原型到产品 让数据科学项目实现产品化，这是许多用例的目标。...在某些情况下，你也许可以利用倾向得分或其他方法，相应地调整数据集。 · 监控模型：我认为人们低估了监控模型的重要性。在这个方面，学过统计学的人拥有竞争优势。...其中的挑战包括，选择适当的网络结构（结构工程是新的特征工程），超参数调整，以及描述问题和转换数据以适合深度学习。（巧合的是，今年我见过的最有趣的大型数据产品之一，并不是基于深度学习。）...对于那些想使用深度学习技术的人来说，Keras是最受欢迎的入门级语言。 · 虽然笔记本电脑似乎是不错的模型开发工具，但集成开发环境（IDE）在R用户中深受欢迎。...企业如果想评估哪些问题、哪些用例适合于运用机器学习，眼下就是一个很好的时机。我总结了一些近期的趋势和尚未解决的瓶颈，你从中得出的主要结论应该是：现在可以开始使用机器学习了。
以基础设施为中心的进攻性安全工具在自动化网络渗透测试方面取得了进展，但对于 Web 应用程序和其他面向客户的资产，产品化解决方案始终无法满足需求。...但对于现代系统和应用程序的复杂性而言，根本没有一种万能的方法。 这反映了 DAST（动态应用程序安全测试）类别的失败，该类别难以提供深度、适应独特的场景或提供可操作的后续步骤。 结果呢？...以前该领域不可能实现的功能已经出现。它具有以下特点： 持续性：不再是过时的即时快照。持续测试与您的系统和应用程序一同发展。...专家，他们验证发现结果，提供可操作的见解并指导补救工作。 合规性报告，其中包含人工问责制的保证。 这种混合模型弥合了 AI 驱动的可扩展性与企业所依赖的、并且尚未准备好完全放弃的（并且有充分的理由！）...而是关于真正主动、智能和可扩展的保护。进攻性安全一直是了解风险的最有效方法，但直到现在，它的实施过于繁琐，使得许多企业无法充分利用它并遥不可及。 Agentic AI 的定位是彻底重置该领域。
回到起点 我们写一个包管理器主要有以下三个原因： 标识 - 为你的新文件或者包提供一个名字和其他唯一可识别的特征； 上下文 - 了解你的包和其他包的关系（即，依赖性管理）； 新鲜度 - 确保你的包在其生态系统中可维护并保持更新...就我个人而言，我也想证明在容器镜像领域是需要一个包管理器的，尽管镜像仓库可以支持相关 artifacts 和容器镜像的链接，也可以支持在容器镜像之间进行链接。...image-manifest 现在可以很好的专门识别这个包，但它缺少其他可识别的特征，最明显的是名称和版本。在容器世界里，名字通常是一个镜像仓库的名称，而版本则通常是一个 tag 。 ?...那么其他可识别的特征呢？...img registry 实现者可以按照他们想要的任何方式来跟踪图中的链接。
但是预先分类确实能在辨识准度上起到一定的帮助，甚至能对用户产生：我能识别的图像比别人多的感觉。 在图像搜索领域，百家争鸣的局势下，我们如何做到基于微信的场景差异化，做出有微信特色的扫一扫呢？...当然，在这样的场景下，图像识别有着很大的实现难度。但是，如果今天搭配了手机位置信息，其实我已经知道你在哪一家店了。将范围缩小，这样做起图像搜索是不是就简单了许多。...举个例子，我今天扫描了一个黑色的Logitech的鼠标，确实微信扫一扫识物很给力，找到了这鼠标在京东和苏宁的购买链接。我继续往下滑动，不到3秒就到底了。 然后，就没有然后了。...没有更多的内容，没有更多品牌的鼠标，没有查看更多相似宝贝，没有猜你喜欢。虽然我对这次搜索结果非常满意，确实精准的找到了这只鼠标，但展示的内容仅仅够我沉浸3秒钟。 于是，我打开了淘宝。...虽然淘宝扫一扫的用户体验比不上微信，但是它给我满坑满谷的搜索结果，它不仅找到了我要的那一款，更安利了其他颜色款式相近的鼠标给我。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在线ocr文字识别软件哪个好？ 楼主给你说哦！其实没有必要咋先ocr文字识别的，可以使用专业的第三方软件来进行ocr文字识别的。...识别的效果也是很不错的，准确率达到97%，甚至更高的，建议尝试一下。 在线和线下无非多了一个下载过程，其他算起来还是使用专业的软件比较方便！ 图片文字识别是怎么在线识别出来的？哪个软件好用？...识别图片文字的软件，您说的是第三方软件吧，叫做“ocr文字识别软件”； 1、打开百度搜索“迅捷办公”，找到旗下的ocr文字识别软件； 2、打开文字识别软件，关闭上面的提示窗口，通过左上角把需要识别的图片添加进去...可以用汉王识文，不过不是在线的，是一个app，需要在手机端进行安装，直接搜索汉王识文下载即可。可以识别手写体和印刷体，可以拍照识别，也可以识别图片，整体功能比较简单，但是能救急。...关于识别图片中的文字方法还是挺多的，比如你使用识别软件或者是一些小程序之类的 但是还是推荐使用专业的识别工具会更为靠谱 例如，迅捷pdf在线转换器就是一个专业的在线文件处理工具包含“图片文字识别”功能可完成你的需要
如果你知道有人这么做过，请告诉我。 最先进的方法 在搜索这篇文章的材料时，我发现了一些总结深度学习应用程序的文章。下面是来自那些文章的许多引用与相关链接。...本文介绍了和前面几篇类似的深度学习应用，但也提供了另外一些奇特的应用，例如科学实验设计、高能物理和药物发现方面的应用。 4.此外，我想提及“深度学习应用程序的下一次浪潮”这篇文章。...组合矩阵 我建议使用组合矩阵：所有当前的深度学习应用程序可以从矩阵中推导出来，该矩阵还具有提示未来应用程序的优点。...它可能是这样一个应用：读取对着手机摄像头说话的人的唇语，并生成文本发送到另一应用。当身处嘈杂环境时，这个应用程序会很有用。（想法来自这链接）。 注意，我这样组织这个矩阵，只是为了举例子方便。...也可以用其他方式来组织矩阵，那样就会产生其他的深度学习应用的可能组合。此外，该矩阵可以是多维的，以便考虑各种参数组合。
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