MooTool 1.4.0 发布,开发者常备小工具
MooTool 1.4.0 已发布,这是一个用Java编写的开发者常备桌面小工具集。
更新内容
- 随手记支持代码高亮
- 支持从Base64导入图片以及导出图片为Base64
- 计算器支持千分位数据及表达式中包含tab制表符
- 时间转换和计算器增加操作历史记录
- host切换tab增加搜索和替换功能
- 部分功能列表增加上下方向键按钮事件
- MacOS原生菜单优化
支持的功能
- Host切换(支持系统托盘快速切换)
- 时间转换(时间戳和高可读性本地时间的相互转换,对网上常见的转换页重新设计,支持快速复制,简单高效)
- Json格式化
- 发送HTTP请求(支持GET、POST、PUT、DELETE等常用请求方式,支持参数、header、cookie、body等)
- 编码转换
- 二维码生成/二维码识别(支持自定义尺寸、纠错级别、logo图片)
- 加解密/随机
- 随手记(可以用来快速记录一些:代码片段、常用的SQL、常用的接口、常用的数据、暂存一些临时log等)
- 计算(四则运算/进制转换/最大公约数/最小公倍数/排列组合数)
- 网络/IP(ip地址转换/本机ip信息/根据域名获取ip)
- 调色板(取色器/颜色管理)
计划中的功能
- 正则表达式
- Cron 表达式
- 图片压缩
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飞桨图神经网络PGL助力国民级音乐App,创新迭代千亿级推荐系统
每当夜深人静时,你打开网易云音乐,或听歌刷乐评,或看直播闲聊,享受着以心交心的放松愉悦。在这背后,有一群技术人员苦思冥想地探索着,只为让“云村”越来越懂你。 “不同于一般的聊天文本或图片,音乐本身是跨域数据,具备若干特征,数据维度非常多。而1.8亿月活海量用户的音乐相关数据,带来的计算量、推荐量、参数规模都巨大无比。”网易云音乐机器学习平台技术团队意识到,在这样复杂问题面前,传统机器学习方法渐渐无力招架。 此外,云音乐的直播业务兴起,商业化表现良好,团队的担子更重了,“直播行为与音乐行为差异甚大,这意味着计算量与难度进一步增加。”压力之下,该团队将目光瞄向“图神经网络”,并最终选择应用百度飞桨PGL图神经网络技术来迭代升级云音乐的推荐系统。 推荐系统为何 需要图神经网络? 作为全球知名音乐社区,网易云音乐在繁荣发展的同时,其推荐系统面临三大难题:囊括音乐、歌单、Mlog、直播、云圈、动态等的多域数据;海量用户产出的超大规模数据;超30万音乐人发布歌曲,超28亿用户产生歌单,27%用户交流/生产内容构成的动态数据标签。 传统的机器学习方法需要严格制定一套规范来提取样本,逐项指定样本...
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边缘计算在智能制造趋势下的应用场景探索
概述 随着工业4.0的提出,全球越来越多的制造企业在云计算、大数据、人工智能和5G等技术的共同作用下开展工业4.0的实践。以新一代信息技术与先进制造技术深度融合为基本特征的智能制造,已成为这次新工业革命的核心驱动力。 智能制造利用物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术,贯穿于设计、生产、营销、服务、管理等制造活动各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统和模式的总称。在传统制造业进行数字化、自动化、智能化转型升级的过程中,人工智能技术广泛应用于制造业的研发设计、制造过程及运维等阶段,以实现制造业产品全生命周期的自动化分析、推理、判断和决策。 应用以往的云计算解决方案,将所有的数据传输到云数据中心进行计算已经很难满足工厂现场执行层面对处理性能、效率的严苛要求。为了满足工厂侧的需求,边缘计算的出现完美的弥补了边缘侧对数据快速处理、决策快速执行的要求。 什么是边缘计算? 智能制造的核心目标其实就是“降本增效”,通过各种先进的信息化技术推动制造业向数字化、智能化、个性化、定制化等新方向升级,实现数字化转型,从而提升效率、降低成本,给终端用户...
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