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https://zhuanlan.zhihu.com/p/105764031 作者|谢明宏 编辑|李春晖 马克斯·韦伯生活的年代，除了他高举女性主义大旗的妻子，应该是接触不到什么“网红”的。但韦伯却给网红们指了一条明路：“人是悬挂在由他们自己编织意义之上的动物。” 网红可以创造意义，也可以被受众二次赋予意义，形成一种新形式的文化权利。 就像“吐着信子”的郭老师并不迷人，迷人的是粉丝的二次创作；“吃着碳水”的徐大sao并非好胃口，好胃口的是围观吃播者的拟态想象。 互联网的圈层化与网红的后现代化，一起促成了“传播玄学化”。 一边是郭家军苦修《郭语》，夸着郭老师的有趣、真诚、善良；另一边是旁观者的大型困惑现场，批着郭老师的粗鄙、低俗、卑劣。 虽然一个活跃在快手、抖音，另一个基地在B站，但郭老师和徐大sao无疑是“互为镜像”的。不仅是性别上的分野，更是两极化的同质。前者是“人品差VS很真诚”，后者是“看着香VS生理不适”。明明大家听得是同一段“郭语”、看得是同一盘“sao菜”，怎么就壁垒分明了？ 这已经不能用“get到”与“get不到”来解释了，毕竟也不是审美高下和笑点雅俗的范围。郭泫雅与徐大sao就像是动漫里的“电波系”，频率对上那叫“金风玉露一相逢”，频率对不上就是“话不投机半句多”。 而调频的螺旋，那是一种近乎于“先天”的选择。若你心中住着一个“乡野村妇”和“城镇煮夫”

本项目中前端采用 APICloud AVM 多端开发技术进行企业app开发，要点包括 TabLayout 布局、swiper 轮播图、rich-text 富文本、scroll-view 滚动视图、下拉刷新等。 项目后端则是使用的 APICloud 数据云 3.0 自定义云函数来构建的。 使用APICloud 多端技术进行企业app开发，实现一套代码多端运行，支持编译成 Android & iOS App 以及微信小程序。项目源码在 https://github.com/apicloudcom/company-display 仓库的 widget 目录下。 使用步骤： 使用 APICloud Studio 3 作为开发工具。 下载本项目源码。 在开发工具中新建项目，并将本源码导入新建的项目中，注意更新，config.xml 中的 appid 为你项目的 appid。 使用 AppLoader 进行真机同步调试预览。 或者提交项目源码，并为当前项目云编译自定义 Loader 进行真机同步调试预览。 云编译 生成 Android & iOS App以及微信小程序源码包。 如果之前未接触过 APICloud 开发，建议先了解一个简单项目的初始化、预览、调试和打包等操作，请参考 APICloud 多端开发快速上手教程 。 网络请求接口封装 在 utils/model.js 中

https://zhuanlan.zhihu.com/p/105190091 作者|谢明宏 编辑|李春晖 人类一思考，上帝就发笑。疫情的不期而至，又让人们不得不大伤脑筋。医学界极力追根溯源考证病毒，普通民众则思考如何避之大吉。 不管是上帝的玩笑还是考验，它都惹得众生好一阵子慌乱，好一阵子思考，以及好一阵子心灰意冷。我们不可能赞美苦难，苦难却成就了我们。就像共同抗击非典的经历，让人们把生命的疆界重新勘察了一遍。 2003年的非典岁月，仿佛是人生编程中的“乱码”，是画卷的“脏色”。但不管我们是否情愿，它们真实地存在，并且悄无声息地改变生活轨迹。 那一年，刘若英是《粉红女郎》中的“结婚狂”，这本爱情宝典成为年度喜剧；那一年，宁静忽闪着水灵的眼睛和“咆哮马”搭档《孝庄秘史》。这部2002年12月31日首播的电视剧，伴随人们度过了“非典年”的前两个月。 那一年，张恨水“接档了”张爱玲，《金粉世家》在《半生缘》后，掀起“民国热”。彼时刘亦菲形容尚小，而董洁正在颜值巅峰，陈坤新登内地小生宝座。那一年，剧版《玉观音》“撞上了”影版《玉观音》。许鞍华带着“小燕子”赵薇在云南边城封闭拍摄，“金锁”范冰冰则在青岛拍《手机》。 那一年，金庸和表外甥女琼瑶“同病相怜”。李亚鹏版的《射雕英雄传》和马伊琍版《还珠格格Ⅲ》，叫好和痛骂齐飞，几乎到了失去理智的地步；那一年，《走向共和》在争议中停播，豆瓣9

https://zhuanlan.zhihu.com/p/105357841 本系列文章包括： 1) one-hot编码 2）word2vec的skip-gram模型 3）word2vec的CBOW模型 4）相关编程实现 本文介绍one-hot编码。 一、前言 自然语言处理的目标在于希望计算机能够理解(NLU，Understanding)和生成(NLG，Generating)自然语言。 无论是NLU过程还是NLG过程，与计算机打交道，就需要转换为计算机能够识别的数字编码方式， one-hot编码 是其中最简单的一种方法。 二、举例 给定一句话s = “I am a Chinese and I love China” 如何用one-hot来对每一个单词进行编码，为了简单，我们认为s构成了全体单词集合。 我们可以建立一个词汇表如下： 每个单词的one-hot编码获取步骤是： 1）建立一个|V|（代表词汇表总长度）的全零向量 2）将每个单词在词汇表对应的index维度置为1，其它元素保持不变，就能得到最终的one-hot向量 以s = “I am a Chinese and I love China”为例，下图给出了每个单词的one-hot表示： 得到了每个单词的embedding之后，就可以送入到机器学习或者深度学习模型中进行后续处理。 三、缺点 尽管one

https://zhuanlan.zhihu.com/p/110814950 作者|谢明宏 编辑|李春晖 孙杨曾说：“死也要死在水里”，这是他的热爱。WADA要孙杨禁赛八年，这是它的规则。 2月28日，国际体育仲裁法庭公布了“世界反兴奋剂机构（WADA）诉孙杨和国际泳联案听证会”的裁决书，判决孙杨在“抗检事件”中败诉，禁赛8年，即日生效。 当事人忙于上诉，群众们着急吃瓜，硬糖君却想谈孙杨这块“商业品牌”还能撑多久？比裁决书更一目了然的是，孙杨的246万美元（ESPN统计）的商业代言风云突变，商业价值不说“归零”也是断崖式下跌。 目前，孙杨是361度、贝因美、荣耀手机、吉利汽车、沛纳海等品牌的代言人。值得注意的是，从2018年9月到2019年10月，孙杨代言产品的数量不降反升。看得出，大部分品牌对听证会的结果是“乐观”的。 奥运年即将到来，状态神勇处于“当游之年”的孙杨，夺金后商业价值还会暴涨。提前加码，资本豪赌，终至全员翻车。去年孙杨成为乐歌人体工学代言人时，有负责人回怼网友：“如果孙杨遭到禁赛我给你五百万，没禁赛你给我五百万。你接吗？” 敲定体育明星代言，宛如“赌石”。这些年，从师徒矛盾到无证驾驶，从误用禁药到暴力抗检，跟着孙杨一起“震惊、愤怒、不能理解”的，恐怕就是众多品牌赞助商了。 截至目前，赞助商们未做回应，也有没有终止合作的消息传出。不到万不得已，“断舍离”是件难事

https://zhuanlan.zhihu.com/p/108888940 作者|毛丽娜 编辑|李春晖 自从娱乐圈接连遭遇资本市场收紧、内容监管、查税、疫情等等重创，大众眼中光鲜的职业终于露出了其真实残酷同时也“贴近群众”的一面：小演员没戏拍啦、老歌手给微商网红唱堂会啦、底层艺人穷到兼职乃至改行啦…… 而最新惊掉人下巴、且更加紧贴实事的，无疑是乐华练习生“口罩诈骗”事件。 在优酷2019年选秀综艺《以团之名》中未能出道的黄智博，迎来了自己偶像生涯最大或许也是最后一波流量。他谎称自己有购买口罩的渠道，收款后随即拉黑对方。靠着这个方法诈骗28万的黄智博，很快被上海警方带走，乐华随即发表声明与其解约。 口罩、诈骗、乐华、练习生、选秀……这么多关键词凑一起，不难想象新闻的爆炸效应。除了“小小年纪不学好”的批评，练习生“穷到诈骗”的境况也颇让外人惊讶。 随后，黄智博的姐姐发表了一封亲笔信，表示家贫且父亲有心脏病，姐弟俩少年便外出打工，文化程度和法律意识淡薄。黄智博被娱乐公司选中后，日常花销变大，但又长期没收入，父亲把做手术的钱贴补到弟弟身上。春节黄智博看到父亲身体每况愈下，决定铤而走险。 这不是傻吗这不是？这年头长得略微平头正脸的男孩子，开个直播“云乞讨”，比这么拙劣的诈骗合理合法还来钱快吧？ 而事实上，不止一家经纪公司对硬糖君抱怨，招来的练习生一两个月就跑了，因为又辛苦、又不如做网红好赚

https://zhuanlan.zhihu.com/p/106927814 本篇你将了解过拟合和欠拟合的概念，并且能够使得你的模型更准确 （一）尝试不同的模型 既然你有一种可靠的方法来测量模型精度，那么你可以尝试使用其他模型，并查看哪种模型可以提供最佳预测。 可以在scikit-learn的文档中看到决策树模型有很多选项（比你想要的或需要的更多）。 最重要的选项决定了树的深度。 回想一下这个微课程的第一课，树的深度是衡量它在进行预测之前分裂的数量。 这是一棵相对较浅的树 在实践中，树在顶层（所有房屋）和叶子之间有10个分裂并不罕见。随着树木越来越深，数据集被切成了更少房屋的树叶。如果树只有1个分割，则将数据分为2组。如果每组再次拆分，我们将获得4组房屋。再次拆分每个将创建8个组。如果我们通过在每个级别添加更多分组来保持组的数量翻倍，那么当我们到达第10级时，我们将拥有210组房屋。这是1024片叶子。 当我们将房屋分成许多树叶时，每片叶子中的房屋数量也会减少。拥有极少数房屋的树叶将做出与房屋实际值非常接近的预测，但它们可能会对新数据做出非常不可靠的预测（因为每个预测仅基于少数房屋）。 这是一种称为过度拟合的现象，其中模型几乎完美地匹配训练数据，但在验证和其他新数据方面表现不佳。另一方面，如果我们使树很浅，它不会将房屋分成非常不同的组。 在极端情况下，如果一棵树将房屋分成2或4

https://zhuanlan.zhihu.com/p/106927814 本篇你将了解过拟合和欠拟合的概念，并且能够使得你的模型更准确 （一）尝试不同的模型 既然你有一种可靠的方法来测量模型精度，那么你可以尝试使用其他模型，并查看哪种模型可以提供最佳预测。 可以在scikit-learn的文档中看到决策树模型有很多选项（比你想要的或需要的更多）。 最重要的选项决定了树的深度。 回想一下这个微课程的第一课，树的深度是衡量它在进行预测之前分裂的数量。 这是一棵相对较浅的树 在实践中，树在顶层（所有房屋）和叶子之间有10个分裂并不罕见。随着树木越来越深，数据集被切成了更少房屋的树叶。如果树只有1个分割，则将数据分为2组。如果每组再次拆分，我们将获得4组房屋。再次拆分每个将创建8个组。如果我们通过在每个级别添加更多分组来保持组的数量翻倍，那么当我们到达第10级时，我们将拥有210组房屋。这是1024片叶子。 当我们将房屋分成许多树叶时，每片叶子中的房屋数量也会减少。拥有极少数房屋的树叶将做出与房屋实际值非常接近的预测，但它们可能会对新数据做出非常不可靠的预测（因为每个预测仅基于少数房屋）。 这是一种称为过度拟合的现象，其中模型几乎完美地匹配训练数据，但在验证和其他新数据方面表现不佳。另一方面，如果我们使树很浅，它不会将房屋分成非常不同的组。 在极端情况下，如果一棵树将房屋分成2或4

https://zhuanlan.zhihu.com/p/110280607 作者 | Ayn de Jesus 编译 | CDA数据分析师 原文 | Virtual Reality Shopping and Artificial Intelligence – 5 Near-Term Applications 通过实现沉浸式虚拟现实环境，一些AI应用程序声称可以测试尚未投放市场的产品或零售创意，将它们放在虚拟货架上以研究消费者对实时商品的反应和行为。 这些公司声称，通过将眼动仪与头戴式显示器集成在一起，可以监控消费者对某些产品的凝视和行为。 根据德勤（Deloitte）的一项研究，虚拟现实和增强现实（VR / AR）市场的全球收入将从2016年的52亿美元增长到2020年的1620亿美元。这代表着2015年至2020年的年复合增长率为181.3％ 。 迄今为止，全球十大技术公司中有八家已经投资了VR，包括苹果，谷歌，微软，Facebook，三星和IBM。特别是在零售业中，一些最大的连锁超市已经建立了自己的技术实验室，以探索VR和其他新技术如何为企业带来收益。其中包括Lowe的创新实验室和Walmart的8号商店。 该研究还指出了虚拟现实的以下优点： 店内互动：帮助客户在商店中导航和查找产品，在他们移动时获得商店奖励或奖励 产品定制：允许零售商和品牌在投资执行前将想法可视化

https://zhuanlan.zhihu.com/p/109176305 红色石头的个人网站： 红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路 ​ www.redstonewill.com 2020 年 2 月 24 日下午，CVPR 2020 终于放榜了！公布了接受论文的 ID，总共有 1470 篇论文被接受。 今年总共有效的投稿数量为 6656 篇，录取率为 22% 。与前两年的数据相比较： 2018 年有效投稿数量 3300 篇，收录 979 篇，录取率为 29%；2019 年有效投稿数量 5160 篇，收录 1300，录取率为 25%。 通过对比可以看出，今年的投稿数量增加了，但是录取率却降低了，说明竞争越来越激烈了。从 2018 年到 2020 年，形成了录取率 二连降 ！ 究竟哪些论文被收录了呢？这里附上录取论文 ID 的列表地址： http:// cvpr2020.thecvf.com/sit es/default/files/2020-02/accepted_list.txt 更多信息可以登陆 CVPR 官网查阅： http:// cvpr2020.thecvf.com/ 本文首发于公众号：AI有道（ID: redstonewill），欢迎关注！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4274358/blog