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OpenSPG / KAGKAG is a logical form-guided reasoning and retrieval framework based on OpenSPG engine and LLMs. It is used to build logical reasoning and factual Q&A solutions for professional domain knowledge bases. It can effectively overcome the shortcomings of the traditional RAG vector similarity calculation model.
GanymedeNil / Document.AI基于向量数据库与GPT3.5的通用本地知识库方案(A universal local knowledge base solution based on vector database and GPT3.5)
cirosantilli / China Dictatorship反中共政治宣传库。Anti Chinese government propaganda. 住在中国真名用户的网友请别给星星，不然你要被警察请喝茶。常见问答集，新闻集和饭店和音乐建议。卐习万岁卐。冠状病毒审查郝海东新疆改造中心六四事件法轮功 996.ICU709大抓捕巴拿马文件邓家贵低端人口西藏骚乱。Friends who live in China and have real name on account, please don't star this repo, or else the police might pay you a visit. Home to the mega-FAQ, news compilation, restaurant and music recommendations.Heil Xi 卐. 大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 ·吉特胡布薄熙来黑科技习近平讲话模拟器习近平音源黑马程序员MySQL数据库玉米杂草数据集销售系统开发疫情期间网民情绪识别比赛996icu996 icu学习强国预测结果导出赖伟林刺杀小说家购物商场英语词汇量小程序联级选择器Bitcoin区块链 技术面试必备基础知识 Leetcode 计算机操作系统 计算机网络 系统设计 Java学习 面试指南 一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识 准备 Java 面试 首选 JavaGuide Python 1 天从新手到大师刷算法全靠套路 认准 labuladong 就够了 免费的计算机编程类中文书籍 欢迎投稿用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲 涵盖高并发 分布式 高可用 微服务 海量数据处理等领域知识后端架构师技术图谱mall项目是一套电商系统 包括前台商城系统及后台管理系统 基于SpringBoot MyBatis实现 采用Docker容器化部署 前台商城系统包含首页门户 商品推荐 商品搜索 商品展示 购物车 订单流程 会员中心 客户服务 帮助中心等模块 后台管理系统包含商品管理 订单管理 会员管理 促销管理 运营管理 内容管理 统计报表 财务管理 权限管理 设置等模块 微信小程序开发资源汇总 最全中华古诗词数据库 唐宋两朝近一万四千古诗人 接近5 5万首唐诗加26万宋诗 两宋时期1564位词人 21 5 首词 uni app 是使用 Vue 语法开发小程序 H5 App的统一框架2 21年最新总结 阿里 腾讯 百度 美团 头条等技术面试题目 以及答案 专家出题人分析汇总 科学上网 自由上网 翻墙 软件 方法 一键翻墙浏览器 免费账号 节点分享 vps一键搭建脚本 教程AiLearning 机器学习 MachineLearning ML 深度学习 DeepLearning DL 自然语言处理 NLP123 6智能刷票 订票开放式跨端跨框架解决方案 支持使用 React Vue Nerv 等框架来开发微信 京东 百度 支付宝 字节跳动 QQ 小程序 H5 React Native 等应用 taro zone 掘金翻译计划 可能是世界最大最好的英译中技术社区 最懂读者和译者的翻译平台 no evil 程序员找工作黑名单 换工作和当技术合伙人需谨慎啊 更新有赞 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基于vue2和vuex的复杂单页面应用 2 页面53个API 仿实验楼 基于 Vue Koa 的 WebDesktop 视窗系统 Jeebase是一款前后端分离的开源开发框架 基于开发 一套SpringBoot后台 两套前端页面 可以自由选择基于ElementUI或者AntDesign的前端界面 二期会整合react前端框架 Ant Design React 在实际应用中已经使用这套框架开发了CMS网站系统 社区论坛系统 微信小程序 微信服务号等 后面会逐步整理开源 本项目主要目的在于整合主流技术框架 寻找应用最佳项目实践方案 实现可直接使用的快速开发框架 使用 vue cli3 搭建的vue vuex router element 开发模版 集成常用组件 功能模块JEECG BOOT APP 移动解决方案 采用uniapp框架 一份代码多终端适配 同时支持APP 小程序 H5 实现了与JeecgBoot平台完美对接的移动解决方案 目前已经实现登录 用户信息 通讯录 公告 移动首页 九宫格等基础功能 明日方舟工具箱 支持中台美日韩服vue的验证码插件这里有一些标准组件库可能没有的功能组件 已有组件 放大镜 签到 图片标签 滑动验证 倒计时 水印 拖拽 大家来找茬 基于Vue2 Nodejs MySQL的博客 有后台管理系统
cirosantilli / China Dictatroship 7反中共政治宣传库。Anti Chinese government propaganda. https://github.com/cirosantilli/china-dictatorship 的备份backup. 住在中国真名用户的网友请别给星星，不然你要被警察请喝茶。常见问答集，新闻集和饭店和音乐建议。卐习万岁卐。冠状病毒审查郝海东新疆改造中心六四事件法轮功 996.ICU709大抓捕巴拿马文件邓家贵低端人口西藏骚乱。Friends who live in China and have real name on account, please don't star this repo, or else the police might pay you a visit. Home to the mega-FAQ, news compilation, restaurant and music recommendations.Heil Xi 卐. 大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 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template项目 作为程序的起点 可以直接以此为基础来进行业务扩展 模板内容包括基础的用户管理和权限管理 日志管理 集成第三方登录 整合laravel echo server 实现了websocket 做到了消息的实时推送 并在此基础上 实现了聊天室和客服功能 权限管理包括后端Token认证和前端vue js的动态权限 解决了前后端完整分离的情况下 vue js的认证与权限相关的痛点 已在本人的多个项目中集成使用 Web安全之机器学习入门 网易云音乐升级APIPHP 集成支付 SDK 集成了支付宝 微信支付的支付接口和其它相关接口的操作 支持 php fpm 和 Swoole 所有框架通用 宇润PHP全家桶技术支持群 17916227MDClub 社区系统后端代码imi 是基于 Swoole 的 PHP 协程开发框架 它支持 Http2 WebSocket TCP UDP MQTT 等主流协议的服务开发 特别适合互联网微服务 即时通讯聊天im 物联网等场景 QQ群 17916227WordPress 版 WebStack 导航主题 nav iowen cnLive2D 看板娘插件 www fghrsh net post 123 html 上使用的后端 API简单搜索 一个简单的前端界面 用惯了各种导航首页 满屏幕尽是各种不厌其烦的广告和资讯 尝试自己写个自己的主页 国内各大CTF赛题及writeup整理收集自网络各处的 webshell 样本 用于测试 webshell 扫描器检测率 PHP微信SDK 微信平台 微信支付 码小六 GitHub 代码泄露监控系统PHP表单生成器 快速生成现代化的form表单 支持前后端分离 内置复选框 单选框 输入框 下拉选择框 省市区三级联动 时间选择 日期选择 颜色选择 文件 图片上传等17种常用组件 悟空CRM 基于TP5 vue ElementUI的前后端分离CRM系统V免签PHP版 完全开源免费的个人免签约解决方案Composer 全量镜像发布于2 17年3月 曾不间断运行2年多 这个开源有助于理解 Composer 镜像的工作原理一个多彩 轻松上手 体验完善 具有强大自定义功能的WordPress主题 基于Sakura主题全球免费代理IP库 高可用IP 精心筛选优质IP 2s必达LaraCMS 是在学习 laravel web 开发实战进阶 实战构架 API 服务器 过程中产生的一个业余作品 试图通过简单的方式 快速构建一套基本的企业站同时保留很灵活的扩展能力和优雅的代码方式 当然这些都得益Laravel的优秀设计 同时LaraCMS 也是一个学习Laravel 不错的参考示例 已停止维护 HookPHP基于C扩展搭建内置AI编程的架构系统 支持微服务部署 热插拔业务组件 集成业务模型 权限模型 UI组件库 多模板 多平台 多域名 多终端 多语言 含常驻内存 前后分离 API平台 LUA QQ群 67911638 中华人民共和国居民身份证 中华人民共和国港澳居民居住证以及中华人民共和国台湾居民居住证号码验证工具 PHP 版 最简单的91porn爬虫php版本Fend 是一款短小精悍 可在 FPM Swoole 服务容器平滑切换的高性能PHP框架 no evil 实现过滤敏感词汇 基于确定有穷自动机 DFA 算法 支持composer安装扩展Z BlogPHP博客程序IYUU自动辅种工具 目前能对国内大部分的PT站点自动辅种 支持下载器集群 支持多盘位 支持多下载目录 支持远程连接等 果酱小店 基于 Laravel swoole 小程序的开源电商系统 优雅与性能兼顾 這是一份純靠北工程師的專案 請好好愛護它 謝謝 EC ecjia 到家是一款可开展O2O业务的移动电商系统 它包含 移动端APP 采用原生模式开发 覆盖使用iOS 及Android系统的移 动终端 后台系统 针对平台日常运营维护的平台后台 针对入驻店铺管理的商家后台 独立并行 移动端H5 能够灵活部署于微信及其他APP 网页等 Material Design 指南的中文翻译 一个纯php分词 thinkphp5 1 layui 实现的带rbac的基础管理后台 方便快速开发法使用百度pcs上传脚本目前最全的前端开发面试题及答案樱花内网穿透网站源代码 2 2 重制版MeepoPS是Meepo PHP Socket的缩写 旨在提供稳定的Socket服务 可以轻松构建在线实时聊天 即时游戏 视频流媒体播放等 基础目录 聚合所有其他目录 包含文档和例子基于 Vue js 的简洁一般强大的 WordPress 单栏博客主题阿里云打造Laravel最好的OSS Storage扩展 网上在线商城 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js API service基于 Vue js 的小程序开发框架 从底层支持 Vue js 语法和构建工具体系 ECMAScript 6入门 是一本开源的 JavaScript 语言教程 全面介绍 ECMAScript 6 新增的语法特性 谷粒 Chrome插件英雄榜 为优秀的Chrome插件写一本中文说明书 让Chrome插件英雄们造福人类公众号 加1 同步更新前端面试每日 3 1 以面试题来驱动学习 提倡每日学习与思考 每天进步一点 每天早上5点纯手工发布面试题 死磕自己 愉悦大家 4 道前端面试题全面覆盖小程序 软技能 本文原文由知名 Hacker Eric S Raymond 所撰寫 教你如何正確的提出技術問題並獲得你滿意的答案 千古前端图文教程 超详细的前端入门到进阶学习笔记 从零开始学前端 做一名精致优雅的前端工程师 公众号 千古壹号 作者 book Node js 包教不包会 by alsotang收集所有区块链 BlockChain 技术开发相关资料 包括Fabric和Ethereum开发资料轻量 可靠的小程序 UI 组件库微信小程序商城 微信小程序微店一个可以观看国内主流视频平台所有视频的客户端可伸缩布局方案基于 node js Mongodb 构建的后台系统 js 源码解析磁力链接聚合搜索中华人民共和国行政区划 省级 省份直辖市自治区 地级 城市 县级 区县 乡级 乡镇街道 村级 村委会居委会 中国省市区镇村二级三级四级五级联动地址数据 Web接口管理工具 开源免费 接口自动化 MOCK数据自动生成 自动化测试 企业级管理 阿里妈妈MUX团队出品 阿里巴巴都在用 1 公司的选择 RAP2已发布请移步至github com thx rap2 delosKuboard 是基于 Kubernetes 的微服务管理界面 同时提供 Kubernetes 免费中文教程 入门教程 最新版本的 Kubernetes v1 2 安装手册 k8s install 在线答疑 持续更新 ApacheCN 数据结构与算法译文集 chick 是使用 Node js 和 MongoDB 开发的社区系统一个非常适合IT团队的在线API文档 技术文档工具 Chinese sticker pack More joy 表情包的博物馆 Github最有毒的仓库 中国表情包大集合 聚欢乐 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vue前后端分离的一个项目 ️ 无后端的仿 YouTube Live Chat 风格的简易 Bilibili 弹幕姬vue后端管理系统界面 基于ui组件iviewBilibili直播弹幕库 for Mac Windows LinuxVue高仿网易云音乐 基本实现网易云所有音乐 MV相关功能 现已更新到第二版 仅用于学习 下面有详细教程 武汉大学图书馆助手 移动端Zeus基于Golang Gin casbin 致力于做企业统一权限 账号中心管理系统 包含账号管理 数据权限 功能权限 应用管理 多数据库适配 可docker 一键运行 社区活跃 版本迭代快 加群免费技术支持 Vue高仿网易云音乐 Vue入门实践 在线预览 暂时停止基于 Vue 和 ElementUI 构建的一个企业级后台管理系统 ️ 跨平台移动端视频资源播放器 简洁免费 ZY Player 移动端 APP 基于 Uni app 开发 Vue实战项目基于参考小米商城 实现的电商项目 h5制作 移动端专题活动页面可视化编辑仿钉钉审批流程设置动态表单页面设计 自动生成页面微前端项目实战vue项目 基于vue3 qiankun2 进阶版 github com wl ui wl mfe基于 d2 admin的RBAC权限管理解决方案VueNode 是一套基于的前后端分离项目 基于仿京东淘宝的 移动端H5电商平台 巨树 基于ztree封装的Vue树形组件 轻松实现海量数据的高性能渲染 微信红包封面领取 用户观看视频广告或者邀请用户可获取微信红包序列号基于 Vue 的可视化布局编辑器插件kbone ui 是一套能同时支持 小程序 kbone 和 vue 框架开发的多端 UI 库 PS 新版 kbone ui 已出炉并迁移到 kbone 主仓库 此仓库仅做旧版维护之用 一个vue的个人博客项目 配合 net core api教程 打造前后端分离Tumo Blog For Vue js 前后端分离bpmn js流程设计器组件 基于vue elementui美化属性面板 满足9 %以上的业务需求专门为 Weex 前端开发者打造的一套高质量UI框架 想用vue把我现在的个人网站重新写一下 新的风格 新的技术 什么都是新的 本项目是一个在线聊天系统 最大程度的还原了Mac客户端QQ vue cli3 后台管理模板 heart 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sayantann11 / All Classification Templetes For MLClassification - Machine Learning This is ‘Classification’ tutorial which is a part of the Machine Learning course offered by Simplilearn. We will learn Classification algorithms, types of classification algorithms, support vector machines(SVM), Naive Bayes, Decision Tree and Random Forest Classifier in this tutorial. Objectives Let us look at some of the objectives covered under this section of Machine Learning tutorial. Define Classification and list its algorithms Describe Logistic Regression and Sigmoid Probability Explain K-Nearest Neighbors and KNN classification Understand Support Vector Machines, Polynomial Kernel, and Kernel Trick Analyze Kernel Support Vector Machines with an example Implement the Naïve Bayes Classifier Demonstrate Decision Tree Classifier Describe Random Forest Classifier Classification: Meaning Classification is a type of supervised learning. It specifies the class to which data elements belong to and is best used when the output has finite and discrete values. It predicts a class for an input variable as well. There are 2 types of Classification: Binomial Multi-Class Classification: Use Cases Some of the key areas where classification cases are being used: To find whether an email received is a spam or ham To identify customer segments To find if a bank loan is granted To identify if a kid will pass or fail in an examination Classification: Example Social media sentiment analysis has two potential outcomes, positive or negative, as displayed by the chart given below. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/classification-example-machine-learning.JPG This chart shows the classification of the Iris flower dataset into its three sub-species indicated by codes 0, 1, and 2. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-flower-dataset-graph.JPG The test set dots represent the assignment of new test data points to one class or the other based on the trained classifier model. Types of Classification Algorithms Let’s have a quick look into the types of Classification Algorithm below. Linear Models Logistic Regression Support Vector Machines Nonlinear models K-nearest Neighbors (KNN) Kernel Support Vector Machines (SVM) Naïve Bayes Decision Tree Classification Random Forest Classification Logistic Regression: Meaning Let us understand the Logistic Regression model below. This refers to a regression model that is used for classification. This method is widely used for binary classification problems. It can also be extended to multi-class classification problems. Here, the dependent variable is categorical: y ϵ {0, 1} A binary dependent variable can have only two values, like 0 or 1, win or lose, pass or fail, healthy or sick, etc In this case, you model the probability distribution of output y as 1 or 0. This is called the sigmoid probability (σ). If σ(θ Tx) > 0.5, set y = 1, else set y = 0 Unlike Linear Regression (and its Normal Equation solution), there is no closed form solution for finding optimal weights of Logistic Regression. Instead, you must solve this with maximum likelihood estimation (a probability model to detect the maximum likelihood of something happening). It can be used to calculate the probability of a given outcome in a binary model, like the probability of being classified as sick or passing an exam. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/logistic-regression-example-graph.JPG Sigmoid Probability The probability in the logistic regression is often represented by the Sigmoid function (also called the logistic function or the S-curve): https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/sigmoid-function-machine-learning.JPG In this equation, t represents data values * the number of hours studied and S(t) represents the probability of passing the exam. Assume sigmoid function: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/sigmoid-probability-machine-learning.JPG g(z) tends toward 1 as z -> infinity , and g(z) tends toward 0 as z -> infinity K-nearest Neighbors (KNN) K-nearest Neighbors algorithm is used to assign a data point to clusters based on similarity measurement. It uses a supervised method for classification. The steps to writing a k-means algorithm are as given below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/knn-distribution-graph-machine-learning.JPG Choose the number of k and a distance metric. (k = 5 is common) Find k-nearest neighbors of the sample that you want to classify Assign the class label by majority vote. KNN Classification A new input point is classified in the category such that it has the most number of neighbors from that category. For example: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/knn-classification-machine-learning.JPG Classify a patient as high risk or low risk. Mark email as spam or ham. Keen on learning about Classification Algorithms in Machine Learning? Click here! Support Vector Machine (SVM) Let us understand Support Vector Machine (SVM) in detail below. SVMs are classification algorithms used to assign data to various classes. They involve detecting hyperplanes which segregate data into classes. SVMs are very versatile and are also capable of performing linear or nonlinear classification, regression, and outlier detection. Once ideal hyperplanes are discovered, new data points can be easily classified. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/support-vector-machines-graph-machine-learning.JPG The optimization objective is to find “maximum margin hyperplane” that is farthest from the closest points in the two classes (these points are called support vectors). In the given figure, the middle line represents the hyperplane. SVM Example Let’s look at this image below and have an idea about SVM in general. Hyperplanes with larger margins have lower generalization error. The positive and negative hyperplanes are represented by: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/positive-negative-hyperplanes-machine-learning.JPG Classification of any new input sample xtest : If w0 + wTxtest > 1, the sample xtest is said to be in the class toward the right of the positive hyperplane. If w0 + wTxtest < -1, the sample xtest is said to be in the class toward the left of the negative hyperplane. When you subtract the two equations, you get: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/equation-subtraction-machine-learning.JPG Length of vector w is (L2 norm length): https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/length-of-vector-machine-learning.JPG You normalize with the length of w to arrive at: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/normalize-equation-machine-learning.JPG SVM: Hard Margin Classification Given below are some points to understand Hard Margin Classification. The left side of equation SVM-1 given above can be interpreted as the distance between the positive (+ve) and negative (-ve) hyperplanes; in other words, it is the margin that can be maximized. Hence the objective of the function is to maximize with the constraint that the samples are classified correctly, which is represented as : https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/hard-margin-classification-machine-learning.JPG This means that you are minimizing ‖w‖. This also means that all positive samples are on one side of the positive hyperplane and all negative samples are on the other side of the negative hyperplane. This can be written concisely as : https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/hard-margin-classification-formula.JPG Minimizing ‖w‖ is the same as minimizing. This figure is better as it is differentiable even at w = 0. The approach listed above is called “hard margin linear SVM classifier.” SVM: Soft Margin Classification Given below are some points to understand Soft Margin Classification. To allow for linear constraints to be relaxed for nonlinearly separable data, a slack variable is introduced. (i) measures how much ith instance is allowed to violate the margin. The slack variable is simply added to the linear constraints. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/soft-margin-calculation-machine-learning.JPG Subject to the above constraints, the new objective to be minimized becomes: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/soft-margin-calculation-formula.JPG You have two conflicting objectives now—minimizing slack variable to reduce margin violations and minimizing to increase the margin. The hyperparameter C allows us to define this trade-off. Large values of C correspond to larger error penalties (so smaller margins), whereas smaller values of C allow for higher misclassification errors and larger margins. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/machine-learning-certification-video-preview.jpg SVM: Regularization The concept of C is the reverse of regularization. Higher C means lower regularization, which increases bias and lowers the variance (causing overfitting). https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/concept-of-c-graph-machine-learning.JPG IRIS Data Set The Iris dataset contains measurements of 150 IRIS flowers from three different species: Setosa Versicolor Viriginica Each row represents one sample. Flower measurements in centimeters are stored as columns. These are called features. IRIS Data Set: SVM Let’s train an SVM model using sci-kit-learn for the Iris dataset: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/svm-model-graph-machine-learning.JPG Nonlinear SVM Classification There are two ways to solve nonlinear SVMs: by adding polynomial features by adding similarity features Polynomial features can be added to datasets; in some cases, this can create a linearly separable dataset. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/nonlinear-classification-svm-machine-learning.JPG In the figure on the left, there is only 1 feature x1. This dataset is not linearly separable. If you add x2 = (x1)2 (figure on the right), the data becomes linearly separable. Polynomial Kernel In sci-kit-learn, one can use a Pipeline class for creating polynomial features. Classification results for the Moons dataset are shown in the figure. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/polynomial-kernel-machine-learning.JPG Polynomial Kernel with Kernel Trick Let us look at the image below and understand Kernel Trick in detail. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/polynomial-kernel-with-kernel-trick.JPG For large dimensional datasets, adding too many polynomial features can slow down the model. You can apply a kernel trick with the effect of polynomial features without actually adding them. The code is shown (SVC class) below trains an SVM classifier using a 3rd-degree polynomial kernel but with a kernel trick. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/polynomial-kernel-equation-machine-learning.JPG The hyperparameter coefθ controls the influence of high-degree polynomials. Kernel SVM Let us understand in detail about Kernel SVM. Kernel SVMs are used for classification of nonlinear data. In the chart, nonlinear data is projected into a higher dimensional space via a mapping function where it becomes linearly separable. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-machine-learning.JPG In the higher dimension, a linear separating hyperplane can be derived and used for classification. A reverse projection of the higher dimension back to original feature space takes it back to nonlinear shape. As mentioned previously, SVMs can be kernelized to solve nonlinear classification problems. You can create a sample dataset for XOR gate (nonlinear problem) from NumPy. 100 samples will be assigned the class sample 1, and 100 samples will be assigned the class label -1. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-graph-machine-learning.JPG As you can see, this data is not linearly separable. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-non-separable.JPG You now use the kernel trick to classify XOR dataset created earlier. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-xor-machine-learning.JPG Naïve Bayes Classifier What is Naive Bayes Classifier? Have you ever wondered how your mail provider implements spam filtering or how online news channels perform news text classification or even how companies perform sentiment analysis of their audience on social media? All of this and more are done through a machine learning algorithm called Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Named after Thomas Bayes from the 1700s who first coined this in the Western literature. Naive Bayes classifier works on the principle of conditional probability as given by the Bayes theorem. Advantages of Naive Bayes Classifier Listed below are six benefits of Naive Bayes Classifier. Very simple and easy to implement Needs less training data Handles both continuous and discrete data Highly scalable with the number of predictors and data points As it is fast, it can be used in real-time predictions Not sensitive to irrelevant features Bayes Theorem We will understand Bayes Theorem in detail from the points mentioned below. According to the Bayes model, the conditional probability P(Y|X) can be calculated as: P(Y|X) = P(X|Y)P(Y) / P(X) This means you have to estimate a very large number of P(X|Y) probabilities for a relatively small vector space X. For example, for a Boolean Y and 30 possible Boolean attributes in the X vector, you will have to estimate 3 billion probabilities P(X|Y). To make it practical, a Naïve Bayes classifier is used, which assumes conditional independence of P(X) to each other, with a given value of Y. This reduces the number of probability estimates to 2*30=60 in the above example. Naïve Bayes Classifier for SMS Spam Detection Consider a labeled SMS database having 5574 messages. It has messages as given below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/naive-bayes-spam-machine-learning.JPG Each message is marked as spam or ham in the data set. Let’s train a model with Naïve Bayes algorithm to detect spam from ham. The message lengths and their frequency (in the training dataset) are as shown below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/naive-bayes-spam-spam-detection.JPG Analyze the logic you use to train an algorithm to detect spam: Split each message into individual words/tokens (bag of words). Lemmatize the data (each word takes its base form, like “walking” or “walked” is replaced with “walk”). Convert data to vectors using scikit-learn module CountVectorizer. Run TFIDF to remove common words like “is,” “are,” “and.” Now apply scikit-learn module for Naïve Bayes MultinomialNB to get the Spam Detector. This spam detector can then be used to classify a random new message as spam or ham. Next, the accuracy of the spam detector is checked using the Confusion Matrix. For the SMS spam example above, the confusion matrix is shown on the right. Accuracy Rate = Correct / Total = (4827 + 592)/5574 = 97.21% Error Rate = Wrong / Total = (155 + 0)/5574 = 2.78% https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/confusion-matrix-machine-learning.JPG Although confusion Matrix is useful, some more precise metrics are provided by Precision and Recall. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/precision-recall-matrix-machine-learning.JPG Precision refers to the accuracy of positive predictions. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/precision-formula-machine-learning.JPG Recall refers to the ratio of positive instances that are correctly detected by the classifier (also known as True positive rate or TPR). https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/recall-formula-machine-learning.JPG Precision/Recall Trade-off To detect age-appropriate videos for kids, you need high precision (low recall) to ensure that only safe videos make the cut (even though a few safe videos may be left out). The high recall is needed (low precision is acceptable) in-store surveillance to catch shoplifters; a few false alarms are acceptable, but all shoplifters must be caught. Learn about Naive Bayes in detail. Click here! Decision Tree Classifier Some aspects of the Decision Tree Classifier mentioned below are. Decision Trees (DT) can be used both for classification and regression. The advantage of decision trees is that they require very little data preparation. They do not require feature scaling or centering at all. They are also the fundamental components of Random Forests, one of the most powerful ML algorithms. Unlike Random Forests and Neural Networks (which do black-box modeling), Decision Trees are white box models, which means that inner workings of these models are clearly understood. In the case of classification, the data is segregated based on a series of questions. Any new data point is assigned to the selected leaf node. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/decision-tree-classifier-machine-learning.JPG Start at the tree root and split the data on the feature using the decision algorithm, resulting in the largest information gain (IG). This splitting procedure is then repeated in an iterative process at each child node until the leaves are pure. This means that the samples at each node belonging to the same class. In practice, you can set a limit on the depth of the tree to prevent overfitting. The purity is compromised here as the final leaves may still have some impurity. The figure shows the classification of the Iris dataset. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/decision-tree-classifier-graph.JPG IRIS Decision Tree Let’s build a Decision Tree using scikit-learn for the Iris flower dataset and also visualize it using export_graphviz API. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-decision-tree-machine-learning.JPG The output of export_graphviz can be converted into png format: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-decision-tree-output.JPG Sample attribute stands for the number of training instances the node applies to. Value attribute stands for the number of training instances of each class the node applies to. Gini impurity measures the node’s impurity. A node is “pure” (gini=0) if all training instances it applies to belong to the same class. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/impurity-formula-machine-learning.JPG For example, for Versicolor (green color node), the Gini is 1-(0/54)2 -(49/54)2 -(5/54) 2 ≈ 0.168 https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-decision-tree-sample.JPG Decision Boundaries Let us learn to create decision boundaries below. For the first node (depth 0), the solid line splits the data (Iris-Setosa on left). Gini is 0 for Setosa node, so no further split is possible. The second node (depth 1) splits the data into Versicolor and Virginica. If max_depth were set as 3, a third split would happen (vertical dotted line). https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/decision-tree-boundaries.JPG For a sample with petal length 5 cm and petal width 1.5 cm, the tree traverses to depth 2 left node, so the probability predictions for this sample are 0% for Iris-Setosa (0/54), 90.7% for Iris-Versicolor (49/54), and 9.3% for Iris-Virginica (5/54) CART Training Algorithm Scikit-learn uses Classification and Regression Trees (CART) algorithm to train Decision Trees. CART algorithm: Split the data into two subsets using a single feature k and threshold tk (example, petal length < “2.45 cm”). This is done recursively for each node. k and tk are chosen such that they produce the purest subsets (weighted by their size). The objective is to minimize the cost function as given below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/cart-training-algorithm-machine-learning.JPG The algorithm stops executing if one of the following situations occurs: max_depth is reached No further splits are found for each node Other hyperparameters may be used to stop the tree: min_samples_split min_samples_leaf min_weight_fraction_leaf max_leaf_nodes Gini Impurity or Entropy Entropy is one more measure of impurity and can be used in place of Gini. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/gini-impurity-entrophy.JPG It is a degree of uncertainty, and Information Gain is the reduction that occurs in entropy as one traverses down the tree. Entropy is zero for a DT node when the node contains instances of only one class. Entropy for depth 2 left node in the example given above is: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/entrophy-for-depth-2.JPG Gini and Entropy both lead to similar trees. DT: Regularization The following figure shows two decision trees on the moons dataset. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/dt-regularization-machine-learning.JPG The decision tree on the right is restricted by min_samples_leaf = 4. The model on the left is overfitting, while the model on the right generalizes better. Random Forest Classifier Let us have an understanding of Random Forest Classifier below. A random forest can be considered an ensemble of decision trees (Ensemble learning). Random Forest algorithm: Draw a random bootstrap sample of size n (randomly choose n samples from the training set). Grow a decision tree from the bootstrap sample. At each node, randomly select d features. Split the node using the feature that provides the best split according to the objective function, for instance by maximizing the information gain. Repeat the steps 1 to 2 k times. (k is the number of trees you want to create, using a subset of samples) Aggregate the prediction by each tree for a new data point to assign the class label by majority vote (pick the group selected by the most number of trees and assign new data point to that group). Random Forests are opaque, which means it is difficult to visualize their inner workings. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/random-forest-classifier-graph.JPG However, the advantages outweigh their limitations since you do not have to worry about hyperparameters except k, which stands for the number of decision trees to be created from a subset of samples. RF is quite robust to noise from the individual decision trees. Hence, you need not prune individual decision trees. The larger the number of decision trees, the more accurate the Random Forest prediction is. (This, however, comes with higher computation cost). Key Takeaways Let us quickly run through what we have learned so far in this Classification tutorial. Classification algorithms are supervised learning methods to split data into classes. They can work on Linear Data as well as Nonlinear Data. Logistic Regression can classify data based on weighted parameters and sigmoid conversion to calculate the probability of classes. K-nearest Neighbors (KNN) algorithm uses similar features to classify data. Support Vector Machines (SVMs) classify data by detecting the maximum margin hyperplane between data classes. Naïve Bayes, a simplified Bayes Model, can help classify data using conditional probability models. Decision Trees are powerful classifiers and use tree splitting logic until pure or somewhat pure leaf node classes are attained. Random Forests apply Ensemble Learning to Decision Trees for more accurate classification predictions. Conclusion This completes ‘Classification’ tutorial. In the next tutorial, we will learn 'Unsupervised Learning with Clustering.'
amansrivastava17 / Embedding As ServiceOne-Stop Solution to encode sentence to fixed length vectors from various embedding techniques
mRFWq7LwNPZjaVv5v6eo / Cihna Dictattorshrip 8反中共政治宣传库。Anti Chinese government propaganda. https://github.com/cirosantilli/china-dictatorship 的备份backup. 住在中国真名用户的网友请别给星星，不然你要被警察请喝茶。常见问答集，新闻集和饭店和音乐建议。卐习万岁卐。冠状病毒审查郝海东新疆改造中心六四事件法轮功 996.ICU709大抓捕巴拿马文件邓家贵低端人口西藏骚乱。Friends who live in China and have real name on account, please don't star this repo, or else the police might pay you a visit. Home to the mega-FAQ, news compilation, restaurant and music recommendations.Heil Xi 卐. 大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 ·吉特胡布薄熙来黑科技习近平讲话模拟器习近平音源黑马程序员MySQL数据库玉米杂草数据集销售系统开发疫情期间网民情绪识别比赛996icu996 icu学习强国预测结果导出赖伟林刺杀小说家购物商场英语词汇量小程序联级选择器Bitcoin区块链 技术面试必备基础知识 Leetcode 计算机操作系统 计算机网络 系统设计 Java学习 面试指南 一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识 准备 Java 面试 首选 JavaGuide Python 1 天从新手到大师刷算法全靠套路 认准 labuladong 就够了 免费的计算机编程类中文书籍 欢迎投稿用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲 涵盖高并发 分布式 高可用 微服务 海量数据处理等领域知识后端架构师技术图谱mall项目是一套电商系统 包括前台商城系统及后台管理系统 基于SpringBoot MyBatis实现 采用Docker容器化部署 前台商城系统包含首页门户 商品推荐 商品搜索 商品展示 购物车 订单流程 会员中心 客户服务 帮助中心等模块 后台管理系统包含商品管理 订单管理 会员管理 促销管理 运营管理 内容管理 统计报表 财务管理 权限管理 设置等模块 微信小程序开发资源汇总 最全中华古诗词数据库 唐宋两朝近一万四千古诗人 接近5 5万首唐诗加26万宋诗 两宋时期1564位词人 21 5 首词 uni app 是使用 Vue 语法开发小程序 H5 App的统一框架2 21年最新总结 阿里 腾讯 百度 美团 头条等技术面试题目 以及答案 专家出题人分析汇总 科学上网 自由上网 翻墙 软件 方法 一键翻墙浏览器 免费账号 节点分享 vps一键搭建脚本 教程AiLearning 机器学习 MachineLearning ML 深度学习 DeepLearning DL 自然语言处理 NLP123 6智能刷票 订票开放式跨端跨框架解决方案 支持使用 React Vue Nerv 等框架来开发微信 京东 百度 支付宝 字节跳动 QQ 小程序 H5 React Native 等应用 taro zone 掘金翻译计划 可能是世界最大最好的英译中技术社区 最懂读者和译者的翻译平台 no evil 程序员找工作黑名单 换工作和当技术合伙人需谨慎啊 更新有赞 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学习 搜集 git io linux book Node js 包教不包会 by alsotang又一个小商城 litemall Spring Boot后端 Vue管理员前端 微信小程序用户前端 Vue用户移动端微信 跳一跳 Python 辅助Java资源大全中文版 包括开发库 开发工具 网站 博客 微信 微博等 由伯乐在线持续更新 python模拟登陆一些大型网站 还有一些简单的爬虫 希望对你们有所帮助 ️ 如果喜欢记得给个star哦 C 那些事 网络爬虫实战 淘宝 京东 网易云 B站 123 6 抖音 笔趣阁 漫画小说下载 音乐电影下载等deeplearning ai 吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源 Spring Boot基础教程 Spring Boot 2 x版本连载中 帮助 Android App 进行组件化改造的路由框架 最接近原生APP体验的高性能框架基于Vue3 Element Plus 的后台管理系统解决方案程序员如何优雅的挣零花钱 2 版 升级为小书了 从Java基础 JavaWeb基础到常用的框架再到面试题都有完整的教程 几乎涵盖了Java后端必备的知识点spring boot 实践学习案例 是 spring boot 初学者及核心技术巩固的最佳实践 另外写博客 用 OpenWrite 最好用的 V2Ray 一键安装脚本 管理脚本中国程序员容易发音错误的单词 统计学习方法 的代码实现关于Python的面试题本项目将 动手学深度学习 Dive into Deep Learning 原书中的MXNet实现改为PyTorch实现 提高 Android UI 开发效率的 UI 库前端精读周刊 帮你理解最前沿 实用的技术 的奇技淫巧时间选择器 省市区三级联动 Python爬虫代理IP池 proxy pool LeetCode 刷题攻略 2 道经典题目刷题顺序 共6 w字的详细图解 视频难点剖析 5 余张思维导图 从此算法学习不再迷茫 来看看 你会发现相见恨晚 一个基于 electron 的音乐软件Flutter 超完整的开源项目 功能丰富 适合学习和日常使用 GSYGithubApp系列的优势 我们目前已经拥有四个版本 功能齐全 项目框架内技术涉及面广 完成度高 持续维护 配套文章 适合全面学习 对比参考 跨平台的开源Github客户端App 更好的体验 更丰富的功能 旨在更好的日常管理和维护个人Github 提供更好更方便的驾车体验Σ 同款Weex版本同款React Native版本 https g 这是一个用于显示当前网速 CPU及内存利用率的桌面悬浮窗软件 并支持任务栏显示 支持更换皮肤 是一个跨平台的强加密无特征的代理软件 零配置 V2rayU 基于v2ray核心的mac版客户端 用于科学上网 使用swift编写 支持vmess shadowsocks socks5等服务协议 支持订阅 支持二维码 剪贴板导入 手动配置 二维码分享等算法模板 最科学的刷题方式 最快速的刷题路径 你值得拥有 经典编程书籍大全 涵盖 计算机系统与网络 系统架构 算法与数据结构 前端开发 后端开发 移动开发 数据库 测试 项目与团队 程序员职业修炼 求职面试等wangEditor 轻量级web富文本框前端跨框架跨平台框架 每个 JavaScript 工程师都应懂的33个概念 leonardomso一个可以观看国内主流视频平台所有视频的客户端Android开发人员不得不收集的工具类集合 支付宝支付 微信支付 统一下单 微信分享 Zip4j压缩 支持分卷压缩与加密 一键集成UCrop选择圆形头像 一键集成二维码和条形码的扫描与生成 常用Dialog WebView的封装可播放视频 仿斗鱼滑动验证码 Toast封装 震动 GPS Location定位 图片缩放 Exif 图片添加地理位置信息 经纬度 蛛网等级 颜色选择器 ArcGis VTPK 编译运行一下说不定会找到惊喜 123 6 购票助手 支持集群 多账号 多任务购票以及 Web 页面管理 编程随想 收藏的电子书清单 多个学科 含下载链接 Banner 2 来了 Android广告图片轮播控件 内部基于ViewPager2实现 Indicator和UI都可以自定义 零代码 热更新 自动化 ORM 库 后端接口和文档零代码 前端 客户端 定制返回 JSON 的数据和结构 Linux Windows macOS 跨平台 V2Ray 客户端 支持使用 C Qt 开发 可拓展插件式设计 walle 瓦力 Devops开源项目代码部署平台基于 node js Mongodb 构建的后台系统 js 源码解析一个涵盖六个专栏分布式消息队列 分布式事务的仓库 希望胖友小手一抖 右上角来个 Star 感恩 1 24基于 vue element ui 的后台管理系统磁力链接聚合搜索中华人民共和国行政区划 省级 省份直辖市自治区 地级 城市 县级 区县 乡级 乡镇街道 村级 村委会居委会 中国省市区镇村二级三级四级五级联动地址数据 iOS开发常用三方库 插件 知名博客等等LeetCode题解 151道题完整版／中文文案排版指北最良心的 Python 教程 业内为数不多致力于极致体验的超强全自研跨平台 windows android iOS 流媒体内核 通过模块化自由组合 支持实时RTMP推流 RTSP推流 RTMP播放器 RTSP播放器 录像 多路流媒体转发 音视频导播 动态视频合成 音频混音 直播互动 内置轻量级RTSP服务等 比快更快 业界真正靠谱的超低延迟直播SDK 1秒内 低延迟模式下2 4 ms 一个 PHP 微信 SDK ️ 跨平台桌面端视频资源播放器 简洁无广告 免费高颜值 后台管理主线版本基于三者并行开发维护 同时支持电脑 手机 平板 切换分支查看不同的vue版本 element plus版本已发布 vue3 vue3 vue vue3 x vue js 程序无国界 但程序员有国界 中国国家尊严不容挑衅 如果您在特殊时期 此项目是机器学习 Machine Learning 深度学习 Deep Learning NLP面试中常考到的知识点和代码实现 也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识 夜读 通过 bilibili 在线直播的方式分享 Go 相关的技术话题 每天大家在微信 telegram Slack 上及时沟通交流编程技术话题 GitHubDaily 分享内容定期整理与分类 欢迎推荐 自荐项目 让更多人知道你的项目 支持多家云存储的云盘系统机器学习相关教程DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本 这里是写博客的地方 Halfrost Field 冰霜之地mall学习教程 架构 业务 技术要点全方位解析 mall项目 4 k star 是一套电商系统 使用现阶段主流技术实现 涵盖了等技术 采用Docker容器化部署 chick 是使用 Node js 和 MongoDB 开发的社区系统一个非常适合IT团队的在线API文档 技术文档工具汇总各大互联网公司容易考察的高频leetcode题 1 Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量 Android开源弹幕引擎 烈焰弹幕使 ～深度学习框架PyTorch 入门与实战 网易云音乐命令行版本 对开发人员有用的定律 理论 原则和模式TeachYourselfCS 的中文翻译高颜值的第三方网易云播放器 支持 Windows macOS Linux spring cloud vue oAuth2 全家桶实战 前后端分离模拟商城 完整的购物流程 后端运营平台 可以实现快速搭建企业级微服务项目 支持微信登录等三方登录 Chinese sticker pack More joy 表情包的博物馆 Github最有毒的仓库 中国表情包大集合 聚欢乐 Lantern官方版本下载 蓝灯 翻墙 代理 科学上网 外网 加速器 梯子 路由一款入门级的人脸 视频 文字检测以及识别的项目 vue2 vue router vuex 入门项目PanDownload的个人维护版本 一个基于Spring Boot MyBatis的种子项目 用于快速构建中小型API RESTful API项目 iOS interview questions iOS面试题集锦 附答案 学习qq群或 Telegram 群交流为互联网IT人打造的中文版awesome go强大 可定制 易扩展的 ViewPager 指示器框架 是的最佳替代品 支持角标 更支持在非ViewPager场景下使用 使用hide show 切换Fragment或使用se Kubernetes中文指南 云原生应用架构实践手册For macOS 百度网盘 破解SVIP 下载速度限制 架构师技术图谱 助你早日成为架构师mall admin web是一个电商后台管理系统的前端项目 基于Vue Element实现 主要包括商品管理 订单管理 会员管理 促销管理 运营管理 内容管理 统计报表 财务管理 权限管理 设置等功能 网易云音乐第三方 编程随想 整理的 太子党关系网络 专门揭露赵国的权贵基于gin vue搭建的后台管理系统框架 集成jwt鉴权 权限管理 动态路由 分页封装 多点登录拦截 资源权限 上传下载 代码生成器 表单生成器 通用工作流等基础功能 五分钟一套CURD前后端代码 目VUE3版本正在重构 欢迎issue和pr 27天成为Java大神一个基于浏览器端 JS 实现的在线代理编程电子书 电子书 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会员中心 帮助中心等模块 后台管理系统包含数据面板 轮播图管理 商品管理 订单管理 会员管理 分类管理 设置等模块 最全的前端资源汇总仓库 包括前端学习 开发资源 求职面试等 中文翻译手写实现李航 统计学习方法 书中全部算法 Python 抖音机器人 论如何在抖音上找到漂亮小姐姐？ ️A static blog writing client 一个静态博客写作客户端 超级速查表 编程语言 框架和开发工具的速查表 单个文件包含一切你需要知道的东西 迁移学习前端低代码框架 通过 JSON 配置就能生成各种页面 技术面试最后反问面试官的话Machine Learning Yearning 中文版 机器学习训练秘籍 Andrew Ng 著越来越多的网站具有反爬虫特性 有的用图片隐藏关键数据 有的使用反人类的验证码 建立反反爬虫的代码仓库 通过与不同特性的网站做斗争 无恶意 提高技术 欢迎提交难以采集的网站 因工作原因 项目暂停 本项目收藏这些年来看过或者听过的一些不错的常用的上千本书籍 没准你想找的书就在这里呢 包含了互联网行业大多数书籍和面试经验题目等等 有人工智能系列 常用深度学习框架TensorFlow pytorch keras NLP 机器学习 深度学习等等 大数据系列 Spark Hadoop Scala kafka等 程序员必修系列 C C java 数据结构 linux 设计模式 数据库等等 人人影视bot 完全对接人人影视全部无删减资源Spring Cloud基础教程 持续连载更新中一个用于在 macOS 上平滑你的鼠标滚动效果或单独设置滚动方向的小工具 让你的滚轮爽如触控板阿里妈妈前端团队出品的开源接口管理工具RAP第二代超轻量级中文ocr 支持竖排文字识别 支持ncnn mnn tnn推理总模型仅4 7M 微信全平台 SDK Senparc Weixin for C 支持 NET Framework 及 NET Core NET 6 已支持微信公众号 小程序 小游戏 企业号 企业微信 开放平台 微信支付 JSSDK 微信周边等全平台 WeChat SDK for C 中文独立博客列表高效率 QQ 机器人支持库支持定制任何播放器SDK和控制层 OpenPower工作组收集汇总的医院开放数据Xray 基于 Nginx 的 VLESS XTLS 一键安装脚本 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template项目 作为程序的起点 可以直接以此为基础来进行业务扩展 模板内容包括基础的用户管理和权限管理 日志管理 集成第三方登录 整合laravel echo server 实现了websocket 做到了消息的实时推送 并在此基础上 实现了聊天室和客服功能 权限管理包括后端Token认证和前端vue js的动态权限 解决了前后端完整分离的情况下 vue js的认证与权限相关的痛点 已在本人的多个项目中集成使用 Web安全之机器学习入门 网易云音乐升级APIPHP 集成支付 SDK 集成了支付宝 微信支付的支付接口和其它相关接口的操作 支持 php fpm 和 Swoole 所有框架通用 宇润PHP全家桶技术支持群 17916227MDClub 社区系统后端代码imi 是基于 Swoole 的 PHP 协程开发框架 它支持 Http2 WebSocket TCP UDP MQTT 等主流协议的服务开发 特别适合互联网微服务 即时通讯聊天im 物联网等场景 QQ群 17916227WordPress 版 WebStack 导航主题 nav iowen cnLive2D 看板娘插件 www fghrsh net post 123 html 上使用的后端 API简单搜索 一个简单的前端界面 用惯了各种导航首页 满屏幕尽是各种不厌其烦的广告和资讯 尝试自己写个自己的主页 国内各大CTF赛题及writeup整理收集自网络各处的 webshell 样本 用于测试 webshell 扫描器检测率 PHP微信SDK 微信平台 微信支付 码小六 GitHub 代码泄露监控系统PHP表单生成器 快速生成现代化的form表单 支持前后端分离 内置复选框 单选框 输入框 下拉选择框 省市区三级联动 时间选择 日期选择 颜色选择 文件 图片上传等17种常用组件 悟空CRM 基于TP5 vue ElementUI的前后端分离CRM系统V免签PHP版 完全开源免费的个人免签约解决方案Composer 全量镜像发布于2 17年3月 曾不间断运行2年多 这个开源有助于理解 Composer 镜像的工作原理一个多彩 轻松上手 体验完善 具有强大自定义功能的WordPress主题 基于Sakura主题全球免费代理IP库 高可用IP 精心筛选优质IP 2s必达LaraCMS 是在学习 laravel web 开发实战进阶 实战构架 API 服务器 过程中产生的一个业余作品 试图通过简单的方式 快速构建一套基本的企业站同时保留很灵活的扩展能力和优雅的代码方式 当然这些都得益Laravel的优秀设计 同时LaraCMS 也是一个学习Laravel 不错的参考示例 已停止维护 HookPHP基于C扩展搭建内置AI编程的架构系统 支持微服务部署 热插拔业务组件 集成业务模型 权限模型 UI组件库 多模板 多平台 多域名 多终端 多语言 含常驻内存 前后分离 API平台 LUA QQ群 67911638 中华人民共和国居民身份证 中华人民共和国港澳居民居住证以及中华人民共和国台湾居民居住证号码验证工具 PHP 版 最简单的91porn爬虫php版本Fend 是一款短小精悍 可在 FPM Swoole 服务容器平滑切换的高性能PHP框架 no evil 实现过滤敏感词汇 基于确定有穷自动机 DFA 算法 支持composer安装扩展Z BlogPHP博客程序IYUU自动辅种工具 目前能对国内大部分的PT站点自动辅种 支持下载器集群 支持多盘位 支持多下载目录 支持远程连接等 果酱小店 基于 Laravel swoole 小程序的开源电商系统 优雅与性能兼顾 這是一份純靠北工程師的專案 請好好愛護它 謝謝 EC ecjia 到家是一款可开展O2O业务的移动电商系统 它包含 移动端APP 采用原生模式开发 覆盖使用iOS 及Android系统的移 动终端 后台系统 针对平台日常运营维护的平台后台 针对入驻店铺管理的商家后台 独立并行 移动端H5 能够灵活部署于微信及其他APP 网页等 Material Design 指南的中文翻译 一个纯php分词 thinkphp5 1 layui 实现的带rbac的基础管理后台 方便快速开发法使用百度pcs上传脚本目前最全的前端开发面试题及答案樱花内网穿透网站源代码 2 2 重制版MeepoPS是Meepo PHP Socket的缩写 旨在提供稳定的Socket服务 可以轻松构建在线实时聊天 即时游戏 视频流媒体播放等 基础目录 聚合所有其他目录 包含文档和例子基于 Vue js 的简洁一般强大的 WordPress 单栏博客主题阿里云打造Laravel最好的OSS Storage扩展 网上在线商城 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推送通知并进行一些快捷操作提供了百度坐标 BD 9 国测局坐标 火星坐标 GCJ 2 和WGS84坐标系之间的转换F2etest是一个面向前端 测试 产品等岗位的多浏览器兼容性测试整体解决方案 ️ 阿里飞猪 很易用的中后台 表单 表格 图表 解决方案CRMEB Min 前后端分离版自带客服系统 是CRMEB品牌全新推出的一款轻量级 高性能 前后端分离的开源电商系统 完善的后台权限管理 会员管理 订单管理 产品管理 客服管理 CMS管理 多端管理 页面DIY 数据统计 系统配置 组合数据管理 日志管理 数据库管理 一键开通短信 产品采集 物流查询等接口 React技术揭秘 一本自顶向下的React源码分析书微信小程序 基于wepy 商城 微店 微信小程序 欢迎学习交流大屏数据可视化Pytorch 中文文档经典的网页对话框组件 强大的动态表单生成器 简洁 易用 灵活的微信小程序组件库 一款 Material Design 风格的 Hexo 主题签到一个帮助你自动申请京东价格保护的chrome拓展后台admin前端模板 基于 layui 编写的最简洁 易用的后台框架模板 只需提供一个接口就直接初始化整个框架 无需复杂操作 小程序生成图片库 轻松通过 json 方式绘制一张可以发到朋友圈的图片安卓应用层抓包通杀脚本一个轻量的工具集合婚礼大屏互动 微信请柬一站式解决方案mili 是一个开源的社区系统 界面优雅 功能丰富 丝般顺滑的触摸运动方案做最好的接口管理平台Mpx 一款具有优秀开发体验和深度性能优化的增强型跨端小程序框架省市区县乡镇三级或四级城市数据 带拼音标注 坐标 行政区域边界范围 2 21年 7月 3日最新采集 提供csv格式文件 支持在线转成多级联动js代码 通用json格式 提供软件转成shp geojson sql 导入数据库 带浏览器里面运行的js采集源码 综合了中华人民共和国民政部 国家统计局 高德地图 腾讯地图行政区划数据在vscode中用于生成文件头部注释和函数注释的插件 经过多版迭代后 插件 支持所有主流语言 功能强大 灵活方便 文档齐全 食用简单 觉得插件不错的话 点击右上角给个Star ️呀 JAVClub 让你的大姐姐不再走丢️你想要的最全 Android 进阶路线知识图谱 干货资料收集 开发者推荐阅读的书籍 2 2 淘宝 京东 支付宝双十一 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基于vue2和vuex的复杂单页面应用 2 页面53个API 仿实验楼 基于 Vue Koa 的 WebDesktop 视窗系统 Jeebase是一款前后端分离的开源开发框架 基于开发 一套SpringBoot后台 两套前端页面 可以自由选择基于ElementUI或者AntDesign的前端界面 二期会整合react前端框架 Ant Design React 在实际应用中已经使用这套框架开发了CMS网站系统 社区论坛系统 微信小程序 微信服务号等 后面会逐步整理开源 本项目主要目的在于整合主流技术框架 寻找应用最佳项目实践方案 实现可直接使用的快速开发框架 使用 vue cli3 搭建的vue vuex router element 开发模版 集成常用组件 功能模块JEECG BOOT APP 移动解决方案 采用uniapp框架 一份代码多终端适配 同时支持APP 小程序 H5 实现了与JeecgBoot平台完美对接的移动解决方案 目前已经实现登录 用户信息 通讯录 公告 移动首页 九宫格等基础功能 明日方舟工具箱 支持中台美日韩服vue的验证码插件这里有一些标准组件库可能没有的功能组件 已有组件 放大镜 签到 图片标签 滑动验证 倒计时 水印 拖拽 大家来找茬 基于Vue2 Nodejs MySQL的博客 有后台管理系统 支持 登陆 注册 留言 评论 回复 点赞长江证券郑州大学超市管理系统天安门坦克桌面行驶工况茶马古道金融文本情感自动黄河银行营销通许章润
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大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 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Web应用框架 人工智能 数据库 图片处理 机器学习 日志 代码分析等 由 开源前哨 和 CPP开发者 微信公号团队维护更新 stackoverflow上Java相关回答整理翻译 基于Google Flutter的WanAndroid客户端 支持Android和iOS 包括BLoC RxDart 国际化 主题色 启动页 引导页 本代码库是作者小傅哥多年从事一线互联网 Java 开发的学习历程技术汇总 旨在为大家提供一个清晰详细的学习教程 侧重点更倾向编写Java核心内容 如果本仓库能为您提供帮助 请给予支持 关注 点赞 分享 C 资源大全中文版 包括了 构建系统 编译器 数据库 加密 初中高的教程 指南 书籍 库等 NET m3u8 downloader 开源的命令行m3u8 HLS dash下载器 支持普通AES 128 CBC解密 多线程 自定义请求头等 支持简体中文 繁体中文和英文 English Supported 国内低代码平台从业者交流tcc transaction是TCC型事务java实现设计模式 Golang实现 研磨设计模式 读书笔记Vue数据可视化组件库 类似阿里DataV 大屏数据展示 提供SVG的边框及装饰 图表 水位图 飞线图等组件 简单易用 长期更新 React版已发布 自己动手做聊天机器人教程 RecyclerView侧滑菜单 Item拖拽 滑动删除Item 自动加载更多 HeaderView FooterView Item分组黏贴 腾讯物联网终端操作系统一个小巧 轻量的浏览器内核 用来取代wke和libcef包含美颜等4 余种实时滤镜相机 可拍照 录像 图片修改springboot 框架与其它组件结合如等用深度学习对对联 技术面试必备基础知识 Leetcode 计算机操作系统 计算机网络 系统设计 Java学习 面试指南 一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识 准备 Java 面试 首选 JavaGuide 用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲 涵盖高并发 分布式 高可用 微服务 海量数据处理等领域知识mall项目是一套电商系统 包括前台商城系统及后台管理系统 基于SpringBoot MyBatis实现 采用Docker容器化部署 前台商城系统包含首页门户 商品推荐 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大屏展示 拓扑图 端口监控 docker监控 日志文件监控 数据可视化 webSSH工具 堡垒机 跳板机 这可能是全网最好用的ViewPager轮播图 简单 高效 一行代码实现循环轮播 一屏三页任意变 指示器样式任你挑 一种简单有效的android组件化方案 支持组件的代码资源隔离 单独调试 集成调试 组件交互 UI跳转 生命周期等完整功能 一个强大 1 % 兼容 支持 AndroidX 支持 Kotlin并且灵活的组件化框架JPress 一个使用 Java 开发的建站神器 目前已经有 1 w 网站使用 JPress 进行驱动 其中包括多个政府机构 2 上市公司 中科院 红 字会等 分布式事务易用的轻量化网络爬虫 Android系统源码分析重构中一款免费的数据可视化工具 报表与大屏设计 类似于excel操作风格 在线拖拽完成报表设计 功能涵盖 报表设计 图形报表 打印设计 大屏设计等 永久免费 秉承“简单 易用 专业”的产品理念 极大的降低报表开发难度 缩短开发周期 节省成本 解决各类报表难题 Android Activity 滑动返回 支持微信滑动返回样式 横屏滑动返回 全屏滑动返回SpringBoot 基础教程 从入门到上瘾 基于2 M5制作 仿微信视频拍摄UI 基于ffmpeg的视频录制编辑Python 1 天从新手到大师 分享 GitHub 上有趣 入门级的开源项目中英文敏感词 语言检测 中外手机 电话归属地 运营商查询 名字推断性别 手机号抽取 身份证抽取 邮箱抽取 中日文人名库 中文缩写库 拆字词典 词汇情感值 停用词 反动词表 暴恐词表 繁简体转换 英文模拟中文发音 汪峰歌词生成器 职业名称词库 同义词库 反义词库 否定词库 汽车品牌词库 汽车零件词库 连续英文切割 各种中文词向量 公司名字大全 古诗词库 IT词库 财经词库 成语词库 地名词库 历史名人词库 诗词词库 医学词库 饮食词库 法律词库 汽车词库 动物词库 中文聊天语料 中文谣言数据 百度中文问答数据集 句子相似度匹配算法集合 bert资源 文本生成 摘要相关工具 cocoNLP信息抽取 2 21年最新总结 阿里 腾讯 百度 美团 头条等技术面试题目 以及答案 专家出题人分析汇总 AiLearning 机器学习 MachineLearning ML 深度学习 DeepLearning DL 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构建的后台管理系统一个经典的XSS渗透管理平台一款基于 RageFrame2 的免费开源的基础销售功能的商城基于Laravel 5 4 的开发的博客系统 代号 myPersimmon证件照片排版在线生成器 在一张6寸的照片上排版多张证件照清华大学计算机学科推荐学术会议和期刊列表WordPress响应式免费主题 Art Blog唯品秀博客 weipxiu com 备用域名weipxiu cn 开源给小伙伴免费使用 如使用过程有任何问题 在线技术支持QQ 欢迎打扰 原创不易 如喜欢 请多多打赏 演示 EwoMail是基于Linux的企业邮箱服务器 集成了众多优秀稳定的组件 是一个快速部署 简单高效 多语言 安全稳定的邮件解决方案 笔记本新版简单强大的无数据库的图床2 版 演示地址 Bilibili B 站自动领瓜子 直播助手 直播挂机脚本 主站助手 PHP 版微信群二维码活码工具 生成微信群活码 随时可以切换二维码 短视频的PHP拓展包 集成各大短视频的去水印功能 抖音 快手 微视主流短视频 PHP去水印一个PHPer的升级之路酷瓜云课堂 在线教育 网课系统 网校系统 知识付费系统 不加密不阉割 1 %全功能开源 可免费商用 框架主要使用ThinkPHP6 layui 拥有完善的权限的管理模块以及敏捷的开发方式 让你开发起来更加的舒服 laravel5 5搭建的后台管理 和 api服务 的小程序商城基于ThinkPHP5 AdminLTE的后台管理系统魔改版本 为 OLAINDEX 添加多网盘挂载及一些小修复海豚PHP 基于ThinkPHP5 1 41LTS的快速开发框架挂载Teambition文件 可直链分享 支持网盘 需申请 和项目文件 无需邀请码 准确率99 9%的ip地址定位库laravel ant design vue 权限后台PHP 第三方登录授权 SDK 集成了QQ 微信 微博 Github等常用接口 支持 php fpm 和 Swoole 所有框架通用 QQ群 17916227抖音去水印PHP版接口一个分布式统计监控系统 包含PHP客户端 服务端整合多接口的IP查询工具 基于阿里云OSS的WordPress远程附件支持插件 后会有期 开箱即用的Laravel后台扩展 前后端分离 后端控制前端组件 无需编写vue即可创建一个的项目 丰富的表单 表格组件 强大的自定义组件功能 yii2 swoole 让yii2运行在swoole上胖鼠采集 WordPress优秀开源采集插件CatchAdmin是一款基于thinkphp6 和 element admin 开发的后台管理系统 基于 ServiceProvider 系统模块完全接耦 随时卸载安装模块 提供了完整的权限和数据权限等功能 大量内置的开发工具提升你的开发体验 官网地址 微信公众平台php版开发包微信小程序 校园小情书后台源码 好玩的表白墙 告白墙 功能全面的PHP命令行应用库 提供控制台参数解析 命令运行 颜色风格输出 用户信息交互 特殊格式信息显示基于 chinese poetry 数据整理的一份 mysql 格式数据帮助 thinkphp 5 开发者快速 轻松的构建Api hyperf admin 是基于 hyperf vue 的配置化后台开发工具 微信支付php 写的视频下载工具 现已支持 Youku Miaopai 腾讯 XVideos Pornhub 91porn 微博酷燃 bilibili 今日头条 芒果TVCorePress 主题 一款高性能 高颜值的WordPress主题快链电商 直播电商 分销商城 微信小程序商城 APP商城 公众号商城 PC商城系统 支付宝小程序商城 抖音小程序商城 百度小程序电商系统 前后端代码全部开源 Laravel vue开发 成熟商用项目 shop mall 商城 电商 利用 PHP cURL 转发 Disqus API 请求可能是最优雅 简易的淘宝客SDKUniAdmin是一套渐进式模块化开源后台 采用前后端分离技术 数据交互采用json格式 功能低耦合高内聚 核心模块支持系统设置 权限管理 用户管理 菜单管理 API管理等功能 后期上线模块商城将打造类似composer npm的开放式插件市场 同时我们将打造一套兼容性的API标准 从ThinkPHP5 1 Vue2开始 逐步吸引爱好者共同加入 以覆盖等多语言框架 PHP 多接口获取快递物流信息包LightCMS 是一个基于 Laravel 开发的轻量级 CMS 系统 也可以作为一个通用的后台管理框架使用单点登录系统快乐二级域名分发系统Typecho Theme Story 爱上你我的故事 一个轻量化的留言板 记事本 社交系统 博客 人类的本质是 咕咕咕？微信域名拦截检测 QQ域名拦截检测 t xzkxb com 查询有缓存 如需实时查询请自行部署 高性能分布式并发锁 行为限流Emlog是一款基于PHP和MySQL的功能强大的博客及CMS建站系统 追求快速 稳定 简单 舒适的建站体验Hyperf admin 基于Hyperf Element UI 通用管理后台企业仓库管理系统HisiPHP V2版是基于ThinkPHP5 1和Layui开发的后台框架 承诺永久免费开源 您可用于学习和商用 但须保留版权信息正常显示 如果HisiPHP对您有帮助 您可以点击右上角 Star 支持一下哦 谢谢 使用PHP开发的简约导航 书签管理系统 软擎是基于 Php 7 2 和 Swoole 4 4 的高性能 简单易用的开发框架 支持同时在 Swoole Server 和 php fpm 两种模式下运行 内置了服务 集成了大量成熟的组件 可以用于构建高性能的Web系统 API 中间件 基础服务等等 个人发卡源码 发卡系统 二次元发卡系统 二次元发卡源码 发卡程序 动漫发卡 PHP发卡源码聊天应用 php实现的dht爬虫搭建的webim客服系统 即时通讯一些实用的python脚本同城拼车微信小程序后端代码 一个响应式干净和简洁优雅的 Typecho 主题php仓库进销存深度学习5 问 以问答形式对常用的概率知识 线性代数 机器学习 深度学习 计算机视觉等热点问题进行阐述 以帮助自己及有需要的读者 全书分为18个章节 5 余万字 由于水平有限 书中不妥之处恳请广大读者批评指正 未完待续 如有意合作 联系scutjy2 15 163 com 版权所有 违权必究 Tan 2 18 6题解 记录自己的leetcode解题之路 最全中华古诗词数据库 唐宋两朝近一万四千古诗人 接近5 5万首唐诗加26万宋诗 两宋时期1564位词人 21 5 首词 uni app 是使用 Vue 语法开发小程序 H5 App的统一框架采用自身模块规范编写的前端 UI 框架 遵循原生 HTML CSS JS 的书写形式 极低门槛 拿来即用 我是依扬 木易杨 公众号 高级前端进阶 作者 每天搞定一道前端大厂面试题 祝大家天天进步 一年后会看到不一样的自己 YApi 是一个可本地部署的 打通前后端及QA的 可视化的接口管理平台小程序组件化开发框架网易云音乐 Node js API service基于 Vue js 的小程序开发框架 从底层支持 Vue js 语法和构建工具体系 ECMAScript 6入门 是一本开源的 JavaScript 语言教程 全面介绍 ECMAScript 6 新增的语法特性 谷粒 Chrome插件英雄榜 为优秀的Chrome插件写一本中文说明书 让Chrome插件英雄们造福人类公众号 加1 同步更新前端面试每日 3 1 以面试题来驱动学习 提倡每日学习与思考 每天进步一点 每天早上5点纯手工发布面试题 死磕自己 愉悦大家 4 道前端面试题全面覆盖小程序 软技能 本文原文由知名 Hacker Eric S Raymond 所撰寫 教你如何正確的提出技術問題並獲得你滿意的答案 千古前端图文教程 超详细的前端入门到进阶学习笔记 从零开始学前端 做一名精致优雅的前端工程师 公众号 千古壹号 作者 book Node js 包教不包会 by alsotang收集所有区块链 BlockChain 技术开发相关资料 包括Fabric和Ethereum开发资料轻量 可靠的小程序 UI 组件库微信小程序商城 微信小程序微店一个可以观看国内主流视频平台所有视频的客户端可伸缩布局方案基于 node js Mongodb 构建的后台系统 js 源码解析磁力链接聚合搜索中华人民共和国行政区划 省级 省份直辖市自治区 地级 城市 县级 区县 乡级 乡镇街道 村级 村委会居委会 中国省市区镇村二级三级四级五级联动地址数据 Web接口管理工具 开源免费 接口自动化 MOCK数据自动生成 自动化测试 企业级管理 阿里妈妈MUX团队出品 阿里巴巴都在用 1 公司的选择 RAP2已发布请移步至github com thx rap2 delosKuboard 是基于 Kubernetes 的微服务管理界面 同时提供 Kubernetes 免费中文教程 入门教程 最新版本的 Kubernetes v1 2 安装手册 k8s install 在线答疑 持续更新 ApacheCN 数据结构与算法译文集 chick 是使用 Node js 和 MongoDB 开发的社区系统一个非常适合IT团队的在线API文档 技术文档工具 Chinese sticker pack More joy 表情包的博物馆 Github最有毒的仓库 中国表情包大集合 聚欢乐 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Vue 的 PWA 解决方案 帮助开发者快速搭建 PWA 应用 解决接入 PWA 的各种问题ThinkCMF是一款支持Swoole的开源内容管理框架 基于ThinkPHP开发 同时支持PHP FPM和Swoole双模式 让WEB开发更快 微信小程序图片裁剪工具前端知识月刊Next Terminal是一个轻量级堡垒机系统 易安装 易使用 支持RDP SSH VNC Telnet Kubernetes协议 微信小程序 日历组件 基于 ueditor的更现代化的富文本编辑器 支持HTTPS基于JavaScript React Vue2的流程图组件 采用Spring MyBatis Shiro框架 开发的一套权限系统 极低门槛 拿来即用 设计之初 就非常注重安全性 为企业系统保驾护航 让一切都变得如此简单 QQ群 32478 2 4 145799952 一个前端的博客 春松客服 多渠道智能客服系统 开源客服系统 机器人客服一个工作流平台小程序 小游戏以及 Web 通用 Canvas 渲染引擎 在线工具秘籍 为在线工具写一本优质说明书 让在线工具造福人类 前端内参 有关于JavaScript 编程范式 设计模式 软件开发的艺术等大前端范畴内的知识分享 旨在帮助前端工程师们夯实技术基础以通过一线互联网企业技术面试 ️ vCards 中国黄页 优化 iOS Android 来电 信息界面体验各平台的分流规则 复写规则及自动化脚本 基于vue2 的实时聊天项目 图片剪裁上传组件 等笔记快速分享 GoogleDrive OneDrive 每日时报 以前端技术体系为主要分享课题 根据 文章 工具 新闻 视频几大板块作为主要分类 一款高效 高性能的帧动画生成工具 停止维护 一个在线音乐播放器 仅 UI 无功能 小程序富文本组件 支持渲染和编辑 html 支持在微信 QQ 百度 支付宝 头条和 uni app 平台使用基于 electron vue 开发的音乐播放器 界面模仿QQ音乐 技术栈欢迎starweui 是在weui和zepto基础上开发的增强UI组件 目前分为表单 基础 组件 js插件四大类 共计百余项功能 是最全的weui样式同步和更新大佬脚本库 更新懒人配置腾讯云即时通信 IM 服务 国内下载镜像 基于 Vue 的小程序开发框架React 16 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vue前后端分离的一个项目 ️ 无后端的仿 YouTube Live Chat 风格的简易 Bilibili 弹幕姬vue后端管理系统界面 基于ui组件iviewBilibili直播弹幕库 for Mac Windows LinuxVue高仿网易云音乐 基本实现网易云所有音乐 MV相关功能 现已更新到第二版 仅用于学习 下面有详细教程 武汉大学图书馆助手 移动端Zeus基于Golang Gin casbin 致力于做企业统一权限 账号中心管理系统 包含账号管理 数据权限 功能权限 应用管理 多数据库适配 可docker 一键运行 社区活跃 版本迭代快 加群免费技术支持 Vue高仿网易云音乐 Vue入门实践 在线预览 暂时停止基于 Vue 和 ElementUI 构建的一个企业级后台管理系统 ️ 跨平台移动端视频资源播放器 简洁免费 ZY Player 移动端 APP 基于 Uni app 开发 Vue实战项目基于参考小米商城 实现的电商项目 h5制作 移动端专题活动页面可视化编辑仿钉钉审批流程设置动态表单页面设计 自动生成页面微前端项目实战vue项目 基于vue3 qiankun2 进阶版 github com wl ui wl mfe基于 d2 admin的RBAC权限管理解决方案VueNode 是一套基于的前后端分离项目 基于仿京东淘宝的 移动端H5电商平台 巨树 基于ztree封装的Vue树形组件 轻松实现海量数据的高性能渲染 微信红包封面领取 用户观看视频广告或者邀请用户可获取微信红包序列号基于 Vue 的可视化布局编辑器插件kbone ui 是一套能同时支持 小程序 kbone 和 vue 框架开发的多端 UI 库 PS 新版 kbone ui 已出炉并迁移到 kbone 主仓库 此仓库仅做旧版维护之用 一个vue的个人博客项目 配合 net core api教程 打造前后端分离Tumo Blog For Vue js 前后端分离bpmn js流程设计器组件 基于vue elementui美化属性面板 满足9 %以上的业务需求专门为 Weex 前端开发者打造的一套高质量UI框架 想用vue把我现在的个人网站重新写一下 新的风格 新的技术 什么都是新的 本项目是一个在线聊天系统 最大程度的还原了Mac客户端QQ vue cli3 后台管理模板 heart 基于vue2和vuex的复杂单页面应用 2 页面53个API 仿实验楼 基于 Vue Koa 的 WebDesktop 视窗系统 Jeebase是一款前后端分离的开源开发框架 基于开发 一套SpringBoot后台 两套前端页面 可以自由选择基于ElementUI或者AntDesign的前端界面 二期会整合react前端框架 Ant Design React 在实际应用中已经使用这套框架开发了CMS网站系统 社区论坛系统 微信小程序 微信服务号等 后面会逐步整理开源 本项目主要目的在于整合主流技术框架 寻找应用最佳项目实践方案 实现可直接使用的快速开发框架 使用 vue cli3 搭建的vue vuex router element 开发模版 集成常用组件 功能模块JEECG BOOT APP 移动解决方案 采用uniapp框架 一份代码多终端适配 同时支持APP 小程序 H5 实现了与JeecgBoot平台完美对接的移动解决方案 目前已经实现登录 用户信息 通讯录 公告 移动首页 九宫格等基础功能 明日方舟工具箱 支持中台美日韩服vue的验证码插件这里有一些标准组件库可能没有的功能组件 已有组件 放大镜 签到 图片标签 滑动验证 倒计时 水印 拖拽 大家来找茬 基于Vue2 Nodejs MySQL的博客 有后台管理系统 支持 登陆 注册 留言 评论 回复 点赞长江证券郑州大学超市管理系统天安门坦克桌面行驶工况茶马古道金融文本情感自动黄河银行营销通许章润
jfrascon / SLAM AND PATH PLANNING ALGORITHMSThis repository contains the solutions to all the exercises for the MOOC about SLAM and PATH-PLANNING algorithms given by professor Claus Brenner at Leibniz University. This repository also contains my personal notes, most of them in PDF format, and many vector graphics created by myself to illustrate the theoretical concepts. Hope you enjoy it! :)
bedbad / JustpyplotPlot in NumPy arrays directly, overlay NumPy plots straight over video real-time, plot in Jupyter without a single loop
jettbrains / L W3C Strategic Highlights September 2019 This report was prepared for the September 2019 W3C Advisory Committee Meeting (W3C Member link). See the accompanying W3C Fact Sheet — September 2019. For the previous edition, see the April 2019 W3C Strategic Highlights. For future editions of this report, please consult the latest version. A Chinese translation is available. ☰ Contents Introduction Future Web Standards Meeting Industry Needs Web Payments Digital Publishing Media and Entertainment Web & Telecommunications Real-Time Communications (WebRTC) Web & Networks Automotive Web of Things Strengthening the Core of the Web HTML CSS Fonts SVG Audio Performance Web Performance WebAssembly Testing Browser Testing and Tools WebPlatform Tests Web of Data Web for All Security, Privacy, Identity Internationalization (i18n) Web Accessibility Outreach to the world W3C Developer Relations W3C Training Translations W3C Liaisons Introduction This report highlights recent work of enhancement of the existing landscape of the Web platform and innovation for the growth and strength of the Web. 33 working groups and a dozen interest groups enable W3C to pursue its mission through the creation of Web standards, guidelines, and supporting materials. We track the tremendous work done across the Consortium through homogeneous work-spaces in Github which enables better monitoring and management. We are in the middle of a period where we are chartering numerous working groups which demonstrate the rapid degree of change for the Web platform: After 4 years, we are nearly ready to publish a Payment Request API Proposed Recommendation and we need to soon charter follow-on work. In the last year we chartered the Web Payment Security Interest Group. In the last year we chartered the Web Media Working Group with 7 specifications for next generation Media support on the Web. We have Accessibility Guidelines under W3C Member review which includes Silver, a new approach. We have just launched the Decentralized Identifier Working Group which has tremendous potential because Decentralized Identifier (DID) is an identifier that is globally unique, resolveable with high availability, and cryptographically verifiable. We have Privacy IG (PING) under W3C Member review which strengthens our focus on the tradeoff between privacy and function. We have a new CSS charter under W3C Member review which maps the group's work for the next three years. In this period, W3C and the WHATWG have succesfully completed the negotiation of a Memorandum of Understanding rooted in the mutual belief that that having two distinct specifications claiming to be normative is generally harmful for the Web community. The MOU, signed last May, describes how the two organizations are to collaborate on the development of a single authoritative version of the HTML and DOM specifications. W3C subsequently rechartered the HTML Working Group to assist the W3C community in raising issues and proposing solutions for the HTML and DOM specifications, and for the production of W3C Recommendations from WHATWG Review Drafts. As the Web evolves continuously, some groups are looking for ways for specifications to do so as well. So-called "evergreen recommendations" or "living standards" aim to track continuous development (and maintenance) of features, on a feature-by-feature basis, while getting review and patent commitments. We see the maturation and further development of an incredible number of new technologies coming to the Web. Continued progress in many areas demonstrates the vitality of the W3C and the Web community, as the rest of the report illustrates. Future Web Standards W3C has a variety of mechanisms for listening to what the community thinks could become good future Web standards. These include discussions with the Membership, discussions with other standards bodies, the activities of thousands of participants in over 300 community groups, and W3C Workshops. There are lots of good ideas. The W3C strategy team has been identifying promising topics and invites public participation. Future, recent and under consideration Workshops include: Inclusive XR (5-6 November 2019, Seattle, WA, USA) to explore existing and future approaches on making Virtual and Augmented Reality experiences more inclusive, including to people with disabilities; W3C Workshop on Data Models for Transportation (12-13 September 2019, Palo Alto, CA, USA) W3C Workshop on Web Games (27-28 June 2019, Redmond, WA, USA), view report Second W3C Workshop on the Web of Things (3-5 June 2019, Munich, Germany) W3C Workshop on Web Standardization for Graph Data; Creating Bridges: RDF, Property Graph and SQL (4-6 March 2019, Berlin, Germany), view report Web & Machine Learning. The Strategy Funnel documents the staff's exploration of potential new work at various phases: Exploration and Investigation, Incubation and Evaluation, and eventually to the chartering of a new standards group. The Funnel view is a GitHub Project where new area are issues represented by “cards” which move through the columns, usually from left to right. Most cards start in Exploration and move towards Chartering, or move out of the funnel. Public input is welcome at any stage but particularly once Incubation has begun. This helps W3C identify work that is sufficiently incubated to warrant standardization, to review the ecosystem around the work and indicate interest in participating in its standardization, and then to draft a charter that reflects an appropriate scope. Ongoing feedback can speed up the overall standardization process. Since the previous highlights document, W3C has chartered a number of groups, and started discussion on many more: Newly Chartered or Rechartered Web Application Security WG (03-Apr) Web Payment Security IG (17-Apr) Patent and Standards IG (24-Apr) Web Applications WG (14-May) Web & Networks IG (16-May) Media WG (23-May) Media and Entertainment IG (06-Jun) HTML WG (06-Jun) Decentralized Identifier WG (05-Sep) Extended Privacy IG (PING) (30-Sep) Verifiable Claims WG (30-Sep) Service Workers WG (31-Dec) Dataset Exchange WG (31-Dec) Web of Things Working Group (31-Dec) Web Audio Working Group (31-Dec) Proposed charters / Advance Notice Accessibility Guidelines WG Privacy IG (PING) RDF Literal Direction WG Timed Text WG CSS WG Web Authentication WG Closed Internationalization Tag Set IG Meeting Industry Needs Web Payments All Web Payments specifications W3C's payments standards enable a streamlined checkout experience, enabling a consistent user experience across the Web with lower front end development costs for merchants. Users can store and reuse information and more quickly and accurately complete online transactions. The Web Payments Working Group has republished Payment Request API as a Candidate Recommendation, aiming to publish a Proposed Recommendation in the Fall 2019, and is discussing use cases and features for Payment Request after publication of the 1.0 Recommendation. Browser vendors have been finalizing implementation of features added in the past year (view the implementation report). As work continues on the Payment Handler API and its implementation (currently in Chrome and Edge Canary), one focus in 2019 is to increase adoption in other browsers. Recently, Mastercard demonstrated the use of Payment Request API to carry out EMVCo's Secure Remote Commerce (SRC) protocol whose payment method definition is being developed with active participation by Visa, Mastercard, American Express, and Discover. Payment method availability is a key factor in merchant considerations about adopting Payment Request API. The ability to get uniform adoption of a new payment method such as Secure Remote Commerce (SRC) also depends on the availability of the Payment Handler API in browsers, or of proprietary alternatives. Web Monetization, which the Web Payments Working Group will discuss again at its face-to-face meeting in September, can be used to enable micropayments as an alternative revenue stream to advertising. Since the beginning of 2019, Amazon, Brave Software, JCB, Certus Cybersecurity Solutions and Netflix have joined the Web Payments Working Group. In April, W3C launched the Web Payment Security Group to enable W3C, EMVCo, and the FIDO Alliance to collaborate on a vision for Web payment security and interoperability. Participants will define areas of collaboration and identify gaps between existing technical specifications in order to increase compatibility among different technologies, such as: How do SRC, FIDO, and Payment Request relate? The Payment Services Directive 2 (PSD2) regulations in Europe are scheduled to take effect in September 2019. What is the role of EMVCo, W3C, and FIDO technologies, and what is the current state of readiness for the deadline? How can we improve privacy on the Web at the same time as we meet industry requirements regarding user identity? Digital Publishing All Digital Publishing specifications, Publication milestones The Web is the universal publishing platform. Publishing is increasingly impacted by the Web, and the Web increasingly impacts Publishing. Topic of particular interest to Publishing@W3C include typography and layout, accessibility, usability, portability, distribution, archiving, offline access, print on demand, and reliable cross referencing. And the diverse publishing community represented in the groups consist of the traditional "trade" publishers, ebook reading system manufacturers, but also publishers of audio book, scholarly journals or educational materials, library scientists or browser developers. The Publishing Working Group currently concentrates on Audiobooks which lack a comprehensive standard, thus incurring extra costs and time to publish in this booming market. Active development is ongoing on the future standard: Publication Manifest Audiobook profile for Web Publications Lightweight Packaging Format The BD Comics Manga Community Group, the Synchronized Multimedia for Publications Community Group, the Publishing Community Group and a future group on archival, are companions to the working group where specific work is developed and incubated. The Publishing Community Group is a recently launched incubation channel for Publishing@W3C. The goal of the group is to propose, document, and prototype features broadly related to: publications on the Web reading modes and systems and the user experience of publications The EPUB 3 Community Group has successfully completed the revision of EPUB 3.2. The Publishing Business Group fosters ongoing participation by members of the publishing industry and the overall ecosystem in the development of Web infrastructure to better support the needs of the industry. The Business Group serves as an additional conduit to the Publishing Working Group and several Community Groups for feedback between the publishing ecosystem and W3C. The Publishing BG has played a vital role in fostering and advancing the adoption and continued development of EPUB 3. In particular the BG provided critical support to the update of EPUBCheck to validate EPUB content to the new EPUB 3.2 specification. This resulted in the development, in conjunction with the EPUB3 Community Group, of a new generation of EPUBCheck, i.e., EPUBCheck 4.2 production-ready release. Media and Entertainment All Media specifications The Media and Entertainment vertical tracks media-related topics and features that create immersive experiences for end users. HTML5 brought standard audio and video elements to the Web. Standardization activities since then have aimed at turning the Web into a professional platform fully suitable for the delivery of media content and associated materials, enabling missing features to stream video content on the Web such as adaptive streaming and content protection. Together with Microsoft, Comcast, Netflix and Google, W3C received an Technology & Engineering Emmy Award in April 2019 for standardization of a full TV experience on the Web. Current goals are to: Reinforce core media technologies: Creation of the Media Working Group, to develop media-related specifications incubated in the WICG (e.g. Media Capabilities, Picture-in-picture, Media Session) and maintain maintain/evolve Media Source Extensions (MSE) and Encrypted Media Extensions (EME). Improve support for Media Timed Events: data cues incubation. Enhance color support (HDR, wide gamut), in scope of the CSS WG and in the Color on the Web CG. Reduce fragmentation: Continue annual releases of a common and testable baseline media devices, in scope of the Web Media APIs CG and in collaboration with the CTA WAVE Project. Maintain the Road-map of Media Technologies for the Web which highlights Web technologies that can be used to build media applications and services, as well as known gaps to enable additional use cases. Create the future: Discuss perspectives for Media and Entertainment for the Web. Bring the power of GPUs to the Web (graphics, machine learning, heavy processing), under incubation in the GPU for the Web CG. Transition to a Working Group is under discussion. Determine next steps after the successful W3C Workshop on Web Games of June 2019. View the report. Timed Text The Timed Text Working Group develops and maintains formats used for the representation of text synchronized with other timed media, like audio and video, and notably works on TTML, profiles of TTML, and WebVTT. Recent progress includes: A robust WebVTT implementation report poises the specification for publication as a proposed recommendation. Discussions around re-chartering, notably to add a TTML Profile for Audio Description deliverable to the scope of the group, and clarify that rendering of captions within XR content is also in scope. Immersive Web Hardware that enables Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) applications are now broadly available to consumers, offering an immersive computing platform with both new opportunities and challenges. The ability to interact directly with immersive hardware is critical to ensuring that the web is well equipped to operate as a first-class citizen in this environment. The Immersive Web Working Group has been stabilizing the WebXR Device API while the companion Immersive Web Community Group incubates the next series of features identified as key for the future of the Immersive Web. W3C plans a workshop focused on the needs and benefits at the intersection of VR & Accessibility (Inclusive XR), on 5-6 November 2019 in Seattle, WA, USA, to explore existing and future approaches on making Virtual and Augmented Reality experiences more inclusive. Web & Telecommunications The Web is the Open Platform for Mobile. Telecommunication service providers and network equipment providers have long been critical actors in the deployment of Web technologies. As the Web platform matures, it brings richer and richer capabilities to extend existing services to new users and devices, and propose new and innovative services. Real-Time Communications (WebRTC) All Real-Time Communications specifications WebRTC has reshaped the whole communication landscape by making any connected device a potential communication end-point, bringing audio and video communications anywhere, on any network, vastly expanding the ability of operators to reach their customers. WebRTC serves as the corner-stone of many online communication and collaboration services. The WebRTC Working Group aims to bringing WebRTC 1.0 (and companion specification Media Capture and Streams) to Recommendation by the end of 2019. Intense efforts are focused on testing (supported by a dedicated hackathon at IETF 104) and interoperability. The group is considering pushing features that have not gotten enough traction to separate modules or to a later minor revision of the spec. Beyond WebRTC 1.0, the WebRTC Working Group will focus its efforts on WebRTC NV which the group has started documenting by identifying use cases. Web & Networks Recently launched, in the wake of the May 2018 Web5G workshop, the Web & Networks Interest Group is chaired by representatives from AT&T, China Mobile and Intel, with a goal to explore solutions for web applications to achieve better performance and resource allocation, both on the device and network. The group's first efforts are around use cases, privacy & security requirements and liaisons. Automotive All Automotive specifications To create a rich application ecosystem for vehicles and other devices allowed to connect to the vehicle, the W3C Automotive Working Group is delivering a service specification to expose all common vehicle signals (engine temperature, fuel/charge level, range, tire pressure, speed, etc.) The Vehicle Information Service Specification (VISS), which is a Candidate Recommendation, is seeing more implementations across the industry. It provides the access method to a common data model for all the vehicle signals –presently encapsulating a thousand or so different data elements– and will be growing to accommodate the advances in automotive such as autonomous and driver assist technologies and electrification. The group is already working on a successor to VISS, leveraging the underlying data model and the VIWI submission from Volkswagen, for a more robust means of accessing vehicle signals information and the same paradigm for other automotive needs including location-based services, media, notifications and caching content. The Automotive and Web Platform Business Group acts as an incubator for prospective standards work. One of its task forces is using W3C VISS in performing data sampling and off-boarding the information to the cloud. Access to the wealth of information that W3C's auto signals standard exposes is of interest to regulators, urban planners, insurance companies, auto manufacturers, fleet managers and owners, service providers and others. In addition to components needed for data sampling and edge computing, capturing user and owner consent, information collection methods and handling of data are in scope. The upcoming W3C Workshop on Data Models for Transportation (September 2019) is expected to focus on the need of additional ontologies around transportation space. Web of Things All Web of Things specifications W3C's Web of Things work is designed to bridge disparate technology stacks to allow devices to work together and achieve scale, thus enabling the potential of the Internet of Things by eliminating fragmentation and fostering interoperability. Thing descriptions expressed in JSON-LD cover the behavior, interaction affordances, data schema, security configuration, and protocol bindings. The Web of Things complements existing IoT ecosystems to reduce the cost and risk for suppliers and consumers of applications that create value by combining multiple devices and information services. There are many sectors that will benefit, e.g. smart homes, smart cities, smart industry, smart agriculture, smart healthcare and many more. The Web of Things Working Group is finishing the initial Web of Things standards, with support from the Web of Things Interest Group: Web of Things Architecture Thing Descriptions Strengthening the Core of the Web HTML The HTML Working Group was chartered early June to assist the W3C community in raising issues and proposing solutions for the HTML and DOM specifications, and to produce W3C Recommendations from WHATWG Review Drafts. A few days before, W3C and the WHATWG signed a Memorandum of Understanding outlining the agreement to collaborate on the development of a single version of the HTML and DOM specifications. Issues and proposed solutions for HTML and DOM done via the newly rechartered HTML Working Group in the WHATWG repositories The HTML Working Group is targetting November 2019 to bring HTML and DOM to Candidate Recommendations. CSS All CSS specifications CSS is a critical part of the Open Web Platform. The CSS Working Group gathers requirements from two large groups of CSS users: the publishing industry and application developers. Within W3C, those groups are exemplified by the Publishing groups and the Web Platform Working Group. The former requires things like better pagination support and advanced font handling, the latter needs intelligent (and fast!) scrolling and animations. What we know as CSS is actually a collection of almost a hundred specifications, referred to as ‘modules’. The current state of CSS is defined by a snapshot, updated once a year. The group also publishes an index defining every term defined by CSS specifications. Fonts All Fonts specifications The Web Fonts Working Group develops specifications that allow the interoperable deployment of downloadable fonts on the Web, with a focus on Progressive Font Enrichment as well as maintenance of WOFF Recommendations. Recent and ongoing work includes: Early API experiments by Adobe and Monotype have demonstrated the feasibility of a font enrichment API, where a server delivers a font with minimal glyph repertoire and the client can query the full repertoire and request additional subsets on-the-fly. In other experiments, the Brotli compression used in WOFF 2 was extended to support shared dictionaries and patch update. Metrics to quantify improvement are a current hot discussion topic. The group will meet at ATypi 2019 in Japan, to gather requirements from the international typography community. The group will first produce a report summarizing the strengths and weaknesses of each prototype solution by Q2 2020. SVG All SVG specifications SVG is an important and widely-used part of the Open Web Platform. The SVG Working Group focuses on aligning the SVG 2.0 specification with browser implementations, having split the specification into a currently-implemented 2.0 and a forward-looking 2.1. Current activity is on stabilization, increased integration with the Open Web Platform, and test coverage analysis. The Working Group was rechartered in March 2019. A new work item concerns native (non-Web-browser) uses of SVG as a non-interactive, vector graphics format. Audio The Web Audio Working Group was extended to finish its work on the Web Audio API, expecting to publish it as a Recommendation by year end. The specification enables synthesizing audio in the browser. Audio operations are performed with audio nodes, which are linked together to form a modular audio routing graph. Multiple sources — with different types of channel layout — are supported. This modular design provides the flexibility to create complex audio functions with dynamic effects. The first version of Web Audio API is now feature complete and is implemented in all modern browsers. Work has started on the next version, and new features are being incubated in the Audio Community Group. Performance Web Performance All Web Performance specifications There are currently 18 specifications in development in the Web Performance Working Group aiming to provide methods to observe and improve aspects of application performance of user agent features and APIs. The W3C team is looking at related work incubated in the W3C GPU for the Web (WebGPU) Community Group which is poised to transition to a W3C Working Group. A preliminary draft charter is available. WebAssembly All WebAssembly specifications WebAssembly improves Web performance and power by being a virtual machine and execution environment enabling loaded pages to run native (compiled) code. It is deployed in Firefox, Edge, Safari and Chrome. The specification will soon reach Candidate Recommendation. WebAssembly enables near-native performance, optimized load time, and perhaps most importantly, a compilation target for existing code bases. While it has a small number of native types, much of the performance increase relative to Javascript derives from its use of consistent typing. WebAssembly leverages decades of optimization for compiled languages and the byte code is optimized for compactness and streaming (the web page starts executing while the rest of the code downloads). Network and API access all occurs through accompanying Javascript libraries -- the security model is identical to that of Javascript. Requirements gathering and language development occur in the Community Group while the Working Group manages test development, community review and progression of specifications on the Recommendation Track. Testing Browser testing plays a critical role in the growth of the Web by: Improving the reliability of Web technology definitions; Improving the quality of implementations of these technologies by helping vendors to detect bugs in their products; Improving the data available to Web developers on known bugs and deficiencies of Web technologies by publishing results of these tests. Browser Testing and Tools The Browser Testing and Tools Working Group is developing WebDriver version 2, having published last year the W3C Recommendation of WebDriver. WebDriver acts as a remote control interface that enables introspection and control of user agents, provides a platform- and language-neutral wire protocol as a way for out-of-process programs to remotely instruct the behavior of Web, and emulates the actions of a real person using the browser. WebPlatform Tests The WebPlatform Tests project now provides a mechanism which allows to fully automate tests that previously needed to be run manually: TestDriver. TestDriver enables sending trusted key and mouse events, sending complex series of trusted pointer and key interactions for things like in-content drag-and-drop or pinch zoom, and even file upload. Since 2014 W3C began work on this coordinated open-source effort to build a cross-browser test suite for the Web Platform, which WHATWG, and all major browsers adopted. Web of Data All Data specifications There have been several great success stories around the standardization of data on the web over the past year. Verifiable Claims seems to have significant uptake. It is also significant that the Distributed Identifier WG charter has received numerous favorable reviews, and was just recently launched. JSON-LD has been a major success with the large deployment on Web sites via schema.org. JSON-LD 1.1 completed technical work, about to transition to CR More than 25% of websites today include schema.org data in JSON-LD The Web of Things description is in CR since May, making use of JSON-LD Verifiable Credentials data model is in CR since July, also making use of JSON-LD Continued strong interest in decentralized identifiers Engagement from the TAG with reframing core documents, such as Ethical Web Principles, to include data on the web within their scope Data is increasingly important for all organizations, especially with the rise of IoT and Big Data. W3C has a mature and extensive suite of standards relating to data that were developed over two decades of experience, with plans for further work on making it easier for developers to work with graph data and knowledge graphs. Linked Data is about the use of URIs as names for things, the ability to dereference these URIs to get further information and to include links to other data. There are ever-increasing sources of open Linked Data on the Web, as well as data services that are restricted to the suppliers and consumers of those services. The digital transformation of industry is seeking to exploit advanced digital technologies. This will facilitate businesses to integrate horizontally along the supply and value chains, and vertically from the factory floor to the office floor. W3C is seeking to make it easier to support enterprise-wide data management and governance, reflecting the strategic importance of data to modern businesses. Traditional approaches to data have focused on tabular databases (SQL/RDBMS), Comma Separated Value (CSV) files, and data embedded in PDF documents and spreadsheets. We're now in midst of a major shift to graph data with nodes and labeled directed links between them. Graph data is: Faster than using SQL and associated JOIN operations More favorable to integrating data from heterogeneous sources Better suited to situations where the data model is evolving In the wake of the recent W3C Workshop on Graph Data we are in the process of launching a Graph Standardization Business Group to provide a business perspective with use cases and requirements, to coordinate technical standards work and liaisons with external organizations. Web for All Security, Privacy, Identity All Security specifications, all Privacy specifications Authentication on the Web As the WebAuthn Level 1 W3C Recommendation published last March is seeing wide implementation and adoption of strong cryptographic authentication, work is proceeding on Level 2. The open standard Web API gives native authentication technology built into native platforms, browsers, operating systems (including mobile) and hardware, offering protection against hacking, credential theft, phishing attacks, thus aiming to end the era of passwords as a security construct. You may read more in our March press release. Privacy An increasing number of W3C specifications are benefitting from Privacy and Security review; there are security and privacy aspects to every specification. Early review is essential. Working with the TAG, the Privacy Interest Group has updated the Self-Review Questionnaire: Security and Privacy. Other recent work of the group includes public blogging further to the exploration of anti-patterns in standards and permission prompts. Security The Web Application Security Working Group adopted Feature Policy, aiming to allow developers to selectively enable, disable, or modify the behavior of some of these browser features and APIs within their application; and Fetch Metadata, aiming to provide servers with enough information to make a priori decisions about whether or not to service a request based on the way it was made, and the context in which it will be used. The Web Payment Security Interest Group, launched last April, convenes members from W3C, EMVCo, and the FIDO Alliance to discuss cooperative work to enhance the security and interoperability of Web payments (read more about payments). Internationalization (i18n) All Internationalization specifications, educational articles related to Internationalization, spec developers checklist Only a quarter or so current Web users use English online and that proportion will continue to decrease as the Web reaches more and more communities of limited English proficiency. If the Web is to live up to the "World Wide" portion of its name, and for the Web to truly work for stakeholders all around the world engaging with content in various languages, it must support the needs of worldwide users as they engage with content in the various languages. The growth of epublishing also brings requirements for new features and improved typography on the Web. It is important to ensure the needs of local communities are captured. The W3C Internationalization Initiative was set up to increase in-house resources dedicated to accelerating progress in making the World Wide Web "worldwide" by gathering user requirements, supporting developers, and education & outreach. For an overview of current projects see the i18n radar. W3C's Internationalization efforts progressed on a number of fronts recently: Requirements: New African and European language groups will work on the gap analysis, errata and layout requirements. Gap analysis: Japanese, Devanagari, Bengali, Tamil, Lao, Khmer, Javanese, and Ethiopic updated in the gap-analysis documents. Layout requirements document: notable progress tracked in the Southeast Asian Task Force while work continues on Chinese layout requirements. Developer support: Spec reviews: the i18n WG continues active review of specifications of the WHATWG and other W3C Working Groups. Short review checklist: easy way to begin a self-review to help spec developers understand what aspects of their spec are likely to need attention for internationalization, and points them to more detailed checklists for the relevant topics. It also helps those reviewing specs for i18n issues. Strings on the Web: Language and Direction Metadata lays out issues and discusses potential solutions for passing information about language and direction with strings in JSON or other data formats. The document was rewritten for clarity, and expanded. The group is collaborating with the JSON-LD and Web Publishing groups to develop a plan for updating RDF, JSON-LD and related specifications to handle metadata for base direction of text (bidi). User-friendly test format: a new format was developed for Internationalization Test Suite tests, which displays helpful information about how the test works. This particularly useful because those tests are pointed to by educational materials and gap-analysis documents. Web Platform Tests: a large number of tests in the i18n test suite have been ported to the WPT repository, including: css-counter-styles, css-ruby, css-syntax, css-test, css-text-decor, css-writing-modes, and css-pseudo. Education & outreach: (for all educational materials, see the HTML & CSS Authoring Techniques) Web Accessibility All Accessibility specifications, WAI resources The Web Accessibility Initiative supports W3C's Web for All mission. Recent achievements include: Education and training: Inaccessibility of CAPTCHA updated to bring our analysis and recommendations up to date with CAPTCHA practice today, concluding two years of extensive work and invaluable input from the public (read more on the W3C Blog Learn why your web content and applications should be accessible. The Education and Outreach Working Group has completed revision and updating of the Business Case for Digital Accessibility. Accessibility guidelines: The Accessibility Guidelines Working Group has continued to update WCAG Techniques and Understanding WCAG 2.1; and published a Candidate Recommendation of Accessibility Conformance Testing Rules Format 1.0 to improve inter-rater reliability when evaluating conformance of web content to WCAG An updated charter is being developed to host work on "Silver", the next generation accessibility guidelines (WCAG 2.2) There are accessibility aspects to most specifications. Check your work with the FAST checklist. Outreach to the world W3C Developer Relations To foster the excellent feedback loop between Web Standards development and Web developers, and to grow participation from that diverse community, recent W3C Developer Relations activities include: @w3cdevs tracks the enormous amount of work happening across W3C W3C Track during the Web Conference 2019 in San Francisco Tech videos: W3C published the 2019 Web Games Workshop videos The 16 September 2019 Developer Meetup in Fukuoka, Japan, is open to all and will combine a set of technical demos prepared by W3C groups, and a series of talks on a selected set of W3C technologies and projects W3C is involved with Mozilla, Google, Samsung, Microsoft and Bocoup in the organization of ViewSource 2019 in Amsterdam (read more on the W3C Blog) W3C Training In partnership with EdX, W3C's MOOC training program, W3Cx offers a complete "Front-End Web Developer" (FEWD) professional certificate program that consists of a suite of five courses on the foundational languages that power the Web: HTML5, CSS and JavaScript. We count nearly 900K students from all over the world. Translations Many Web users rely on translations of documents developed at W3C whose official language is English. W3C is extremely grateful to the continuous efforts of its community in ensuring our various deliverables in general, and in our specifications in particular, are made available in other languages, for free, ensuring their exposure to a much more diverse set of readers. Last Spring we developed a more robust system, a new listing of translations of W3C specifications and updated the instructions on how to contribute to our translation efforts. W3C Liaisons Liaisons and coordination with numerous organizations and Standards Development Organizations (SDOs) is crucial for W3C to: make sure standards are interoperable coordinate our respective agenda in Internet governance: W3C participates in ICANN, GIPO, IGF, the I* organizations (ICANN, IETF, ISOC, IAB). ensure at the government liaison level that our standards work is officially recognized when important to our membership so that products based on them (often done by our members) are part of procurement orders. W3C has ARO/PAS status with ISO. W3C participates in the EU MSP and Rolling Plan on Standardization ensure the global set of Web and Internet standards form a compatible stack of technologies, at the technical and policy level (patent regime, fragmentation, use in policy making) promote Standards adoption equally by the industry, the public sector, and the public at large Coralie Mercier, Editor, W3C Marketing & Communications $Id: Overview.html,v 1.60 2019/10/15 12:05:52 coralie Exp $ Copyright © 2019 W3C ® (MIT, ERCIM, Keio, Beihang) Usage policies apply.
kalaspuff / AI Assisted Task Executor🤖 A Task-Driven Autonomous Agent System as an AI-powered solution that leverages LLMs, vector search, and the LangChain framework to efficiently complete, generate, and prioritize tasks using a wide range of different concepts.
Azure / Vector Search AI Assistant MongoDBvCoreMicrosoft Official Build & Modernize AI Apps reference solution and content for implementing RAG Pattern solutions using vector search with Azure Cosmos DB MongoDB vCore with an AI assistant user experience.
zpc1314521 / PCL2[stays mad] 反PCL宣传库。Anti PCL propaganda. 大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 ·吉特胡布薄熙来黑科技习近平讲话模拟器习近平音源黑马程序员MySQL数据库玉米杂草数据集销售系统开发疫情期间网民情绪识别比赛996icu996 icu学习强国预测结果导出赖伟林刺杀小说家购物商场英语词汇量小程序联级选择器Bitcoin区块链 技术面试必备基础知识 Leetcode 计算机操作系统 计算机网络 系统设计 Java学习 面试指南 一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识 准备 Java 面试 首选 JavaGuide Python 1 天从新手到大师刷算法全靠套路 认准 labuladong 就够了 免费的计算机编程类中文书籍 欢迎投稿用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲 涵盖高并发 分布式 高可用 微服务 海量数据处理等领域知识后端架构师技术图谱mall项目是一套电商系统 包括前台商城系统及后台管理系统 基于SpringBoot MyBatis实现 采用Docker容器化部署 前台商城系统包含首页门户 商品推荐 商品搜索 商品展示 购物车 订单流程 会员中心 客户服务 帮助中心等模块 后台管理系统包含商品管理 订单管理 会员管理 促销管理 运营管理 内容管理 统计报表 财务管理 权限管理 设置等模块 微信小程序开发资源汇总 最全中华古诗词数据库 唐宋两朝近一万四千古诗人 接近5 5万首唐诗加26万宋诗 两宋时期1564位词人 21 5 首词 uni app 是使用 Vue 语法开发小程序 H5 App的统一框架2 21年最新总结 阿里 腾讯 百度 美团 头条等技术面试题目 以及答案 专家出题人分析汇总 科学上网 自由上网 翻墙 软件 方法 一键翻墙浏览器 免费账号 节点分享 vps一键搭建脚本 教程AiLearning 机器学习 MachineLearning ML 深度学习 DeepLearning DL 自然语言处理 NLP123 6智能刷票 订票开放式跨端跨框架解决方案 支持使用 React Vue Nerv 等框架来开发微信 京东 百度 支付宝 字节跳动 QQ 小程序 H5 React Native 等应用 taro zone 掘金翻译计划 可能是世界最大最好的英译中技术社区 最懂读者和译者的翻译平台 no evil 程序员找工作黑名单 换工作和当技术合伙人需谨慎啊 更新有赞 算法面试 算法知识 针对小白的算法训练 还包括 1 阿里 字节 滴滴 百篇大厂面经汇总 2 千本开源电子书 3 百张思维导图 右侧来个 star 吧 English version supported 955 不加班的公司名单 工作 955 work–life balance 工作与生活的平衡 诊断利器Arthas The Way to Go 中文译本 中文正式名 Go 入门指南 Java面试 Java学习指南 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识 教程 技术栈示例代码 快速简单上手教程 2 17年买房经历总结出来的买房购房知识分享给大家 希望对大家有所帮助 买房不易 且买且珍惜http下载工具 基于http代理 支持多连接分块下载 动手学深度学习 面向中文读者 能运行 可讨论 中英文版被全球175所大学采用教学 阿里云计算平台团队出品 为监控而生的数据库连接池程序员简历模板系列 包括PHP程序员简历模板 iOS程序员简历模板 Android程序员简历模板 Web前端程序员简历模板 Java程序员简历模板 C C 程序员简历模板 NodeJS程序员简历模板 架构师简历模板以及通用程序员简历模板采用自身模块规范编写的前端 UI 框架 遵循原生 HTML CSS JS 的书写形式 极低门槛 拿来即用 贵校课程资料民间整理 企业级低代码平台 前后端分离架构强大的代码生成器让前后端代码一键生成 无需写任何代码 引领新的开发模式OnlineCoding 代码生成 手工MERGE 帮助Java项目解决7 %重复工作 让开发更关注业务 既能快速提高效率 帮助公司节省成本 同时又不失灵活性 我是依扬 木易杨 公众号 高级前端进阶 作者 每天搞定一道前端大厂面试题 祝大家天天进步 一年后会看到不一样的自己 冴羽写博客的地方 预计写四个系列 JavaScript深入系列 JavaScript专题系列 ES6系列 React系列 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁转换 自然语言处理flutter 开发者帮助 APP 包含 flutter 常用 14 组件的demo 演示与中文文档 下拉刷新 上拉加载 二级刷新 淘宝二楼智能下拉刷新框架 支持越界回弹 越界拖动 具有极强的扩展性 集成了几十种炫酷的Header和 Footer 该项目已成功集成 actuator 监控 admin 可视化监控 logback 日志 aopLog 通过AOP记录web请求日志 统一异常处理 json级别和页面级别 freemarker 模板引擎 thymeleaf 模板引擎 Beetl 模板引擎 Enjoy 模板引擎 JdbcTemplate 通用JDBC操作数据库 JPA 强大的ORM框架 mybatis 强大的ORM框架 通用Mapper 快速操作Mybatis PageHelper 通用的Mybatis分页插件 mybatis plus 快速操作Mybatis BeetlSQL 强大的ORM框架 u Python资源大全中文版 包括 Web框架 网络爬虫 模板引擎 数据库 数据可视化 图片处理等 由 开源前哨 和 Python开发者 微信公号团队维护更新 吴恩达老师的机器学习课程个人笔记To Be Top Javaer Java工程师成神之路循序渐进 学习博客Spring系列源码 mrbird cc谢谢可能是让你受益匪浅的英语进阶指南镜像网易云音乐 Node js API service快速 简单避免OOM的java处理Excel工具基于 Vue js 的小程序开发框架 从底层支持 Vue js 语法和构建工具体系 中文版 Apple 官方 Swift 教程本项目曾冲到全球第一 干货集锦见本页面最底部 另完整精致的纸质版 编程之法 面试和算法心得 已在京东 当当上销售好耶 是女装Security Guide for Developers 实用性开发人员安全须知 阿里巴巴 MySQL binlog 增量订阅 消费组件 ECMAScript 6入门 是一本开源的 JavaScript 语言教程 全面介绍 ECMAScript 6 新增的语法特性 C C 技术面试基础知识总结 包括语言 程序库 数据结构 算法 系统 网络 链接装载库等知识及面试经验 招聘 内推等信息 一款优秀的开源博客发布应用 Solutions to LeetCode by Go 1 % test coverage runtime beats 1 % LeetCode 题解分布式任务调度平台XXL JOB 谷粒 Chrome插件英雄榜 为优秀的Chrome插件写一本中文说明书 让Chrome插件英雄们造福人类公众号 加1 同步更新互联网公司技术架构 微信 淘宝 微博 腾讯 阿里 美团点评 百度 Google Facebook Amazon eBay的架构 欢迎PR补充IntelliJ IDEA 简体中文专题教程程序员技能图谱前端面试每日 3 1 以面试题来驱动学习 提倡每日学习与思考 每天进步一点 每天早上5点纯手工发布面试题 死磕自己 愉悦大家 4 道前端面试题全面覆盖小程序 软技能 华为鸿蒙操作系统 互联网首份程序员考公指南 由3位已经进入体制内的前大厂程序员联合献上 Mac微信功能拓展 微信插件 微信小助手 A plugin for Mac WeChat 机器学习 西瓜书 公式推导解析 在线阅读地址一款轻量级 高性能 功能强大的内网穿透代理服务器 支持tcp udp socks5 http等几乎所有流量转发 可用来访问内网网站 本地支付接口调试 ssh访问 远程桌面 内网dns解析 内网socks5代理等等 并带有功能强大的web管理端一款面向泛前端产品研发全生命周期的效率平台 文言文編程語言清华大学计算机系课程攻略面向云原生微服务的高可用流控防护组件 On Java 8 中文版 本文原文由知名 Hacker Eric S Raymond 所撰寫 教你如何正確的提出技術問題並獲得你滿意的答案 React Native指南汇集了各类react native学习资源 开源App和组件1 Days Of ML Code中文版千古前端图文教程 超详细的前端入门到进阶学习笔记 从零开始学前端 做一名精致优雅的前端工程师 公众号 千古壹号 作者 基于 React 的渐进式研发框架 ice work视频播放器支持弹幕 外挂字幕 支持滤镜 水印 gif截图 片头广告 中间广告 多个同时播放 支持基本的拖动 声音 亮度调节 支持边播边缓存 支持视频自带rotation的旋转 9 27 之类 重力旋转与手动旋转的同步支持 支持列表播放 列表全屏动画 视频加载速度 列表小窗口支持拖动 动画效果 调整比例 多分辨率切换 支持切换播放器 进度条小窗口预览 列表切换详情页面无缝播放 rtsp concat mpeg JumpServer 是全球首款开源的堡垒机 是符合 4A 的专业运维安全审计系统 Linux命令大全搜索工具 内容包含Linux命令手册 详解 学习 搜集 git io linux book Node js 包教不包会 by alsotang又一个小商城 litemall Spring Boot后端 Vue管理员前端 微信小程序用户前端 Vue用户移动端微信 跳一跳 Python 辅助Java资源大全中文版 包括开发库 开发工具 网站 博客 微信 微博等 由伯乐在线持续更新 python模拟登陆一些大型网站 还有一些简单的爬虫 希望对你们有所帮助 ️ 如果喜欢记得给个star哦 C 那些事 网络爬虫实战 淘宝 京东 网易云 B站 123 6 抖音 笔趣阁 漫画小说下载 音乐电影下载等deeplearning ai 吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源 Spring Boot基础教程 Spring Boot 2 x版本连载中 帮助 Android App 进行组件化改造的路由框架 最接近原生APP体验的高性能框架基于Vue3 Element Plus 的后台管理系统解决方案程序员如何优雅的挣零花钱 2 版 升级为小书了 从Java基础 JavaWeb基础到常用的框架再到面试题都有完整的教程 几乎涵盖了Java后端必备的知识点spring boot 实践学习案例 是 spring boot 初学者及核心技术巩固的最佳实践 另外写博客 用 OpenWrite 最好用的 V2Ray 一键安装脚本 管理脚本中国程序员容易发音错误的单词 统计学习方法 的代码实现关于Python的面试题本项目将 动手学深度学习 Dive into Deep Learning 原书中的MXNet实现改为PyTorch实现 提高 Android UI 开发效率的 UI 库前端精读周刊 帮你理解最前沿 实用的技术 的奇技淫巧时间选择器 省市区三级联动 Python爬虫代理IP池 proxy pool LeetCode 刷题攻略 2 道经典题目刷题顺序 共6 w字的详细图解 视频难点剖析 5 余张思维导图 从此算法学习不再迷茫 来看看 你会发现相见恨晚 一个基于 electron 的音乐软件Flutter 超完整的开源项目 功能丰富 适合学习和日常使用 GSYGithubApp系列的优势 我们目前已经拥有四个版本 功能齐全 项目框架内技术涉及面广 完成度高 持续维护 配套文章 适合全面学习 对比参考 跨平台的开源Github客户端App 更好的体验 更丰富的功能 旨在更好的日常管理和维护个人Github 提供更好更方便的驾车体验Σ 同款Weex版本同款React Native版本 https g 这是一个用于显示当前网速 CPU及内存利用率的桌面悬浮窗软件 并支持任务栏显示 支持更换皮肤 是一个跨平台的强加密无特征的代理软件 零配置 V2rayU 基于v2ray核心的mac版客户端 用于科学上网 使用swift编写 支持vmess shadowsocks socks5等服务协议 支持订阅 支持二维码 剪贴板导入 手动配置 二维码分享等算法模板 最科学的刷题方式 最快速的刷题路径 你值得拥有 经典编程书籍大全 涵盖 计算机系统与网络 系统架构 算法与数据结构 前端开发 后端开发 移动开发 数据库 测试 项目与团队 程序员职业修炼 求职面试等wangEditor 轻量级web富文本框前端跨框架跨平台框架 每个 JavaScript 工程师都应懂的33个概念 leonardomso一个可以观看国内主流视频平台所有视频的客户端Android开发人员不得不收集的工具类集合 支付宝支付 微信支付 统一下单 微信分享 Zip4j压缩 支持分卷压缩与加密 一键集成UCrop选择圆形头像 一键集成二维码和条形码的扫描与生成 常用Dialog WebView的封装可播放视频 仿斗鱼滑动验证码 Toast封装 震动 GPS Location定位 图片缩放 Exif 图片添加地理位置信息 经纬度 蛛网等级 颜色选择器 ArcGis VTPK 编译运行一下说不定会找到惊喜 123 6 购票助手 支持集群 多账号 多任务购票以及 Web 页面管理 编程随想 收藏的电子书清单 多个学科 含下载链接 Banner 2 来了 Android广告图片轮播控件 内部基于ViewPager2实现 Indicator和UI都可以自定义 零代码 热更新 自动化 ORM 库 后端接口和文档零代码 前端 客户端 定制返回 JSON 的数据和结构 Linux Windows macOS 跨平台 V2Ray 客户端 支持使用 C Qt 开发 可拓展插件式设计 walle 瓦力 Devops开源项目代码部署平台基于 node js Mongodb 构建的后台系统 js 源码解析一个涵盖六个专栏分布式消息队列 分布式事务的仓库 希望胖友小手一抖 右上角来个 Star 感恩 1 24基于 vue element ui 的后台管理系统磁力链接聚合搜索中华人民共和国行政区划 省级 省份直辖市自治区 地级 城市 县级 区县 乡级 乡镇街道 村级 村委会居委会 中国省市区镇村二级三级四级五级联动地址数据 iOS开发常用三方库 插件 知名博客等等LeetCode题解 151道题完整版／中文文案排版指北最良心的 Python 教程 业内为数不多致力于极致体验的超强全自研跨平台 windows android iOS 流媒体内核 通过模块化自由组合 支持实时RTMP推流 RTSP推流 RTMP播放器 RTSP播放器 录像 多路流媒体转发 音视频导播 动态视频合成 音频混音 直播互动 内置轻量级RTSP服务等 比快更快 业界真正靠谱的超低延迟直播SDK 1秒内 低延迟模式下2 4 ms 一个 PHP 微信 SDK ️ 跨平台桌面端视频资源播放器 简洁无广告 免费高颜值 后台管理主线版本基于三者并行开发维护 同时支持电脑 手机 平板 切换分支查看不同的vue版本 element plus版本已发布 vue3 vue3 vue vue3 x vue js 程序无国界 但程序员有国界 中国国家尊严不容挑衅 如果您在特殊时期 此项目是机器学习 Machine Learning 深度学习 Deep Learning NLP面试中常考到的知识点和代码实现 也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识 夜读 通过 bilibili 在线直播的方式分享 Go 相关的技术话题 每天大家在微信 telegram Slack 上及时沟通交流编程技术话题 GitHubDaily 分享内容定期整理与分类 欢迎推荐 自荐项目 让更多人知道你的项目 支持多家云存储的云盘系统机器学习相关教程DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本 这里是写博客的地方 Halfrost Field 冰霜之地mall学习教程 架构 业务 技术要点全方位解析 mall项目 4 k star 是一套电商系统 使用现阶段主流技术实现 涵盖了等技术 采用Docker容器化部署 chick 是使用 Node js 和 MongoDB 开发的社区系统一个非常适合IT团队的在线API文档 技术文档工具汇总各大互联网公司容易考察的高频leetcode题 1 Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量 Android开源弹幕引擎 烈焰弹幕使 ～深度学习框架PyTorch 入门与实战 网易云音乐命令行版本 对开发人员有用的定律 理论 原则和模式TeachYourselfCS 的中文翻译高颜值的第三方网易云播放器 支持 Windows macOS Linux spring cloud vue oAuth2 全家桶实战 前后端分离模拟商城 完整的购物流程 后端运营平台 可以实现快速搭建企业级微服务项目 支持微信登录等三方登录 Chinese sticker pack More joy 表情包的博物馆 Github最有毒的仓库 中国表情包大集合 聚欢乐 Lantern官方版本下载 蓝灯 翻墙 代理 科学上网 外网 加速器 梯子 路由一款入门级的人脸 视频 文字检测以及识别的项目 vue2 vue router vuex 入门项目PanDownload的个人维护版本 一个基于Spring Boot MyBatis的种子项目 用于快速构建中小型API RESTful API项目 iOS interview questions iOS面试题集锦 附答案 学习qq群或 Telegram 群交流为互联网IT人打造的中文版awesome go强大 可定制 易扩展的 ViewPager 指示器框架 是的最佳替代品 支持角标 更支持在非ViewPager场景下使用 使用hide show 切换Fragment或使用se Kubernetes中文指南 云原生应用架构实践手册For macOS 百度网盘 破解SVIP 下载速度限制 架构师技术图谱 助你早日成为架构师mall admin web是一个电商后台管理系统的前端项目 基于Vue Element实现 主要包括商品管理 订单管理 会员管理 促销管理 运营管理 内容管理 统计报表 财务管理 权限管理 设置等功能 网易云音乐第三方 编程随想 整理的 太子党关系网络 专门揭露赵国的权贵基于gin vue搭建的后台管理系统框架 集成jwt鉴权 权限管理 动态路由 分页封装 多点登录拦截 资源权限 上传下载 代码生成器 表单生成器 通用工作流等基础功能 五分钟一套CURD前后端代码 目VUE3版本正在重构 欢迎issue和pr 27天成为Java大神一个基于浏览器端 JS 实现的在线代理编程电子书 电子书 编程书籍 包括人工智能 大数据类 并发编程 数据库类 数据挖掘 新面试题 架构设计 算法系列 计算机类 设计模式 软件测试 重构优化 等更多分类ADB Usage Complete ADB 用法大全二维码生成器 支持 gif 动态图片二维码 Vim 从入门到精通阿布量化交易系统 股票 期权 期货 比特币 机器学习 基于python的开源量化交易 量化投资架构一个简洁优雅的hexo主题 Wiki of OI ICPC for everyone 某大型游戏线上攻略 内含炫酷算术魔法 Google 开源项目风格指南 中文版 Git AWS Google 镜像 SS SSR VMESS节点行业研究报告的知识储备库 cim cross IM 适用于开发者的分布式即时通讯系统微信小程序开源项目库汇总每天更新 全网热门 BT Tracker 列表 天用Go动手写 从零实现系列强大的哔哩哔哩增强脚本 下载视频 音乐 封面 弹幕 简化直播间 评论区 首页 自定义顶栏 删除广告 夜间模式 触屏设备支持Evil Huawei 华为作过的恶Android上一个优雅 万能自定义UI 仿iOS 支持垂直 水平方向切换 支持周视图 自定义周起始 性能高效的日历控件 支持热插拔实现的UI定制 支持标记 自定义颜色 农历 自定义月视图各种显示模式等 Canvas绘制 速度快 占用内存低 你真的想不到日历居然还可以如此优雅已不再维护科学上网插件的离线安装包储存在这里ThinkPHP Framework 十年匠心的高性能PHP框架 Java 程序员眼中的 Linux 一个支持多选 选原图和视频的图片选择器 同时有预览 裁剪功能 支持hsweb haʊs wɛb 是一个基于spring boot 2 x开发 首个使用全响应式编程的企业级后台管理系统基础项目 学习强国 懒人刷分工具 自动学习wxParse 微信小程序富文本解析自定义组件 支持HTML及markdown解析 newbee mall 项目 新蜂商城 是一套电商系统 包括 newbee mall 商城系统及 newbee mall admin 商城后台管理系统 基于 Spring Boot 2 X 及相关技术栈开发 前台商城系统包含首页门户 商品分类 新品上线 首页轮播 商品推荐 商品搜索 商品展示 购物车 订单结算 订单流程 个人订单管理 会员中心 帮助中心等模块 后台管理系统包含数据面板 轮播图管理 商品管理 订单管理 会员管理 分类管理 设置等模块 最全的前端资源汇总仓库 包括前端学习 开发资源 求职面试等 中文翻译手写实现李航 统计学习方法 书中全部算法 Python 抖音机器人 论如何在抖音上找到漂亮小姐姐？ ️A static blog writing client 一个静态博客写作客户端 超级速查表 编程语言 框架和开发工具的速查表 单个文件包含一切你需要知道的东西 迁移学习前端低代码框架 通过 JSON 配置就能生成各种页面 技术面试最后反问面试官的话Machine Learning Yearning 中文版 机器学习训练秘籍 Andrew Ng 著越来越多的网站具有反爬虫特性 有的用图片隐藏关键数据 有的使用反人类的验证码 建立反反爬虫的代码仓库 通过与不同特性的网站做斗争 无恶意 提高技术 欢迎提交难以采集的网站 因工作原因 项目暂停 本项目收藏这些年来看过或者听过的一些不错的常用的上千本书籍 没准你想找的书就在这里呢 包含了互联网行业大多数书籍和面试经验题目等等 有人工智能系列 常用深度学习框架TensorFlow pytorch keras NLP 机器学习 深度学习等等 大数据系列 Spark Hadoop Scala kafka等 程序员必修系列 C C java 数据结构 linux 设计模式 数据库等等 人人影视bot 完全对接人人影视全部无删减资源Spring Cloud基础教程 持续连载更新中一个用于在 macOS 上平滑你的鼠标滚动效果或单独设置滚动方向的小工具 让你的滚轮爽如触控板阿里妈妈前端团队出品的开源接口管理工具RAP第二代超轻量级中文ocr 支持竖排文字识别 支持ncnn mnn tnn推理总模型仅4 7M 微信全平台 SDK Senparc Weixin for C 支持 NET Framework 及 NET Core NET 6 已支持微信公众号 小程序 小游戏 企业号 企业微信 开放平台 微信支付 JSSDK 微信周边等全平台 WeChat SDK for C 中文独立博客列表高效率 QQ 机器人支持库支持定制任何播放器SDK和控制层 OpenPower工作组收集汇总的医院开放数据Xray 基于 Nginx 的 VLESS XTLS 一键安装脚本 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vue前后端分离的一个项目 ️ 无后端的仿 YouTube Live Chat 风格的简易 Bilibili 弹幕姬vue后端管理系统界面 基于ui组件iviewBilibili直播弹幕库 for Mac Windows LinuxVue高仿网易云音乐 基本实现网易云所有音乐 MV相关功能 现已更新到第二版 仅用于学习 下面有详细教程 武汉大学图书馆助手 移动端Zeus基于Golang Gin casbin 致力于做企业统一权限 账号中心管理系统 包含账号管理 数据权限 功能权限 应用管理 多数据库适配 可docker 一键运行 社区活跃 版本迭代快 加群免费技术支持 Vue高仿网易云音乐 Vue入门实践 在线预览 暂时停止基于 Vue 和 ElementUI 构建的一个企业级后台管理系统 ️ 跨平台移动端视频资源播放器 简洁免费 ZY Player 移动端 APP 基于 Uni app 开发 Vue实战项目基于参考小米商城 实现的电商项目 h5制作 移动端专题活动页面可视化编辑仿钉钉审批流程设置动态表单页面设计 自动生成页面微前端项目实战vue项目 基于vue3 qiankun2 进阶版 github com wl ui wl mfe基于 d2 admin的RBAC权限管理解决方案VueNode 是一套基于的前后端分离项目 基于仿京东淘宝的 移动端H5电商平台 巨树 基于ztree封装的Vue树形组件 轻松实现海量数据的高性能渲染 微信红包封面领取 用户观看视频广告或者邀请用户可获取微信红包序列号基于 Vue 的可视化布局编辑器插件kbone ui 是一套能同时支持 小程序 kbone 和 vue 框架开发的多端 UI 库 PS 新版 kbone ui 已出炉并迁移到 kbone 主仓库 此仓库仅做旧版维护之用 一个vue的个人博客项目 配合 net core api教程 打造前后端分离Tumo Blog For Vue js 前后端分离bpmn js流程设计器组件 基于vue elementui美化属性面板 满足9 %以上的业务需求专门为 Weex 前端开发者打造的一套高质量UI框架 想用vue把我现在的个人网站重新写一下 新的风格 新的技术 什么都是新的 本项目是一个在线聊天系统 最大程度的还原了Mac客户端QQ vue cli3 后台管理模板 heart 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Aryia-Behroziuan / NeuronsAn ANN is a model based on a collection of connected units or nodes called "artificial neurons", which loosely model the neurons in a biological brain. Each connection, like the synapses in a biological brain, can transmit information, a "signal", from one artificial neuron to another. An artificial neuron that receives a signal can process it and then signal additional artificial neurons connected to it. In common ANN implementations, the signal at a connection between artificial neurons is a real number, and the output of each artificial neuron is computed by some non-linear function of the sum of its inputs. The connections between artificial neurons are called "edges". Artificial neurons and edges typically have a weight that adjusts as learning proceeds. The weight increases or decreases the strength of the signal at a connection. Artificial neurons may have a threshold such that the signal is only sent if the aggregate signal crosses that threshold. Typically, artificial neurons are aggregated into layers. Different layers may perform different kinds of transformations on their inputs. Signals travel from the first layer (the input layer) to the last layer (the output layer), possibly after traversing the layers multiple times. The original goal of the ANN approach was to solve problems in the same way that a human brain would. However, over time, attention moved to performing specific tasks, leading to deviations from biology. Artificial neural networks have been used on a variety of tasks, including computer vision, speech recognition, machine translation, social network filtering, playing board and video games and medical diagnosis. Deep learning consists of multiple hidden layers in an artificial neural network. This approach tries to model the way the human brain processes light and sound into vision and hearing. Some successful applications of deep learning are computer vision and speech recognition.[68] Decision trees Main article: Decision tree learning Decision tree learning uses a decision tree as a predictive model to go from observations about an item (represented in the branches) to conclusions about the item's target value (represented in the leaves). It is one of the predictive modeling approaches used in statistics, data mining, and machine learning. Tree models where the target variable can take a discrete set of values are called classification trees; in these tree structures, leaves represent class labels and branches represent conjunctions of features that lead to those class labels. Decision trees where the target variable can take continuous values (typically real numbers) are called regression trees. In decision analysis, a decision tree can be used to visually and explicitly represent decisions and decision making. In data mining, a decision tree describes data, but the resulting classification tree can be an input for decision making. Support vector machines Main article: Support vector machines Support vector machines (SVMs), also known as support vector networks, are a set of related supervised learning methods used for classification and regression. Given a set of training examples, each marked as belonging to one of two categories, an SVM training algorithm builds a model that predicts whether a new example falls into one category or the other.[69] An SVM training algorithm is a non-probabilistic, binary, linear classifier, although methods such as Platt scaling exist to use SVM in a probabilistic classification setting. In addition to performing linear classification, SVMs can efficiently perform a non-linear classification using what is called the kernel trick, implicitly mapping their inputs into high-dimensional feature spaces. Illustration of linear regression on a data set. Regression analysis Main article: Regression analysis Regression analysis encompasses a large variety of statistical methods to estimate the relationship between input variables and their associated features. Its most common form is linear regression, where a single line is drawn to best fit the given data according to a mathematical criterion such as ordinary least squares. The latter is often extended by regularization (mathematics) methods to mitigate overfitting and bias, as in ridge regression. When dealing with non-linear problems, go-to models include polynomial regression (for example, used for trendline fitting in Microsoft Excel[70]), logistic regression (often used in statistical classification) or even kernel regression, which introduces non-linearity by taking advantage of the kernel trick to implicitly map input variables to higher-dimensional space. Bayesian networks Main article: Bayesian network A simple Bayesian network. Rain influences whether the sprinkler is activated, and both rain and the sprinkler influence whether the grass is wet. A Bayesian network, belief network, or directed acyclic graphical model is a probabilistic graphical model that represents a set of random variables and their conditional independence with a directed acyclic graph (DAG). For example, a Bayesian network could represent the probabilistic relationships between diseases and symptoms. Given symptoms, the network can be used to compute the probabilities of the presence of various diseases. Efficient algorithms exist that perform inference and learning. Bayesian networks that model sequences of variables, like speech signals or protein sequences, are called dynamic Bayesian networks. Generalizations of Bayesian networks that can represent and solve decision problems under uncertainty are called influence diagrams. Genetic algorithms Main article: Genetic algorithm A genetic algorithm (GA) is a search algorithm and heuristic technique that mimics the process of natural selection, using methods such as mutation and crossover to generate new genotypes in the hope of finding good solutions to a given problem. In machine learning, genetic algorithms were used in the 1980s and 1990s.[71][72] Conversely, machine learning techniques have been used to improve the performance of genetic and evolutionary algorithms.[73] Training models Usually, machine learning models require a lot of data in order for them to perform well. Usually, when training a machine learning model, one needs to collect a large, representative sample of data from a training set. Data from the training set can be as varied as a corpus of text, a collection of images, and data collected from individual users of a service. Overfitting is something to watch out for when training a machine learning model. Federated learning Main article: Federated learning Federated learning is an adapted form of distributed artificial intelligence to training machine learning models that decentralizes the training process, allowing for users' privacy to be maintained by not needing to send their data to a centralized server. This also increases efficiency by decentralizing the training process to many devices. For example, Gboard uses federated machine learning to train search query prediction models on users' mobile phones without having to send individual searches back to Google.[74] Applications There are many applications for machine learning, including: Agriculture Anatomy Adaptive websites Affective computing Banking Bioinformatics Brain–machine interfaces Cheminformatics Citizen science Computer networks Computer vision Credit-card fraud detection Data quality DNA sequence classification Economics Financial market analysis[75] General game playing Handwriting recognition Information retrieval Insurance Internet fraud detection Linguistics Machine learning control Machine perception Machine translation Marketing Medical diagnosis Natural language processing Natural language understanding Online advertising Optimization Recommender systems Robot locomotion Search engines Sentiment analysis Sequence mining Software engineering Speech recognition Structural health monitoring Syntactic pattern recognition Telecommunication Theorem proving Time series forecasting User behavior analytics In 2006, the media-services provider Netflix held the first "Netflix Prize" competition to find a program to better predict user preferences and improve the accuracy of its existing Cinematch movie recommendation algorithm by at least 10%. A joint team made up of researchers from AT&T Labs-Research in collaboration with the teams Big Chaos and Pragmatic Theory built an ensemble model to win the Grand Prize in 2009 for $1 million.[76] Shortly after the prize was awarded, Netflix realized that viewers' ratings were not the best indicators of their viewing patterns ("everything is a recommendation") and they changed their recommendation engine accordingly.[77] In 2010 The Wall Street Journal wrote about the firm Rebellion Research and their use of machine learning to predict the financial crisis.[78] In 2012, co-founder of Sun Microsystems, Vinod Khosla, predicted that 80% of medical doctors' jobs would be lost in the next two decades to automated machine learning medical diagnostic software.[79] In 2014, it was reported that a machine learning algorithm had been applied in the field of art history to study fine art paintings and that it may have revealed previously unrecognized influences among artists.[80] In 2019 Springer Nature published the first research book created using machine learning.[81] Limitations Although machine learning has been transformative in some fields, machine-learning programs often fail to deliver expected results.[82][83][84] Reasons for this are numerous: lack of (suitable) data, lack of access to the data, data bias, privacy problems, badly chosen tasks and algorithms, wrong tools and people, lack of resources, and evaluation problems.[85] In 2018, a self-driving car from Uber failed to detect a pedestrian, who was killed after a collision.[86] Attempts to use machine learning in healthcare with the IBM Watson system failed to deliver even after years of time and billions of dollars invested.[87][88] Bias Main article: Algorithmic bias Machine learning approaches in particular can suffer from different data biases. A machine learning system trained on current customers only may not be able to predict the needs of new customer groups that are not represented in the training data. When trained on man-made data, machine learning is likely to pick up the same constitutional and unconscious biases already present in society.[89] Language models learned from data have been shown to contain human-like biases.[90][91] Machine learning systems used for criminal risk assessment have been found to be biased against black people.[92][93] In 2015, Google photos would often tag black people as gorillas,[94] and in 2018 this still was not well resolved, but Google reportedly was still using the workaround to remove all gorillas from the training data, and thus was not able to recognize real gorillas at all.[95] Similar issues with recognizing non-white people have been found in many other systems.[96] In 2016, Microsoft tested a chatbot that learned from Twitter, and it quickly picked up racist and sexist language.[97] Because of such challenges, the effective use of machine learning may take longer to be adopted in other domains.[98] Concern for fairness in machine learning, that is, reducing bias in machine learning and propelling its use for human good is increasingly expressed by artificial intelligence scientists, including Fei-Fei Li, who reminds engineers that "There’s nothing artificial about AI...It’s inspired by people, it’s created by people, and—most importantly—it impacts people. It is a powerful tool we are only just beginning to understand, and that is a profound responsibility.”[99] Model assessments Classification of machine learning models can be validated by accuracy estimation techniques like the holdout method, which splits the data in a training and test set (conventionally 2/3 training set and 1/3 test set designation) and evaluates the performance of the training model on the test set. In comparison, the K-fold-cross-validation method randomly partitions the data into K subsets and then K experiments are performed each respectively considering 1 subset for evaluation and the remaining K-1 subsets for training the model. In addition to the holdout and cross-validation methods, bootstrap, which samples n instances with replacement from the dataset, can be used to assess model accuracy.[100] In addition to overall accuracy, investigators frequently report sensitivity and specificity meaning True Positive Rate (TPR) and True Negative Rate (TNR) respectively. Similarly, investigators sometimes report the false positive rate (FPR) as well as the false negative rate (FNR). However, these rates are ratios that fail to reveal their numerators and denominators. The total operating characteristic (TOC) is an effective method to express a model's diagnostic ability. TOC shows the numerators and denominators of the previously mentioned rates, thus TOC provides more information than the commonly used receiver operating characteristic (ROC) and ROC's associated area under the curve (AUC).[101] Ethics Machine learning poses a host of ethical questions. Systems which are trained on datasets collected with biases may exhibit these biases upon use (algorithmic bias), thus digitizing cultural prejudices.[102] For example, using job hiring data from a firm with racist hiring policies may lead to a machine learning system duplicating the bias by scoring job applicants against similarity to previous successful applicants.[103][104] Responsible collection of data and documentation of algorithmic rules used by a system thus is a critical part of machine learning. Because human languages contain biases, machines trained on language corpora will necessarily also learn these biases.[105][106] Other forms of ethical challenges, not related to personal biases, are more seen in health care. There are concerns among health care professionals that these systems might not be designed in the public's interest but as income-generating machines. This is especially true in the United States where there is a long-standing ethical dilemma of improving health care, but also increasing profits. For example, the algorithms could be designed to provide patients with unnecessary tests or medication in which the algorithm's proprietary owners hold stakes. There is huge potential for machine learning in health care to provide professionals a great tool to diagnose, medicate, and even plan recovery paths for patients, but this will not happen until the personal biases mentioned previously, and these "greed" biases are addressed.[107] Hardware Since the 2010s, advances in both machine learning algorithms and computer hardware have led to more efficient methods for training deep neural networks (a particular narrow subdomain of machine learning) that contain many layers of non-linear hidden units.[108] By 2019, graphic processing units (GPUs), often with AI-specific enhancements, had displaced CPUs as the dominant method of training large-scale commercial cloud AI.[109] OpenAI estimated the hardware compute used in the largest deep learning projects from AlexNet (2012) to AlphaZero (2017), and found a 300,000-fold increase in the amount of compute required, with a doubling-time trendline of 3.4 months.[110][111] Software Software suites containing a variety of machine learning algorithms include the following: Free and open-source so
VectorInstitute / HV AI CA Reinforcement Learning solution for HVAC control to optimize energy consumption. Developed by Vector Institute and TELUS.
