新闻
教育类产品的“加购”怎么做？
概要: 编辑导语：产品“加购”功能的目的，一般有两种——提高当前订单客单价和提高加购商品的转化率，那么，要如何实现这个目的呢？本文作者分析了市面上比较流行的加购类做法，希望能给你带来一些启发。公司最近要做一个……
VUE的结局，卖身腾讯时就已经写好
概要: 编辑导语：最近，VUE VLOG宣布将于9月30日停运，让不少人倍感伤感。作为初代手机剪辑软件中的佼佼者，VUE在高峰时期曾拥有1200万的注册者，为何如今会走向这样的结局呢？抛开产品最初的情怀和初心……
TikTok要教“大哥们”做事，Google、Meta要变天
概要: 编辑导语：随着全球互联网时代的不断发展，Tiktok的增长势头也在不断加大。无论是巨头Google、Meta还是中小平台的Snap、Twitter都不能对Tiktok熟视无睹了。本篇报告作者立足于Go……
强烈呼吁华为下场造车
概要: 出品丨虎嗅汽车组作者丨周到头图丨IC Photo“OK，还得我亲自来。”当经历了夺取宇宙原石的计划接连被复仇者联盟和银河护卫队挫败后，灭霸选择戴上无限手套亲自下场参战。这位之前一直借洛基和指控者罗南之……
Felt
概要: Felt
视频搜索体验价值论
概要: 视频搜索体验价值论
新海诚《铃芽户缔》女主声优确定 1700人中脱颖而出
概要: 新海诚导演的剧场版动画《铃芽户缔》女主声优确定，将由原菜乃华担任，她从超过1700人的试音者中脱颖而出。
《灵能百分百》第三季OP先行映像 将魔性进行到底
概要: 有推特博主发布了现场录制的《灵能百分百》OP。
金融壹账通CFO罗永涛：目前公司财务资源充足，无额外融资需求
概要: 2022年7月4日，金融服务行业的商业科技服务提供商（Technology-as-a-Service Provider，简称：TaaS Provider）金融壹账通成功通过介绍方式在香港交易所挂牌上市……
韩漫《她去公爵家的理由》动画化决定
概要: 由Milcha、Whale创作的漫画《她去公爵家的理由》宣布了动画化决定的消息。本作的宣传图也一并公开。
《异世界叔叔》新中文预告 7月6日上线Netflix
概要: 动画《异世界叔叔》公开了正式预告，本片将于7月6日在Netflix上线。
「转生贤者的异世界生活」OP主题曲无字幕动画MV公开
概要: 由风花风花负责插画，进行诸岛创作的同名轻小说改编，REVOROOT负责制作的电视动画「转生贤者的异世界生活」近期公开了OP主题曲「無自覚の天才」的无字幕动画MV，动画已于7月4日开始播出。「無自覚の天……
漫画「咒术回战」第20卷封面图公开
概要: 近日，漫画「咒术回战」公开了第20卷封面图，图中人物为石流龙。该卷将于8月4日发售。「咒术回战」是芥见下下创作的漫画作品，于2018年3月5日开始在「周刊少年Jump」上连载。根据漫画改编的同名电视动……
新艺联作品：《神探大战》人性暗流涌动 大战一触即发
概要: 暗流涌动的人性斡旋，谁在为真相发声？喧嚣下的真相在哪？7月8日大战在即，答案不远，极致观影体验，影院见……
剧场版动画《我们的黎明》10月上映 公开新特报视频
概要: 根据今井哲也原作制作的剧场版动画《我们的黎明》宣布了将于10月上映的消息。本作的新宣传图、PV也一并公开。
有偿删差评已形成灰黑色产业链 专家建议通过数据对接系统监管异常数据
概要: 来源：法治日报……
漫画「新网球王子」公开最新彩页
概要: 漫画「新网球王子」公开了最新的彩页，漫画最新卷第36卷正在好评发售中。「新网球王子」是漫画家·许斐刚创作的体育漫画作品，讲述了在全国网球大赛结束后，龙马向高中生进击挑战的一系列故事。同名电视动画由Pr……
动画「继母的拖油瓶是我的前女友」播放前贺图第六弹公开
概要: 近日，动画「继母的拖油瓶是我的前女友」官方公开了播放前的第六弹贺图，由画师はハリオアイ绘制。该作将于明日（7月6日）正式播出。动画「继母的拖油瓶是我的前女友」（継母の連れ子が元カノだった）改编自由纸城……
《向往的生活》第六季——大海篇
概要: 如果有一天我住在海边，农夫变成渔夫的梦想终于实现，风吹过的时候，渔船慢慢摇。把日落收进相框，海边的天色似乎没有一刻会重复，每一次回望都是新的远方。面朝大海，鱼米正香，蘑菇屋的炊烟升腾，一家人做饭正忙……
高油价煎熬出租车司机
概要: 本文来自微信公众号：真实故事计划 （ID：zhenshigushi1），作者：郑婷，编辑：温丽虹，头图来自：视觉中国2022年6月，新一轮成品油调价，国内92号汽油全面进入“9元时代”，部分地区95号……
河北GDP第一城唐山，房价曾领涨全国，如今陷入谷底
概要: 许多曾经的唐山投资客，都在出售手中房产。
古天乐悼念罗启锐：先生的离开是香港电影的损失
概要: 新浪娱乐讯 7月5日，古天乐发文悼念导演编剧罗启锐：“罗启锐先生的离开，是香港电影的损失。他带给我们很多经典作品，例如《秋天的童话》、《八两金》、《岁月神偷》等，这些作品都具有划时代的力量，无论任何时……
P站美图推荐——让人全心放松下来的温馨空间特辑
概要: 可爱的动物+看上去很好吃的食物=究极的治愈空间
深圳枭瞳参与制作《Mobile Legends》汇总
概要: 前几年合作的项目图，汇总一下~感谢项目组的信任与意见反馈……
提车后15天内可退车退款
概要: 7月5日，恒驰5宣布将于7月6日晚上八点开启预售，预售订金1000元，转大定1万元抵2万元……
How Normal Am I?
概要: How Normal Am I?
《最终幻想14》国际服新功能 跨大区也能联机了
概要: 早些时候，Square Enix 发布了《最终幻想14》国际服 6.18 版本完整补丁说明。该补丁中推出了备受期待的数据中心穿越系统，该系统将允许玩家在同一个地区的情况下，跨越服务大区之间的壁垒，和不……
微信内测“大小号”功能，同一手机号可注册两个账号了
概要: 记者/彭新……
《英雄不再3》最新中文宣传视频 10月6日发售
概要: Marvelous股份有限公司宣布，刺客动作游戏《英雄不再3》公布了最新宣传视频和游戏信息。《英雄不再3》的PlayStation®5/PlayStation®4/Xbox Series X|S/Xb……
【众生相】杜欧若能去到勇士和湖人，下赛季的西决舞台主角会是他们吗？
概要: 杜兰特和欧文的去向是交易市场的重头戏！倘若欧文去了湖人，杜兰特去了勇士，“老友重聚”的剧情上演，球迷们会是什么样的心情？ 欢迎点赞，关注和转发！·2017 Rematch2017 重演·as a wa
负债累累仍在购买比特币，MicroStrategy为何在比特币上孤注一掷
概要: 负债累累仍在购买比特币，MicroStrategy为何在比特币上孤注一掷
腾讯音乐上线新产品“曲易买”，提供音乐商用版权授权服务
概要: 炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会……
藤本新短篇《随心一听》 你曾过度解读过某部作品吗？
概要: 昨日，藤本树的短篇漫画《再见绘梨》单行本正式发售。与此同时，藤本树又与远田音合作创作了一个新的短篇《随心一听》。
为客户创造更多价值，招行高端信用卡礼遇精彩升级
概要: 今年,受疫情反复等超预期因素影响,我国经济下行压力加大,体现在消费上,5月社会消费品零售总额同比下降6.7%。信用卡作为消费的重要载体,需求减弱的情况下获客、交易等核心业务承压明显,高端信用卡因权益与……
腾讯音乐上线新产品“曲易买”，提供音乐商用版权授权
概要: IT之家7 月 5 日消息，腾讯音乐娱乐集团（TME）旗下正版商用音乐授权平台曲易买已在 7 月 1 日上线。官方表示，曲易买自有版权识别技术，还联合 TME 各平台对音乐版权做全方位保护；曲易买有腾……
Xbox Cloud throttles performance if user agent is Linux
概要: Xbox Cloud throttles performance if user agent is Linux
视频：古天乐发文悼念导演罗启锐 为香港电影增添美好岁月
概要: 视频：古天乐发文悼念导演罗启锐 为香港电影增添美好岁月
10天5起融资，两笔金额过亿，这个赛道悄悄火着
概要: 10天5起融资，两笔金额过亿，这个赛道悄悄火着
维他奶送上健康宝典，解锁健康生活方式
概要: 人类的食物是多种多样的，各种食物所含的营养成分不完全相同，所以需要多种食物组成，才能满足人体各种营养需要，达到合理营养、促进健康的目的。因此，平衡膳食可以最大程度上保障人体营养需要和健康生活根本，深受……
喜讯丨赛为智能中标1.79亿元合肥轨道交通综合监控系统集成项目
概要: 喜讯丨赛为智能中标1.79亿元合肥轨道交通综合监控系统集成项目
配啥都好吃：吉香居暴下饭酱菜 8.4 元 / 瓶（商超 16.9 元）
概要: 天猫【吉香居食品旗舰店】吉香居多口味暴下饭酱菜日常售价为 23.8 元 / 瓶，下单 2 件打 5 折，领取 7 元优惠券，到手价为 16.8 元 2 瓶，折合 8.4 元 / 瓶。天猫吉香居多口味下……
哈哈哈，听说日本人吃不起西瓜
概要: 出品 | 虎嗅青年文化组作者 | 木子童编辑丨渣渣郡题图丨Pinterest本文首发于虎嗅年轻内容公众号“那個NG”（ID：huxiu4youth）。在这里，我们呈现当下年轻人的面貌、故事和态度。“日……
《火影忍者》全新舞台剧视觉图公开 这个鸣人好帅
概要: 《火影忍者》全新舞台剧《忍界大战、开战》，公开了主视觉图，鸣人和佐助，以及他们各自代表的一方阵容全部登场。
奥特曼：戴卡确认将全网同步更新，小金人闪光剑登场，奥特双重圣剑排面拉满
概要: 大家好，北冥特摄漫评，带你看最新的奥特曼资讯。戴卡奥特曼经历了一年的宣传，马上就要开始更新了，说实话大家还是很期待这部新作品的，虽然是令和的平成三杰，但是造型方面上有着很多的改动，并且剧情方面也精彩了……
阿基蕾拉又要黑化了，黑色形态登场，对战假面骑士贞德！
概要: 贝尔和元太的对决终于告一段落，这一话可以说是假面骑士revice自从进入到后期之后最好看的一话了。当然木下对于台词的处理依旧令人诟病，如果让元太直接说出自己已经放下了过去，现在的自己不是白波纯平而是五……
组图：杨谨华和老公游泳共用一个游泳圈 躺老公怀里秀恩爱超甜蜜
概要: 组图：杨谨华和老公游泳共用一个游泳圈 躺老公怀里秀恩爱超甜蜜
百名企业家齐聚君智百亿商战课，探寻逆境破局战略解法
概要: 7月2日，一堂云集了飞鹤、波司登、公牛、西贝、竹叶青茶业等众多一线知名品牌创始人和170余位企业家、企业高管的商业课程在厦门落幕。在国内商业课程略显冷清的当下，这堂逆市火爆、备受企业家群体好评的商战课……
FedEx to close data centers, retire all mainframes by 2024, saving $400m
概要: FedEx to close data centers, retire all mainframes by 2024, saving $400m
巴西宣布 5G 服务于 7 月 6 日开始启用，全国范围内 9 月底前启用
概要: IT之家7 月 5 日消息，据央视新闻报道，巴西国家电信局宣布，从 7 月 6 日起 5G 服务将首先在首都巴西利亚实现。国家电信局还宣布，截至本月底，巴西全国 26 个州的首府都将开通 5G 服务，……
《苍穹之战神》新动画主题歌 angela再回归演绎
概要: 由XEBEC制作，2004年于东京电视台播放的机器人动画名作《苍穹之战神（苍穹之法芙娜）》系列已经诞生18周年，官方在去年宣布将制作系列衍生新作动画《苍穹之战神 BEHIND THE LINE》，今日……
机械硬盘已死？西数不服：容量依然是王道！
概要: HDD机械硬盘在数码及PC电脑等设备中已经很少见了，除非用户有大容量数据保存的要求，否则SSD硬盘完胜，不少人都认为机械硬盘已经死了，不过西数可不这么认为，全球数据保存还得靠机械盘。WD 硬盘业务部执……
TCL 华星广州 t9 项目完成首片产品点亮：覆盖全尺寸产品，第四季度投产
概要: IT之家7 月 5 日消息，据 TCL 华星消息，7 月 5 日，TCL 华星第 8.6 代氧化物半导体新型显示器件项目（t9 项目）首片产品成功点亮，项目点亮仪式于广州市黄埔区广州华星 t9 项目主……
斗罗大陆：小舞戏耍小喽啰，武魂殿的人就活该被定位成低智商？
概要: 目前斗罗大陆动画版已经上演到了215集，在这一集中小舞也迎来了复活后的首次战斗，哪怕是面对武魂殿的一众小喽啰，凭借小舞的实力也是游刃有余的轻松解决战斗.。不过说实在的，这批武魂殿的小喽啰也实在让人搞不……
下一个千亿赛道浮现，资本穿上「防晒服」
概要: 下一个千亿赛道浮现，资本穿上「防晒服」
戴卡奥特曼确定同步引进，7月9号播出首话故事！
概要: 戴卡奥特曼的拍摄工作早就完成了，实际上就连特别篇都拍摄完了。今年戴卡奥特曼之所以如此迅速就是因为国内的审核机制，为了能够同步在国内上映，圆谷那边也是提前了戴卡奥特曼的拍摄工作。而在今天官方也是放出了通……
独家专访魏少军：讨论电子传输关税，先要厘清这三大问题
概要: MC12成果解读。
A股半年44家公司退市，什么行业最多？
概要: 本文来自微信公众号：时代数据 （ID：datagoo），作者：张照，编辑：张照，原文标题：《A股半年44家公司退市：房地产和网络游戏行业居多，26家公司财报被出具非标审计意见》，头图来自：视觉中国6月……
集采迫近，被炒至上百元的“流感神药”价格上演过山车
概要: 国家第七批药品集采即将在7月12日开标，奥司他韦胶囊是这次集采重点品类，届时价格可能会出现大降。目前第一财经记者从一些渠道商获悉，奥司他韦的价格开始在跌了，跌到百元以下了。
基于方言之间的预测相似度进行方言聚类
概要: 基于方言之间的预测相似度进行方言聚类
绿色能源新突破！我国出现首个年实际发电量达产的光热电站
概要: 记者今天（7月5日）从青海中控德令哈50MW光热电站了解到，当日该电站发电量75.52万kWh，自2021年8月5日至今，电站累计实际发电量达到1.46亿kWh…
成渝西昆争相开通中老班列，这条通道可直达曼谷
概要: 万象南站换装场建成投用将进一步增强中老铁路辐射带动作用，提升中国与东盟国家间的国际联运效率，降低跨境物流成本。
流言板结束假期！梅西更新INS回归巴黎训练：22/23赛季的第一天
概要: 虎扑07月05日讯 梅西更新了个人Instagram动态，晒出了回归巴黎的个人训练照，并表示：2022/23赛季的第一天✅。除了梅西，内马尔、多纳鲁马、帕雷德斯今日也回归了训练，此前拉莫斯、埃雷拉以及
乘地铁要24小时内核酸报告？上海地铁：不实消息
概要: 原标题 乘地铁要24小时内核酸报告？上海地铁：不实消息 7月5日晚，有网友称，有传言目前乘地铁需要24小时内核酸报告。 对此，上海地铁运营方向澎湃新闻记者表示…
天津公布5日0至18时新增5例本土无症状感染者详情
概要: 中新网天津7月5日电 （杨子炀 孙玲玲）7月5日晚，天津市召开疫情防控第184场新闻发布会。发布会上，天津市疾病预防控制中心主任、天津市卫生健康委副主任韩金艳介绍了天津…
WBG vs AL全场集锦：木秀于林一脚定乾坤，AL团战决胜翻盘取胜
概要: 来源： 虎扑
上海国资院组建产业发展中心 助力国资国企引领产业发展
概要: 上证报中国证券网讯（记者 宋薇萍）“后疫情时代国资国企推动产业高质量发展研讨会”近日在上海国有资本运营研究院举行，与会人士围绕“国资国企推动产业高质量发展”和“上海国…
赛后采访Forge：阿卡丽是能代表我的一个英雄
概要: 来源： 虎扑
唐山房价跌入谷底
概要: 原标题 唐山房价跌入谷底 因煤而建、因钢而兴、因震而名，这是河北省唐山市为人所知的三个标签。今年较早时间，唐山曾发布了一揽子楼市刺激政策…
《如龙0》《如龙：极》1和2再被加入到XGP
概要: 21:20更新：《如龙0》《如龙：极》和《如龙：极2》现已正式被再次添加到Xbox Game Pass订阅服务中。现已入库《Last Call BBS》PC《如龙0》主机/PC/云端《如龙极》主机/P……
新设省级城商行还需要时间，开业首年山西银行亏损47亿
概要: 辽沈银行也亏损近12亿，四川银行则实现盈利
小说
从天才到混子
作者：追赶流星的人
标签：都市娱乐
简介：【网文萌新再度执笔，20年扑街巨著，绘写都市新篇章】我曾是个天才，真的，可是，现在，我就是个弟弟。班花：阿诚，这道题怎么做?我：题是死的，人是活的，你再想想。校花：阿诚，那个娃娃好漂亮啊，你帮我抓出来好不好？我：再漂亮也不能当饭吃，我们先吃饭。美女老师：阿诚，这篇论文你帮我看一下，看下有什么需要改的吗？我：字体格式改成常见的宋体，标题加粗，行间距调整一下。豪爽警花：阿诚，教我几招格斗术呗？我：武功再好，也怕菜刀，你还是练点旁门左道吧。哎，为什么想当个混子就这么的难？我不就是长的帅了点，成绩好了点，家里有钱了一点吗？可这，能怪我吗？我真的只想安安静静地当个混子，混完这没有系统的后半生。
章节末：第二百七十八章 大结局
状态：完本
论文
Scalable Classifier-Agnostic Channel Selection for MTSC | Papers With Code
概要: Accuracy is a key focus of current work in time series classification. However, speed and data reduction in many applications is equally important, especially when the data scale and storage requirements increase rapidly. Current MTSC algorithms need hundreds of compute hours to complete training and prediction. This is due to the nature of multivariate time series data, which grows with the number of time series, their length and the number of channels. In many applications, not all the channels are useful for the classification task; hence we require methods that can efficiently select useful channels and thus save computational resources. We propose and evaluate two methods for channel selection. Our techniques work by representing each class by a prototype time series and performing channel selection based on the prototype distance between classes. The main hypothesis is that useful channels enable better separation between classes; hence, channels with the higher distance between class prototypes are more useful. On the UEA Multivariate Time Series Classification (MTSC) benchmark, we show that these techniques achieve significant data reduction and classifier speedup for similar levels of classification accuracy. Channel selection is applied as a pre-processing step before training state-of-the-art MTSC algorithms and saves about 70% of computation time and data storage, with preserved accuracy. Furthermore, our methods enable even efficient classifiers, such as ROCKET, to achieve better accuracy than using no channel selection or forward channel selection. To further study the impact of our techniques, we present experiments on classifying synthetic multivariate time series datasets with more than 100 channels, as well as a real-world case study on a dataset with 50 channels. Our channel selection methods lead to significant data reduction with preserved or improved accuracy.
Decoupled Dynamic Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Forecasting | Papers With Code
概要: We all depend on mobility, and vehicular transportation affects the daily lives of most of us. Thus, the ability to forecast the state of traffic in a road network is an important functionality and a challenging task. Traffic data is often obtained from sensors deployed in a road network. Recent proposals on spatial-temporal graph neural networks have achieved great progress at modeling complex spatial-temporal correlations in traffic data, by modeling traffic data as a diffusion process. However, intuitively, traffic data encompasses two different kinds of hidden time series signals, namely the diffusion signals and inherent signals. Unfortunately, nearly all previous works coarsely consider traffic signals entirely as the outcome of the diffusion, while neglecting the inherent signals, which impacts model performance negatively. To improve modeling performance, we propose a novel Decoupled Spatial-Temporal Framework (DSTF) that separates the diffusion and inherent traffic information in a data-driven manner, which encompasses a unique estimation gate and a residual decomposition mechanism. The separated signals can be handled subsequently by the diffusion and inherent modules separately. Further, we propose an instantiation of DSTF, Decoupled Dynamic Spatial-Temporal Graph Neural Network (D2STGNN), that captures spatial-temporal correlations and also features a dynamic graph learning module that targets the learning of the dynamic characteristics of traffic networks. Extensive experiments with four real-world traffic datasets demonstrate that the framework is capable of advancing the state-of-the-art.