新闻
以快手“购物车”为例，解析如何利用数据分析评估新功能
概要: 新功能上线后，如何从数据的角度去评估该功能的效果如何？作者提出了产品功能分析的“三板斧”，分别是明确功能、梳理指标、对比效果，并以快手购物车功能为例进行案例说明，感兴趣的伙伴一起来看看吧。如果你是一名……
大厂运营总监教你如何深入思考
概要: 有很多人想要提升自我认知，但是很多时候却不知道如何做才能够提升。作者结合自己一些案例，分享了一些自己的心得体会，并且带你进行深入思考，实现认知跃迁，希望对你有所启发。我工作9年，目前在一家互联网大厂做……
营销误区 | 只做「内容」，忽略「营销」
概要: 在工作生活中，我们越来越重视内容的汲取，会通过信息进行沟通，内容营销也收到了需要B2B和B2C企业的重视，但很多营销人员在这其中往往会陷入一个误区：重视内容，却忽视了营销。生活中，我们靠语言传播信息，……
那个发射火箭失败的男人，用Emoji书写兰亭集序
概要: 出品｜虎嗅商业消费组作者｜昭晰编辑｜苗正卿题图｜视觉中国作品图｜徐冰工作室虎嗅注：八月底，徐冰的作品摆进了故宫。由故宫博物院、腾讯公司发起的《照见天地心——中国书房的意与象》展览的三年筹办期间，向六位……
C919“领证”意味着什么？旅客啥时能坐上?
概要: 记者/周圆 贾远琨 狄春……
马斯克：特斯拉人形机器人依托汽车制造体系
概要: 记者/王月伦……
“谨慎”和“保守”，投资人在投咖啡的路上变得小心翼翼
概要: 记者/吴容……
造车新势力9月交付PK：哪吒再次领跑，小鹏罕见三连降
概要: 记者/吴遇利……
组图：霍思燕看电影泪崩哭泣 儿子嗯哼暖心伸手帮妈妈擦泪
概要: 组图：霍思燕看电影泪崩哭泣 儿子嗯哼暖心伸手帮妈妈擦泪
官方澄清《极限竞速:地平线4》下架：短期内不会
概要: 在上个月，有传闻称《极限竞速：地平线4》因为车型和音乐版权到期，即将从商店下架，甚至这还让该作登上了当周的Steam热销榜第二，现在《极限竞速：地平线》的社区经理T10ManteoMax澄清了该传闻……
券商10月金股出炉：这些股获力挺，消费、能源股被看好
概要: 机构指出，随着全球风险逐步释放，10月份市场有望迎来震荡修复。
三期，首周两只崽崽c
概要: 第一张还在本本分分，就是，，，第二张开始放飞自我了～……
湖州文体中心
概要: Collect……
刘强东明州案女方代表声明:双方消除误会达成和解
概要: 财联社10月2日电，刘强东明州案迎来意外转折，北美时间10月1日晚间双方律师团队发表联合声明，声明显示案件双方已经达成和解，和解细节未对外公布。该案原定于10月3日在明尼苏达州明尼阿波利斯市市中心的亨……
武大靖为家乡佳木斯捐赠物资 网友晒出拉货卡车
概要: 新浪娱乐讯 近日，有网友晒出武大靖为家乡佳木斯捐赠物资的卡车。据了解，这批物资车装着2万斤鸡蛋，由本地志愿者分批次向当地居民进行发放。(责编：漠er凡)……
走近FED——了解美联储特殊的分散型结构丨财经科普
概要: 作为负责监督一国金融体系的重要机构，美国的中央银行，美联储在制定政策时需要考虑到不同地区的经济状况。
《超越善恶2》成为史上延迟时间最长的3A游戏
概要: 育碧的《超越善恶2》最早于2008年由Michel Ancel发布，Michel Ancel是初代《超越善恶》的设计师，也是《雷曼》系列游戏的创造者。现在，育碧的《超越善恶2》已经成为游戏史上延迟时间……
Nature 封面论文撤稿闹大了，认定首个室温超导体数据存疑！领域大佬尝试复现 6 次全失败，9 位作者集体抗议无效
概要: 登上 Nature 封面的“首个室温超导体”重磅论文，突然被撤下了！什么情况？？？要知道，这篇论文当时在学术圈引起了巨大轰动，剑桥大学、马普所等众多知名学者都表示这具有“里程碑”一般的意义。并被 Sc……
Decoration Codes
概要: 产业互联网装修平台 - 全新视觉设计New visual design of industrial Internet decoration platform……
AMD下代显卡集体现身：首批至少推出8个型号
概要: NVIDIA RTX 40系列现已正式发布，并即将陆续解禁上市，而AMD已官宣将于11月3日发布下代显卡。根据曝料者_rogame，AMD Navi 3x系列首批就有至少八个不同的PCI ID，对应不……
英特尔锐炫 A770 / A750 显卡现身 Geekbench，与 RTX 3060 跑分相近
概要: 感谢IT之家网友华南吴彦祖的线索投递！IT之家10 月 2 日消息，英特尔锐炫 A770 / A750 显卡已出现在 Geekbench 网站，测试了 OpenCL 和 Vulkan API 下的性能……
《战神》PC 移植厂商称正与索尼合作开发新的 3A 长期支持游戏
概要: IT之家10 月 2 日消息，《战神》PC 移植厂商 Jetpack Interactive 宣布，正在与索尼合作开发一款 3A 级 Live Service 游戏，也就是发售后提供长期内容更新的游戏……
发布会纪要丨上海社会面新增1例本土确诊病例，严处冒名代替进行核酸检测行为
概要: 10月2日，上海社会面新增1例本土确诊病例，居住于浦东新区航头镇沪南公路5298号。
联想YOGA pro 14S详情页
概要: 联想YOGA pro 14s上市~是2022年度下半年十月一假期前推出的新品，1.5公斤14.5英寸的 轻薄本，满足我们消费者办公还是娱乐，不像游戏本那么笨重性能也很强大，毕竟配的是英伟达3系显卡，还……
23岁女孩吃网红药后竟“疯了”？还送医抢救！
概要: 人民网微博 说起来 现代人似乎越来越重视健康、养身 各种“网红”保健品、“网红”药特别流行 也有很多人在网上 给大家“安利”自己吃得特别好的药品 今年23岁的安安（化名）…
我国第四批预备航天员选拔工作启动 共选拔12至14名预备航天员
概要: 新华社北京10月2日电（李国利、杨欣）记者2日从中国载人航天工程办公室获悉，为满足载人航天工程后续飞行任务需要，我国第四批预备航天员选拔工作已于近期启动。
桌游棋牌狂欢节：卡牌构筑游戏《降妖散记》开发中
概要: 妖孽横行苦天下，降妖除魔济苍生B站举办的棋牌游戏活动中，由MòGames工作室制作MyACG STUDIO协助发行的，类杀戮尖塔卡牌构筑游戏《降妖散记》发布了预告片。游戏暂定年内登录steam，支持简……
桌游棋牌狂欢节：《沙丘：阿拉科斯之战》预告公布
概要: 在本次B站桌游棋牌狂欢节发布会中，戏梦桌游带来了《Dune: War for Arrakis》的PV动画。《Dune: War For Arrakis》讲述了厄崔迪和哈克南两大家族之间悠久的对峙。沙漠……
“北溪”爆炸、冷空气来袭，欧洲准备好过冬了吗？
概要: 本文来自微信公众号：界面新闻 （ID：wowjiemian），作者：戴晶晶，头图来自：视觉中国“北溪”管道爆炸事件持续发酵的同时，欧洲大陆整体迈入了深秋——西欧迎来了北极寒流，北欧也已悄然降温。当地时……
诺贝尔奖即将揭晓 这些华人科学家被看好
概要: 这些科学家包括刚刚获得今年拉斯克医学奖的卢煜明；2022年度引文桂冠奖获得者、神经科学家李文渝；制造了柔性“电子皮肤”半导体聚合物的化学工程师鲍哲南。
消息称 OPPO Reno9 从骁龙 7 Gen 1“升级”为骁龙 778G 处理器
概要: IT之家10 月 2 日消息，OPPO Reno 系列的迭代新机 —— OPPO Reno9 系列此前曝光搭载高通骁龙 7 / 联发科天玑 8 系处理器。而今日，博主 @数码闲聊站 爆料称，OPPO ……
旧片续航、第二梯队影片缺位，《万里归途》带2022国庆档票房破5亿
概要: 据灯塔专业版数据，截至10月2日17时15分，2022国庆档（10月1日-10月7日）总票房（含预售）突破5亿。其中，首日票房为2.66亿，总场次44.2万场，观影总人次639万。
被嫌弃的40岁打工人
概要: 本文来自微信公众号：霞光社（ID：Globalinsights），作者：伍德，编辑：宋函，头图来自：视觉中国“我的朋友圈，哪里有适合我的工作！”9月的一天，徐力在失业大半年后，在朋友圈里发出了找工作的……
逾千名大湾区青年在香港共同展示国旗及区旗祝福祖国
概要: 为庆祝中华人民共和国成立73周年及香港回归祖国25周年，加强青年国家意识和爱国精神，“大湾区青年贺国庆73周年 庆回归25周年大汇演”于2日在香港西九龙文化区竹翠公园举行。…
新一轮全球金融危机，从英国开始引爆？
概要: 本文来自微信公众号：华尔街见闻 （ID：wallstreetcn），作者：卜淑情、叶桢，编辑：王丽，头图来自：视觉中国英国首相特拉斯（Liz Truss）新官上任，想要大刀阔斧重振英国经济，却没想到激……
北京加大批零两端货源调运，全市粮油肉蛋等生活必需品供应充足
概要: 为进一步有效阻断疫情传播风险，新发地市场永辉果蔬货场、精品一区、哈密瓜西瓜交易区被划定为高风险区。10月2日，记者从市商务局了解到，北京加大了批零两端的货源调运…
9月新势力又卖爆！多方预测2025年一半新车将是新能源车
概要: 新能源汽车销量远超预期！
流言板状态火热！8场4助，B席本赛季英超助攻数已追平上赛季
概要: 虎扑10月02日讯 英超第9轮，曼市德比正在进行中。上半场第7分钟，B席助攻福登为曼城首开记录，帮助曼城1-0领先。至此，B席本赛季在英超已经送出了4次助攻，追平上赛季的助攻数。据统计，B席本赛季英超
流言板赛前侦探：S12世界赛-10月01日JDG美服RANK记录
概要: 虎扑10月02日讯 赛前侦探：S12世界赛-10月01日JDG美服RANK记录上单：369-钻二该日总场数：4场战绩：1W-3L打野：Kanavi-大师1该日总场数：7场战绩：4W-3L中单：Yaga
流言板赛前侦探：S12世界赛-10月01日TES美服RANK记录
概要: 虎扑10月02日讯 赛前侦探：S12世界赛-10月01日TES美服RANK记录上单：Wayward-钻二该日总场数：5场战绩：3W-2L上单：Qingtian-钻一该日总场数：4场战绩：2W-2L打野
弗洛伦蒂诺致谢贝尔时，皇马会员大会现场响起嘘声
概要: 来源： 虎扑 标签：贝尔皇家马德里
小说
不败神帅
作者：阿呆呆
标签：都市娱乐
简介：三年前，秦北夜被关入天渊，受尽折磨，三年后，秦北夜横空出世，带领四大战神强势崛起，守护妻女一生一世！
章节末：第七百一十二章 轮回
状态：完本
论文
Sequence-to-Set Generative Models | Papers With Code
日期：19 Sep 2022
标签：None
描述：In this paper, we propose a sequence-to-set method that can transform any sequence generative model based on maximum likelihood to a set generative model where we can evaluate the utility/probability of any set. An efficient importance sampling algorithm is devised to tackle the computational challenge of learning our sequence-to-set model. We present GRU2Set, which is an instance of our sequence-to-set method and employs the famous GRU model as the sequence generative model. To further obtain permutation invariant representation of sets, we devise the SetNN model which is also an instance of the sequence-to-set model. A direct application of our models is to learn an order/set distribution from a collection of e-commerce orders, which is an essential step in many important operational decisions such as inventory arrangement for fast delivery. Based on the intuition that small-sized sets are usually easier to learn than large sets, we propose a size-bias trick that can help learn better set distributions with respect to the $\ell_1$-distance evaluation metric. Two e-commerce order datasets, TMALL and HKTVMALL, are used to conduct extensive experiments to show the effectiveness of our models. The experimental results demonstrate that our models can learn better set/order distributions from order data than the baselines. Moreover, no matter what model we use, applying the size-bias trick can always improve the quality of the set distribution learned from data.
Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning | Papers With Code
概要: Compute, data, and algorithmic advances are the three fundamental factors that guide the progress of modern Machine Learning (ML). In this paper we study trends in the most readily quantified factor - compute. We show that before 2010 training compute grew in line with Moore’s law, doubling roughly every 20 months. Since the advent of Deep Learning in the early 2010s, the scaling of training compute has accelerated, doubling approximately every 6 months. In late 2015, a new trend emerged as firms developed large-scale ML models with 10 to 100-fold larger requirements in training compute. Based on these observations we split the history of compute in ML into three eras: the Pre Deep Learning Era, the Deep Learning Era and the Large-Scale Era. Overall, our work highlights the fast-growing compute requirements for training advanced ML systems.