新闻
数据分析项目的五个坑点，千万不要对号入座！
概要: 面对同一个场景，不同的数据分析师会有不同的应对策略。这篇文章从数据分析师出发，列举了五个数据分析师在工作中会遇到的问题以及对策，总结出了做优秀数据分析项目五大坑点，帮助数据分析师更好的应对职场生活。场……
市场部为什么做不好品牌？
概要: 关于品牌，市场上并没有一个统一的认知，但各自都在做品牌建设，提高企业品牌力。本文从市场部出发，从品牌建设以及品牌的定价权和市场促销的战术上，客观分析了市场部做不好品牌的原因，一起来看看。一、市场部的问……
淘宝的下一个十年：内容成为胜负手的关键
概要: 为了抢夺流量入口，近几年平台们都在逐步地扩展业务范围，并尝试打出差异化战略，比如淘宝就曾提出“内容话”战略。那么淘宝的“内容化”，究竟内含着哪些寓意？“内容化”会成为淘宝在众多平台中脱颖而出的制胜手段……
传闻：多款《合金装备》重制版、复刻版制作中
概要: 据国外推特玩家爆料，多款《合金装备》重制版、复刻版被曝在制作中。其中一些细节被曝光，详情如下：《合金装备1+2+3》将以复刻版形式制作，登陆PS4、PS5、Xbox one、XSX/S和PC《合金装备……
《幻兽帕鲁》发布新预告 各类新帕鲁亮相
概要: 由日本团队 Pocket Pair 开发制作，被称作是融合了宝可梦和射击玩法的《幻兽帕鲁》发布了一段全新的预告片。视频中包含了全新的“帕鲁”以及战斗场面，一起来看看吧。《幻兽帕鲁》新预告片：这是一款支……
美媒：“星链”升级为“星盾”，针对国家安全和军事部门
概要: 【环球时报特约记者 陈山】自从美国太空探索技术公司（SpaceX公司）的“星链”互联网卫星星座广泛参与俄乌冲突后，外界普遍认识到“星链”的军事化用途。美国“太空新闻”网站12月3日称，SpaceX公司……
HTC回应VR部门上市传闻：不评论市场臆测消息，明年上半年将发新品
概要: 台湾《经济日报》12月5日消息，市场传出宏达电（HTC）内部正考虑让旗下数个已获利的虚拟现实（VR）部门赴美挂牌上市，借此募集更多资金以及扩大品牌影响力，预计明、后年就会有进度。对此，宏达电发言系统指……
新西兰将出台新法律，要求谷歌和Meta平台为本地新闻付费
概要: 品玩12月5日讯，据《新西兰先驱报》报道，新西兰将出台新法律。根据新法律，科技巨头谷歌和Meta在自己的平台上分享新西兰媒体报道的本地新闻内容时需要付费，预计约3000万至5000万美元将流向新西兰媒……
亚马逊撤回零售部门新offer，原定明年初入职的新员工被毁约
概要: 新浪科技讯 北京时间12月5日早间消息，据报道，知情人士透露，亚马逊已开始取消其零售部门向新员工发放的offer，这一迹象表明，亚马逊的降本增效已经波及到零售部门……
秋招中的文科硕士：找一个上岸的支点
概要: 本文来自微信公众号：谷河青年 （ID：cuckoonews），作者：周宜慧、帅芃莲、王睿，编辑：史轩阳，头图来自：《二十不惑2》唐嘉站在家里最安静的阳台上，接听着一个期待已久的电话。听到顺利通过公司的……
《木卫四协议》3D街头广告 怪物扑面而来路人吓尿
概要: 生存恐怖游戏《木卫四协议》已正式发售，虽然口碑一般，但游戏还是蛮恐怖的。近日《木卫四协议》3D广告出现在纽约和伦敦街头，屏幕中的恐怖怪物扑面而来，路人们都快吓尿了。广告视频：《木卫四协议》故事时间背景……
如果AIGC继续发展，你相信哪个世界？
概要: 如果AIGC继续发展，你相信哪个世界？-36氪
汤臣倍健董事长梁允超聚焦VDS行业，多措并举打造强科技型企业
概要: 随着人工智能、物联网和互联网的全面普及,各行各业都开启了转型之路。在膳食营养补充剂行业,同质化严重,汤臣倍健董事长梁允超提出以强科技转型作为破局之法,为集团指明发展方向。今年初,梁允超在致股东信《再用……
TV动画《别当欧尼酱了！》公开新PV
概要: TV动画《别当欧尼酱了！》宣布了将于2023年1月5日开始播出的消息。本作的主宣传图与新PV也一并公开。在这次的PV中可以听到OP主题曲的片段。
律师发文痛批汪小菲 大S转发评论：人人都该读
概要: 新浪娱乐讯 12月5日，有律师在发长文评价大S与汪小菲风波，痛批汪小菲，大S转发留言：“明白、清醒、文明、教化！人人都该读！” 该律师称，汪小菲在婚姻关系存续期间消费大S的明星效益，问其借钱，婚内出……
《钢之炼金术师》舞台剧多角色定妆照 23年3月开演
概要: 荒川弘经典名作《钢之炼金术师》的全新舞台剧预定2023年3月正式开演，今天官方公布了多位主角定妆照，官方COS出手必不凡，一起来辣辣眼。•《钢之炼金术师》的故事发生在一个炼金术相当发达的世界，在这个世……
启明创投周志峰：硬科技创投的冰与火，三大领域大有可为｜WISE2022 新经济之王大会
概要: 启明创投周志峰：硬科技创投的冰与火，三大领域大有可为｜WISE2022 新经济之王大会-36氪
36氪首发 | 「企企通」完成Pre-D轮融资，年内累计融资数亿元人民币，进一步推动企业采购供应链数字化发展
概要: 36氪首发 | 「企企通」完成Pre-D轮融资，年内累计融资数亿元人民币，进一步推动企业采购供应链数字化发展-36氪
《灌篮高手》动画电影台版预告 1.13中国台湾上映
概要: 《灌篮高手》动画电影台版预告，1月13日在中国台湾上映。
少女漫画《两个人相恋的理由》完结
概要: 漫画《两个人相恋的理由》在本日（5日）发售的Marguerite2023年1号（集英社）上迎来了最终回。
确保过冬需求，全球部署能源储量
概要: 港股自10月底跌至14597点后在科技股带动下报复式反弹，一个月累积逾两成的升幅，市场资金流入亦有改善。随着市场悲观气氛消退，大市各项指标均见好转，投资者可留意具备良好盈利基础或业务前景仍然看俏的股份……
ChatGPT竟写出毁灭人类计划书，还给出相应代码
概要: 本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：羿阁，原文标题：《ChatGPT竟写出毁灭人类计划书，还给出相应Python代码，网友：AI正在指数级发展》，头图来自：unsplash“网红……
荒木飞吕彦：《JOJO》第9部主角是乔瑟夫乔斯达后裔
概要: 对于即将开始的《JOJO的奇妙冒险》第9部，荒木飞吕彦在最新杂志访谈中透露本作的主角是乔瑟夫·乔斯达的后裔。
《巫师3》开发者曾讨论杰洛特在浴缸里是否露小弟弟
概要: 早先《巫师3：狂猎》开发者曾积极讨论，玩家是否应该在开场中看到杰洛特展露自己的更多身体部位，包括小弟弟？众所周知，《巫师3》里有许多香艳场景，特莉丝、叶奈法和凯拉等女角多次展露自己的诱人身体，从田园嬉……
20多岁才戴牙套，谁惨谁知道
概要: 本文来自微信公众号：Vista看天下 （ID：vistaweek），作者：指听，题图来自：《少年派》第一批攒钱整牙成年人已经开始后悔了。明明在三四年前，年轻人嘴里还嚷嚷着“这个世界上没有后悔药，但是整……
成功晋级！ 阿根廷官方赞助商开云体育祝贺球队冲进八强！
概要: 卡塔尔世界杯淘汰赛持续进行中，作为夺冠热门的阿根廷在16强比赛中面对澳大利亚队，凭借梅西神勇的发挥以及球队出色的竞技状态，最终2:1战胜对手成功晋级八强……
德瑜教育出国留学APP海归派完成数百万元天使轮融资
概要: 近日,德瑜(武汉)教育咨询服务有限公司(简称德瑜教育)出国留学APP海归派完成数百万元的天使轮融资。海归派APP是一款致力于为意愿前往海外进行留学移民活动用户提供完善的一站式服务APP,此次融资主要用……
CPT Markets交易之路：外汇黄金交易如何应对市场，务必牢记这一点！
概要: 每次下单都盈利，次次都是大满贯，应该是很多交易者希望能够掌握的百分百都能做对的神奇技术，但可惜的是不仅最后没有盈利，反而是以爆仓告终……
Taito《青春期猪头少年不做怀梦少女的梦》樱岛麻衣手办
概要: Taito Toys根据《青春期猪头少年不做怀梦少女的梦》中的樱岛麻衣制作的手办即将于2023年1月开始预订。本作再现了剧场版中樱岛麻衣身穿冬装是的样子。
视频：范玮琪爸爸失足跌倒伤及头部 送医抢救后宣告不治
概要: 视频：范玮琪爸爸失足跌倒伤及头部 送医抢救后宣告不治
【字幕】巴雷特：打出防守我们有机会赢下任何比赛，突到篮下总有好事发生
概要: 【字幕】巴雷特：打出防守我们有机会赢下任何比赛，突到篮下总有好事发生
视频：于正再现评论区回复网友 称我本身就是热度不需要蹭
概要: 视频：于正再现评论区回复网友 称我本身就是热度不需要蹭
从供应链切入，「川克Truckrun」想开启ebike领域的“博世时刻”｜早期项目
概要: 从供应链切入，「川克Truckrun」想开启ebike领域的“博世时刻”｜早期项目-36氪
《假面骑士》冬季电影联动日本消防厅 招募少年消防员
概要: 《假面骑士GeatsXRevice》冬季电影宣布联动日本消防厅，推出两款合作海报。
AMD RX 7900 XTX 显卡 OpenCL 和 Vulkan 测试曝光：驱动未优化，跑分不如上一代
概要: 感谢IT之家网友华南吴彦祖的线索投递！IT之家12 月 5 日消息，AMD RX 7900 系列旗舰显卡将在 12 月 13 日正式上市，在上市之前，RX 7900 XTX 显卡已出现在 Geekbe……
游戏王历史：环境历史断章 无视禁限卡表情况下的最强牌组
概要: 如果能无视禁限卡表的话，最强牌组到底是什么样呢？
债市大跌未减缓银行理财发行节奏，但整体收益率有所下降
概要: 在经历短期急跌后，银行理财收益率有望好转。
深圳市罗湖医院率先宣布：市民可凭绿码进入医院
概要: 有新冠肺炎“十大症状”的患者以及有流行病学史的门诊患者和普通急诊患者，一律转至发热门诊就诊
Pixii 推出新款 APS-C 画幅徕卡 M 卡口旁轴相机：搭载 64 位处理器，售价 2699 欧元起
概要: 感谢IT之家网友软媒新友2112332的线索投递！IT之家12 月 5 日消息，法国制造商 Pixii 推出了新款 APS-C 画幅 Leica M 口旁轴相机，搭载 2600 万像素 APS-C 画……
新能源车11月走出独立热销行情，车企薅“国补”最后的羊毛
概要: 车企政策频出，只为薅上最后一个月的羊毛。
利好刺激地产美元债连续疯涨，有债券一月涨幅超400%
概要: 碧桂园的多笔美元债11美元左右反弹至60美元以上。
油价迎下半年最大跌幅！国家发改委：短期内油价可能震荡加剧
概要: 来源：证券日报之声 12月5日，国家发改委发布消息称，根据近期国际市场油价变化情况，按照现行成品油价格形成机制，自2022年12月5日24时起，国内汽、柴油价格（标准品…
2022年A股IPO领跑全球，融资额将超5600亿
概要: 2023年有望再创新高，预计融资额将达5900亿~6520亿元。
神十四顺利返回背后有哪些科技力量？
概要: 来源：国资小新 小新说 12月4日20时09分，神舟十四号载人飞船返回舱在东风着陆场成功着陆。航天科技、航天科工、中国电科等中央企业科研团队创新多项技术方法…
达达快送与抖音生活服务达成战略合作，看直播即可点外卖
概要: IT之家12 月 5 日消息，达达快送与抖音生活服务宣布正式达成战略合作。据介绍，作为与抖音生活服务合作的首批即时运力服务商，达达快送将为抖音生活服务平台上的餐饮商家提供同城配送解决方案，携手抖音生活……
多地跟进“减码”！
概要: 连日来，全国各地纷纷出台新政策，对新冠肺炎疫情防控措施进行调整，涉及核酸检测、出行、购药等多方面，采取更为科学精准的防控手段，逐步恢复生产生活秩序。
中国香水的“灵魂”之争
概要: 出品｜虎嗅商业消费组作者｜昭晰编辑｜苗正卿题图｜《闻香识女人》剧照“谁掌握了气味，谁就掌握了人们的心。”电影《香水》中，嗅觉天才格雷诺耶为了寻觅世上最完美的少女体香，不惜走上了谋杀的道路。制香是一门有……
新华时评：优化防控措施 树立抗疫自信
概要: 新华社北京12月5日电题：优化防控措施 树立抗疫自信 新华社记者 随着奥密克戎病毒致病性的减弱、疫苗接种的普及、防控经验的积累，我国疫情防控面临新形势新任务。
流言板广厦队晒球队训练图集：进行了进入赛区后的首堂场地训练课
概要: 虎扑12月05日讯 广厦队官方更新微博，晒出球队训练图集。微博原文：“今天下午，球队在海亮外国语进行了进入赛区后的首堂场地训练课。”广厦队第二阶段首战将于12月7日对阵宁波队。 来源： 新浪微博
网约车新规：对相关行为罚款数额予以下调
概要: 新华社北京12月5日电（记者叶昊鸣）记者12月5日从交通运输部获悉，交通运输部、工业和信息化部、公安部、商务部、市场监管总局、国家网信办近日公布关于修改《网络预约出租…
为什么科学家要舍近求远，不发射探测器登陆金星，反而探索火星？
概要: 金星位于地球轨道内侧，火星位于地球轨道外侧。金星距离地球最近时为 4200 万公里，火星距离地球最近时为 5500 万公里。从距离上来说，金星离地球更近。图源 Pixabay可近些年，许多航天大国都热……
日常撕球衣！荷兰队晒训练视频：今天又撕了一件
概要: 来源： Twitter 标签：荷兰
流言板马厂长再接再厉！法国官推晒照，祝马夏尔27岁生日快乐
概要: 虎扑12月05日讯 法国官推不久前更新社交媒体动态，晒出了马夏尔的照片，祝他生日快乐。由于法国队锋线位置人才济济以及马夏尔本赛季状态并不稳定，他没能随队出征卡塔尔，不过法国官推依然给他送上27岁生日祝
小说
杀手邻居
作者：幽幽暮雪
标签：都市娱乐
简介：一个麻木的杀手，却因一个看似普通的任务，被卷进一场阴谋，纵使努力追寻，却不过是雾里看花。一个看似率性开朗的邻家姑娘，那“不靠谱的父亲”竟成了隔壁杀手的联络人，是巧合还是刻意而为？一个在混乱中接手家族的暴力组织千金，上任第一天便发现自己处于权与利争斗的中心，究竟如何才能平息这场闹剧。善恶，终难分辨。（交流群1090103144）
章节末：番外 故事中的故事
状态：完本
论文
Fill in Fabrics: Body-Aware Self-Supervised Inpainting for Image-Based Virtual Try-On | Papers With Code
日期：3 Oct 2022
标签：None
描述：Previous virtual try-on methods usually focus on aligning a clothing item with a person, limiting their ability to exploit the complex pose, shape and skin color of the person, as well as the overall structure of the clothing, which is vital to photo-realistic virtual try-on. To address this potential weakness, we propose a fill in fabrics (FIFA) model, a self-supervised conditional generative adversarial network based framework comprised of a Fabricator and a unified virtual try-on pipeline with a Segmenter, Warper and Fuser. The Fabricator aims to reconstruct the clothing image when provided with a masked clothing as input, and learns the overall structure of the clothing by filling in fabrics. A virtual try-on pipeline is then trained by transferring the learned representations from the Fabricator to Warper in an effort to warp and refine the target clothing. We also propose to use a multi-scale structural constraint to enforce global context at multiple scales while warping the target clothing to better fit the pose and shape of the person. Extensive experiments demonstrate that our FIFA model achieves state-of-the-art results on the standard VITON dataset for virtual try-on of clothing items, and is shown to be effective at handling complex poses and retaining the texture and embroidery of the clothing.
What Are Expected Queries in End-to-End Object Detection? | Papers With Code
概要: End-to-end object detection is rapidly progressed after the emergence of DETR. DETRs use a set of sparse queries that replace the dense candidate boxes in most traditional detectors. In comparison, the sparse queries cannot guarantee a high recall as dense priors. However, making queries dense is not trivial in current frameworks. It not only suffers from heavy computational cost but also difficult optimization. As both sparse and dense queries are imperfect, then \emph{what are expected queries in end-to-end object detection}? This paper shows that the expected queries should be Dense Distinct Queries (DDQ). Concretely, we introduce dense priors back to the framework to generate dense queries. A duplicate query removal pre-process is applied to these queries so that they are distinguishable from each other. The dense distinct queries are then iteratively processed to obtain final sparse outputs. We show that DDQ is stronger, more robust, and converges faster. It obtains 44.5 AP on the MS COCO detection dataset with only 12 epochs. DDQ is also robust as it outperforms previous methods on both object detection and instance segmentation tasks on various datasets. DDQ blends advantages from traditional dense priors and recent end-to-end detectors. We hope it can serve as a new baseline and inspires researchers to revisit the complementarity between traditional methods and end-to-end detectors. The source code is publicly available at \url{https://github.com/jshilong/DDQ}.