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新闻
月成交额超45亿，谁在Temu上赚钱了？
概要: 在跨境电商圈中，拼多多旗下的跨境电商平台Temu的存在已经不容忽视，那么在Temu的发展进程摁下快进键的背后，我们可以窥见怎样的发展模式？本篇文章里，作者就尝试拆解了Temu的发展，一起来看看吧。Te……
我们如何做IP（目标、路径、规划、落地）
概要: 如果能够创作出一个经典的IP口号，定能大大提升IP的知名度和热度，成为广告宣传等方面的强助推手。那么该如何做IP呢？本文阐述相关内容希望对你有帮助。一、IP的四维度战略层、内容层、传播层、表现层当我们……
毕业两年，工资涨幅80%，晋升高级产品经理待遇，我是怎么做到的？
概要: 本篇文章作者分享自己在工作两年时间，是如何实现工资涨幅80%的历程。对于大多数从业者而言，这一指标也许要集齐天时、地利、人和三要素，才可以达到，或许，这一过程也许需要经历很多困难，那么接下来，我们看看……
微信读书：从Paxos到Zookeeper：分布式一致性原理与实践（阅读摘录）
概要: 微信读书：从Paxos到Zookeeper：分布式一致性原理与实践（阅读摘录）阅读地址CAP理论CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性(C：Consistency)、可用性(A：Ava……
艾怡良为金曲奖颁奖乌龙道歉:所有意见都虛心接受
概要: 新浪娱乐讯 7月2日凌晨，艾怡良发文为金曲奖颁奖乌龙事件道歉，她表示：“刚刚忙着道歉。非常珍惜主办单位给的颁奖机会。所有意见都虚心接受，我会一位一位去亲自道歉。谢谢大器的建玮哥！常合作的嘟嘟我也觉得很……
布鲁娜妹妹炮轰内马尔孕期出轨 称他毫无人品
概要: 新浪娱乐讯 近日，媒体爆料内马尔在女友怀孕期间与其他女子约会，也有多名女网红曝光与内马尔私聊截图。对此，内马尔女友布鲁娜的妹妹比安卡发表长文，炮轰内马尔，并表示布鲁娜不是为了金钱利益才和内马尔在一起……
人大“偷拍打分”上热搜，打分功能究竟是如何实现的
概要: 这是一个今天发生的热点话题，说是热点，其实对我来说不算是陌生的话题了，因为早在几年前，我就已经关注到一些技术论坛有类似的讨论，当时就已经上过某些博客网站的热搜，当然，由于技术社区具有垂直化的特性，因此……
TV动画《地狱乐》第2期制作决定！
概要: TV动画《地狱乐》第2期制作决定。
扳机社《吊带袜天使》新作动画先导PV公开！
概要: 扳机社《吊带袜天使》新作动画先导PV公开。
Coatue详解2023：一半是海水，一半是火焰
概要: Coatue详解2023：一半是海水，一半是火焰-36氪
剧场版《天元突破 红莲螺岩》宣布启动上映15周年纪念企划
概要: 剧场版《天元突破 红莲螺岩》宣布启动上映15周年纪念企划。
中国公司全球化周报｜消息称TikTok最快下月在美国推出在线零售商店；迪拜商会总裁：中国是迪拜最大贸易伙伴，未来合作重点是数字化
概要: 中国公司全球化周报｜消息称TikTok最快下月在美国推出在线零售商店；迪拜商会总裁：中国是迪拜最大贸易伙伴，未来合作重点是数字化-36氪
深度｜新冠检测“退潮”，第三方医学检测机构步入整合
概要: ICL对于中国的医疗体系有很好的补充作用，但未来行业集中整合是发展趋势。
物理降温：葵花冷敷凝胶 4.9 元新低冲量（日常 25.9 元）
概要: 葵花 冷敷凝胶 50ml 日常售价 25.9 元，今日可领 20 元大额券，实付 5.9 元包邮。下单 2 瓶版更划算，实付仅需 9.9 元，单瓶折合 4.9 元新低好价：天猫葵花 冷敷凝胶 50ml……
【篮凤凰】名记：快船探索加入利拉德争夺战可能，交易哈登谈判被搁置
概要: 【篮凤凰】名记：快船探索加入利拉德争夺战可能，交易哈登谈判被搁置
中国市场化机构财经媒体未来怎么走？这篇重磅报告说全了！
概要: 原标题：中国市场化机构财经媒体未来怎么走？这篇重磅报告说全了！ 在7月2日召开的“与改革开放同行”——2023财经媒体发展论坛上，《新世纪以来市场化机构财经媒体发展研究报…
网飞《海贼王》剧集日版声优公布 动画声优再集结
概要: 日本经典动漫被欧美翻拍了不少，罕有获得好评的作品，违和的“配音”或许是原因之一，毕竟听惯了日本动漫的声优忽然换上一批欧美味，老粉丝们一时半会很难接受，日前网飞制作的真人版《海贼王》剧集公布了日版声优，……
我没有故事说给你听《十月少年文学》2023年7月刊配图
概要: 脑子里全是奇思妙想的十岁女孩麦琪，和她在阳台上发现的“朋友”蜘蛛卡拉卡的故事……
再见，六月
概要: 说什么好呢？真的不好说什么了，6月里的画啊，就这样再见吧……
化妆品巨头纷纷押注，香水为何成为“香饽饽”？
概要: 化妆品巨头纷纷押注，香水为何成为“香饽饽”？-36氪
消息称新一代任天堂 Switch 进入发布前最后阶段，开发机已送抵西班牙一游戏工作室
概要: 感谢IT之家网友软媒用户1556165的线索投递！IT之家7 月 2 日消息，专利知情人士 NWeedle 声称「已经有一家位于西班牙的游戏工作室拿到了下一代 Switch 主机的开发套件」，但由于保……
微软称新版Win11速度起飞 用户安装后实测大无语
概要: Win11更新又把用户的心给伤了。自今年3月份以来，用户就发现在Win11上执行大型文件的磁盘传输任务时，会遭遇明显变慢的情况。Feedback上类似的吐槽同样不少，甚至包括最近的6月更新和7月更新安……
创业板上半年：新上市家数同比下降，平均每3家有1家首日破发
概要: IPO耗时越长，上市首日表现越不利。
一家 300亿造车公司宣布破产
概要: 一家 300亿造车公司宣布破产-36氪
《冲就完事模拟器》海绵宝宝DLC发布 预告片赏
概要: 《冲就完事模拟器》现已推出“海绵宝宝特别包”DLC，为游戏加入大量新内容。厂商还为这款DLC发布了最新预告片。预告片：在“海绵宝宝特别包”DLC里，厂商加入全新迷你战役，包括六张新地图、10个新成就以……
多家大行下调美元存款利率，为了高收益换汇并不适宜
概要: 近期，继商业银行接连调降人民币存款利率后，中国银行等境内主要银行下调了美元存款利率。 记者采访了解到，这是银行综合考虑自身经营策略…
下午解解馋：徐福记龟苓膏 5 元 / 斤官方探底（日常 15 元）
概要: 天猫【徐福记官方旗舰店】徐福记 红豆龟苓膏 490g*3 袋日常售价 38.9 元，今日可领 24 元大额清仓券，实付 14.9 元包邮。到手约 39 颗，折合 0.38 元 / 颗、 5 元 / 斤……
韩国男人真是废！儿媳骗婚只为勾引婆婆
概要: 韩国女人真的是我辈楷模，不要男人不要婚姻不要孩子，绝对的独立女性思想。终于在一系列丧尸、悬疑、甜宠剧后，韩国影视开辟了另一条绝杀背德线。
特斯拉两款旗舰车型降价，是不是“兰博基尼5元代金券”？
概要: 特斯拉旗舰车型售价最高降4.5万元。
459 元新低：网易严选 S5 人体工学椅京东狂促
概要: 京东【网易严选官方旗舰店】网易严选 小蛮腰 light S5 人体工学转椅 日常售价 1299 元起，京东下单立减 720 元。今日可领 30 元限量券，且支持三期免息 + 赠 99 元盖毯。京东 P……
蔡徐坤工作室被列入“经营异常名录”
概要: 来源 长江云新闻 7月2日，长江云新闻记者调查发现，北京蔡徐坤影视文化工作室，已被列入经营异常名录。6月28日，北京市通州区市场监督管理局因“通过登记的住所或者经营场所…
新浪财经CEO邓庆旭：经常使用震惊体、突发体的媒体确实能博取眼光 但长期还是会被用户所摒弃
概要: 原标题：邓庆旭：经常使用震惊体、突发体的媒体确实能博取眼光 但长期还是会被用户所摒弃丨一手 2023财经媒体发展论坛上，新浪财经CEO邓庆旭表示：在行业原先的规则里…
因无法联系 蔡徐坤工作室被列入“经营异常名录”
概要: 来源：长江云 7月2日，长江云新闻记者调查发现，北京蔡徐坤影视文化工作室，已被列入经营异常名录。6月28日，北京市通州区市场监督管理局因“通过登记的住所或者经营场所无法联系”，将北京蔡徐坤影视文化工……
专家分析打击黄牛高倒宝可梦卡 预约制才是王牌
概要: 不知何时起，原本很便宜的宝可梦卡牌忽然成了黄牛抢手货，各种高价倒卖新闻比比皆是，甚至引发的犯罪也是越来越多，日前据日媒报道，专家分析如何打击黄牛高价倒卖宝可梦卡， “预约制”才是王牌。·如今宝可梦卡的……
上周14只新股上市半数破发，全年IPO募资超2000亿|新股观察
概要: 上半年A股市场有173只新股上市，合计募资逾2000亿。
界面财联社总编辑张衍阁：市场化媒体本身是市场经济中的内在组成部分
概要: 原标题：张衍阁： 市场化媒体本身是市场经济中的内在组成部分 | 一手 2023财经媒体发展论坛上，界面财联社总编辑张衍阁表示，市场化媒体首先是市场中的一个角色…
IPO周报：15家公司扎堆“撤单”，2家公司过会后终止发行
概要: 与以往相比，上周撤单的企业数量较多且集中。
悬疑电影《消失的她》票房突破21亿
概要: 据灯塔专业版数据，朱一龙、倪妮、文咏珊主演的悬疑犯罪电影《消失的她》票房已突破21亿。在电影中，朱一龙饰演的寻妻丈夫何非在濒临绝望之际得到了倪妮饰演的金牌律师的帮助，朱一龙对于文咏珊扮演的妻子充满了大……
流言板戴伟浚：状态还需要时间调到最好，重返中超非常兴奋
概要: 虎扑07月02日讯 今天进行的中超第14轮比赛，申花主场1-2输给津门虎，替补登场的戴伟浚接受了媒体采访。点评本场比赛我们创造了很多机会，但没把握好。人家有机会并且把握住了，肯定会把我们打败。点评自己
一图流OMG双C接连失误被LNG击杀，Aki抢龙阵亡/LNG轻松收获大龙
概要: 虎扑07月02日讯 OMG双C接连失误被LNG击杀，Aki抢龙阵亡/LNG轻松收获大龙 来源： 虎扑
一图流难挽败局OMG强行开团，LNG冷静应对打赢团战一波终结比赛
概要: 虎扑07月02日讯 难挽败局OMG强行开团，LNG冷静应对打赢团战一波终结比赛 来源： 虎扑
韩网翻译Faker：从打BRO开始手臂状态不佳，正在接受治疗
概要: 虎扑7月2日讯 T1以2比1战胜NS，赛后Bengi监督和Faker选手接受韩媒群访，韩媒fomos发布“结束NS战的Faker：手臂状态不好，竞技水平下降了……现在在接受诊断”一文，原文翻译如下（未
小说
玄幻：开局找剑帝借走百万年寿命！
作者：月东升岚
标签：脑洞星球
简介：因意外拍摄到远古神祇，带着摄像机穿越异界，觉醒提取万物的神奇系统，阴差阳错向剑帝借了百万年的寿命！从此林逸走向了传奇的一生。超凡圣人？来，让小爷拍张照片，下一秒，你的圣体就是我的！远古神祇？老子提取你的神术，打爆你的狗头！系统商店里，还贩卖着奇怪的东西，孟婆和太上老君的情侣写真，嫦娥和唐玄奘的独家登月私房照，猪八戒和七仙女戏水图，魔界女帝野外大战十殿阎王之究极高清无码解压包……结婚照相机，主仆契约照相机，百分百错误选择照相机，诸天映照摄像机，神祇一寸照……坏了！我在异界成了万界摄影师！一裤兜的诸神私家绝密珍藏版的图库！“有想看的没有？拿神格来换！你想要的我这里都有，价格公道，童叟无欺！”林逸很正经的说道。【简介无力，请看正文，保您满意！】
章节末：第149章 也许，这就是归宿吧！
状态：完本
论文
Regularized Weight Aggregation in Networked Federated Learning for Glioblastoma Segmentation | Papers With Code
日期：30 Jan 2023
标签：None
描述：In federated learning (FL), the global model at the server requires an efficient mechanism for weight aggregation and a systematic strategy for collaboration selection to manage and optimize communication payload. We introduce a practical and cost-efficient method for regularized weight aggregation and propose a laborsaving technique to select collaborators per round. We illustrate the performance of our method, regularized similarity weight aggregation (RegSimAgg), on the Federated Tumor Segmentation (FeTS) 2022 challenge’s federated training (weight aggregation) problem. Our scalable approach is principled, frugal, and suitable for heterogeneous non-IID collaborators. Using FeTS2021 evaluation criterion, our proposed algorithm RegSimAgg stands at 3rd position in the final rankings of FeTS2022 challenge in the weight aggregation task. Our solution is open sourced at: \url{https://github.com/dskhanirfan/FeTS2022}
Improving Deep Regression with Ordinal Entropy | Papers With Code
日期：21 Jan 2023
标签：None
描述：In computer vision, it is often observed that formulating regression problems as a classification task often yields better performance. We investigate this curious phenomenon and provide a derivation to show that classification, with the cross-entropy loss, outperforms regression with a mean squared error loss in its ability to learn high-entropy feature representations. Based on the analysis, we propose an ordinal entropy loss to encourage higher-entropy feature spaces while maintaining ordinal relationships to improve the performance of regression tasks. Experiments on synthetic and real-world regression tasks demonstrate the importance and benefits of increasing entropy for regression.
每日夜间，随机给予一天的信息流，防止信息茧房（后续会接入更多信息源），感谢你的阅读！希望你能够从这边获取更多知识！