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新闻
别抄书了，用户生命周期分析该这么做
概要: 许多同学被“到底生命周期该怎么算？为啥我算的套到业务上不成立等等问题困扰，本文将会为您解读，感兴趣的可以看看。在做数据分析的时候，用户生命周期分析，是个很典型的“理论一听就懂，数据一做就废”的东西。很……
2023，消费世界寻找“自己原因”
概要: 2023年这一年，消费者最大的变化是回归务实，用“价格敏感型消费”取代了去年的“野性消费”，不仅消费观念发生了变化，需求也从理性、功能需求变为了感性、情绪需求。一起来看看作者的分析吧。2023年，似乎……
如何利用大模型打造高效精准的用户画像
概要: 合理地使用大模型等技术，运营或者营销人员可以提升洞察用户的效率，更好地分析用户需求和用户偏好。这篇文章里，作者就从几个方面，介绍了大模型在用户画像中的重要性和应用方法，一起来看。在数字化营销的时代，了……
Epic喜加一：《辐射3》年度最佳游戏版免费领取
概要: Epic连续16天第四天喜加一游戏已开放领取，今天免费提供的是Bethesda经典大作《辐射3》年度最佳游戏版，免费领取时间为12月24日0点至12月25日0点。感兴趣的玩家不要错过，明日继续神秘游戏……
《碧蓝幻想：Relink》新预告片分享 试玩信息透露
概要: Cygames 日前举办了被戏称为“骑空士春晚”的“Granblue Fantasy Fes 2023”的第一场节目，这家总部位于涩谷的开发商分享了更多新作《碧蓝幻想：Relink》的消息。首先，官方……
《碧蓝幻想：Relink》将包含超过100个任务
概要: 被戏称为“骑空士春晚”的“Granblue Fantasy Fes 2023”正在进行中，Cygames 提供了有关《碧蓝幻想：Relink》的新信息，这是一款基于《碧蓝幻想》原作的全新ARPG。开发……
【篮凤凰】克劳福德：我儿子是布克球迷，与布克合练后其心态大有改观
概要: 【篮凤凰】克劳福德：我儿子是布克球迷，与布克合练后其心态大有改观
WATTMAN瓦特曼获数亿元B系列融资，深耕传统重工业的人工智能化｜硬氪首发
概要: WATTMAN瓦特曼获数亿元B系列融资，深耕传统重工业的人工智能化｜硬氪首发-36氪
一家180亿独角兽宣布破产
概要: 一家180亿独角兽宣布破产-36氪
FTC仍在调查微软动视交易 要求提供更多证据
概要: 尽管微软以687亿美元收购动视暴雪的交易已经完成，但美国联邦贸易委员会（FTC）并没有放弃，仍然在跟微软打官司。几周前，FTC要求获得调查微软、动视和育碧之间交易的灵活性，这起交易导致了英国竞争与市场……
2023年全球半导体芯片公司TOP10
概要: 今天一起来了解世界著名的半导体巨头，看看全球TOP10分别是谁！
青沼英二：不想把《塞尔达传说》做成《马里奥制造》
概要: 在接受媒体采访时，青沼英二表示，并没有计划制作一款类似于《马里奥制作》风格的《塞尔达传说》游戏。他补充道，《塞尔达传说：王国之泪》是一款鼓励玩家创造的游戏，但并不想强迫玩家去发挥创造力。“当我们制作像……
QDII理财收益率超过4%，理财子明年如何继续发力？
概要: 在波动中平衡风险。
曾准确预测苹果 iPhone 15 系列手机相关信息，知名爆料人 Revegnus 宣布停更
概要: IT之家12 月 24 日消息，大家非常熟悉的爆料人士 Revegnus（Tech_Reve）于 23 日中午在 X 平台发文，宣布将停止更新自己的账户。他表示，做出“停更”这个决定的背后原因无法细说……
极越汽车 CEO 夏一平谈“大模型上车”：没有大模型的车是功能车
概要: IT之家12 月 24 日消息，极越汽车 CEO 夏一平今天在微博上谈到“2024 年会是新能源大考年吗”的话题，认为继今年“汽车智能化元年”之后，明年将是智能汽车的赛场。夏一平认为，明年必将开启一场……
特斯拉 FSD Beta v12.1 已随 2023.44.30.10 车机更新推送给员工
概要: IT之家12 月 24 日消息，@teslascope 确认，特斯拉 FSD v12.1 版本已于两天前随 2023.44.30.10 更新向员工发布，测试群体现在也已经扩大了 30 倍，目前来看评价……
大瓶畅饮解解腻：麦多维多白桃大乌龙 3 元 / 瓶冲量（商超 5 元）
概要: 天猫【麦多维多旗舰店】麦多维多 MetaVita 白桃大乌龙 750mlx5 瓶 双旦礼遇季大促价 24.9 元，下单可领 5 元冲量券。今日小伙伴们领券后，大概率还能再自动领到3 元首单礼金，抵扣后……
IPO周报：又有11家IPO撤单，阿宽食品关联方资金占用被监管关注
概要: 又一家“衣食住”企业终止审核
跨界收购惹争议，安奈儿回函监管“交易审慎、程序完备”
概要: 12月22日，安奈儿(002875)就4.4亿元收购深圳创新科技术有限公司（简称“创新科”）22%股权事项回复深交所关注函……
安奈儿：收购“创新科”严格把控风险，优先购买权行使或导致交易重大反转
概要: 12月15日，安奈儿披露公告称，公司拟以现金4.4亿元分期付款收购深圳创新科技术有限公司（以下简称“创新科”）22%股权，拟涉足大数据领域……
新疆热雪节赛事首发，平行大回转比赛现场精彩纷呈
概要: 12月23日,新疆热雪节热雪挑战赛中的平行大回转比赛正式开赛，超百名专业滑雪运动员在新疆阿勒泰吉克普林滑雪场竞相开滑，拉开了新疆热雪节系列赛事的序幕……
打通产业链前后壁垒，通过美的解读家用中央空调如何成家装关键
概要: 相比空洞的行业热词，数据更能直观展示消费市场的需求趋势，据知名互联网家装平台公布数据显示：仅2023年前三季度，（家装）需求项目数同比大涨51.5%。可见消费群体提升生活品质的渴望高涨，并用真金白银有……
我去泰国拍耽改
概要: 我去泰国拍耽改-36氪
一件赚0.0008元，义乌货郎担干到全球第一
概要: 一件赚0.0008元，义乌货郎担干到全球第一-36氪
美股科技七巨头市值突破12万亿美元 机构发出“黑天鹅”预警
概要: 市场迫切想知道明年美国科技股能否继续打破纪录。法国兴业银行全球策略师Albert Edwards指出，美国科技行业的不稳定性可能成为明年经济最大的“黑天鹅”。
甘肃积石山县供水工程全部恢复正常运行 抽检水样合格
概要: 甘肃省水利厅12月24日早间公布消息，积石山6.2级地震发生后，积石山县全部（5处）集中供水工程水厂厂房、管理用房、输配水管网及附属设施受到不同程度损坏。
涉案金额158亿元！警方破获特大地下钱庄案
概要: 日前，山东青岛警方和国家外汇管理局青岛市分局联合破获了一起特大地下钱庄案，涉案金额高达158亿元，抓获犯罪嫌疑人74人，涉及全国17个省及直辖市。
女主为了寻求刺激，将自己双手绑在车顶，体验速度与激情，电影
概要: 女主为了寻求刺激，将自己双手绑在车顶，体验速度与激情，电影
【甄嬛传】甄嬛在甘露寺时皇后为什么不杀了她？
概要: 【甄嬛传】甄嬛在甘露寺时皇后为什么不杀了她？
他从火光中走来：没有什么问题是一杯奶茶解决不了的
概要: 他从火光中走来：没有什么问题是一杯奶茶解决不了的
他从火光中走来：被误解先救女友，黄景瑜被骂假公济私
概要: 他从火光中走来：被误解先救女友，黄景瑜被骂假公济私
赛场速递景菡一连中三分，四川一波13-4追至6分
概要: 赛场速递景菡一连中三分，四川一波13-4追至6分
央地协同，北京亦庄推进中小企业融入大企业产业链供应链
概要: 12月22日，“央地协同·推动大中小企业融通创新发展大会”在北京亦庄举行。大会上进行了6场专精特新路演，现场达成股权、业务合作意向8个，签署战略合作协议8份。
赛场速递姜宇星拉杆后4中4得11分，吉林领先10分
概要: 赛场速递姜宇星拉杆后4中4得11分，吉林领先10分
密云区北庄镇成功试种金耳菌
概要: 近日，在密云区北庄镇北京腾辉合作社的食用菌种植方舱内，首批试种的4000个金耳菌即将迎来收获期。一根根白色的菌棒整齐摆放在架子上，一朵朵金灿灿的“黄金花”竞相绽放…
流言板乒乓球超级联赛女团决赛：深圳大学3-2力克山东鲁能夺冠
概要: 虎扑12月24日讯 2023赛季中国乒乓球超级联赛，12月24日迎来女团决赛，对阵双方是王曼昱领衔的山东鲁能和孙颖莎、陈梦领衔的深圳大学。双方鏖战五盘分出胜负，深圳大学以总比分3-2惊险获胜夺冠。本场
霍启刚发文：略尽绵力！
概要: 霍启刚发文：略尽绵力！
12月28日，晚安！多彩贵州
概要: 把天空当幕布，把大地当舞台。当地苗族同胞鼓起腮帮子，一起吹响芦笙盛乐，欢庆一年一度的芦笙节。 吹芦笙的男儿们用铿锵有力的芦笙歌舞…
一图流一曲伊格支援下路，收下傲寒狄仁杰一血
概要: 虎扑12月24日讯2023年王者世冠KIC，南京HERO对阵苏州KSG的第三局比赛中，下路双人先手打残狄仁杰，一曲伊格支援下路，拿下傲寒狄仁杰一血 来源： 虎扑
哪些专业的读研比例高？多所高校不再向专硕生提供宿舍
概要: 医学、农学、理学应届本科生读研比例持续保持前三。
小说
大周内卫
作者：一人魂
标签：历史军事
简介：唐高宗晚年，武后已经成为大唐的实际权力掌控者，为了巩固自己的地位和势力，武后大肆镇压政敌，以及打压李家皇族，故而在朝廷中乃至江湖上结下了众多的仇怨。尤其以李氏一族和被残害致死的上官仪后人两股巨大的势力为代表，一心想寻找机会另立新君，除掉武后。一时间武后身边危机四伏，但是武后岂是平庸无能之辈，她虎视天下，洞若观火，建立了一个忠于自己的内卫组织，与敌对势力展开一场生死角逐，本书的故事由此展开。
章节末：第1189章 大结局
状态：完本
论文
Learning Visual Tracking and Reaching with Deep Reinforcement Learning on a UR10e Robotic Arm | Papers With Code
日期：28 Aug 2023
标签：None
描述：As technology progresses, industrial and scientific robots are increasingly being used in diverse settings. In many cases, however, programming the robot to perform such tasks is technically complex and costly. To maximize the utility of robots in industrial and scientific settings, they require the ability to quickly shift from one task to another. Reinforcement learning algorithms provide the potential to enable robots to learn optimal solutions to complete new tasks without directly reprogramming them. The current state-of-the-art in reinforcement learning, however, generally relies on fast simulations and parallelization to achieve optimal performance. These are often not possible in robotics applications. Thus, a significant amount of research is required to facilitate the efficient and safe, training and deployment of industrial and scientific reinforcement learning robots. This technical report outlines our initial research into the application of deep reinforcement learning on an industrial UR10e robot. The report describes the reinforcement learning environments created to facilitate policy learning with the UR10e, a robotic arm from Universal Robots, and presents our initial results in training deep Q-learning and proximal policy optimization agents on the developed reinforcement learning environments. Our results show that proximal policy optimization learns a better, more stable policy with less data than deep Q-learning. The corresponding code for this work is available at \url{https://github.com/cbellinger27/bendRL_reacher_tracker}
General and Domain Adaptive Chinese Spelling Check with Error Consistent Pretraining | Papers With Code
概要: The lack of label data is one of the significant bottlenecks for Chinese Spelling Check (CSC). Existing researches use the method of automatic generation by exploiting unlabeled data to expand the supervised corpus. However, there is a big gap between the real input scenario and automatic generated corpus. Thus, we develop a competitive general speller ECSpell which adopts the Error Consistent masking strategy to create data for pretraining. This error consistency masking strategy is used to specify the error types of automatically generated sentences which is consistent with real scene. The experimental result indicates our model outperforms previous state-of-the-art models on the general benchmark. Moreover, spellers often work within a particular domain in real life. Due to lots of uncommon domain terms, experiments on our built domain specific datasets show that general models perform terribly. Inspired by the common practice of input methods, we propose to add an alterable user dictionary to handle the zero-shot domain adaption problem. Specifically, we attach a User Dictionary guided inference module (UD) to a general token classification based speller. Our experiments demonstrate that ECSpell$^{UD}$, namely ECSpell combined with UD, surpasses all the other baselines largely, even approaching the performance on the general benchmark.
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