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V2EX  ›  tlemar  ›  全部回复第 3 页 / 共 4 页
回复总数  69
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2020-02-27 14:36:14 +08:00
回复了 MrBearin 创建的主题 Apple airpods pro 拼洗洗昨天刚到
1799 差点动手,1699 果断下手
2019-11-29 18:12:57 +08:00
回复了 dapengzhao 创建的主题 问与答 歌慌,大家推荐几首歌单里常听的歌吧
谢天笑 潮来潮去是什么都不为
2019-11-15 22:16:50 +08:00
回复了 note52 创建的主题 分享创造 毒鸡汤公开接口
亲测 ip 拉黑有效
2019-09-17 17:21:47 +08:00
回复了 chuhemiao 创建的主题 宠物 突然想养只猫,昨天朋友圈推荐英短、柯基、银渐层?
@dxgfalcongbit 上面的好漂亮,请问是什么品种?
2019-09-09 11:18:16 +08:00
回复了 itskingname 创建的主题 分享创造 新闻类网页正文通用抽取器
> 本项目取名为抽取器,而不是爬虫,是为了规避不必要的风险,因此,本项目的输入是 HTML,输出是一个字典。请自行使用恰当的方法获取目标网站的 HTML。 本项目现在不会,将来也不会提供主动请求网站 HTML 的功能。

爬虫已经这么危险了么。
2019-04-29 16:03:07 +08:00
回复了 coocier 创建的主题 程序员 大家平时电脑盯一天,眼睛难受么?
深色
2019-04-29 16:02:54 +08:00
回复了 coocier 创建的主题 程序员 大家平时电脑盯一天,眼睛难受么?
开启各种神色模式 + chrome 神色主题之后 情况好多了
2019-03-17 15:22:31 +08:00
回复了 meetocean 创建的主题 分享创造 历时 2 年多亏损 50 万,就这点作品,大家看值不值?
@meetocean 在电影剧本领域也有些理论总结的书籍,例如故事、电影剧本写作基础等书籍。这类书籍往往是业内知名人士的多年经验的总结。就算是理工科领域,也是科学实践在先,理论总结在后。所以比较好奇 LZ 的理论来源。

另外还是很期待黄金三章。
2019-03-14 20:06:02 +08:00
回复了 meetocean 创建的主题 分享创造 历时 2 年多亏损 50 万,就这点作品,大家看值不值?
@meetocean 这个理论是如何总结的?有没有网文大佬背书?
2019-01-08 22:42:07 +08:00
回复了 sanshiliu 创建的主题 分享创造 一个文学写作社区(论坛)
@jiqing 可以装个黑暗模式插件


@sanshiliu 看了一篇文章,还真挺不错的。
2018-11-07 15:36:03 +08:00
回复了 LarryDev 创建的主题 分享创造 作为独立开发者,我坚持做的一些事情
一个人? 膜拜
2018-09-07 15:07:44 +08:00
回复了 rowling 创建的主题 MacBook Pro [求估价] 2015 乞丐版 MacBook Pro (Retina, 13-inch, Early 2015)
5200 出了个 840
2018-09-05 09:39:58 +08:00
回复了 fee 创建的主题 iOS 类似微信支付宝扫描二维码拉近镜头功能实现
@yyyle 嗯,有道理。 太远了,用户不会意识到自己手在抖
2018-09-05 09:21:27 +08:00
回复了 fee 创建的主题 iOS 类似微信支付宝扫描二维码拉近镜头功能实现
@lscho 又不能光学变焦,拿到的图像清晰度应该是相同的吧
2018-09-04 17:06:52 +08:00
回复了 fee 创建的主题 iOS 类似微信支付宝扫描二维码拉近镜头功能实现
比较好奇为什么需要拉近这种操作,反正都是数字变焦,手机拿到的图像数据理论上都是相同的,直接识别就可以。所以是为了让普通用户认为做了很多的操作,慢一点是 OK 的?
2018-08-28 10:47:39 +08:00
回复了 woyaojizhu8 创建的主题 iCloud 如果关闭 iCloud 照片同步而不删除本机照片?
关闭 icloud 图库的存储优化
2018-08-15 15:24:57 +08:00
回复了 liu233 创建的主题 分享发现 百度真牛 X。
不不不,百度最牛 X 的是读取楼主的脑电波,并且进行了破译。否则死侍这么话痨的电影,怎么可能精准的推送出来节育器 :》
2018-08-08 09:51:44 +08:00
回复了 yiwei20000wj 创建的主题 分享创造 花了一周时间做了个小程序~
点开之前自己有个大致的想法,点开之后发现和自己相像的玩法差别还挺大的。

我的想法是:
1、初始有个名人列表作为候选名单;
2、每一轮需要比较排序,扔出去一部分候选人,然后系统这边给出补位的名单;
3、经过 N 轮以后,就可以帮助用户筛选出 TA 的 TOP 名单了。

再想下,其实第二个步骤非常的关键,需要对候选热进行多个维度的量化,根据保留的候选名人挑选出后续的补位。
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