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全渠道客服体验：Rocket.Chat 的无缝互动 | 开源日报 No.41

团队协作：安全内部和跨公司合作的单一点 全渠道客服：与顾客进行无缝互动，无论他们如何连接到你 聊天引擎：在移动应用程序或 Web 应用程序中创建自定义消息体验 市场：选择各种帮助企业更有效地沟通的 app...magento/magento2[4] Stars: 10.9k License: OSL-3.0 Magento Open Source 是一个开源项目，它提供基本的电子商务功能，可以从零开始构建独特的在线商店...该项目具有以下核心优势和主要功能： 提供快速安装以及更多安装选项 社区维护者团队能够接受、合并或拒绝拉取请求，并审查问题 支持社区贡献者通过引入新功能或改进现有功能、增强测试覆盖率、更新开发人员和最终用户文档等方式对产品进行优化...此外，在 Adobe Commerce 中还包含了云架构和托管服务以及 AI 驱动的商品推销和分析等高级电子商务解决方案。...关键特点和核心优势： 列出了多种类型 (咨询、产品等) 和行业领域 (软件与云、市场营销与写作等) 的企业。 提供每个企业是否支持完全远程工作以及雇佣政策信息。

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    顺序推理和域适应聚类方法

    二、方法介绍 论文分了四部分来阐述所提出的方法，分别是 1）介绍测试时训练 (TTT) 的锚定聚类模块，如图 1 中的 Anchored Clustering 部分；2）介绍用于过滤伪标签的一些策略，如图...第一部分 在锚定聚类里，作者首先使用混合高斯对目标域的特征进行建模，其中每个高斯分量代表一个被发现的聚类。然后，作者使用源域中每个类别的分布作为目标域分布的锚点来进行匹配。...如下式： 上式的闭式解形式为： 在公式 2 中，源域集群的参数可以线下收集完，而且由于只用到了轻量化统计数据，所以不会导致隐私泄漏问题且只使用了少量的计算和存储开销。...第二部分 伪标签过滤的策略主要分为两部分： 1）时序上一致性预测的过滤： 2）根据后验概率的过滤： 最后，使用过滤后的样本来求解目标域集群的统计量： 第三部分 由于在锚定聚类中，部分被滤除的样本并没有参与目标域的估计...作者还对所有测试样本进行全局特征对齐，类似锚定聚类中对集群的做法，这里将所有样本看作一个整体的集群，在源域和目标域分别定义 然后再次以最小化 KL 散度为目标对齐全局特征分布： 第四部分 以上三部分都在介绍一些域对齐的手段

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    复杂表源的清洗方法

    上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到，中国式复杂报表作为高度复杂化的产物，不适合进一步用作数据源。但实际工作中，难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。...我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。...横向是产品类别，纵向是公司。正是因为有这种交叉叠加属性，表的信息密集度较高，可以节省界面的展示空间。第二张表，只有单一的维度，是为一维表。...每一行即代表了一家公司一种产品的金额，行与行之间相互独立没有纵向的关系。 回顾上篇推文我们详细提到，数据复合交织的表格，复用性差，不适合作为数据源。...逆透视的基本思路是：首先锚定纵向的维度，然后把横向的维度，分别转置过去。 在Power Query 中，关键是选中锚定的维度（列），本例为公司列。

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    3篇长文讲“自增ID”，大部分人仍然搞错了！？

    中的作业题，仍然90%的人答错，有点出乎意料。 作业题是这样的： ?...实验步骤如上图： 第一步：建表，设定自增列； 第二步：指定id=1插入，锚定第一行是id是1； 第三步：不指定id，依赖自增机制，插入3行； 画外音：此时id应该变为2，3，4了？...在三篇前序文章： 《三类插入》 《三类插入测验答案》 《批量删除数据，常见的大坑！》...一文中已经明确指出： （1）delete数据后，自增列计数不会从头开始； （2）truncate数据后，自增列计数会从头开始； 画外音：除此之外，还有很多不同，但和本实验关系不大。...建表，插入四条数据，再delete所有数据，此时自增ID计数不会归0，下一条插入的行，自增ID会从5开始。 画外音：使用truncate则计数会归0。 ?

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    AI系列：DeepSeek数码领域20个黄金提问公式

    一、数码领域提问公式设计逻辑精准锚定「参数党」与「性价比党」两大核心群体 融合「场景痛点+技术解析+体验对比」三重说服力 植入「防踩雷指南」「冷知识」「平替彩蛋」等互动钩子二、20个即用型数码提问模板2.1...数码种草类"为【主动降噪TWS耳机】设计3个通勤场景痛点文案，突出'地铁降噪测试数据+耳压舒适度'" "生成5条机械键盘推荐话术，用'码农/电竞/女生'三类用户视角对比轴体差异" "用科技博主口吻写手机云台的...3个类比说明" "整理电竞显示器选购的5个反常识参数（响应时间≠刷新率）" 2.3 避坑指南类"列举新手买二手iPad必查的7个验机细节（附爱思助手截图标注模板）" "写NAS私有云盘的3个真实使用痛点...投影仪写3版带货文案（租房党/家庭影院/商务办公场景）" "生成手机稳定器的5个用户证言模板，包含'vlog转场案例视频链接'" "设计数码开箱视频的3个悬念话术（突出'厂家隐藏的配件彩蛋'）"...测评对比符号化：创建"⭐️参数党/颜值党/性价比党"等分段标签 指令升级技巧：▶ 追加"加入与竞品对比的雷达图"▶ 要求"用脱口秀风格改写专业术语"▶ 使用"生成适合截屏传播的知识卡片版式" 通过"产品特性

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    谈谈设计中的锚定效应

    “ 锚定效应指个体在进行决策时，会过度偏重先前取得的信息（这称为锚点），即使这个信息与这项决定无关。锚定效应可以理解为一种认知偏差，就是在不知不觉中，思维像被拴在某处一样难以摆脱。...在日常设计中也常常会受“‘锚点”的影响。” ? 01 — 设计中常遇到的“锚点”有哪些？ No.1 既定的设计规范 前两天和产品经理合作的一个需求过程中，因为页面中很小的一个设计点产生了分歧。...（自定义表格字段弹窗） 产品希望“自定义表格字段”超过9个时候，其他项不置灰，可以继续选择，提示用户下载查看，弹窗中的“确定”按钮变为“下载”。...02 — 锚定效应影响因素有哪些 锚定效应的影响因素很多，其中最大的影响因素是信息的确定性程度，确定性程度越高，越容易受其影响，比如设计规范，因为很多时候设计规范是多方讨论后制定出来的，就是用来指导设计的...锚定效应还受到专业知识技能的影响，简单说知道的越多，经验越丰富，受其影响越小。

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    利用上下文常识，让AI读懂不完整人类指令 | 一周AI最火论文

    主模型可以为产品列表、产品索引和分区键等提供可接受的业务标签；所得到的产品嵌入可以支持各种产品建模任务和业务应用。评估已经证实，高质量的数据集可以促进高质量的产品嵌入。...利用标记数据，主模型分类精确度可以达到94.7%(1240类)。这可以被用作机器学习模型的搜索索引、分区键和输入特性。此外，针对特定业务任务的、优化后的主模型可用于各种迁移学习任务。...它们还避免了与锚定框和NMS相关的所有超参数。 ?...运用多模注释分割任务的过程 为了证明所提出的NMS和锚定框自由范式的优势，该方法在Rebar Head Detection Challenge Dataset1、WiderFace Dataset2和...arxiv.org/pdf/1904.12094v1.pdf 如何使用单个参数来匹配任何数据集 https://arxiv.org/pdf/1904.12320v1.pdf 如何利用神经网络提高图像识别的收敛性

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    新零售实战 | 供应商门户的神经重构：基于区块链的订单-结算全链路透明化体系

    兼容传统系统：通过标准 JS 类暴露合约接口。轻量化运行：去除 gas 费用机制，适合高频补货场景。...nonce：私有计数器防御重放攻击。supplier：供应商地址隔离命名空间。防御性编程设计// 四层校验防护if (!order?....* * 功能说明: * - 继承自React.Component类，具备React组件生命周期特性 * 状态说明: * @property {Array} orders - 存储从区块链事件中获取的订单数据数组...数据关联：通过CID实现链上链下数据锚定。时空锚定机制时间维度：区块链时间戳+系统时间双重验证。空间维度：生产阶段地理信息编码到operatorAddr中。不可篡改性：哈希链结构确保记录连续性。...自动补货系统利用物联网和区块链技术实现库存的实时监控和自动补货，提高了补货效率和准确性；供应商门户通过前后端分离架构和区块链技术，为供应商提供了便捷、透明的订单状态查询和对账结算功能；质量追溯系统借助区块链和二维码技术，实现了产品质量的全程追溯

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    AAAI 2024 | 测试时领域适应的鲁棒性得以保证，TRIBE在多真实场景下达到SOTA

    其研究目标是超越局部类不平衡的挑战，考虑到测试数据的总体分布可能严重失衡，类的分布也可能随着时间的推移而变化。在下图 1 中可以看到更具挑战性的场景示意图。...这主要是由于： 1.当前批数据会受到局部类别不平衡的影响带来有偏置的整体分布估计； 2.从全局类别不平衡的整个测试数据中估计出单一的全局分布，全局分布很容易偏向多数类，导致内部协变量偏移。...为了避免有偏差的批归一化（BN），该团队提出了一种平衡的批归一化层（Balanced Batch Normalization Layer），即对每个单独类别的分布进行建模，并从类别分布中提取全局分布。...锚定网络是一个冻结的源模型，但允许通过测试样本调整批归一化层中的统计量而非参数。并提出了一个锚定损失利用锚定网络的输出来正则化教师模型的输出以避免网络过度适应到局部分布中。...两种真实世界 TTA 协议分别是全局类分布固定的 GLI-TTA-F 和全局类分布不固定的 GLI-TTA-V。

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    《读后感》腾讯产品18讲-PART3

    需求规划第一步：锚定目标 锚定目标是做需求规划的核心准则。在具体的产品场景里，需求千千万，有大有小，有轻有重，每来一波，你都需要做一次过滤和判断：做还是不做？做了会怎样？不做会怎样？...互联网产品的目标，一般可以分为四类： 第一类，极致满足用户需求 在互联网产品的初生期，最重要的目标就是充分解决核心用户群的问题，持续挖掘极致的用户体验。...互联网产品的第二类目标是——留住用户，落地生根 当产品能快速积累用户，接下来，怎样真正留住用户，也是非常重要的工作。...这就要求产品团队能持续挖掘和快速满足用户的需求，让用户离不开产品，让产品真正站稳脚跟。 互联网产品的第三类目标是——巩固商业模式 很大一部分互联网产品是营收驱动型，比如QQ会员增值服务、腾讯广告等。...互联网产品的第四类目标是——建设产品的影响力 当一款互联网产品能很好地满足用户需求，吸引并留住用户，产品就可以在影响力建设上发力了，放大品牌价值，让产品说话，让市场回响。这是一个更高阶的目标。

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    正则表达式

    支持正则表达式的程序如：locate |find| vim| grep| sed |awk 正则表达式是一个三方产品，被常用计算机语言广泛使用，比如：shell、PHP、python、java、js等！...，做精确匹配；单一锚定开头或结尾或者不锚定的，做模糊匹配。...定位符 说明 ^ 锚定开头 ^a 以a开头 默认锚定一个字符 $ 锚定结尾 a$ 以a结尾 默认锚定一个字符 测试案例 1）精确匹配 以a开头c结尾的字符串 [root@zutuanxue ~]#...匹配除回车以外的任意一个字符 ( ) 字符串分组 [ ] 定义字符类，匹配括号中的一个字符 [ ^ ] 表示否定括号中出现字符类中的字符,取反。...: 第一个中括号是匹配符[] 匹配中括号中的任意一个字符，第二个[]是格式 如[:digit:] 1）精确匹配 以a开头c结尾 中间a-zA-Z0-9任意字符 长度为三个字节的字符串 [root

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    Nat. Commun. | 广东省农科院晏石娟团队吴绍文等在黄曲霉毒素合成关键调控因子识别机制研究方面取得新进展

    黄曲霉毒素是自然界毒性最强的化合物之一，主要污染玉米、花生等农产品，具有强致癌性。据统计，全球每年约有4.5亿吨粮食因真菌毒素污染而无法食用，造成重大经济损失并严重威胁食品安全。...遗传学研究表明，AflR需要同时调控合成基因簇中约17个生物合成基因（包括ver1、vbs、norA等关键酶基因），这些基因的启动子含有不同的DNA序列变异。...Jensen-Shannon散度分析进一步揭示，C端区域的构象动力学变化具有启动子依赖性，这是AflR实现序列适应性识别的关键机制。...创新模型：“动态锚定”解释多基因协同调控 基于上述研究，团队提出了“动态锚定”（Dynamic-Anchor）识别模型，从分子层面阐明AflR如何同时调控黄曲霉毒素生物合成基因簇中的多个基因： 阶段I（...真核生物中超过80%的转录因子含有内在无序区域，本研究建立的整合NMR、分子动力学模拟和生化验证的研究体系，可推广至其他真菌毒素调控因子的机制解析。

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    转录组分析 | 使用Hisat2进行序列比对

    使用了两类索引去比对，一类是全基因组范围的FM索引来锚定每一个比对，另一类是大量的局部索引对这些比对做快速的扩展。...为了更好的比对，将跨外显子的reads分成了三类：1）长锚定read，至少有16bp在两个外显子的每一个上 2）中间锚定read，有8-15bp在一个外显子上 3）短锚定read，只有1-7bp在一个外显子上...所以总的reads可以被划分为五类：1）不跨外显子的read 2）长锚定read 3）中间锚定read 4）短锚定read 5）跨两个外显子以上的read。...在模拟的数据中，有25%左右的read是长锚定read，这种read在大多数情况下可以被唯一的定位到人的基因组上。...比对过程中，中间锚定read、短锚定read、跨多个外显子read的比对占总比对时长的30%-60%，而且比对错误率很高！

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    《程序化内容生成可控性与随机性平衡实操指南》

    ，文案句式高度雷同、配图风格固化到一眼就能辨识出生成源头，甚至核心信息的呈现顺序都形成固定模板，最终让内容失去吸引用户的核心张力；而随机过度时，内容则会偏离核心诉求陷入无意义的发散，比如科普类内容中随机插入与主题无关的案例...在长期的技术探索中会发现，程序化生成的高级形态，从来不是要么绝对可控要么彻底随机，而是让两者在量化体系中形成动态适配的共生关系，可控性作为内容落地的锚定根基，决定了内容是否符合核心诉求与场景要求，它如同建筑的承重墙...在图文内容生成、智能文案创作、知识科普内容输出等具体场景中，首先要做的是拆解可控性的核心维度，这类维度是决定内容核心价值的关键，绝不能含糊其辞地笼统定义，而要结合场景特性进行精准拆分，主要包含主题锚定、...核心信息点决定内容的实用价值，比如产品介绍类文案的核心信息点包括核心功能、优势亮点、使用场景，知识科普类内容的核心信息点则是关键知识点、原理拆解、应用场景，核心信息点的缺失会让内容失去存在的意义，这四大维度构成了可控性的维度锚定矩阵...在知识科普内容、新媒体资讯内容、儿童科普绘本内容等多元场景的生成实践中，首先要建立双体系的耦合映射关系，将可控性的维度锚定矩阵与随机性的熵值梯度体系进行一一映射，这种映射关系的建立需要基于场景需求与内容价值逻辑

    10910

    革新行业的“杀手级”产品，360安全大模型3.0发布

    实际应用中，在多个专业任务效果上超过GPT4。”...新战法，锚定行业痛点 潘剑锋在演讲中谈到，当前安全行业主要存在产品协同困难、安全能力不足、运营效率低下、安全专家缺乏等问题。传统安全和现有安全大模型都存在短板，无法很好地解决这些痛点。...，即在大模型设计上，采用类脑分区协同（CoE）设计，以多个类脑分区协同工作，解决高难度安全问题；其四工具增强（TAG），是指以安全智能体为基础，通过调度各种安全产品与工具，为大模型提供纠错反馈机制，持续增强大模型安全能力...潘剑锋指出，基于新战法打造的360安全大模型3.0，不仅仅实现安全基础知识问答、初级脚本分析等基础能力，而是真正锚定安全行业痛点、革新安全能力体系、引领未来安全实战。...发布会现场，潘剑锋以海莲花APT攻击为例，展示了360安全大模型如何在实战中智能化猎杀APT。他表示，360安全大模型的最终目标是帮助企业数字安全体系提质增效，是360安全云体系中的重要一环。

    30910
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