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叒有域名被安排了。。。

design域名专为设计行业服务,是互联网中的精准门牌号,也是除了.com域名以外的另一个绝佳选择。设计不仅仅是个特定的行业,它还是涉及各行各业的行业。...在这个全民化的内容时代,对设计的需求非常之高,而对于好域名的需求则更高。 .design域名对比其他顶级域名而言,精准的域名含义让网站的品牌文化和价值展现更加专业化。...好设计从好域名开始 .design可以紧密贴合您从事的行业,让人们一目了然,知道这里是设计网站,因为这一点准确无误的写在您的域名中。...您的设计已经鹤立鸡群了,.design域名则可以助力您的品牌在互联网上脱颖而出。拥有一个精准含义的后缀域名,不论对于推广还是便于记忆上都起到非常大的作用。...现在DNSPod推出.design域名限时特惠活动,首年新注仅需23元,快来为你的设计网站挑选一个专属域名吧! ?

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域名推荐哪种好,建设网站需要域名

能够拥有一个好的域名,是可以在网络上留住流量的,而且好的域名是很容易被人记住的,这在无形中起到了对企业的宣传作用。有些人可能正在准备注册域名,关于域名推荐哪种好?不会申请域名怎么办?...image.png 域名推荐哪种好 域名推荐哪种好?我们是需要综合很多的因素的。我们选择的域名首先是要简单明了,容易让人记住,因为太过于复杂的域名,很多人是完全记不住的。...而我们注册的域名也要看是不是面向国内的,如果是国内的域名,我们最好是使用中文拼音,如果说是域名是面向国际的,可以使用英文。根据实际情况选择的域名,在使用上将会更加的吸引用户。...建设网站需要域名吗 建设网站是一定需要域名的,它是我们搭建网站的一个基础,如果说我们想要看到网站上的内容,就需要用到域名,因为好的域名可以体现企业的品牌建设,当企业拥有一个好的域名时,往往能够留住客户...域名推荐哪个好,主要还是得选择简单明了,能够让人容易记住的域名,因为这样对于大家来说才比较方便,而且好的域名对于网站建设也是非常重要的。

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好文推荐:基于热红外的源能量平衡(TSEB)模型--从植物到全球尺度的蒸散诊断简史

该模型利用热红外遥感技术,通过监测地表温度来诊断从植物尺度到全球尺度的表面通量和植被状态,提供了一种在复杂环境下精确评估蒸发散的方法。...文章亮点 • 热红外(TIR)遥感提供了表面能量平衡的诊断。 • 源能量平衡(TSEB)模型使用TIR来映射蒸发散。 • 本文描述了TSEB从田间到全球的发展和应用。...文章摘要 热红外(TIR)遥感地表温度(LST)提供了从植物和次级场地规模到区域和全球覆盖的表面通量和植被状态的宝贵诊断信息。...此研讨会的成果之一是源能量平衡(TSEB)模型,该模型已推动了一系列空间尺度上的研究和应用。...研究内容 近日,美国农业部农业研究服务局(USDA-ARS)的科学家们发表了一篇重要的研究论文,介绍了热红外基源能量平衡(TSEB)模型的发展历程及其广泛的应用前景。

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens有一个网站,您可以注册,贡献自己的评分,并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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域名购买网站比较推荐哪个 购买域名需要花费多少资金

那么域名购买网站比较推荐哪个呢?...image.png 域名购买网站比较推荐哪个 域名购买网站首先要确定域名,可以在域名查询平台上购买相应的域名,网站建设需要有专业人士进行版面的设计以及制作,网站的版面完成后,需要将域名与版面进行连接...购买域名需要花费多少资金 企业购买普通的域名花费资金比较少,域名只要符合企业名称以及形象即可。每个行业中总会有几个域名比较抢手,域名的价格会比较高。...企业在成立之后要及时注册域名,防止域名被抢先注册,若没有得到想要的域名,可以先注册备用的域名,关注预期域名的到期时间,一旦到期就立即注册,抓住抢占域名的机会。...以上内容就是关于域名购买网站的相关介绍,购买域名后基本上都会建立网站,从而发挥出域名的价值,通过域名可以展示出企业的详细内容,让客户了解企业的经营的项目,网站中会设置客服人员,了解客户的需求后推荐合适的产品

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反, 11 的主要阵地“淘宝 APP”、 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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机器学习(二十二) ——推荐系统基础理论

机器学习(二十二)——推荐系统基础理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 推荐系统(recommendersystem),作为机器学习的应用之一,在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例,讲述推荐系统。 最简单的理解方式,即假设有两类电影,一类是爱情片,一类是动作片,爱情片3部,动作片2部,共有四个用户参与打分,分值在0~5分。...这里基于内容的推荐,可以认为给定样本的特征x,求θ的过程。...这样,对于每一个新用户,在还没进行评价之前,会预测其对每个电影的评价是均值,这也就表示给新用户推荐电影时,会按均值,把均值较高的电影推荐给用户,这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统,可以算是一个引子,只介绍了推荐系统的一些基础思想,对于真正完整的推荐系统,还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。

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科学瞎想系列之六十四 馈电机绕组故障诊断

馈是大型风力发电的主流技术之一,目前已装机运行的并网型风力发电机组大多采用这一技术路线。通常馈发电机绕组出现故障后很难在塔上维修,必须下塔。下塔!宝宝们知道下塔吊一钩子要多少妈尼吗?...1 馈发电机结构及原理。馈发电机其实就是一个绕线式的异步电机,其定转子各布置有三相对称绕组。...馈电机其实就是一个可以旋转的三相变压器,定转子绕组就是变压器的原副边线圈。 2 常规检测方法及其存在的问题。绕组故障无非是匝间短路、相间短路、绕组对地短路、绕组开路等。...通常的检测办法是测量绕组的直流电阻、绝缘电阻、用匝间耐压测试仪对绕组进行匝间冲击耐压试验、用多功能电机故障诊断仪器测量各绕组的电感、电容和电阻参数等。...因此这些常规的检测方法并不实用,容易误判,只能作为辅助的诊断和判断方法。 3 教你几手。既然馈发电机是一个可以旋转的变压器,那么我们就可以采用变压器的原理来检测判断绕组故障。

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推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?...简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...: 推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

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