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如何将Redux与React Hooks一起使用

在本文中，让我们一起来学习如何将Redux与React Hooks一起使用。 React Redux在2019年6月11日发布的7.1版中提供了对Hooks的支持。...这意味着我们可以在函数组件中将Redux与Hooks一起使用，而不是使用高阶组件（HOC）。 什么是Hook？...回到正题 本文的原始目的是介绍如何将Redux与Hooks结合使用。 React Redux现在提供了useSelector和useDispatch Hook，可以使用它们代替connect。...在该示例中，我们将使用connect的React组件转换为使用Hooks的组件。...不使用高阶组件的另一个好处是不再产生多余的"虚拟DOM包装"： ? 最后 现在，我们已经了解和学习了Hooks的基础知识，以及如何将它们与Redux一起使用。编程愉快！

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    学到的技术知识，在使用的时候总会忘记，如何将它们牢记与心？

    今天看到一位国外前端程序员，他分享了一个这样的学习体验： 当我开始学习 HTML 和 CSS 的时候，当我想使用刚刚学到的东西时，我总是忘记我学到的东西。我不知道怎么做才能将它们牢记于心？...遗忘是正常现象，再熟悉的编程语言如果一年半年不写也会变得生疏。他给出的建议是，与其牢记，不如理解和实践。...在刚学习的时候，总是不能随心所欲去构建那些激动人心的 Web 程序，会感觉很沮丧；一步一步跟着教程去做，是可以依葫芦画瓢做出来的，但一旦遇到新问题，一放到实际项目中就傻眼了，这很正常。...不必在意自己有没有牢牢记住，持续坚持学习，相信有一天，大概在三四个月以后，便开始能马上理解学习的内容了，甚至还能预测课程中的内容。...从非程序员，到程序员，这绝对是一个质变，这样的质变绝不是一朝一夕可以完成的，初学者花费三四个月，甚至半年的时间是合理的。 要注重理解和实践，而非死记硬背，还有，就是放平心态，给自己足够的蜕变的时间。

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    使用Spark分析拉勾网招聘信息(四): 几个常用的脚本与图片分析结果

    假设我们从数据的采集,存储到数据的读取与使用,都是使用传统的语言工具,比如nodejs....使用Spark进行分析 使用Spark实现上述同样的逻辑.以下操作,基于交互编程工具Zeppelin: 1.读取数据 val job = sqlContext.read.json("jobs") job.registerTempTable...真的可以直接使用类似于SQL的语法,进行半结构数据的复杂查询,不知道各位看官,看完有何感想?...单就本系列而言,最后聚合分析出的结果,连我自己都很经验.现在招聘市场对中高端人才的需求比例竟然如此之大,突然发现我的思维还停留在里两年前,那个"大白"横行的时代....一起加油↖(^ω^)↗ 本系列专属gitub仓库:https://github.com/ios122/spark_lagou

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    微软开源TypeChat库，给大语言模型换种提示，一行代码安装

    很多人以对话的方式与大模型进行交流，这也是最直接的方式。 但这一方式面临一个问题：如何将这些模型最好地集成到现有的应用程序界面中仍然存在很大的问题。...为了解决上述问题，微软开源了一个名为 TypeChat 的实验性库，它可以很容易地获得类型良好的结构化数据， 其在自然语言与应用程序模式（application schema）和 API 之间建立起了一座桥梁...TypeChat 可以帮助 LLM 以 JSON 的形式响应，并且响应结果非常合理：例如用户要求将这句话「我可以要一份蓝莓松饼和一杯特级拿铁咖啡吗？」...转化成 JSON 格式，TypeChat 响应结果如下： 微软表示，他们一直在提示符中使用 TypeScript 类型，可以说，给定一个提示和 TS 类型，聊天机器人就会使用这些类型构造一个新提示：...目前微软讨论的方式主要是使用数据模式将用户意图转换为结构化响应；然而，TypeChat 还可以使用 API 模式来构建基本程序。 想要体验的小伙伴，可以上手试试了。

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    C# 和 TypeScript 之父亲自带队开源 TypeChat，又一 AI 技术瓶颈被攻破？

    过去几个月来，人们对于最新一波大语言模型的巨大热情已经席卷世界。但对于聊天助手这种最直接的应用场景来说，如何将这些模型有效集成至现有应用界面当中仍是个棘手难题。...如果验证失败，则通过进一步的语言模型交互修复不合格的输出。 简洁地总结实例并确认其与用户意图一致。...但问题是，如果语言模型出错并做出不符合类型的响应，又会发生怎样的状况？ 因为这些类型都是有效的 TypeScript 代码，所以我们可以使用 TypeScript 编译器本体对响应结果做验证！...截至目前，前文讨论的方法主要是用“数据模式”将某些用户意图转换成结构化响应。除此之外，TypeChat 还可使用“API 模式”构建基本程序。...虽然为方便起见，研究团队与 OpenAI API 和 Azure OpenAI 服务建立了一些非常基本的集成，但同样的方式应该也适用于大家想要使用的其他聊天补全 API。

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    转载 | 仓储库存选品问题的商品向量化解决方案

    想象一下，你在网上订购了一台咖啡机和一袋咖啡，咖啡机第二天到了，但咖啡在三天后才到。一次下单同时购买多个商品，最后却被拆分成多个订单包裹陆续收货，这样的情况不知道您是否遇见过。 ?...如果两个SKU隐空间向量“距离”接近，我们知道它们更可能被一起购买，因此应该考虑一起存放在FDC中。 ? 图4 商品向量化的实现方法 SKU2Vec方法遵循以下几个步骤。...作为输入的生成订单中的每个商品由低维向量表示，并且通过求取均值来获得这个生成订单的向量表示 – 称为订单意图向量。然后基于订单意图向量，模型会给出被剔除商品的预测。...我们的主要创新点包括： - 通过使用嵌入层将品类信息、SKU id等与商品相关的高维分类信息映射到可用作输入的潜在空间。 - 我们将订单拆分比率直接建模为损失函数，缩小预测和优化之间的差距。...我们如下所述以滚动的方式评估算法，其中2周的数据用作训练集，并且使用下周的订单对结果进行基准测试。 ?

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    Java 设计模式最佳实践：四、结构模式

    缓存代理：使用记忆加速调用。最好的例子之一是 Spring @Cacheable方法，它缓存特定参数的方法结果，不调用实际代码，而是从缓存返回先前计算的结果。 虚拟和智能代理。...装饰器的接口必须完全符合装饰对象的接口。 因为它使用递归，所以可以通过组合装饰器来实现新功能。在这方面，它类似于复合模式，它将多个对象组合在一起，以形成作为一个对象的复杂结构。...意图 其目的是将抽象与实现分离，以允许它们独立地变化。它通过在公共接口和实现中使用继承来实现这一点。 实现 下图显示了一个可能的网桥实现。...这通过为最重要的用例提供接口简化了大型复杂系统的使用。 实现 下图显示了如何简化子系统的使用并将其与客户端代码解耦。外观是子系统的入口点；因此，子系统代码可以很容易地切换到不同的实现。...，我们使用不同的机器，比如咖啡研磨机和咖啡机。

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    CA2361：请确保包含 DataSet.ReadXml() 的自动生成的类没有与不受信任的数据一起使用

    此规则对自动生成的代码进行分类： 位于名为 ReadXmlSerializable 的方法中。...有可能存在未知的远程代码执行漏洞。 此规则类似于 CA2351，但适用于 GUI 应用程序内数据的内存中表示形式的自动生成的代码。 通常，这些自动生成的类不会从不受信任的输入中进行反序列化。...应用程序的使用可能会有差异。 有关详细信息，请参阅 DataSet 和 DataTable 安全指南。 如何解决冲突 如果可能，请使用实体框架而不是 DataSet。 使序列化的数据免被篡改。...序列化后，对序列化的数据进行加密签名。 在反序列化之前，验证加密签名。 保护加密密钥不被泄露，并设计密钥轮换。 何时禁止显示警告 在以下情况下，禁止显示此规则的警告是安全的： 已知输入受到信任。...考虑到应用程序的信任边界和数据流可能会随时间发生变化。 已采取了如何修复冲突的某项预防措施。

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    对话机器人技术简介：问答系统、对话系统与聊天机器人

    例如我们的问答系统就想回答关于国家与城市的问题， 那么我们可以假设自己已经有了很多关于国家、城市、国家与城市之间关系的知识。...例如你在一些手机软件中搜索餐厅，结果可能会返回多家餐厅（餐厅本身即实体），他们都有名称、地址、电话等等信息（这些也可以称为餐厅这个实体的属性，当然也可以是与餐厅这个实体有关的其他实体）。...，欢迎下次使用（系统意图：bye()） 上文出现的“用户意图”，是对话系统的自然语言理解部件（NLU）所解析出来的用户的潜在意图。...alter：更换检索结果 系统的order_success：反馈订餐成功 整个对话系统，就是为了完成某个特定任务，这个任务所需要的特定条件需需要由用户提供（例如帮助买咖啡需要咖啡品种，热或冷等信息），当信息足够的时候...而聊天机器人往往设计上需要尽可能的占用用户时间，尽可能的延长与用户聊天、陪伴的时间，或者尽可能的再次让用户使用。 聊天机器人本身也可以是有一定目的的，不过是比较宽泛的目的。

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    2023跟我一起学设计模式：抽象工厂模式( Abstract Factory)

    抽象工厂模式( Abstract Factory) 意图 抽象工厂模式是一种创建型设计模式， 它能创建一系列相关的对象， 而无需指定其具体类。 问题 假设你正在开发一款家具商店模拟器。...例如， 你可以使用 现代Modern 、 维多利亚Victorian 、 装饰风艺术Art­Deco等风格生成 椅子 、 沙发和 咖啡桌 。 系列产品及其不同变体。...例如， 所有风格的椅子都实现 椅子接口； 所有风格的咖啡桌都实现 咖啡桌接口， 以此类推。 同一对象的所有变体都必须放置在同一个类层次结构之中。...伪代码 下面例子通过应用抽象工厂模式， 使得客户端代码无需与具体 UI 类耦合， 就能创建跨平台的 UI 元素， 同时确保所创建的元素与指定的操作系统匹配。 跨平台 UI 类示例。...其余代码使用该工厂对象创建 UI 元素。 这样可以避免生成错误类型的元素。 使用这种方法， 客户端代码只需调用抽象接口， 而无需了解具体工厂类和 UI 元素。

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    基于知识图谱的问答在美团智能交互场景中的应用和演进

    美团 APP 中的交互 ? 下面先举个例子，首先在商超场景下我们分析使用路径发现，接近 4 成的用户在商品 A 加入购物车后，会去查看其他商家与商品 A 相似的商品。...意图判断：KBQA 需要判断意图，定位到意图下面的子图，从而对子图进行检索，这样精度比较高。 问题类型：可支持多跳，带有约束的计算和推理，较为灵活。 结果精准性：由于知识结构，回答的精确性会比较高。...在美团，绝大多数都是复杂场景的问答。与简单场景相比，其交互意图与需求从确定的空间到模糊的空间，资源从封闭的数量到开放的数量。 这里举三个例子： " 百威啤酒有没有便宜的？"...举个例子，咖啡在没有概念的情况下，我想要咖啡会链接到很多资源 ( 咖啡类、咖啡店和超市卖的速溶咖啡等 )；当概念引入后，会链接到概念节点上，再基于概念做链接和消歧，那么就能直接链接到商家、品类和商品上，...查询语句，得到结果就能回答用户的问题。

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    Service 应该定义怎样的方法？

    Facade 层通常作为前端或者其他服务调用的入口，主要负责参数校验、构造底层服务所需的参数、结果转换等。...Service 的每个方法应该能够独立完成一个相对完整的业务意图，而不是提供某个功能的多个步骤，让外部去组装。...这就像很多地方提供的“最多跑一次”的政策，完成一个业务，跑一次就可以；不需要每一次只完成某个意图的一个步骤。 这就像你在自助咖啡机购买一杯咖啡，你只需要选好类型，支付即可。...咖啡的制作可能包括加热水、加咖啡粉、加牛奶、搅拌等步骤，不应该每个流程都需要你知道或者参与。咖啡服务应该是完整的，而不是每个步骤都需要你去按一个按钮去编排。...这主要包括几个方面： 1 设计接口原则尽量隐藏复杂度（最小知道原则） 2 Service 层提供的方法应该表达完整的业务意图（如我要查看油箱还剩多少百分比；而不是提供两个接口，一个是查询总有量是多少，然后再查询当前有量有多少再自己去计算

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    场景化设计-瑞幸咖啡APP设计案例详细解析

    在之前一直都是使用的小程序来下单，这次下载了他家的APP，感觉还是可圈可点的。...而瑞幸咖啡的主菜单则意图非常明显，它把自己定位为购物类型的应用，在首页，我们满足的是逛的需求，通过首页的推荐，将用户引入不同的入口中。...也就是说，在卖咖啡的同时，也希望用户能下单把周边也买了，瑞幸的意图很明显，塑造自己的咖啡文化圈子。同时让这款工具类型的应用多了电商属性。...“现在下单”和“领券中心”相互关联，因为瑞幸用户下单前都会先看是否有优惠券，而优惠券成为他们去购买咖啡的非常重要的动机。所以，领券中心就成为常态。将这两个高频功能放在一起，非常必要。...总之，作为设计师，我们在使用任何产品的时候，都要用心去观察它的排版，设计细节，这些细节不仅仅是视觉的表现，更关乎到它背后的目的是什么？这才是一个优秀设计师更应思考的深层次的问题。

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    【总结】1821- TypeChat 入门指南

    传统模式下，创建自然语言模型界面是一项复杂的任务，通常依赖复杂的决策树来确定意图并收集行动所需的输入。...一旦定义了类型，TypeChat 就会处理剩下的事情，使用类型构建对 LLM 的 prompt，根据 schema 验证 LLM 响应，总结实例来确保与用户意图保持一致。...TypeChat 的主要目的是抹平自然语言与应用程序可以使用的结构化数据之间的差距。...假设我们有一个咖啡店应用程序，我们希望将用户意图转换为咖啡订单项目列表。我们可以为咖啡订单项目定义一个类型，并使用 TypeChat 处理自然语言输入并将其映射到经过验证的 JSON 作为输出。...它抹平了自然语言和结构化数据之间的差距，使开发人员更容易将自然语言界面集成到他们的应用程序中。凭借其易于设置和使用的特点，TypeChat 将彻底改变我们与软件交互的方式，使其更加直观和用户友好。

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    【行业进展】哪些公司在搞“新零售”了

    Amazon Go融合了机器视觉、深度学习和传感器融合技术，内部构造复杂、高额的成本限制着规模化发展。 02 淘咖啡 ? 阿里实验室的“无人零售计划”推出的淘咖啡已与2017年7月在杭州登场。...核心技术上淘咖啡采用生物特征自主感知和学习系统、结算意图识别和交易系统及目标检测与追踪系统。 生物特征自主感知和学习系统绑定用户的淘宝ID和生物特征，实现身份识别。...结算意图识别和交易系统通过 RFID 技术识别商品，完成结算。 目标检测与追踪系统主要依赖多路监控摄像头，追踪消费者在店内的行为及运动轨迹。...与Amazon Go相比，淘咖啡采用结算门有助于降低错误。 03 Take Go ?...总结与思考 Amazon Go、淘咖啡、 Take Go 、缤果盒子等无人超市采用了前沿技术，如机器视觉、深度学习算法、传感器融合技术、生物识别等，与传统零售店相比平均造价更高。

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    ECCV 2022 | 谷歌提出Data-free NAS，网络搜索仅需一个预训练模型

    今天这篇文章主要研究如何将 NAS 用于数据缺失的情况，文中提出 data-free NAS，该架构仅需要一个预训练模型，就可以自动进行网络搜索。目前该方法主要研究图片领域。...如下图所示，一张自然图像 “咖啡杯” 的预测包含 “咖啡杯” 和相关类“杯子”。...然而针对某一个标签生成的图片往往容易过拟合，从而有极大的预测值在该标签上，但无法发掘语义近似的标签之间的联系，比如下图的 (b) 中，针对“咖啡杯” 类合成的图像，预训练模型仅预测该图像为“咖啡杯”，使得图片过分强化咖啡杯的特征...从图（c）中可以看出，使用 Recursive Label Calibration 合成的图像。它会自动将 “杯子” 标识为针对 “咖啡杯” 合成的图像的相关类，并且生成图像看起来也更自然。...然后使用预训练模型对合成图像的预测作为软标签（soft label）来指导下一批从白噪声到图片的生成，从而循环生成 soft-label 和与之对应的图片。 2.

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