React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
他们扫描了 500 多万个域名，发现有 916 个网站没有启用安全规则或安全规则设置错误。
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
在过去的一年中，各种不同的状态管理技术被提出，但截至目前，Flutter的团队和相关社区还没有得出单一的 首选解决方案。
简介：本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
为啥要写这一篇？因为最近 很多同学 询问关于 音频视频怎么处理？firebase 又是什么？能不能给我一个简单的 demo，帮我快速理解和搭建项目
flutter weekly 是一份免费的每周咨询，可帮助你在 Flutter 开发方面保持领先地位。
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
在过去的几十年里，我们见证了应用架构以快速的速度演变。当我还是一个年轻的程序员时，开始编写一个简单的代码库，我们可以称之为单体应用。
上次修改时间：2020年10月16日 bezkoder Full Stack，Node.js，Vue.js
Top Google Cloud tools for web application development. Google gives a wide scope of instruments and administrations for its clients. As one of the top cloud suppliers, Google must stay aware of the aggressive idea of the cloud and discharge administrations to address the issues of its clients. Like AWS and Azure, there is a scope of Google Cloud apparatuses for clients to look over to help facilitate a portion of the pressure that accompanies the open cloud.
如果你已经感到编写代码的重复和繁琐让你疲惫不堪，想要提高自己的效率，那么你来对地方了。ChatGPT是一款能够帮助你优化工作流程、减少错误并获得提高代码的见解的强大工具。
Firebase 是Google推出的一个云服务平台，同时也是一个应用开发平台，可帮助你构建和拓展用户喜爱的应用和游戏。Firebase 由 Google 提供支持，深受全球数百万企业的信任。开发人员可以利用它更快更轻松地创建高质量的应用程序。该平台拥有众多的工具和服务，其中包括实时数据库、云函数、身份验证和更多。近年来，Firebase推出了一系列的更新和新特性，其中包括并发属性。在本文中，前面我会向大家介绍这款产品的特性，以及如何使用它开发一个非常简单的应用，最后我们将探讨Firebase中 Cloud Functions for Firebase 的全新并发选项及其如何影响应用程序的开发。 在2023 Google开发者大会上Firebase带来了最新的特性动态分享，主题为 Firebase 应用打造更快捷、更经济的无服务器 API。本片文章就带领大家一同来体验最新的特性。为了兼顾还没使用过Firebase的小白，本文会前面会讲解一下Firebase的使用。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
在我完成 electrade【https://www.electrade.app/】 的工作之余，还帮助一个朋友的团队完成了他们的项目。最近，我们希望为这个项目构建一个 Craiglist 风格的匿名电子邮件中继，其中包含 “serverless” Google Firebase Function（与 AWS Lambda，Azure Function 等相同）。到目前为止，我发现用 .then() 回调处理异步操作更容易思考，但是我想在这里用 async/await，因为它读起来更清晰。我发现大多数关于链接多个函数的文章都没有用，因为他们倾向于发布从MSDN 复制粘贴的不完整的演示代码。在 async/await 上有一些难以调试的陷阱，因为我遇到了所有这些陷阱，所以我将在这里发布自己的完整代码并解释我的学习过程。
每逢佳节倍思亲，一年一度的中秋，你和谁一起度过？如果你和小编一样，漂泊在外，别忘记给远在家乡的父母打个电话，祝福他们中秋快乐，告诉他们自己还好，勿让他们挂念。在此小编，祝各位粉丝们“中秋快乐，阖家欢乐”，奉献给大家一份中秋大礼——漂亮的React后台源码。
基础的设置可以参考flutter的官方文档https://docs.flutter.dev/development/tools/vs-code。搞定基础的一切后，我们接下来就需要根据个人喜欢做一些个性化的定制来提高我们的工作效率。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
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主要的云提供商提供了广泛的服务，但还远非完美。以下是AWS，Microsoft和Google在2020年应该进行的收购，以巩固其平台。
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随着深度学习的快速发展，神经网络模型在CV、NLP等很多领域已经取得了显著超越传统模型的效果。然而，在信息检索领域，神经网络模型的有效性却仍然受到质疑。
选自GitHub 机器之心编译 参与：Panda 今年 4 月，斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。近日，Facebook 在 GitHub 上开源了这个系统的代码，FAIR 主管 Yann LeCun 在社交网络也为这次开源做了宣传。据悉，该研究也将出现在 7 月 30 日举行的 ACL 2017 大会上。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.00051 开源地址：https://github.co
这个响应表明文档成功地被索引到了"goboy-blog"索引中，索引操作是成功的，只有一个分片成功地完成了索引操作。索引操作通常用于将文档添加到Elasticsearch索引中，以便后续搜索和检索。
本次整理的论文同样主要偏向于Open-Domain QA，其中主要涉及到阿拉伯语的问答（这个可以尝试转变成中文的，因为这个是有源码的）、开放问答系统搭建、开放问答效率提升、基于web表的开放问答方法、开放问答模型泛化能力研究等，最后还有一篇是关于RC(Reading Comprehension)的paper，个人觉得不错所以也放到这里面了。（四篇含源码）
这是腾讯实验室在11月最新发布的一篇论文，CoN的核心思想是生成连续的阅读笔记对于检索到的文档，能够对其与给出问题并综合这些信息来形成最终的答案，提高了RAG的表现。
本文列出了 2017 年国外增长最快的移动应用 SDK，旨在帮助开发者了解技术的发展趋势。 1. 更多开发者选择应用开发平台 开发者通常会面临这样的选择：是选择功能单一的工具还是选择提供“一条龙”服务
虽说目前LLM风头正旺，进展颇多，在各种任务中的性能表现也可圈可点，但这些模型通过API调用有效使用工具的潜力还亟待挖掘。
作者是一名女程序员，擅长编程、AI、数据科学和区块链等方面的开发。 我之前从来没有与别人讲过这个尴尬的故事。 我现在从事的是第三份工作。在之前两份工作中，一次是我被解雇了，另一次是我主动辞职了。 但是被解雇对我来说是一次糟糕的经历。我哭了一整天。我从来没有把这件事告诉过任何人，包括朋友和新同事。我觉得羞愧难当，以至于我在解释为什么离开上一份工作时撒了小谎。 我甚至不能告诉父母，因为他们听后会非常不安。我只给男朋友讲过。他非常支持我，还帮我找到了一份更好的新工作。 下面就讲讲这个故事。 一家缺资金的初创公司
这个项目是 Firebase 苹果开源开发平台，包含了除 FirebaseAnalytics 之外的所有 Apple 平台 Firebase SDKs 的源代码。它提供了一系列工具来帮助你构建、增长和盈利你的应用程序。主要功能和核心优势如下：
CIKM是信息检索、知识管理和数据库领域中顶级的国际学术会议，自1992年以来，CIKM成功汇聚上述三个领域的一流研究人员和开发人员，为交流有关信息与知识管理研究、数据和知识库的最新发展提供了一个国际论坛。大会的目的在于明确未来知识与信息系统发展将面临的挑战和问题，并通过征集和评估应用性和理论性强的顶尖研究成果以确定未来的研究方向。
今天给大家分享一个在工业界、实际工作中非常常用的技术——向量检索。得益于深度学习、表示学习的迅猛发展，向量化检索逐渐成为实际应用中很常见检索方法之一，是深度学习时代很多成熟系统的基础模块，在诸如文档检索系统、广告系统、推荐系统应用广泛。通过离线或在线将实体表示成向量的形式，再进行向量之间的距离度量，实现线上检索。
作者 | 青苹果 来源 | 数据实战派 头图 | 付费下载于 IC Photo 传统的信息检索（IR, Information Retrieval）系统，并不直接回应信息需求，而仅提供对内容的参考。排序（Ranking）是该范式的关键组成部分。 这样的检索系统为用户提供了潜在答案的选择，实际上也给用户带来了相当严重的认知负担。开发问答（QA, Question Answering）系统的动机之一，正是在于希望返回的是答案而非结果的排序列表。 现在已经有很多关于 QA 系统的研究，然而现实中的大规模成功案例
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。
面对新技术，法律专业人士通常是最保守的人群之一，但大数据时代，律师和律师事务所要想脱颖而出，卓尔不群，尽快采用大数据技术是不二之选。 2008年金融危机以来，律师行业经历了长期的低潮，越来越多的企业客户无法负担高昂的律师费用，导致律所裁员不断，规模日渐萎缩。而那些行业领先的律所开始推崇“精益企业”，收费模式也从过去的固定费率调整为按需服务。 但是“精益律所”并非根本的解决方案，律师事务所还必须借助大数据大幅降低信息处理成本，提高数字竞争力。近日GigaOM专栏作者Derrick Harris撰文指出，律师事
NewBeeNLP公众号原创出品 公众号专栏作者 @Maple小七 北京邮电大学·模式识别与智能系统 今天和大家分享 Facebook 发表于 NeurIPS 2020 的工作，既然『
我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人，比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的， 有些机器人有相当程度的知识储备， 比如你去买了一辆车， 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问： 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型，年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息（我们管这些信息叫词槽），所以机器人要先识别用户的意图， 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽（就是信息），然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后， 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题， 比如询问《某个车型如何更换刹车油》，这就要求机器人有相当的知识储备， 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案，而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧， 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的（GPT 只能当面向 C 端用户来用，企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识）， 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。
【磐创AI导读】：本文主要向大家推荐一个开放域问答机器人的实战项目。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
作者｜The woman 译者｜核子可乐 策划｜钰莹 如今，我已经做着第三份工作了，之前两份工作一次是我主动辞职，另一次则是被单位解雇，这次被解雇的经历让我终身难忘。每次想起这件事儿，都会有一股羞愧与羞耻感涌上心头。本文，我将详细讲述整个过程。 1都是钱紧惹的祸 当时，我在一家刚刚成立一年的初创公司工作，那里共有四位合伙人。作为一家主打企业级解决方案的公司，我们当时只有一位天使投资人，大家当然希望物色更多投资方。 可以想见，初创企业总是有着这样那样的问题，最核心的就是资金短缺。为了踏踏实实迈出发展的第一步
【导读】今天向大家介绍下ElasticSearch在专知搜索中的使用。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。我们利用ES对专知的AI内容库进行了索引，用户可以快速找到所需AI知识资源。下面由我们专知团队后台支柱李泳锡同学向大家分享下。 ElasticSearch简介 Elasticsearch（以下简称ES）是一个基于Apache Lucene的实时分布式搜索分析引擎，它能够让你以极低的
在今年的 Google 游戏开发者峰会上，我们为开发者带来了各种工具和服务的更新和最新动态，这些工具和服务都旨在帮助您打造高质量的游戏体验，助力您的游戏业务稳步发展。本文将为您详细介绍如何使用它们，并帮助您的游戏取得成功。
基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO，美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DR-BERT，该方案是第一个在官方评测指标MRR@10上突破0.4的模型。
笔者过去两年参加了两个海外项目的开发，期间接入过多种授权登录，也踩过一些坑，所以总结出本文，方便做海外产品的开发者可以减少集成授权登录的时间成本。
BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。M3-Embedding支持超过100种工作语言，支持8192长度的输入文本，同时支持密集检索（Dense Retrieval）、多向量检索（Multi-Vector Retrieval）和稀疏检索（Sparse Retrieval），为现实世界中的信息检索（IR）应用提供了统一的模型基础，通过这几种检索方式的组合，取得了良好的混合召回效果。
一款覆盖软件开发全生命周期的端到端AI智能助手，让分散的软件开发操作变得集成化、智能化。
在过去的几个月中，大型语言模型(LLMs)得到了广泛的关注，吸引了全球开发者的兴趣。这些模型为正在开发聊天机器人、个人助理和内容创作的开发者带来了令人兴奋的前景。LLMs带来的可能性在开发者|人工智能|自然语言处理社区引发了热潮。
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