微博和Twitter都有140字数的限制，如果分享一个长网址，很容易就超出限制，同时长链接也占用了太多的字符空间，无法编辑更多的内容。另外，如国内微信、淘宝等等很多平台都是无法互通，平台之间都或多或少存在相互屏蔽的行为。同时，还有一个比较重要的因素，在我们日常网络营销中，当营销活动推出后，却很难去追踪用户与效果，基于这些种种的因素，才最终导致了如今短链接的盛行。
超链接生成器是一款快速方便，简单易用的超链接地址生成器。它可以把以纯文本形式存在的超链接地址转换成真正的超级链接，方便你点击超链接来打开网址，或者打开IE快捷菜单等。
拥有好的办公利器，就等于成功了一半。不管是学习还是工作，我们总会遇到这样或者那样的问题，为了方便操作，我们就会寻找各种利器，帮助我们解决某个需求。
作者： 小猿大圣 https://segmentfault.com/a/1190000012088345 背景 提供一个短址服务。 你有没有发现，我们的任务中出现长 URL 就会比较麻烦？
迭代器：迭代就是循环。迭代器是可以被next() 函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。
设备巡检是企业设备管理中不可或缺的环节，定期的设备巡检可以掌握设备的运行情况，及早发现设备安全隐患，从而尽早解决问题，提升生产效率。
所谓系统设计，就是给一个场景，让你给出对应的架构设计，需要考虑哪些问题，采用什么方案解决。很多面试官喜欢出这么一道题来考验你的知识广度和逻辑思考能力。
以下是大家推荐的最近很火爆的代码生成器神器。如果有更好的希望大家多多留言，我会及时补充上去。
将一个长url生成一个短链接是很常见的需求，本文尝试通过serverless的方式来提供这个功能，主要有两部分内容：
整个只读的基础表单的所有前后端代码，全部由代码生成器生成，代码生成器中几乎不需要配置，并支持并后端业务代码扩展，直接生成代码后，配置菜单权限即可
中国台湾的研究人员最近开发了一种新型生成对抗网络（GAN），在其生成器的输出层设计了二元神经元。该模型已经预先在arXiv上发表的论文中提出，可以直接在测试时生成二进制值预测。
网站地图是一种格式化的XML文件（sitemap.xml）、HTML文件(sitemap.html)、TXT文件(sitemap.txt)或RSS文件(rss.xml)，这是重要的站长工具。 它用于把一个网站的所有（或大多数）网址集中在一个按一定的标准组织的地图文件中。以便于第三方（比如搜索引擎）、新闻订阅软件使用和更新。 目前的网站地图最流行的方式是使用sitemap.xml格式，它被主流搜索引擎（比如：百度、Google、Bing等）所使用。当网站有新网页时，把新的页面的URL地址更新到网站地图有利于搜索引擎的即时抓取。 因此网站地图应该是一个随时保持更新的用于表达一个站点全部网页的文件。
今天，知晓程序（微信号 zxcx0101）给你推荐 4 款二维码生成器小程序，让你轻松玩转二维码。
fastposter v2.11.0 天花板级的海报生成器🔥🔥🔥 fastposter海报生成器是一款快速开发海报的工具。只需上传一张背景图，在对应的位置放上组件（文字、图片、二维🐴、头像）即可生成海报。 点击代码直接生成各种语言的调用代码，方便快速开发。 现已服务众多电商类项⽬，多个项⽬有54W+⽤户，通过多年⽣产环境的考验，稳定可靠。广泛应用于各类电商、行业海报、分销系统、电商海报、电商主图等海报生成和制作场景。非常感谢大家的支持与认可，开源不易、希望能够一直坚持。社区版 v2.11.0 发布增加英文
在微博里发布一条带网址的信息，微博会把里面的网址转化成一个更短的网址。只要访问这个短网址，就相当于访问原始的网址。
MybatisX是一款基于IDEA的快速开发插件，由MyBatis-Plus团队开发维护，为效率而生。
开发程序那么久了，真正使用代码生成器是近3年的事情，由衷的感觉到这东西真的是提高生产力！
Python中yield函数是一个生成器(generator),可用于迭代；在函数中yield类似于return，不同的是，yield返回一个return的值并且记住这个返回值的位置，下次迭代就从记住的这个位置开始，并且下一次迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行。
短链接是一种将长URL地址转换为较短、易于记忆的链接的技术。它通过使用特定的算法或服务将长链接压缩成更短的形式，以便在限制字符长度或需要更简洁的场景下使用。
请注意，本文编写于 325 天前，最后修改于 325 天前，其中某些信息可能已经过时。
这是一个亲戚关系计算器，由于工作生活节奏不同，如今很多关系稍疏远的亲戚之间来往并不多。这不，过年要回家了，往往会搞不清楚哪位亲戚应该喊什么称呼，很是尴尬。这个中国亲戚计算器就是为了帮你避免这种尴尬的。（Github地址：https://github.com/mumuy/relationship）
Scaffold-Retained Structure Generator to Exhaustively Create Molecules in an Arbitrary Chemical Space 论文摘要：
Galileo AI (https://www.usegalileo.ai/) 用AI设计生成UI设计
MyGenerator是一个国外很不错的代码生成工具，有人觉得比CodeSmith简单、好用。所有api可以在帮助菜单中找到。
2023年11月6日，来自阿斯利康（瑞典）的Hannes Loeffler等人在ChemRxiv发表文章REINVENT4: Modern AI–Driven Generative Molecule Design。
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3、编码问题，python3 不再有unicode对象， str 即为unicode
列表在我们平常的编程中经常会用到，多用于临时存储一些程序需要的数据， 向列表中添加数据时，有多种方式： 1.数据少的话直接定义列表中的数据 my1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5] 2.当数据稍微多点的话可以用for循环的方式向列表中添加数据，但是操作比较繁琐 my2 = list() for i in range(100): my2.append(i)
关于生成器generator，从字面上理解，就是能生成***的机器，的确它是一个很牛逼的机器，他可以生成很多我们需要的数据，比如全体自然数，好好想一下，能用哪个表达式表示全体自然数么？如果真的能，运行一下内存会不会直接爆掉？所以，生成器的牛逼之处，就在于此，可以生产很多数据，而且不会爆表。怎么做到的？用啥直接生产，当然要按顺序，为什么没爆，因为用完啥就销毁了。
2014年Ian Goodfellow在研究使用生成模型自动生成图片的过程中，发现传统神经网络方法效果并不理想，随后缘于一个偶然的灵感，发明了生成对抗网络(GAN)，在其实验数据的图片生成上取得了非常理想的效果。从此，这种全新的技术作为训练生成模型的新框架，迅速风靡人工智能各个领域并取得不少突破。
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最近遇到很多客户咨询如何将word文档生成二维码，如何将视频生成二维码，目前二维码中是无法直接储存word文档，视频一类的，唯一的途径就是先把文档和视频信息上传到网站服务器上，然后在二维码生成器中利用相应的网址生成二维码，接下我们看下如何操作。
视频生成不仅仅是要生成多张逼真的图像，而且要保证运动的连贯性，Video-GAN可以认为是图像生成鼻祖DCGAN的视频版。
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传统的生成指的是生成图像数据，生成有两种策略，一种是直接估计概率密度函数，机器学习模型分为两类一类是判别式模型，一类是生成式模型，生成模型是基于联合概率，判别性模型基于条件概率，生成式模型判别的是一种共生关系，判别式判别的是一种因果关系。知己估计概率密度函数生成的是概率密度函数或者概率密度函数的参数。另一种是绕开直接估计概率密度函数，直接学习数据样本生成的过程，里面没有显式函数的学习。第一种方式比较直观，但有的情况下直接生成数据样本更合适，可以避开显式概率密度函数的估计和设计，直接达到目的。
GAN应用范围众多，涵盖图像增强、编辑，甚至是分类和回归任务，但在此之前，GAN必须要先收集大量图像。
导语：生成对抗网络（GAN）近来在研究界得到了很大的关注。在这篇文章中，Waya.ai 的创始人 Michael Dietz 介绍了 GAN 如此大有潜力的原因，并且通过 GAN 与拳击比赛的生动比较对 GAN 的工作方式进行了阐释。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ 生成对抗网络（GAN）由两个独立的网络组成，即生成器（generator）和判别器（discriminator）。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。在本文中，我们将看到为什么 GAN 有这么大的潜力，并且通过 GAN 与拳击比赛的
选自 KDnuggets 机器之心编译 作者：Michael Dietz 参与：Jane W、晏奇、吴攀 生成对抗网络（GAN）近来在研究界得到了很大的关注。在这篇文章中，Waya.ai 的创始人 Michael Dietz 介绍了 GAN 如此大有潜力的原因，并且通过 GAN 与拳击比赛的生动比较对 GAN 的工作方式进行了阐释。 生成对抗网络（GAN）由两个独立的网络组成，即生成器（generator）和判别器（discriminator）。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。在本文中，我们将
做自动化测试的时候，比如创建个 url 列表，url 列表里面可能是存储了网站的页数：
一个免费实用的在线工具箱，提供了 85 个特色工具，包含图形图像、日期和时间、文本编辑器、解密和加密、编程与设计、图表生成器等等，还有热门的 AI聊天提示生成器，番茄钟等等，并且还在不断的新增工具，每一个在线工具都可以提高你的办公效率。
对抗性学习方法为具有复杂的内部关联结构的高维数据分布的建模提供了一种很有发展前景的方法。这些方法通常使用判别器来监督生成器的训练，从而产生与原始数据极为相似、难以区分的样本。生成对抗网络（GAN）就是对抗性学习方法的一个实例，它可以用于高保真的图像生成任务（Goodfellow et al., 2014; Karrasrt et al.,2017）和其他高维数据的生成（Vondrick et al.,2016；Xie et al.,2018；Donahue et al.,2018）。在逆向强化学习（inverse reinforcement learning）框架中也可以使用对抗性方法学习奖励函数，或者直接生成模仿学习的专家演示样例（Ho & Ermon, 2016）。然而，对抗性学习方法的优化问题面临着很大的挑战，如何平衡生成器和判别器的性能就是其中之一。一个具有很高准确率的判别器可能会产生信息量较少的梯度，但是一个弱的判别器也可能会不利于提高生成器的学习能力。这些挑战引起了人们对对抗性学习算法的各种稳定方法的广泛兴趣（Arjovsky et al., 2017; Kodali et al., 2017; Berthelot et al., 2017）。
语音合成技术可以将文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，在公共服务、智慧交通、泛娱乐、智能硬件等领域具有广泛应用。 在第3期英伟达x量子位NLP公开课上，英伟达开发者社区经理分享了【使用NeMo让你的文字会说话】，介绍了语音合成技术的理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成自然语音生成任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码、往期课程内容整理。 ---- 大家好，我是来自NVIDIA企业级开发者社区的李奕澎。今天直播的主题是使用对话式AI工具库—Nemo让你的文字会说话。
俗话说:"上班摸鱼一时爽，一直摸鱼一直爽"。上班摸摸鱼不存在的，今天来看看这几个摸鱼神器，让你装逼不在话下 1 FakeUpdate 这网站模拟多种系统的安装过程，如果你想表示你的电脑在升级，需要等待
React 前端开发中，表单组件是排在前三的高频使用的组件，如何快速构建表单，节省力气，避免重复造轮子呢，选择一款适合自己的前端表单设计生成器就非常重要了。本文介绍 3 款顶级好用的 React 表单设计器，其中最后一款卡拉云，是新一代低代码开发工具，不仅能自动生成各类表单，还可以拖拽生成其他常见的前端组件，一行代码连接前后端数据，可快速接入数据库/api。它是表单设计器的超集，可直接生成属于你的后台管理工具，无敌好用。
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现已服务众多电商类项⽬，多个项⽬有52W+⽤户，通过多年⽣产环境的考验，稳定可靠。广泛应用于各类电商、分销系统、电商海报、电商主图等海报生成和制作场景。
自动切换 from gevent import monkey; monkey.patch_all()
现在，解放双手的时刻来了，只需要掌握一点Python语法，上面的公式只需要4行就能生成，其中3行还是Python的计算公式。
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