t.cn api 网址缩短 url.cn 最近搜狗的那个生成 url.cn 短链接挂了，导致我那个 api 也挂了，然后又去重新找了个可用接口 接口地址： https://v1.alapi.cn/api
网上有很多的短链接转换器，但是苦于没有api 所以这里给大家提供一个 t.cn 新浪短链接的 api，不需要登录，不需要 appid 先贴代码 #coding=utf-8 #python 3.6.5 import...537.36" } res = requests.get(api_url,header) #匹配字符串scope.short_url = " http://t.cn
简要描述： 新浪t.cn短链接生成【官方已永久关闭】，本站已修复正常使用 请求URL： https://www.98api.cn/api/sinaDwz.php 请求方式： GET 参数： 参数名...url=https://www.98api.cn 返回示例 { "short_url": "http://t.cn/AiYOc4M5", "long_url": "https://www.98api.cn
从 @ljm4216 大佬的帖子 https://www.hostloc.com/thread-676833-1-1.html 得到启发， 才知道原来 t.cn 的接口这么简单，于是撸了个基于 Cloudflare...-8" /> T.CN...encodeURIComponent(url)}&title=1`); const html = await response.text(); const short = html.match(/http:\/\/t.cn
本文实例讲述了PHP通过调用新浪API生成t.cn格式短网址链接的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 新浪提供了长链接转为短链接的API，可以把长链接转为 t.cn/xxx 这种格式的短链接。...返回JSON格式 [ { "url_short": "http:\/\/t.cn\/Rki0twp", "url_long": "http:\/\/www.cnblogs.com\/...<type 0</type </url </urls 生成的短链接为 http://t.cn/RBclsRo ，访问会跳转到 https://www.zalou.cn/ 完整调用方法如下...输出： Array( [0] = Array ( [url_short] = http://t.cn/RBclsRo [url_long] = https://www.zalou.cn/...[type] = 0 ) )Array( [0] = Array ( [url_short] = http://t.cn/RBclsRo [url_long] = https:/
4、个人中心可以看到我们的API接口的Key。保存好我们Key,我们就可以利用API接口生成短链接了！
Yu； 论文：t.cn/AiRbsEUf；代码：t.cn/EtOkDu7； KDD 2018，提出MCRec算法借助丰富的元路径和互注意力机制进行Top-N推荐，可以有效学习user、item以及基于元路径的上下文的表示从而学习他们之间的交互...Yu； 论文：t.cn/AiRM65fz；代码：t.cn/AiRM65VF； RecSys 2018，提出SpectralCF算法引入光谱图理论结合在用户-item二分图上进行光谱卷积操作解决CF类算法在推荐冷启动问题上的弱点...Hoffman, Tony Jebara； 论文：t.cn/RRD6veZ；代码：t.cn/RRD6veA； NetFlix at WWW 2018，基于变分自动编码器的CF算法。...Lim； 论文：t.cn/AiRKcnxT； RecSys 2018，结合RNN和GAN提出RecGAN框架更好地学习用户item交互背后的时域与隐式特征。 11..../AiEqJyzT；代码：t.cn/AiEqJ8iv； 微软 at WWW 2015，基于DSSM匹配模型提出一种跨领域构建用户模型的推荐算法MV-DSSM框架。
Learning Papers（http://t.cn/R5GgRIi）。.../RWAuKrS） Convolutional Neural Networks（http://t.cn/RWAuHGU） Recurrent Neural Networks（http://t.cn/RWAu119...） Generative Adversarial Networks（http://t.cn/RWA3v8q） 4.2，Medical Applications Annotation（http://t.cn.../RWA3fHN） Classification（http://t.cn/RWA39G5） Detection/ Localization（http://t.cn/RWA3lOL） Segmentation...（http://t.cn/RWA3RoL） Registration（http://t.cn/RWA3dJZ） Regression（http://t.cn/RWA1Ply） Other tasks（http
Facebook正邀请银行加入Libra http://t.cn/AiphnHHU 2....://t.cn/AiphnQyE 3. tunneller[Go] 另一个ngrok，可在公网访问内部服务 http://t.cn/AiphnQVx > Blog 1....阿里：云数据库战争已经进入下半场 http://t.cn/AiphnQKh 2. React-Native还是Native？ http://t.cn/AiNgNLr0 3....有赞iOS组件化架构实践 http://t.cn/AiphnQEP > Misc 1. 唐人街毒枭 http://t.cn/AiphnQdH 2....人类头骨 http://t.cn/Aiphn8wb email: alexstocks@foxmail.com
；代码：t.cn/EPRooTK； Google at SIGIR 2018，提出CMN算法融合记忆网络与注意力机制帮助CF类算法捕捉user和item之间的高阶复杂关系。...Yu； 论文：t.cn/AiRbsEUf；代码：t.cn/EtOkDu7； KDD 2018，提出MCRec算法借助丰富的元路径和互注意力机制进行Top-N推荐，可以有效学习user、item以及基于元路径的上下文的表示从而学习他们之间的交互...Yu； 论文：t.cn/AiRM65fz；代码：t.cn/AiRM65VF； RecSys 2018，提出SpectralCF算法引入光谱图理论结合在用户-item二分图上进行光谱卷积操作解决CF类算法在推荐冷启动问题上的弱点...Hoffman, Tony Jebara； 论文：t.cn/RRD6veZ；代码：t.cn/RRD6veA； NetFlix at WWW 2018，基于变分自动编码器的CF算法。.../AiEqJyzT；代码：t.cn/AiEqJ8iv； 微软 at WWW 2015，基于DSSM匹配模型提出一种跨领域构建用户模型的推荐算法MV-DSSM框架。
实操：http://t.cn/RWWeNkz，http://t.cn/RWWejgB 25....42. http://t.cn/R2KFGu1 43. http://t.cn/zOkQxik 44. http://t.cn/RtR9OH2 45. http://t.cn/zTBDbep 46.47...实操 48. http://t.cn/RWWDsy8 49. http://t.cn/R9kq4XN http://t.cn/zlwcK3x 50. http://t.cn/RWWk5hX http:/...实操 78. http://t.cn/RWWFABs http://t.cn/RWWF4jx 79. http://t.cn/RWWFtrj http://t.cn/RViKu8Q 80. http:/...实操 84. http://t.cn/RWWFBOm 85. http://t.cn/RWWFF9D 86. http://t.cn/RWWsZLW 87. 88. http://t.cn/RWWs4Sk
/EUus1wu；Keynote：t.cn/EJFyMBk； 位列首位的当属Youtube推荐强化学习的两篇论文。.../Ai0rIUd0；代码：t.cn/AiNGzCsY；解读：t.cn/AiOX38PL； FaceBook推荐最新论文，通过建模与系统协同设计提出一种butterfly-shuffle的机制来提升模型并行化.../AiN5T8Ks；TDM论文：t.cn/RQ5MrSg； 还记得阿里 at KDD 2018的深度树匹配召回模型TDM吗？.../Ai09Dxkd；解读：t.cn/Ai09DxkB；数据资源：t.cn/Ai09Dxkr； 腾讯 at KDD2019，构建了ConcepT概念挖掘标记系统，利用query搜索点击日志从用户视角提取不同的概念.../AiO2Dp5k；代码：t.cn/Ev4H3Jm； 深度CTR预估新积木：PNN + FFM - FM = ONN模型，效果好于DeepFM和PNN。
下载完成后打开我们设置的下载目录文件夹，发现需下载的文件或文件夹确认已下载成功，经确认文件夹内的内容与下载文件夹内容一致 数据库记录 Mac控件安装教程与演示说明： http://t.cn/AijgiFgW...http://t.cn/Aijg6z08 Linux控件安装教程与演示说明： http://t.cn/Aijg6Lv3 http://t.cn/Aijg64k6 控件包下载： MacOS：http:...//t.cn/Aijg65dZ Linux：http://t.cn/Aijg6fRV cab(x86)：http://t.cn/Ai9pmG8S cab(x64)：http://t.cn/Ai9pm04B...xpi：http://t.cn/Ai9pubUc crx：http://t.cn/Ai9pmrcy exe：http://t.cn/Ai9puobe 示例下载： asp.net：http:/.../t.cn/Ai9pue4A 在线教程： asp.net-文件管理器教程：http://t.cn/AiNhmilv 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
Regularization 作者： Jiacheng Zhang, Yang Liu, Huanbo Luan, Jingfang Xu and Maosong Sun 幻灯片地址：http://t.cn...Machine Translation 作者：Junhui Li, Deyi Xiong, Zhaopeng Tu, Muhua Zhu and Guodong Zhou 幻灯片地址：http://t.cn...Luo, Yansong Feng, Zheng Wang, Zhanxing Zhu, Songfang Huang, Rui Yan and Dongyan Zhao 幻灯片地址：http://t.cn...Relations Based on a Novel Tagging Scheme 作者：Suncong Zheng, Feng Wang and Hongyun Bao 幻灯片地址：http://t.cn...for Chinese Word Segmentation 作者：Xinchi Chen, Zhan Shi, Xipeng Qiu and Xuanjing Huang 幻灯片地址：http://t.cn
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以前蓝奏云、文章分享出来的地址都是https：//t.cn的 导致丢失好多量！...一个一个修改太麻烦了，我们只能暂时将 https 全部替换为 http 解决办法 emlog文章内 update emlog_blog set content=replace(content,'https://t.cn.../','http://t.cn/') emlog_cpdown下载插件 update emlog_cpdown set other=replace(other,'https://t.cn/','http...://t.cn/') 我原来一般都是将蓝奏云放在其他下载里面所以是other 官网下载参数是 web 普通下载参数是 general 将上面的other替换成这个就行了！
Knowledge-enhanced Recommendation 作者：Yanru Qu, Ting Bai, Weinan Zhang, Jianyun Nie and Jian Tang； 论文：t.cn.../AiQwCNck；代码：t.cn/AiQgYOrI； 提出 KNI 模型引入 KG 以及 GNN 更好地学习用户 -item 之间复杂的结构交互模式，解决 CTR 预估中数据稀疏与冷启动问题，效果好于...E-commerce Recommendation in Alibaba 作者：Qiwei Chen, Huan Zhao, Wei Li, Pipei Huang and Wenwu Ou 论文：t.cn...User Memory Network 作者：Wentao Ouyang, Xiuwu Zhang, Shukui Ren, Li Li, Zhaojie Liu and Yanlong Du 论文：t.cn.../Ai8htYEM；代码：t.cn/Ai8h3mWq； 提出一种基于 Pairwise 多层网络来学习多值类别特征的表示方法。
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（http://t.cn/RMrVwoU） 如果你是面试官，你怎么去判断一个面试者的深度学习水平？...（http://t.cn/RIQnMZv） 以下问题来自@Naiyan Wang（http://t.cn/RjVwbgQ） 1.CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用...机器学习－周志华（http://t.cn/RjVfkB3） 没有免费的午餐定理： ?...The Loss Surfaces of Multilayer Networks（http://t.cn/RjVCV7A） 3.Loss. 有哪些定义方式（基于什么？）...://t.cn/RjVWnC0） An empirical analysis of dropout in piecewise linear networks（http://t.cn/RjVWsxB） 5
参考：http://t.cn/RYlEMgn 参考6.0官网解读：http://t.cn/RYlELoV 参考luncene7.1API： http://t.cn/RYWvuGl 3、Office&pdf...参考： [1] Java读取Office文档参考：http://t.cn/RZsiHcY [2] Html2Md参考：http://t.cn/RYlEEoC [3] Pdf2Html参考：http:...//t.cn/zWgVuFv [4]OpenOffice参考：http://t.cn/8sGyKZd
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