开源一款苹果 macOS 工具 - AppleParty（苹果派）

一、前言 大家好，很高兴告诉大家一件重要的事情，我们发起了一个开源项目 —— AppleParty（苹果派）（苹果派）。这是我们团队在上一个 开源的 App Store 后又一个尝试。 基于以上种种痛点，我们从多个技术手段，打造了 Apple Party（苹果派对）工具! 通过尽可能快速实现操作的自动化流程，从而大大提高苹果后台的操作效率！ 2.1 Apple Party（苹果派）名字起源 Apple Party（苹果派） 我们倡导工作之余，丰富多彩的生活要领，健身、旅游、聚会、培养艺术兴趣等等。 所以，Apple Party（苹果派对），简称：苹果派，就是希望大家在使用苹果的服务时，像似参加一场苹果派对，尽情欢乐，欢聚宴会~ 我们希望，大家在 AppleOS 生态下开发时，可以提高效率，专注于核心内容 [AppleParty-08.png] 如上图所示，列表1和2是自定义的送审截图，所以需要点击右下角的“上传截图”选定。

GPT生成情人节表白情话，AI撩骚情人卡很搞笑！

在GPT-2输出了一些全文大写的文字后，又会继续显示其他类型的文本。 从这些其它的文本，才能看出它到底想输出什么： 歌词 乐队名 动物有趣小知识 校园惨案记录 铃声曲调 即使给GPT-2一个线索，并在提示中标清楚，这是一些和情人节相关的信息，GPT-2似乎仍然不知道自己在输出什么东西 另一个线索是，GPT-2生成的心形糖果情话通常都很长而且无厘头——它没有长度限制的概念。 这是它输出的情人节情话： 甜点（sweets） 饺子（dumplings） 糖棍（candy bars） 苹果派（apple pie） 苹果派（apple pie） 苹果派（apple pie） 苹果派 （apple pie） 苹果派（apple pie） 苹果派（apple pie） 苹果派（apple pie） 苹果派（apple pie） 苹果派（apple pie） 次小的模型是「巴贝奇」。

AppleParty（苹果派）v3 支持 App Store 新定价机制 - 批量配置自定价格和销售范围

这个就是区别，下文会详细介绍到~二、支持 App Store 新定价机制在讲解 AppleParty（苹果派）支持 App Store 新定价机制之前，如果大家对 AppleParty（苹果派）不太了解 AppleParty 下载苹果派安装使用教程：开源一款苹果 macOS 工具 - AppleParty（苹果派）苹果派批量创建内购教程：使用 App Store Connect API 批量创建内购商品 我们把价格，统一转换成保留 2 位小数的价格点，来保证价格点一致。 如有疑问或者问题，欢迎留言交流~最后，Apple Party（苹果派）是一个新生儿，所以可能会存在很多缺陷，甚至不能满足所有的场景，这也是我们开源的上的，希望大家一起参与进来！ 掘金App Store 新定价机制 - 2023年最全版 - 掘金管理自动续期订阅的定价 - 管理订阅 - App Store Connect开源一款苹果 macOS 工具 - AppleParty（苹果派

LLM 是如何“思考”的？又是如何让AI快速响应下一步的？

开始：比如你输入：“今儿个天气真...” 2. 查找：LLM 就会拿到你这句话，在它那个巨大的概率词库寻找 3. ，它在词汇表中找到了 “苹果” 这两个字概率最高（比如 80%），直接选择“苹果”，组成了“我想吃苹果” • 第二步，选择“苹果”后，它可能觉得“派”概率最高（比如 70%），现在就组合成了 “我想吃苹果派 ” 这句话 如图 这里 LLM 每一步都选了“当下最好(也是概率最高)”的词，最终的结果就成功了 “苹果派”。

【大白话前端 05】HTML标题与段落

视觉上可能觉得<h2>字体太大，直接用

代替。这会导致机器生成的目录中出现结构断层。展开代码语言：HTMLAI代码解释<! --❌错误示范：跳级使用-->

苹果派食谱

食材准备

苹果派食谱

今天天气很好

我去公园散步

和<h2> --改造后：大纲清晰的树状结构-->

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微软 Phi-3.1 Mini (3.8B)：刚刚进行了疯狂升级（击败 Llama-3 和 Qwen2）

Aitrainee | 公众号：AI进修生 这是一个新模型，据称可以击败 Llama-3、Qwen2、Deepseek 和其他开源 LLM 等模型，同时体积更小。我将在这篇文章中对其进行测试。 第二个问题是：我有两个苹果，然后买了两个，做了一个苹果派，用了两个苹果，吃掉一半苹果派后还剩多少苹果？答案应该是两个。让我们发送问题并查看答案。好，它虽然推理正确，但最后给出了错误答案，这也是失败。 v=HribLmgpS5k 参考链接： [1]https://ollama.com/library/phi3:3.8b [2]https://huggingface.co/lmstudio-community

面向可解释AI的黑盒和白盒模型

基于规则和基于案例的学习算法比较 假设我们的模型需要学习如何做苹果派的食谱。我们有蓝莓派、奶酪蛋糕、牧羊人派和普通蛋糕的食谱。 因此，它会在可用数据中寻找与苹果派最相似的甜点。然后，它会尝试在类似的食谱上进行小的变化来定制。

AI封神了！无剪辑一次直出60秒《猫和老鼠》片段，全网百万人围观

（Tom 在厨房餐桌上开心地吃着苹果派。Jerry 看起来渴望地想要吃一些。Jerry 走到屋前门外按门铃。Tom 来开门时，Jerry 绕到后面的厨房。Jerry 偷走了 Tom 的苹果派。 Jerry 拿着苹果派跑到他的老鼠洞里，而 Tom 正在追赶他。就在 Tom 即将抓住 Jerry 时，他从老鼠洞里逃了出来，Tom 撞到了墙上。） 类似的《猫和老鼠》短片共五集，每集都是全新的故事。 具体来说，研究者使用两层 MLP，其隐藏单元比线性注意力变体中的线性（矩阵）隐藏状态多 2 倍，非线性也更丰富。 具体对比参考下列 demo： 当汤姆咆哮并追逐杰瑞时，Mamba 2 扭曲了汤姆的外貌。 Gated DeltaNet 在汤姆的不同角度上缺乏时间一致性。 2、运动自然性：奶酪悬停在半空中，而不是自然地落到地上。 3、美学：当汤姆转身时，厨房里的灯光变得更加明亮。

使用 App Store Connect API 批量创建内购商品

一、前言 我们去年开源 AppleParty（苹果派） 用于批量应用内购商品的创建和更新的方案，具体的技术方案是使用 XML Feed 格式来处理。 2F2c%2F3f%2Fe1%2F2c3fe12e-a9ea-xxx-xxx-12a8c02df932%2FieKZRQnL0o2fK4sbeFRXOQ8tVRjPIVyJaGCNLsLg2Dc_U003d 3、Apple Party（苹果派）更新 下载 2.1.0 更新版本：Releases · 37iOS/AppleParty 更新重点内容 截图不再是必需项 支持多种本地化语言 表格格式更新，删除无法字段 ，支持多种本地化语言： 图片 支持多种本地化语言，通过在表格最后的列增加，本地化语言标识，每种语言增加2列，分别对应本地化的名字和描述。 如果存在的商品会更新内容，成功时： 图片 四、总结 App Store Connect API 功能非常多，包括元数据的管理，构建版本的管理、TextFlight 管理、证书管理等等，Apple Party（苹果派

功能、模块质量和非功能性测试

客户需要一个小小的草莓蛋糕，一线传达下来也许是一个大大的苹果派，到了 SE 那里，苹果派变成了一大盒各种口味的奶油蛋挞，最后，我们开发则做出了整整一冰箱的牛奶冰激凌。 功能不该有优先级吗？

AI入门| 机器学习和深度学习傻傻分不清？

我们还可能会从苹果联想到苹果派，因为它是一种用苹果做馅料的点心。 如果，我们正在一家超市里，想买一些苹果，但一时又找不到，这时我们看到了香蕉，我们马上就会知道苹果应该就在附近。

无惧高通，不受销售下滑影响，苹果要拿10亿美元建新园区

期待“苹果派”建筑的又一次惊艳。

解码人工智能的幽默：理解其背后的误解与挑战

2. 逻辑混乱的回答： 当一个用户向AI提问：“如果一个人每天走5公里，那么一年走多少公里？”AI回答：“一年有365天，所以答案是1825公里。” AI回答：“我猜你中午吃的是苹果派。”显然，AI在这里没有理解用户的语境，而是简单地将“苹果”与“苹果派”联系起来。 5. 误解俚语： 当一个用户对AI说：“我今天感觉有点down。” 2.数据处理不当： 人工智能的学习和行为模式是基于大量的数据训练得来的。如果数据处理不当，可能会导致人工智能的学习结果出现偏差。 2. 技术发展的担忧： 人工智能迷惑行为引发人们对技术发展的担忧。一些科幻电影中，AI失控、产生自主意识等情节让人们对人工智能的未来产生恐惧。

AI 入行那些事儿（3）机器是如何学习的？

了联想到其它水果之外，我们还可能会从苹果联想到苹果派，因为它是一种用苹果做馅料的点心。 ? 关联学习 提到某个我们所熟悉的概念时，在我们的脑海里通常会出现一个对应的具体事物（苹果）。

K2MnO4+MnO2+O2↑。化学方程式 百如:2H2+O2=2H2O，2H2O= 2H2+O2。

反应物在左，生成物在右，中间用横线连接，如: H2+O2——H2O，H2O——H2+O2。 配平后，化学式前的化学计量数之比应是最简整数比，如:2H2+O2=2H2O，2H2O= 2H2+O2。 如:2H2+O22H2O，2H2O2H2↑+O2↑。 化学计量数: 化学计量数指配平化学方程式后,化学式前面的数字。 ②如果一个反应在酒精灯加热的条件下能发生，书写化学方程式时就用“△”，如:2KMnO4 K2MnO4+MnO2+O2↑。 如Fe+ 2HClFeCl2+H2↑。

K2MnO4+MnO2+O2↑。化学方程式 百如:2H2+O2=2H2O，2H2O= 2H2+O2。

反应物在左，生成物在右，中间用横线连接，如: H2+O2——H2O，H2O——H2+O2。 配平后，化学式前的化学计量数之比应是最简整数比，如:2H2+O2=2H2O，2H2O= 2H2+O2。 如:2H2+O22H2O，2H2O2H2↑+O2↑。 化学计量数: 化学计量数指配平化学方程式后,化学式前面的数字。 ②如果一个反应在酒精灯加热的条件下能发生，书写化学方程式时就用“△”，如:2KMnO4 K2MnO4+MnO2+O2↑。 如Fe+ 2HClFeCl2+H2↑。

比物理学不存在更恐怖的，是圆周率|Happy Pi Day

数学系某男生，突然单膝跪地，深情款款地望向女友，从背后掏出了... ...苹果派？ 我仔细看了看，发现这份苹果派，是一个很完美的三角形切片，而它的俯视图，和下面这个式子的轮廓完美重合： 我恍然大悟，原来，他的求婚是这个含义。 ： 在上述小游戏中，我们选择了参数a=2l，因此，正好得到n/k=π。 我们来观察一下单摆的周期公式： 由于T描述的是完成一次往返摆动的时间，所以我们代入T=2s，忽略单位，简单变形可以得到： 由于我们定义了这时候的单摆长度L是1m，就可以得到，π2和g的数值相等！ 也就是说，在最开始的时候，π2=g。 后来，我们对单位长度m的定义不断调整，导致数值有了变化，但差距并不大，所以现在的π2也就和重力加速度g的数值十分接近，但并不完全相等了。

NLP技术如何为搜索引擎赋能

2. 关键词匹配 关键词匹配涉及到将用户的查询中的关键词与数据库中的文档进行对比，找到最符合的匹配项。 ---- 2. NLP语义搜索在搜索引擎中的应用 传统的关键词搜索主要基于文本的直接匹配，而没有考虑查询的深层含义。 2. 语义搜索的重要性 随着互联网信息的爆炸性增长，用户期望搜索引擎能够理解其复杂的查询意图，并提供最相关的结果。 例子： 当用户查询 "如何烤一个苹果派" 时，他们期望得到的是烹饪方法或食谱，而不是关于“苹果”或“派”这两个词的定义。 dim=1).squeeze().numpy() # 假设有以下文档集合 docs = [ "苹果公司发布了新的iPhone", "苹果是一种非常受欢迎的水果", "很多人喜欢吃苹果派

OpenAI官宣推出canvas！超强AI编码研究神器，ChatGPT再次颠覆人机交互

比如，你想做一个不一样的苹果派，可以让ChatGPT搜索总结出，最通用的苹果派的食谱。 假设你没有其中一种材料——Nutmeg（肉豆蔻），然后你们可以一同创作全新的做法。

Hbase（2）——基础语句（2）

（2）插入数据： put 'hbase_test:basketball1','Texas','team:spur','1' put 'hbase_test:basketball1','Texas','team :Mavericks','2' put 'hbase_test:basketball1','Texas','team:rockets','3' put 'hbase_test:basketball1', 'California','team:Lakers','1' put 'hbase_test:basketball1','California','team:KINGS','2' put 'hbase_test