- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏连接器知识分享
【分享】集简云开发者平台介绍
集简云开发者平台是面向软件开发者（软件公司，企业内部开发者，独立开发者）的平台，开发者可以将自己软件系统的接口添加到集简云平台创建应用，并上线到集简云平台。 全网发布应用：面向集简云全部用户使用，上线前需要经过集简云审核和测试。 集简云开发者平台解决了软件企业或者企业内部系统与其他应用软件对接问题，我们只需要将软件的接口上线到集简云就可以与集简云平台上的数百款应用软件打通，无需再一个个的进行对接。 获得更多潜在用户：集简云有数万企业用户，并且这个数字每天都在增加，上线到集简云后可以让更多企业用户了解到我们的产品，获取更多商机线索。如何上线应用到集简云开发者平台并使用？ 如果我们希望申请全网可见，可以联系集简云的工作人员，集简云在测试我们的应用后会设置为“全网可见”状态。
1.7K20编辑于 2022-08-02 - 来自专栏pandacode_cn
SpringBoot3集成Quartz极简版
quartz.properties 如下所示： org.quartz.scheduler.instanceName = MyScheduler org.quartz.threadPool.threadCount = 3 org.quartz.threadPool.threadCount - 线程池中有 3 个线程，这意味着最多可以同时运行 3 个作业。 Number of jobs executed: 0 Using thread pool 'org.quartz.simpl.SimpleThreadPool' - with 3 threads. .withSchedule(simpleSchedule() .withIntervalInSeconds(3) Number of jobs executed: 0 Using thread pool 'org.quartz.simpl.SimpleThreadPool' - with 3 threads.
1.6K10编辑于 2023-07-24 - 来自专栏连接器知识分享
【分享】如何在集简云平台自己进行应用开发？
在集简云开发者平台进行应用开发大致需要以下步骤：创建应用并填写应用信息设置应用授权方式添加触发动作/执行动作测试并发布设置样本数据与字段Key的中文转译 （全网发布时必要步骤）配置流程模板 （全网发布时必要步骤 如果图标使用纯色背景，请把圆角宽度调整 3%，并使其背景透明。不要在图标Logo中包含应用软件名称。 全部填写后，点击“创建”，即可开始应用编辑添加接口授权方式接口授权方式代表接口通过那种方式授权并验证用户是否有接口使用权限，目前集简云开发者平台支持的授权方式包括：API KeyBasic AuthOAuth2.0Session API Key API Key授权方式，需要每次请求接口时使用一个API Key进行授权认证设置用户需要填写的字段：设置验证权限接口参数：配置完成后可以通过集简云提供的添加账号验证操作，校验发送的参数与返回参数是否正确 测试及发布我们在应用开发中的修改是实时生效的（点击保存按钮后），可以直接在您的企业下使用此应用创建流程并进行测试，但是如果要发布到全网可见，则需要通过集简云开发者平台的审核，具体审核流程可以在沟通群里咨询
1.4K10编辑于 2022-08-08 - 来自专栏连接器知识分享
【分享】在集简云上架应用如何设置动作字段？
当我们添加字段时会有3个字段类型进行选择：普通字段：如果我们的字段是一个Key，对应一个Value的格式，则选择普通字段。 加密的方式，因此变量为{{ 'Bearer ' + auth_data.token}}我们使用上述参数请求接口，coda.io的返回参数中包含了字段id (id), 和字段名称（name) 两个参数，需要对应集简云开发者平台的
1.5K30编辑于 2022-08-26 - 来自专栏连接器知识分享
【分享】在集简云上架应用的编码模式说明
集简云 可视化构建器中的每个 API 配置块都包含一个编码模式切换开关。集简云 可视化构建器包含一个表单，用于添加 API 请求地址(URL) 并选择 API 调用类型。 集简云 然后将 JSON 编码的响应解析为单独的输出字段，以用于后续的流程步骤中。这是在 集简云 集成身份验证、触发器和操作中设置大多数 API 调用和选项的最佳方式。 当前可见编辑器中的设置是 集简云 在您的集成中使用的设置第一次切换到编码模式时，集简云 会复制在 API 请求表单中输入的所有内容，包括添加的任何自定义选项，并将它们转换为 Python 代码。 集简云期望接收具有正确详细信息的单个 JSON 格式对象，包括取决于身份验证方案的身份验证调用的特定字段。集简云将解析各个字段，并通过 执行动作让用户在随后的流程步骤中使用这些数据。触发器的数组。 集简云期望收到一个 JSON 格式的数组，结果按时间倒序排列。即使触发器仅返回单个项目，也应将其格式化为数组。集简云 然后将解析结果并返回，并从通过集简云数据唯一标识 配置的字段进行去重操作。
2.2K20编辑于 2022-08-30 - 来自专栏连接器知识分享
【分享】在集简云上架应用如何设置动作字段参数？
在开发者平台应用授权和触发/执行字段时都会涉及到字段参数，我们介绍一下各个字段参数的配置。
1.6K10编辑于 2022-08-30 - 来自专栏连接器知识分享
【分享】在集简云上架应用如何选择应用授权方式？
应用授权用于校验用户是否有权限使用我们的接口，以及他们的身份，一般应用授权包括以下几种方式：
86430编辑于 2022-08-19 - 来自专栏连接器知识分享
【分享】在集简云上架应用如何配置动作接口参数？
接口返回：展现接口返回内容：HTTP: 展现请求时的Header，Body等参数：3 设置样本数据样本数据不是必要步骤，但非常建议配置，其作用是将返回的参数转换为中文，以便用户使用：
60920编辑于 2022-08-30 - 来自专栏连接器知识分享
【分享】在集简云上架应用使用API授权如何配置？
设置授权请求接口与帐号名称标识字段 （配置授权时请求的接口）账号授权测试 （模拟账户授权，测试是否可以调取成功）下面我们逐个分享： 1 设置填写授权字段授权字段为用户在前端授权时要求填写的字段，例如API Key，设置后，用户在集简云平台使用我们的应用时 3 账号授权测试在这个步骤中模拟用户前端授权，测试接口是否可以走通：点击添加新账户按钮在弹出窗口输入对应的授权字段值（授权字段是您在”填写授权字段”步骤中配置的）输入授权字段后，点击下一步验证接口是否通过
1.5K20编辑于 2022-08-19 - 来自专栏软件深度评测
全网最全的低代码无代码平台盘点:Notion Like 产品、简道云、伙伴云、明道云、轻流、速融云、集简云、Treelab、钉钉·宜搭、腾讯云·微搭
全网最全的低代码/无代码平台盘点:Notion Like 产品、简道云、伙伴云、明道云、轻流、速融云、集简云、Treelab、钉钉·宜搭、腾讯云·微搭、百度智能云·爱速搭、百数云低代码已经成为今年来火热的软件赛道 在前面的文章中，我们已经介绍了《全网最全的新型数据库/多维表格平台盘点》,今天我将主要盘点国内主流的低代码和无代码平台，，包括Notion Like 产品、简道云、伙伴云、明道云、轻流、速融云、集简云、 可构建出符合需求的业务管理应用（如生产管理、进销存、订餐等应用）不仅和钉钉、微信、以及 sso 集成，简道云打造了小程序为用户提供更多的使用路径。伙伴云介绍零代码应用搭建平台。 速融云·官网集简云介绍无需代码开发，搭建企业的自动化业务流程。特征简单快捷，人人可用支持了 100 余款不同的应用系统直接的无代码集成。 集简云·官网Treelab介绍自定义搭建业务系统的无代码平台特征概要：一家成立于 2019 年的无代码应用级平台服务商，为客户提供基于无代码 / 低代码平台的系统工具和解决方案，帮助企业实现数字化经营。
3.5K30编辑于 2022-07-06 - 来自专栏连接器知识分享
【分享】在集简云上架应用使用OAuth2.0授权如何配置？
OAuth2.0授权配置需要以下几个步骤：设置填写授权字段 （非必填，仅在OAuth2.0登录授权前需要额外参数时添加）复制回调地址：将自动生成的集简云授权回调地址添加到我们的应用中设置授权参数：一般为 下拉选项：仅字段类型为”下拉”类型时需要设置保存后，返回授权设置页面我们可以看到刚才配置的字段已经展现在授权字段设置中：2 复制回调地址Oauth2.0一般需要一个授权回调地址，这里集简云会为每个Oauth2.0 应用生成一个授权回调地址，我们仅需要复制使用即可：3 设置授权参数一般Oauth2.0需要配置Client Key和 Client Secret，在这里填写：4 设置接口参数在此步骤配置授权接口调用需要的参数 ，一般Oauth2.0常用的接口参数配置包括：启用接口授权换取Token:自动刷新Token配置：如果我们的Oauth2.0授权有一定的实效性，比如1个月或者3个月，我们应该配置“刷新Token请求接口 同时我们勾选了自动刷新Token，这样如果token过期报401错误时，集简云将自动执行token刷新接口，如果我们不设置自动刷新，那么则授权过期后需要用户在前端手动重新更新账户时刷新token。
1.3K10编辑于 2022-08-26 - 来自专栏连接器知识分享
【分享】在集简云上架应用如何配置一个触发动作？
触发动作中数据的产生有两种方式：实时触发：由应用系统自动在触发事件产生时推送数据到集简云，集简云自动响应并执行。 唯一ID: 数据列表中的每条数据需要一个唯一ID，集简云将使用这个ID作为数据排重的依据。 动作样本的配置方法：进入我们的动作配置，接口配置:1 我们可以写入一个json格式的数据样本2 点击“生成输出字段按钮”，集简云会自动列出字段key转译表格3 在第二列填写字段key对应的中文名称4 字段描述 ：设置字段补充信息，比如:如果一个性别字段返回的字段值为0，我们可以填写字段值说明，例如：0-未知，1-男，2-女，集简云将在前端展现此内容，帮助用户更好的使用我们的应用：6 如何测试触发动作：我们可以在集简云创建流程测试触发动作 ：点击创建流程，在集简云流程创建中搜索我们的应用名称即可开始测试。
1.8K20编辑于 2022-08-26 - 来自专栏测试基础
【Java集合-3】ArrayList简析
Java集合03 ArrayList简析 在前面的集合框架那一章中，简单总结了Java集合的架构，List是Collection下的一大分支，而ArrayList又是List中最为常用的。 随机访问遍历、增强for遍历 public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(1, 7, 5, 3, public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(1, 7, 5, 3, 8, 2); // 0) return -1; return 1; } }); System.out.println("自定义排序：" + list); } 运行结果： 默认排序：[1, 2, 3, 5, 7, 8] 自定义排序：[8, 7, 5, 3, 2, 1] 2.3 ArrayList删除元素 现在有 [a,a,b,c,e,a,d] 这么一个ArrayList集合，删除该集合中的所有的"a
70710发布于 2020-09-16 - 来自专栏智能生信
四篇好文简读-专题3
of molecules, transition states, and solids 论文摘要： 传统上，力场法或从头开始的方法通过能量最小化来确定结构，但这种准确性与成本的权衡方法使得难以合成大数据集， 这些数据集是以原子学来说明化学空间，而作者的机器学习模型Graph-To-Structure（G2S）利用训练数据集中结构之间的隐性关联，在化合物空间中进行概括，以推断样本外化合物的原子间距离，有效地实现了坐标的重建 G2S随训练集的大小而改进，在不到八千个训练结构中达到平均绝对原子间距离预测误差小于0.2 Å，比传统结构生成器更好。
53710发布于 2021-11-02 - 来自专栏CNNer
【数据集】开源 | Toronto-3D：大规模的室外点云数据集，包含8个标签。
获取完整原文和代码，公众号回复：09020705028 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.08284v3.pdf 代码： 公众号回复：09020705028 来源： 滑铁卢大学 原文作者：Weikai Tan 内容提要 大规模室外点云的语义分割对于各种城市场景中的应用理解至关重要，特别是自动驾驶和城市高精地图。 随着移动激光扫描(MLS)系统的快速发展，大量的点云可用于场景理解，但是公共可访问的大规模可以用于深度学习的标记数据集仍然有限。 本文介绍了加拿大多伦多MLS系统获取的用于语义分割的大型城市户外点云数据集Toronto- 3d。该数据集覆盖了大约1公里的点云，由大约7830万个点和8个标记的对象类组成。 进行了语义分割的基线实验，结果验证了该数据集具备有效的训练深度学习模型的能力。Toronto-3D的发布是为了鼓励新的研究，欢迎在社区进行反馈，用以改进和更新数据标签。 主要框架及实验结果 ? ?
2K40发布于 2021-04-22 - 来自专栏智能生信
【EMNLP】四篇好文简读-专题3
： Pairwise Supervised Contrastive Learning of Sentence Representations 论文摘要: 近期句子表示学习的成功主要是通过对NLI数据集上用 与 GPT-3 使用的离散文本提示不同，软提示是通过反向传播学习的，并且可以调整以合并来自任意数量的标记示例的信号。作者的端到端学习方法在很大程度上优于 GPT-3 的“few-shot”学习。
40010编辑于 2022-10-05 - 来自专栏程序员成长充电站
标题—Markdown极简入门教程(3)
例如，对于标题1，您将使用一个井号（# Header One），而对于标题3，则将使用三个（### Header Three）。 在下面使每个标题的大小正确。
61020发布于 2020-07-23 - 来自专栏智能生信
【NeurIPS】四篇好文简读-专题3
作者首先提取了一个约400个任务的数据集，以及不同任务之间的关系图。然后，系统地研究了不同任务之间关系的建模：(1)通过在任务关系图上学习有效的任务表征；(2)通过结构化的预测方法。 当通过用于小分子的QM9数据集和用于大型蛋白配体复合物的PDBBind数据集进行验证时，MXMNet在资源有限的情况下取得了比现有的最先进的模型更好的结果。 然后，为了理解不同GCL组件的相互作用，作者在不同领域的数据集上对一组基准任务进行了广泛的实验。
72651编辑于 2022-02-11 - 来自专栏智能生信
【ArXiv】四篇好文简读-专题3
在图形基准数据集上的实验表明，CAPGNN可以始终优于或匹配最先进的基线。
53020编辑于 2022-05-23 - 来自专栏智能生信
【ICML】四篇好文简读-专题3
这减少了从O(D^3)到O(D^2)的每一层的实际更新的计算复杂度，允许训练在其他计算上不可行的流架构，同时也提供了有效的采样。
72250编辑于 2021-12-16
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号