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vue和deno的结晶--vno来了
众所周知，Vue 是一个非常容易上手的 Javascript 框架，具有令人兴奋的生态系统，并具有易用、灵活、高效的特点，Deno 是一个 JavaScript/TypeScript 的运行时，默认使用安全环境执行代码，有着卓越的开发体验，那 Vue 和 Deno 能擦出怎么样的火花？于是社区便有开发者造了 deno 运行时环境中使用 vue 框架的这里轮子-- vno 。
2.3K20发布于 2021-09-09 - 来自专栏博文视点Broadview
集体智慧的结晶：个性化推荐系统
2用户行为建模 基于用户历史行为的进行挖掘分析，得到刻画用户本质需求的一组属性集合，即得到用户模型，个性化推荐的准确性很大程度上依赖于对用户属性刻画的准确性。 用户偏好分析 结合用户历史行为和物品信息，可以得到每种行为下的用户偏好数据，包括偏好的维度及偏好程度，如偏好的物品、品牌、类别、标签等。 ? 再将各种行为的偏好数据合并，最终得到用户在物品、品牌、类别、标签等各个维度上的偏好程度。合并不同维度的数据时，需要考虑到不同的行为类型反应用户偏好程度是不同的。 比如购买行为比点击行为更能反映用户的偏好，则由购买行为计算得到的偏好数据在合并时赋予的权重要高一些。 ? 要保证各种行为的各个维度的数据具有可比性，需要进行归一化，而且同纬度的要采用相同的归一化方法。 时间维度上的考量 在处理各个维度的偏好数据时，需要考虑用户行为的有价值程度是随时间衰减的，即行为发生时间距当前的时间越近，得到的数据越能表征用户将来的行为。
1.4K30发布于 2020-06-12 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 寻找行为
寻找行为只是把机车移动到指定点。 现在给出寻找行为的一个例子： <UserControl xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x 仅仅是让场景上一个有转向行为的机车在每帧去寻找鼠标。试着改变机车的最大速率和最大力度，或者改变其质量(mass)来感受一 下这些因素对转向行为的影响。 myStar.seek(new Vector2D(mouseX, mouseY)); myStar.update(); 到此，应该已经见识了转向机车如何寻找鼠标或者另一辆机车，当对这些工作有了很好的理解后，我们进入下一个行为
1.5K70发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 追捕行为
对于追捕行为，它非常类似寻找行为。其实追捕的最后一个动作就是调用寻找。追捕的本质是预测目标所要到达的位置并事先赶到。 那么，该如何预测目标的位置呢？ 而实际上，寻找行为就是一个预测时间为零的追捕行为。 一个策略是基于两机车间的距离来判断预测时间。如果目标太远，需要花一段时间才能赶上，就预测长一点，如果很接近，马上就能达到，就预测短一点。 一个是只顾移动的机车，其作为目标，另外两个转向机车，一个用寻找行为，一个用追捕行为。如果一切正常，追捕者靠着优越的算法会胜出。 接下来的行为是：躲避。
1.6K100发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 到达行为
到达行为在很多场合都可以被当作是寻找行为。实际上，它们之间的算法和处理方式都一样。唯一不同的是，在到达模式中，一辆机车在到达目标的某一距离时，会变成一种精确模式慢慢地靠近目标点。 为了了解到达行为的必要性，可以先运行一下SeekTest类，然后移动鼠标到某处让机车过来“抓住”它。会看到机车快速的越过了鼠标，接着它发现过头了，又返回来，还是过头了....于是会一直循环下去。 到达行为通过减速接近目标，解决了这个问题： public void arrive(Vector2D target) { Vector2D desiredVelocity 最终速度会趋向于0（假设只有一个行为作用于该机车）。 如果愿意可以再试着玩玩增加多辆机车，或者现在就进入下一个行为：追捕。
1.5K60发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 躲避行为
躲避就是追捕的反行为。就像追捕类似于寻找，躲避类似于避开。 本质上讲，是预测出机车将要去到的位置并远离它。在这里所有的原则都和追捕相同。
1.4K80发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 避开行为
避开行为与寻找行为彻底相反。实际上，除了代码最后一行用相减代替了相加以外，其它都一样。 现在我们有了一对正反行为，接下来要做的是为这对行为创建一对机车来看看情况。 我们还可以把两个行为同时用于一辆机车上。下面的例子中，机车A同时寻找和避开机车B，机车B同时寻找和避开机车C，机车C同时的寻找和避开机车A。这三辆机车会因为追捕各自的目标而形成一个圆。 如果这些都没问题了，那就开始探索下一个行为：到达。
1.3K70发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 漫游行为
漫游行为就像它的名字一样，角色在场景中毫无目的的移动。这通常用来模拟巡视和觅食，也有纯粹是为了漫游而漫游的。 漫游行为在实现上不像听起来那么容易。
1.5K80发布于 2018-01-16 - 来自专栏ATYUN订阅号
谷歌大脑研究：AI识别蛋白质结晶，准确率高达94%
谷歌大脑团队的成员今天宣布开发了用于识别蛋白质结晶的深层卷积神经网络，准确率约为94％。蛋白质结晶决定了细胞的形状，可以在发现治疗各种疾病的药物中发挥作用。 MARCO计划是几家制药公司和学术研究中心之间的一个联合项目，旨在汇集和托管大型策划结晶图像库，并将其提供给社区，以帮助开发更好的图像分析工具。
59330发布于 2018-07-27 - 来自专栏全栈程序员必看
姿态估计与行为识别（行为检测、行为分类）的区别
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。 （Action Detection/Regnition），最终的结果是得到图像或视频段中目标的行为类别。 视频中人体行为识别主要分为两个子方向。 参考文献 行为识别的综述博客： https://blog.csdn.net/neu_chenguangq/article/details/79504214 给出了行为识别的一些概述及资源合集（文章、代码 常用的行为检测的数据集： THUMOS2014：在行为检测任务中只有20类动作的未分割视频是有序行为片段标注的 MEXaction2：骑马和斗牛 ActivityNet：目前最大的数据集，同时包含分类和检测两个任务
3.5K20编辑于 2022-06-24 - 来自专栏智药邦
Chem Rev｜人工智能和机器学习算法在结晶研究中的应用
此外，机器学习使用各种分子描述符作为输入，对控制晶体材料行为的特性（如溶解度和熔点）的计算机预测做出重大贡献。 结果表明，测量特性与流动行为合理相关（R2在0.69和0.82之间），并产生了良好的流动性分类模型（ROC曲线下面积0.79–0.84）。 5 预测有机化合物的结晶行为 任何药品的结晶能力和结晶结果与所有上游合成步骤一样重要。 此外，即使使用实验数据进行训练，机器学习应用程序也可能变得过于特定于案例，无法（轻松）转移到不同的项目中，特别是考虑到新开发的药物的官能团和结晶行为的多样性。 在开发和探索不仅涉及溶质或溶剂特征，而且涉及它们之间的相互作用的描述符方面的更多努力，可能是显著改善特性和结晶行为预测的关键。
2.3K20编辑于 2023-02-14 - 来自专栏全栈程序员必看
行为树
行为树常被用来实现游戏中的AI。每次执行AI ，都会从根节点遍历整个树，父节点执行子节点，子节点执行完后将结果返回父节点。 关于更多关于行为树概念上的东西，大家很容易找到相关的资料，这里不再最赘述，主要是通过一个实际的例子来看行为树在AI上的应用。 下面是用行为树表达的方式： 上面的图让我们能很容易指导我们的代码编写，我们需要完成所有的叶子节点，然后将他们按照图示，放到相应的组合节点中去，然后不停的遍历整个行为树。 我使用AS3完成了下面的demo，去实现上图中的行为树AI（如无法观看请下载最新的FlashPlayer）。 行为树很适合做AI编辑器，我们定义好一些条件和动作，策划人员通过简单的拖拽和设置即可实现复杂的游戏AI。
1.5K10编辑于 2022-09-19 - 来自专栏体验主义
如何使用“行为模型”做用户行为养成
但如果探究背后的原因是有行为心理学依据的，这就是大家也许熟知的“福格行为模型”。最新的福格行为模型做了什么改动？如何利用行为模型帮用户养成（好的）习惯？ 新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 （Fogg's Behavior Model）表述为B=MAT。 其中，让行为变得微小不是放弃行为，而是降低门槛，循序渐进。通过寻找行为的入门步骤或者缩小行为的规模，开始尝试建立信心，逐步达到理想的行为结果和习惯状态是福格行为模型所推崇的方式。 在已有的行为习惯中，寻找合适的“锚点”，与预期希望的行为建立连接，这样的行为习惯养成更加有效，而不是过分依赖人物和情境的外部提醒。 所以，当用户具备一定的动机和能力时，想让用户做出行为，从提示入手进行行为设计是最容易取得效果的。 使用福格行为模型做用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中，行动具体指什么。
2.3K10编辑于 2022-01-21 - 来自专栏开源
用户行为分析入门：行为事件分析指标解读
我们需要借助更具洞察力的行为事件分析指标来追踪用户在产品内的关键行为，进而分析业务效果、用户转化等情况。什么是行为事件分析指标？ 定义：围绕用户的实际操作行为（点击、提交、跳出、转化等）进行分析特点：颗粒度细、紧贴业务流程、支持分层与转化分析行为事件分析是用户行为数据“从表象到动因”的跃迁。 基础指标 VS 行为事件指标，有什么区别？常见通用的行为事件分析指标进一步利用好分析指标当我们获得了行为分析的结果就可以：理解用户行为 → 优化产品和运营决策 → 提升业务指标。1. 追踪关键用户行为了解用户是否完成了关键操作，例如下单、注册、分享、提交表单等。精准定义「转化」行为，识别转化路径中的关键节点。2. 分析行为路径与流程瓶颈还原用户操作路径，识别在哪一步骤用户流失最多。 做用户分群与标签体系根据用户行为频次、功能使用、活跃度等划分用户（如高活跃、沉默用户）。为用户画像打下基础，支持千人千面、自动化营销等策略。6.
44410编辑于 2025-08-06 - 来自专栏石云升
带团队：只有人的行为才能影响行为
上级想要下级改变，只有通过自己的行为才能改变下属。我原来写过一篇文章，说管理者如何带团队。说白了就是以身作则。但这里在落地过程中会遇到一些问题。以下六项是需要注意的。 比如员工按你方法做事出错了，你带着情绪骂人家蠢，这种教不能影响人的行为，这是在发泄你的态度，不仅不能造成正向影响，反而会造成负面影响。 2、所以每个人的领悟能力是不一样的。 4、找到下属关键的行为进行指导，一次只改变一件行为。比如下属不会反馈，那么侧重反馈。如果是不会获取上级的需求，那么就教他如何通过追问理清标准和边界。 5、把你想要他做的方法，变成他自己想要做的。
68510编辑于 2022-08-25 - 来自专栏我爱计算机视觉
七夕新浪漫，让AI黑科技带你们提前看看爱情的结晶
今天小编给大家介绍一个AI黑科技，能够完美融合任意两张人脸，并带有丰富的表情，让你不仅凡尔赛地炫个技，还能巧妙风趣地表个白：我觉得咱俩挺合适，可以一起为人类向更美的方向进化作出杰出贡献。
48430发布于 2021-09-03 - 来自专栏机器人网
性爱机器人发明家：打造爱的结晶一点也不难？
然而，不管性爱机器人做得如何逼真，依然无法拥有正常女性机能，也不可能与人类诞生出爱的结晶，生活上难免让人有点寂寞孤单；关于这点，Sergi Santos 也已经思考过，并透露，他有办法让使用者跟 Samantha
83250发布于 2018-04-24 - 来自专栏秋枫学习笔记
行为感知Transformer：用于多行为序列推荐的
，即行为序列中包含不同的行为类型，比如点击，加购，购买等。 为了捕获用户的个性化行为模式和行为间的复杂协作关系，作者提出PBAT方法： 通过个性化行为模式生成器来提取动态且具有区分度的行为模式，不同用户的行为模式是不同的 并在自注意力层引入行为感知的协作提取器， 通过整合统一的行为关系和个性化模式来提取行为协作影响因子； 使用行为感知注意力机制探索从物品、行为和位置的复杂序列协作。 行为关系分布 由于每对行为转换都表现出异构的顺序依赖性（即不同行为之间的依赖性不同），因此需要考虑行为关系分布。 2.2.1 行为协作影响因素 为了捕捉序列上下文中的行为转换语义，基于Wasserstein的方法来衡量行为协作影响因子。
1.2K10编辑于 2024-02-27 - 来自专栏叽叽西
行为型-Interpreter
命令模式的原理解读命令模式的英文翻译是 Command Design Pattern。在 GoF 的《设计模式》一书中，它是这么定义的：
41930编辑于 2022-05-17 - 来自专栏叽叽西
行为型-Template
模板模式，全称是模板方法设计模式，英文是 Template Method Design Pattern。在 GoF 的《设计模式》一书中，它是这么定义的
39710编辑于 2022-05-17
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