Twitter Updates for 2007-03-26

Twitter与RSS探讨
最新推荐文章于 2025-07-28 15:13:13 发布
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#Twitter #WordPress #Youtube

To Donald：你的戲很差勁。 > 曾贏出百感交集眼泛淚光 http://tinyurl.com/324mlg # @jansen twitter 的成長速度絕對大過 YouTube！ ^^ # @jansen RSS 不是Read only的嘛..？ 這裏 http://twitter.com/help/api 有 API，只要有 HTTP POST就行了 # @jansen 那是更新甚麼呢~？ # @jansen Twitter Tools http://alexking.org/projects/wordpress # rss2twitter http://tinyurl.com/2phaug rss2twitter is a tool to batch send the links and posts of an RSS feed to Twitter. # [Reading] The Long Tail - How endless choice is creating unlimited [...]
【ChatGPT模型精调训练】AI 大模型精调 Fine-Tuning （微调）训练图文代码实战详解
AI天才研究院
03-09 2401
选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微调后的模型部署到实际应用中。Fine-Tuning（精调）是指在预训练模型的基础上，对模型进行微调，使其适应特定任务。预训练模型通常在大量无标签数据上进行训练，以学习通用的语言表示。通过 Fine-Tuning，我们可以在较小的标签数据集上训练模型，以便模型能够更好地解决特定任务。
Using Python and the Twitter API to Automate Tweets
AI天才研究院
08-16 1377
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 Twitter has become one of the most popular social media websites in recent years. Its popularity is increasing at an exponential rat
怎样同步新浪微薄到twitter（已测试成功使用）
john521
10-08 424
大概的思路是，输出新浪微薄的RSS，然后通过FeedBurner把这个RSS同步到Twitter。 步骤如下： 1.输出新浪微薄的RSS 由于新浪微薄不开放RSS，所以我用到了月光开发的新浪微薄RSS程序，这个新浪微博RSS的原理很简单，就是当用户访问的时候，抓取新浪微博的用户页面，将里面的信息进行过滤，按照标准RSS的格式生成一个RSS Feed，因此这个程序目前支持新浪微博的...
Twitter Updates for 2007-03-31
siuying
03-31 132
true # 呵欠 # 手機的 browser和opera mini 似乎不能成功 Twitter，下次用 Pocket PC 試先 # 行家一出手，便知有沒有。級數之差未免太大了吧。。。 # "We’re spending so much time and money anyway, so let’s add this during the testing phase." Scope Cree...
Twitter Updates for 2007-03-30
siuying
03-30 127
無得放假叫做變態城市失控老作搵交嗌如有天找到烏托邦多High # @kctsang 360 Elite 還未有在港發售的消息… # ipod 無電、電話無電、PSP又無電，最無電的是我。。。 #...
Twitter Updates for 2007-03-27
siuying
03-27 112
今日 AM730 也講 twitter，說「勢必取代YouTube」，明明是不同的服務喎 # 問人借左份來睇，佢係話「勢取代YouTube成為網民新寵兒」 XD # 希望 google 快些收購 twitter 吧… 那這些downtime就會成為過去 # 有人 hack 了 appletv 讓它可以播 Xvid… http://tinyurl.com/2dvg42 # 希望 google 快些收...
Twitter Updates for 2007-03-29
siuying
03-29 96
Code Geass 的模型要來了，好樣的 Sunrise！Lancelot 好漂亮啊！ 紅蓮二式和浪徒改看來也走不了…. http://tinyurl.com/ys3u8u #
Twitter Updates for 2007-03-25
siuying
03-25 112
我在想 twitter 的 business model。這是其中一個答案：http://tinyurl.com/2lpbmj 如果百佳、英皇或者 HSBC (ALREADY) 每日都 Twitter 我，那會怎樣？ # Alexa http://tinyurl.com/2ds74e 的資料顯示，Twitter 的使用者在三個月內增長了350%，現在全球有 0.12% 的 Internet 使用者...
Twitter Updates for 2007-03-28
siuying
03-28 117
@jackysee 我也有用~~ 用自己domain但backend是gmail，免費，還可以任你create account，邊度搵啊！ # @jansen 無，Calendar 用 google 那個就得了，無乜分別 # 我們的 project 到了「rehersal」，也就是說應該把 development 停下來讓用家演習。可是，今天接到指令要我加一個新功能，要在DB做四個 table、做...
Twitter Updates for 2007-04-02
siuying
04-02 111
[GEASS] 第二十三話：上集無情的意外後，和平的希望完全粉碎。魯魯修放棄了自己的身份，朱雀也放棄了自己的信念…劇情會越加黑暗下去嗎？可恨的是下一回要等下季… 囧rz # [新番][ROCKETGIRL] 中學女生為了尋找失蹤的父親，遠赴太平洋的島國。誤打誤撞下找到一個由日本人建立的火箭基地。原本基地因為連連事故要關閉，卻因這女孩而重燃希望！有點瘋狂又有點認真 # @tinyau Code Ge...
Twitter Weekly Updates for 2009-08-31
borderj的专栏
08-30 245
RT @lichuang 爬墙太累,我已经很多天没去我的twitter看了 // 为啥不用 twitzap.com。 # alsa 更新到 1.0.20 发现触摸板和小红帽都用不能用了，难道是Bug。。 # RT @virushuo 天天忙于各种非技术因素，在中国创业真难啊！ RT @robbinfan: JavaEye预计下周一才能恢复，托管商搬服务器把硬盘摔坏了，TMD，要马上买硬盘，还丢...
DC-1靶机渗透测试记录
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攻击机 kali-linux-2020.4-vbox-i386 设置 USB设备关闭，网络连接方式仅主机（Host-Only）网络。 攻击机IP 192.168.56.103 步骤1 靶机目标发现 因为靶机和攻击机在同一个网络内，所以使用KALI上arp-scan -l 进行扫描。扫描确定了靶机的IP是192.168.56.102。 ┌──(root??kali)-[~] └─# arp-scan -l Interface: eth0, type: EN10MB, MAC: 08:00:27:83:c
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### pnpm 从 8.15.8 版本更新到 10.18.2 版本的相关信息 pnpm 是一个快速、节省磁盘空间的包管理器。从 8.15.8 版本更新到 10.18.2 版本，可能会有以下方面的变化： - **性能优化**：新版本通常会对依赖安装速度、...
8、JavaScript 中的观察者与发布 - 订阅模式深度解析
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本文深入解析了 JavaScript 中常用的观察者模式和发布 - 订阅模式，介绍了它们的概念、实现方式、优缺点以及适用场景，并通过多个实际示例展示了如何在前端开发中应用这些模式。文章还对比了观察者模式与发布 - 订阅模式的异同，并探讨了中介者模式在复杂组件通信中的作用。最后，文章提供了模式选择建议、性能优化策略以及未来发展趋势，帮助开发者构建松散耦合、可维护和可扩展的 JavaScript 应用。
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）
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【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）内容概要：本文档介绍了基于DQN（深度Q网络）算法的无人机在三维城市空间中的航线规划方法，结合PyTorch框架和CUDA加速实现Python代码编程。该方案利用深度强化学习技术，使无人机能够在复杂的城市环境中自主学习最优飞行路径，有效避开障碍物并实现高效导航。文中涵盖了算法设计、环境建模、奖励机制设定、神经网络结构搭建及训练过程等关键技术细节，并通过仿真实验验证了方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还提及相关路径规划、强化学习及其他科研领域的多种算法与应用场景。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，熟悉强化学习或路径规划方向的研究生、科研人员及从事无人机导航、智能交通等领域开发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于三维城市环境下无人机自动避障与路径优化；②为深度强化学习在实际工程中的落地提供参考案例；③帮助读者掌握DQN算法在连续状态空间中的建模与实现技巧； 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，重点关注DQN网络结构设计、状态-动作空间定义以及奖励函数的构建逻辑，同时可对比其他路径规划算法（如A*、RRT、PSO等）以加深理解。
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