郭敬明最经典的45句话

local-life-agent 本地生活智能体架构设计文档 决策选择理由单体 or 微服务单体业务规模小、模块内聚,部署简单;后续可按 Service 边界拆分提示词放代码 or 放库规则在代码、模板在库高频调整的规则随版本管理;低频沉淀的知识可运营、可查询配额扣减方式数据库条件 UPDATE无需分布式锁即保证并发原子性平台改写时机同步 3 次调用一次请求全量返回,体验简单;如成本敏感可改异步/按需向量库ChromaDB(可选)轻量、本地部署友好;后续可平滑切换 Milvus 等。 阅读详情

1很多我们以为一辈子都不会忘记的事情,就在我们念念不忘的日子里,被我们遗忘了 。

2我知道我不是一个很好的记录者,但我比任何人都喜欢回首自己来时的路,我不但的回首,伫足,然手时光仍下我轰轰烈烈的向前奔去。

3你给我一滴眼泪,我就看到了你心中全部的海洋

4如果上帝要毁灭一个人必先令其疯狂.可我疯狂了这么久为何上帝还不把我毁掉.

5那些刻在椅子背后的爱情,会不会像水泥上的花朵,开出没有风的,寂寞的森林

6在这个忧伤而明媚的三月,我从我单薄的青春里打马而过,穿过紫堇,穿过木棉,穿过时隐时现的悲喜和无常。

7你笑一次,我就可以高兴好几天;可看你哭一次,我就难过了好几年。

8那些曾经以为念念不忘的事情就在我们念念不忘的过程里,被我们遗忘了。

9寂寞的人总是会用心的记住他生命中出现过的每一个人,于是我总是意犹未尽地想起你 在每个星光陨落的晚上一遍一遍数我的寂寞

10每当我看天的时候 我就不喜欢再说话 每当我说话的时候 我却不敢再看天

11我每天都在数着你的笑,可是你连笑的时候,都好寂寞。他们说你的笑容,又漂亮又落拓。

12我生命里的温暖就那么多,我全部给了你,但是你离开了我,你叫我以后怎么再对别人笑

13曾经也有一个笑容出现在我的生命里,可是最后还是如雾般消散,而那个笑容,就成为我心中深深埋藏的一条湍急河流,无法泅渡,那河流的声音,就成为我每日每夜绝望的歌唱。

14凡世的喧嚣和明亮,世俗的快乐和幸福,如同清亮的溪涧,在风里,在我眼前,汨汨而过,温暖如同泉水一样涌出来,我没有奢望,我只要你快乐,不要哀伤`````

15风吹起如花般破碎的流年,而你的笑容摇晃摇晃,成为我命途中最美的点缀,看天,看雪,看季节深深的暗影。

16一个人总要走陌生的路,看陌生的风景,听陌生的歌,然后在某个不经意的瞬间,你会发现,原本费尽心机想要忘记的事情真的就这么忘记了。

17躲在某一时间,想念一段时光的掌纹;躲在某一地点,想念一个站在来路也站在去路的,让我牵挂的人。

18牵着我的手,闭着眼睛走你也不会迷路 。

19假如有一天我们不在一起了,也要像在一起一样。

20有些事情还没讲完那就算了吧.每个人都是一个国王,在自己的世界里纵横跋扈,你不要听我的,但你也不要让我听你的.

21我忘了哪年哪月的哪一日 我在哪面墙上刻下一张脸 一张微笑着 忧伤着 凝望我的脸 我们微笑着说 我们 停留在 时光的 原处 其实 早已被洪流 无声地 卷走

22有些人会一直刻在记忆里的,即使忘记了他的声音,忘记了他的笑容,忘记了他的脸,但是每当想起他时的那种感受,是永远都不会改变的

23那些以前说着永不分离的人,早已经散落在天涯了。

24原来和文字沾上边的孩子从来都是不快乐的,他们的快乐象贪玩的小孩,游荡到天光,游荡到天光却还不肯回来

25你永远也看不到我最寂寞时候的样子,因为只有你不在我身边的时候,我才最寂寞。

26歌声形成的空间,任凭年华来去自由,所以依然保护着的人的容颜不曾改和一场庞大而没有落幕的恨.

27 总有一天我会从你身边默默地走开,不带任何声响.我错过了很多,我总是一个人难过.

28我就像现在一样看着你微笑,沉默,得意,失落,于是我跟着你开心也跟着你难过,只是我一直站在现在而你却永远停留过去.

29 如果我们都是孩子,就可以留在时光的原地,坐在一起一边听那些永不老去的故事一边慢慢皓首.

30我忘记了哪年哪月的哪一天 我在哪面墙上刻下了一张脸 一张微笑着 忧伤着 凝望着我的脸 那些刻在椅背后的爱情  会不会像水泥地上的花朵 开出地老天荒的 没有风的森林

31不是每一次努力都会有收获,但是,每一次收获都必须努力,这是一个不公平的不可逆转的命题 。

32当你真正爱一样东西的时候你就会发现语言多么的脆弱和无力。文字与感觉永远有隔阂 。

33遗忘 是我们不可更改的宿命所有的一切都像是没有对齐的图纸 从前的一切回不到过去 就这样慢慢延伸 一点一点的错开来也许 错开了的东西 我们真的应该遗忘了

34什么叫快乐?就是掩饰自己的悲伤对每个人微笑。

35坚硬的城市里没有柔软的爱情生活不是林黛玉,不会因为忧伤而风情万种 人永远看不破的镜花水月,不过我指间烟云 世间千年如我一瞬

36记忆想是倒在掌心的水 不论你摊开还是紧握 终究还是会从指缝中 一滴一滴 流淌干净。

37谁是谁生命中的过客,谁是谁生命的转轮,前世的尘,今世的风,无穷无尽的哀伤的精魂. 我回过头去看自己成长的道路,一天一天地观望,我站在路边上,双手插在风衣的兜里看到无数的人群从我身边面无表情地走过,偶尔有人停下来对我微笑,灿若桃花。我知道这些停留下来的人终究会成为我生命中的温暖,看到他们,我会想起不离不弃。

38这个城市没有草长莺飞的传说,它永远活在现实里面,快速的鼓点,匆忙的身影,麻木的眼神,虚假的笑容,而我正在被同化

39那些我们以为永远不会忘记的事情,就在我们念念不忘的过程里,被我们忘记了总有一天都会面目全非,时光没有教会我任何东西,却教会了我不要轻易去相信神话

40风空空洞洞地吹过。一年又这么过去。而来年,还要这么过去。我不知道是安稳的背后隐藏着沮丧,还是沮丧里终归有安稳。只是我们,无法找到。

41离去,让事情变得简单,人们变得善良,像个孩子一样,我们重新开始。

42一只野兽受了伤,它可以自己跑到一个山洞躲起来,然后自己舔舔伤口,自己坚持,可是一旦被嘘寒问暖,它就受不了

43伤口就像我一样,是个倔强的孩子,不肯愈合,因为内心是温暖潮湿的地方,适合任何东西生长。

44因为我知道你是个容易担心的小孩,所以我将线交你手中却也不敢飞得太远。不管我随着风飞翔到云间我都希望你能看见,就算我偶尔会贪玩了迷了路也知道你在等我

45我不喜欢说话却每天说最多的话,我不喜欢笑却总笑个不停,身边的每个人都说我的生活好快乐,于是我也就认为自己真的快乐。可是为什么我会在一大群朋友中突然地就沉默,为什么在人群中看到个相似的背影就难过,看见秋天树木疯狂地掉叶子我就忘记了说话,看见天色渐晚路上暖黄色的灯火就忘记了自己原来的方向...

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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haibawangluo的博客 193

豆包工作接入抖音生活服务经营等官方插件,AI从给建议到深入经营

商户完成相应账户授权后,无需在多个后台之间切换,通过自然语言对话即可查询数据、对比经营表现,并获得复盘报告与投放调整建议,部分场景还可由豆包工作直接创建广告、调整投放,不用再拿着建议回到后台逐项操作。此次三款插件的接入,让 AI 不再只停留在给建议,而是能跟着商家走完看数据、做复盘、调投放的完整经营流程。在门店经营环节,通过抖音生活服务经营插件授权登录后,通过读取成交、曝光等经营数据,豆包工作可以辅助商家按门店和时间周期进行同口径对比,并可生成含图表的复盘报告和行动建议。抖音生活服务经营插件页面。

大力财经 163

设计模式与生活⑬:你坐几号线,谁来运营是另一回事

一到周五,小王的心情就会好一点。倒不是工作少了,而是想到这一天忙完,后面接着双休,心里就有盼头。地铁上,他抬头看标识,发现一件平时没留意的事:5 号线、10 号线常见的是“北京地铁”,4 号线却写着“京港地铁”。再想想,北京的机场也各有各的名字:首都机场、大兴机场。可在成都坐地铁,日常看到的统一称谓就是“成都地铁”。都是出行,名称和背后的主体并不完全一样。对乘客来说,常做的事还是那几样:查线路、进站、上车、到站下车。坐几号线是一条信息,谁来运营是另一条信息,不必揉成一团。同样是在北京坐地铁,线路和运营方并不

工一木子 221

设计模式与生活⑭:一栋楼,共用一份热

今天是立冬。天气预报说夜里有暴雪,白天最高也就 4 度。早上起来,屋里比外面强不了多少。窗玻璃上蒙着一层水汽,摸一把暖气片,凉的。物业群里发了通知:今天开始试供暖,暖气片会慢慢热起来,顶层记得排气,边户留意自家热不热。隔了会儿再摸,暖气片上热下凉,温温的,不烫手。再晚一点,整间屋子总算有了点热乎气。一天里最踏实的一件事,是知道这栋楼里不只自己一户在等热。热力站烧的是一锅水,顺着管网送到每家,各家只管拧自己那个阀门。试供暖第一天,暖气片温而不烫今天聊的。

工一木子 320

从零开始的C++生活——第六讲——02

看这个测试函数,由于我们初始化空间是4,那么再放第五个元素的时候会触发扩容,由于扩容,原先的迭代器就失效了,但是我们仍对*p的值进行修改,可能对你当前的程序没啥影响,但这是很恐怖的事情,因为你根本不知道*p到底操作了谁。我们把例子中的10u换成10,就会报这么一个错误,直接报到两个迭代器的构造函数上了,这里是因为类型最匹配,我们知道,当类型完全符合时优先不调用模板函数,但是10进来size_t会做一个隐式类型转换,编译器认为两个int这种情况刚好符合两个迭代器的版本,因此会直接匹配迭代器构造。

dshswra的博客 139

本地生活 APP 开发:城市 × 品类 × 履约形态的三维网格与三套账

本地生活平台的复杂度不来自功能数量,来自它是三个维度的叉乘。本文给出一套可落地的建模方法:城市作为租户的数据隔离方案、品类作为业务开关的配置化、三种履约形态的订单模型拆分,以及三套资金账与三条合规线。配套提供城市配置表建表 SQL、密度测算脚本、履约范围判定脚本与季度涉税报送聚合 SQL。适合平台型项目的产品与技术负责人。

zhongben_keji的博客 552

2000-2020-全球500米分辨率-三生用地(生产-生活-生态)空间分布数据

该数据集为2000–2020年全球500m分辨率生产-生活-生态空间分布图,基于GlobeLand30与NASA人口密度数据融合生成,经Google Earth验证,精度达83.94%以上(卡帕系数≥0.81)。数据涵盖农业生产、工业生产、城市/农村生活及森林、草地、水域等七类生态空间,以GeoTIFF格式存储,支持ArcGIS、ENVI等工具读取,填补了全球三生空间数据库空白,助力可持续发展目标评估。

hu397313168的博客 155
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kernelspirit
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