LifeStreams:跟踪你所用的服务之所有RSS Feed

【微内容】LifeStreams:跟踪你所用的服务之所有RSS/ATOM Feed

郑昀 20070908

1LifeStreams据这行一个杰出代表iStalkr所言,这个概念源自于英国Web开发者Jeremy Keith 2006 11 7 写的文章《Streaming my life away》。

在这篇文章里,Jeremy Keith提出了一个问题:

Wouldn’t it be nice to pull in all these disparate bits of time stamped information and build up a timeline of online activity?”(要是把所有这些迥异的、打过时间戳的字节流聚合到一起,构建出一个人的在线行为的时间脉络,应该是个很棒的主意)

行胜于言,Jeremy Keith不愧是实践家,甚至放出自己的lifestream小样

Jeremy Keith lifestream

还给出了php源码。这个小试验,跟踪的是以下Jeremy所用到的服务的Feed

http://adactio.com/journal/rss Blog

http://del.icio.us/rss/adactio delicious

http://www.flickr.com/services/feeds/photos_public.gne?id=74105777@N00&format=rss_200 flickr

http://ws.audioscrobbler.com/1.0/user/adactio/recenttracks.rss music

http://twitter.com/statuses/user_timeline/11250.rss twitter

等等。

 

2mugshotiStalkr跟踪的更多,几乎涵盖所有主流Web2.0服务:

Digg..Google Reader..twitter...FlickrDel.ici.ousLast.fmma.gnolia.comAmazonNetflixFaceBookReddit。。。

  沙漠行舟,200709,月赛,风光,沙漠,驼队

3

Lifestream系列网站列表:

iStalkriStalkr is a web app that allows you to create a lifestream tracking all your RSS and ATOM feeds for services you use

iceflakeIceflake notifies you when your friends update their pages on Myspace, Facebook, Flickr, Xanga, and other sites

afeeda afeeda create your own lifestream, river of news or capture the buzz around an event in an instant, then share your feed with your friends!

Natuba Give your friends a single place to follow everything happening in your online life with Natuba.

Ziki Ziki.com helps you control your online identity and offers everyone a new way to search, share, promote and monetize their content through social networks

correlate.us

Jaiku

Dandelife Dandelife is a place for you to record the events of your life, past and present, public and private.

MugshotShow updates from all your sites on one page. Get live updates from friends.

profileomat

8hands

Snag

Life2Front

ProfileFly

Profilactic

Tabber

Wink

30 Boxes

Lijit

Blueswarm

profil.es

readr

 

郑昀

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内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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