Firefox3能成为世界上首个24小时内下载次数最多的软件么?

Mozilla计划让Firefox3在发布24小时内创下下载次数最多的软件世界纪录,通过传播其开放自由的理念来达成目标。目前在美国已有万名支持者响应。

hidecloud发布于 2008-05-29 22:59:50| 459 次阅读 字体:大 小 打印预览

Mozilla FireFox

Mozilla在中国的推广继Google的Affiliate败局之后,这次采用了新的方式,也是最符合其意识形态的方式:与其用金钱方式来作为回报,不如以意识形态联盟(甚至说是Geek的信仰)来作为回报。对于不支持Firefox的用户,也绝对不应采用欺诈的方式强行拉起入伙。
是的,Mozilla要创造一项世界纪录:他们要让Firefox3在发布的24小时之内,把这种开放、自由的意识形态输送到地球的每一个角落。
目前,官方的地图上已经有了支持者的密度分布,在美国已经有一万多名支持者了:

但地图上的最深标志色深红色还并没有出现。个人作为Firefox的支持者,希望能早日看到"全球山河一片红"的那一天。

对了,知道这条消息,我要感谢鲜果热文,感谢胡洋

现在,Firefox已经在国内人气最旺的社区:豆瓣、校内以及(我不太喜欢的)MySpace.cn做出了行动。希望能够一举成功!

2008下载日

(如果您支持Firefox,请点击上面可爱的小狐狸)

Firefox3能成为世界上首个24小时内下载次数最多的软件么?,让我们拭目以待吧!

消息来源:Awflasher

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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