好东西周报 2015-01-11

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收录了过去一周@好东西传送门 发的 92 条微博。其中最受欢迎的有


2015-01-11 星期日 (8)

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好东西传送门   原微博 2015-01-11 18:34   转发: 67
这个好,足足有88页啊
我爱机器学习   2015-01-11 15:30
【Deep Learning in Neural Networks: An Overview】http://t.cn/8ssJn1c 这篇文章非常值得一读,可以比较全面的了解神经网络的相关历史。

好东西传送门   原微博 2015-01-11 18:06   转发: 115
几大日报终于会师了 [鼓掌]
鲍捷AI   2015-01-11 17:18
Memect,互联最精彩的发现。memect.com http://t.cn/RZXh0ZH

好东西传送门   原微博 2015-01-11 10:55   转发: 11
Web技术日报 2015-01-10 http://t.cn/RZ6YsV3 1) 涂子沛:数据开放与公民精神 2) 较常用的知识库 3) 从 JQuery 时代到 Mobile 时代 4) W3C CSS工作组负责人 Bert Bos的演讲:CSS Future 5) Twine经验和教训 可点击加长版54条 http://t.cn/RZ6TvmJ
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-11 10:58
感谢 @199IT-互联网数据中心 @JS小组 @罗远飞flyf @w3c中国 今天有两大中心话题,一是#中国首届CSS开发者大会# ,请点“会议活动”椭圆标签查看这一主题。二是几篇涉及开放数据,知识图谱和语义搜索的文章,都属于Web3.0技术的不同侧面。http://t.cn/RZ6T44s
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-11 17:03  回复 @这是我的最后一个网名 “回复@好东西传送门: 感谢回答!现...”
回复@这是我的最后一个网名: 计算机领域的问题欢迎来问,欢迎告诉别人来问。传送门自己不清楚的也会找到合适的人来回答

好东西传送门   原微博 2015-01-11 16:12   转发: 78
两个关于语义网和知识库的优质讨论合集《常用的知识库》http://t.cn/RZ6FEZb 《Web知识领域如何突破瓶颈》 http://t.cn/RZ6F1qS 发表意见的嘉宾主要有东南大学@Gary南京 华东理工大学@昊奋 Wright州立大学@波多野丽猪@罗远飞flyf

好东西传送门   原微博 2015-01-11 09:24   转发: 51
机器学习日报 2015-01-10 http://t.cn/RZ60PPn 1) FeiFei Li实验室新文章结合CV和知识库 2) 指代消解的计算机视觉玩法 3) ECCV教程:CV中的鲁棒性优化 4) 讨论:微博中文短文本分词 5) Ben Hamner:从Kaggle看机器学习最佳实践 可点击加长版35条 http://t.cn/RZ602xx
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-11 09:31
感谢 @爱可可-爱生活 @Copper_PKU @cvnote计算机视觉笔记 @挖机一号仓前造 。向大家推荐关注@爱可可-爱生活 ,又一个热爱分享的高质量帐号

好东西传送门   原微博 2015-01-11 18:40   转发: 22
Django搭建简易博客教程
永不停息的恐龙哥   2015-01-11 18:39
2015年第一个目标达成, 虽然可能代码比较烂, 但至少我用心了, 所有<Django搭建简易博客教程(终)>整理在Gitbook上出版了, 感谢支持 @梁杰_numbbbbb @2gua @Python开发者 @好东西传送门 @developerWorks @suemi994 http://t.cn/RZXwXSR http://t.cn/RZXwcZO

好东西传送门   原微博 2015-01-11 15:39   转发: 30
Python日报 2015-01-10 http://t.cn/RZ6kxFW 1) QuickORM:100 行代码示范做一个ORM 2) Python数据可视化利器graph-tool 3) 并行机器学习指南,基于scikit-learn和IPython 4) PyLaTeX产生LaTex文档 5) Python中的上下文管理器 可点击加长版23条 http://t.cn/RZ6kaGR
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-11 15:40
感谢 @网路冷眼 @Python开发者 @爱可可-爱生活 @SegmentFault

好东西传送门   原微博 2015-01-11 09:00   转发: 5
@连城404 求PPT。BTW,连城是本尊的真名么?[呵呵]
CSDN云计算   2015-01-10 14:08
高性能Spark应用实践,百度开发者沙龙上Databricks软件工程师连城分享了Spark1.2新特性,他表示Spark 1.2版本的新特性,其中包括Spark Core、Spark Streaming、MLlib、GraphX、Spark SQL等方面,同时Spark开源生态系统得到了大幅增长,已成为大数据领域最活跃的开源项目之一。

2015-01-10 星期六 (12)

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好东西传送门   原微博 2015-01-10 13:07   转发: 20
这个一般的中文分词工具都可以用吧。结巴,Ansj,yaha,genius,genius 这些应该都可以用在微博上。不过还是要问问行家@ansj @52nlp @梁斌penny @TreapDB
挖机一号仓前造   2015-01-10 12:18
对微博这种中文短文本进行分词的工具有哪些呢?有没有人做过比较?@好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-10 15:56   转发: 41
要看领域吧。Freebase, DBPedia这些好像没有推理规则。生物学里的知识库比较复杂,可能符合你提的要求,比如OBO格式的gene ontology,里面可以算既有推导规则,也有实例。类似的还有SNOMED。可以问问 @昊奋 @Gary南京 (BTW陈华均教授在不在微博上?)
罗远飞flyf   2015-01-10 15:48
有没有比较常用的Knowledge base,既包含facts(三元组),也包含推导规则的?@好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-10 11:52   转发: 3
Web技术日报 2015-01-09 http://t.cn/RZiVBaI 1) 微信发布新的 JS SDK 2) 高性能JavaScript模板引擎原理解析 3) 论高度Web化之影响 4) 图解搜索引擎的发展与现状 5) 谈Twitter的百TB级Redis缓存实践 可点击加长版39条 http://t.cn/RZiVrCG
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-10 11:53
感谢 @总要做点啥吧 @JS小组 @InfoQ @boyxiaolong @颜海镜

好东西传送门   原微博 2015-01-10 13:03   转发: 10
Python日报 2015-01-09 http://t.cn/RZiJSlk 1) 《Black Hat Python》读书笔记 2) Python卡片站 3) Pyjnius Python用JNI调用Java 4) Python 基于字典的字符串替换 5) 用Scikit-Learn实现语言分类器 可点击加长版27条 http://t.cn/RZiJorR
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-10 13:03
感谢 @SegmentFault @禅系一之花 @爱可可-爱生活 @PyPINews

好东西传送门   原微博 2015-01-10 12:46   转发: 35
支持向量机通俗导论
研究者July   2015-01-10 12:13
@陈笙 为博客内《支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)》一文弄的最新LaTeX版的下载地址为:http://t.cn/RZJrlP6,手机上看,体验尚可。

好东西传送门   原微博 2015-01-10 01:28   转发: 26
Accurately Measuring Model Prediction Error, by Scott Fortmann-Roe
匠人晓峰   2015-01-09 22:35
http://t.cn/zWQXqCy 发现了一篇好文,关于模型评估的, ESL第7章看的晕晕乎乎的可以参照下~~ @好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-10 09:37   转发: 34
回复@qqfbleach_cn: 没注意到,搞错了,谢谢纠正 //@qqfbleach_cn:从零开始写操作系统不是英文的么 //@好东西传送门:「从零开始」系列 和 「自己动手」系列 ,都是中文的 [good]
GitHub那些事儿   2015-01-09 23:26
#github每日推荐# 今天推荐 @justjavac 整理的 Programming-Alpha-To-Omega 从零开始学编程系列汇总(从α到Ω),各种重新发明轮子。 github地址:http://t.cn/RZMgdfY

好东西传送门   原微博 2015-01-10 16:10   转发: 33
谢谢提醒!Yago的链接 http://t.cn/RZinjAW Yago里包括1.2亿实例和一个有35万类的分类树 //@昊奋: Yago满足要求,推理表达能力rdfs //@昊奋: Yago满足要求,推理表达能力rdfs
罗远飞flyf   2015-01-10 15:48
有没有比较常用的Knowledge base,既包含facts(三元组),也包含推导规则的?@好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-10 15:21   转发: 2
回复@我要去北漂: 不错,这些东西要另外写特殊的parser。@挖机一号仓前造 另外可能要针对某些微博构造特定的词汇列表。算法常见软件包都可以用,额外的工作主要就是有针对性的词表和parsing规则。
挖机一号仓前造   2015-01-10 12:18
对微博这种中文短文本进行分词的工具有哪些呢?有没有人做过比较?@好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-10 01:32   转发: 8
不错,看起来比cloc更好用 //@苏生不惑: 简单的源代码统计工具:sloc github http://t.cn/RZJUlWA
非典程序猿   2015-01-09 15:03
简单的源代码统计工具:sloc @GitHub家园 @好东西传送门 http://t.cn/RZJUlWA

好东西传送门   原微博 2015-01-10 09:32   转发: 26
机器学习日报 2015-01-09 http://t.cn/RZiyVPB 1) NLP中的中文分词技术 2) 使用深度学习的人脸关键点检测 3) CUDA系列学习 4) 结构化预测《Advanced Structured Prediction》 5) 讨论:算法的调试问题 可点击加长版43条 http://t.cn/RZiyfPk
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-10 09:35
感谢 @tang_Kaka_back @爱可可-爱生活 @黑夜路人V @Rachel____Zhang @LJ_TALK 传送门觉得今天新的好东西特别多,长版值得看看http://t.cn/RZiyS44 另外最近入门者的问题也很多,所以开始引入了一个“入门”标签

好东西传送门   原微博 2015-01-10 01:49   转发: 138
「从零开始」系列 和 「自己动手」系列 ,都是中文的 [good]
GitHub那些事儿   2015-01-09 23:26
#github每日推荐# 今天推荐 @justjavac 整理的 Programming-Alpha-To-Omega 从零开始学编程系列汇总(从α到Ω),各种重新发明轮子。 github地址:http://t.cn/RZMgdfY

2015-01-09 星期五 (15)

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好东西传送门   原微博 2015-01-09 15:48   转发: 10
W3C与OGC联合举办的互联地理空间数据研讨会(Workshop on Linking Geospatial Data) http://t.cn/8k4hyWb 传送给关心地理数据、开放数据的研究者 @放小浪 @郑宇MSRA @城市数据派-UDParty @龙瀛a1_b2 @蒋波涛_浩淼GIS
w3c中国   2015-01-08 09:33
W3C与开放地理空间联盟(Open Geospatial Consortium, OGC)宣布,将开展一项新的合作,提升Web上空间数据的互操作性与集成能力。空间数据对于刻画与人相关的活动至关重要,使空间数据更易于集成到基于Web的数据集及服务中,这对于构造基于Web的应用生态环境具有巨大的价值。http://t.cn/RZMI00v

好东西传送门   原微博 2015-01-09 20:09   转发: 32
《Black Hat Python》读书笔记 [good] 这本书前一阵正好@2gua 推荐过 http://t.cn/RZJOVyP
禅系一之花   2015-01-09 19:58
《Black Hat Python》第一章 搭设Python工作平台:第一章 搭设Python工作平台   注:这是本人的读书笔记,我记不住单词,又懒得查辞典,索性把看到的写成中文记下来,再看时省些时间,勿喷。 ...文字版>> http://t.cn/RZJpoTN (新浪长微博>> http://t.cn/zOXAaic

好东西传送门   原微博 2015-01-09 11:56   转发: 20
Advanced Analytics with Spark
爱可可-爱生活   2015-01-09 08:53
《Advanced Analytics with Spark - Patterns for Learning from Data at Scale》全部章节的early release已经AVAILABLE了,每章一个实例,生动讲解Spark如何应用于大规模数据分析,光看目录就够诱人,你懂的 http://t.cn/RZxC59A

好东西传送门   原微博 2015-01-09 05:35
传送
徐涵W3China   2015-01-09 05:26
#科研职位# UC Irvine大学Cristina Videira Lopes教授实验室招募软件工程方向研究人员。期限一年,要求具备计算机博士学位,熟悉软件工程和数据处理。详见:http://t.cn/RZxiCWZ

好东西传送门   原微博 2015-01-09 19:29   转发: 9
你可能还不知道Python日报还有一个附属的Python卡片站 http://t.cn/RvOQWfQ 里面现在有3000多张Python的资料卡片,还在不断实时更新中。内容来自英文的博客和Twitter里热门的Python分享。想看抢鲜的Python动态的话,去瞅瞅吧。

好东西传送门   原微博 2015-01-09 18:59   转发: 48
《量化投资:以MATALB为工具》
faruto   2015-01-03 22:09
#量化投资:以MATALB为工具# #MATLAB# #Quant# FQuantToolBox版本更新V1.2-基于MATLAB的量化数据回测工具箱 by faruto http://t.cn/RZ5MX2X 本次更新干货较多,见部分截图。[嘻嘻] <量化投资:以MATALB为工具>交流论坛http://t.cn/RzYKWQ8

好东西传送门   原微博 2015-01-09 13:17   转发: 3
转。该给low_accepted出个人专栏了 ^_^
low_accepted   2015-01-09 13:03
#一天一篇读后感#,一月九日, Log-structured Memory for DRAM-based Storage。大牛John Ousterhout就不多介绍了,早年就以Log-structure file system出道,现在杀回Log-structure DRAM。其最近几年的RamCloud系列工作也是碉堡,突破想象。@好东西传送门 (微博平台的长微博今天不能用,奇怪)

好东西传送门   原微博 2015-01-09 11:42   转发: 25
补充Caffe教程的链接 http://t.cn/RZx3iDp
cvnote计算机视觉笔记   2015-01-08 06:55
Caffe自推出以来便成为了被广泛使用深度学习研究工具,借助Caffe可以轻松训练用于识别、检测等不同人物的深度网络。ECCV‘14 Tutorial《DIY Deep Learning for Vision: a Hands-On Tutorial with Caffe》简要介绍了如何使用Caffe实现不同网络训练任务

好东西传送门   原微博 2015-01-09 11:57   转发: 15
《Advanced Structured Prediction》。赞@爱可可-爱生活 (陈光老师)最近的分享
爱可可-爱生活   2015-01-09 05:36
由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured Prediction》http://t.cn/RZxipKG ,汇集了结构化预测领域诸多牛文,涉及CV、NLP等领域,值得一读。网上公开的几章Draft:http://t.cn/RZxio65 http://t.cn/RZxiouC http://t.cn/RZxiK76 http://t.cn/RZxiKfS http://t.cn/RZxiC89

好东西传送门   原微博 2015-01-09 11:53   转发: 14
机器学习日报 2015-01-08 http://t.cn/RZx1R1Y 1) 主题模型入门介绍 2) Xavier Amatriain关于目前推荐系统研究的总结 3) Stephen Wolfram:计算万物的理论 4) 《A New Kind of Science》 5) 逻辑入门:logic for computer scientists 可点击加长版37条 http://t.cn/RZx1mNl
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-09 11:55
感谢 @小飞鱼_露 @王威廉 @波多野丽猪 今天我们又引入了一个新类别标签:“应用”。目前归这类的有:推荐系统、广告系统、社交网络、生物信息学、信息检索、机器人、智能硬件。欢迎大家推荐更多的应用分类关键词!http://t.cn/RZxBPps

好东西传送门   原微博 2015-01-09 10:51   转发: 1
感谢@老师木 @陈天奇怪 的点评。初步讨论合集整理在这里 http://t.cn/RZxQgS1 欢迎大家继续发表意见,传送门会接着整理
tang_Kaka_back   2015-01-07 15:06
希望发起话题:算法的调试问题。以机器学习的算法为代表的这类数学计算类算法的调试,大家有什么高效的debug手段与经验?相对来讲,单机版好调试;分布式版本呢?@好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-09 18:33   转发: 28
Python日报 2015-01-08 http://t.cn/RZJXCic 1) Google Maps API新增Python库 2) Python编程风格进阶指南 3) 2014 年最受欢迎的 Python 项目和文章 4) python日期时间类型转换图解 5) Pythonpy秒杀其他命令行计算器的好东西 可点击加长版34条 http://t.cn/RZJXNGt
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-09 18:35
感谢 @txwsqk @爱可可-爱生活 @36氪 @HackerNewsDaily 。Google Maps Python API直达链接 http://t.cn/RZJXT6P
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-09 19:40  回复 @alingse “不错,应该多一点进阶的更好。”
等以后慢慢把Python卡片站的内容集成进来python.memect.com http://t.cn/RvOQWfQ 。那里进阶的东西比较多,不过基本都是英文的。

好东西传送门   原微博 2015-01-09 05:55   转发: 32
机器学习入门-机器学习的不同类型
爱可可-爱生活   2015-01-09 05:48
【机器学习入门-机器学习的不同类型】网上看到的一篇小文,宏观上对机器学习的不同类型简要进行了介绍和比较,讲的挺浅显,适合入门 http://t.cn/RPPV6Gj

好东西传送门   原微博 2015-01-09 17:52   转发: 14
CUDA系列学习
Rachel____Zhang   2015-01-09 09:34
#无文章,不拉票,感恩回馈活动2~ CUDA系列学习(一)An Introduction to GPU and CUDA - Rachel Zhang的专栏 - 本文从软硬件层面讲一下CUDA的结构,应用,逻辑和接口。(一).GPU与CPU (二).CUDA硬件层面 (三).CUDA安装 (四).CUDA 结构与接口 (五).码HelloWorld——数组求和 http://t.cn/RZxpDTx

好东西传送门   原微博 2015-01-09 16:34   转发: 7
Web技术日报 2015-01-08 http://t.cn/RZJfpvW 1) web入侵思维图 2) 在Docker中运行Node.js的Web应用 3) FreeBuf 2014年漏洞分析文章精选 4) Chrisian Heilmann的JavaScript最佳实践 5) Bookends简化SQL hydration 可点击加长版41条 http://t.cn/RZJf0GS
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-09 16:35
感谢 @SinaAppEngine @网路冷眼 @EchoJS_News @FreeBuf黑客与极客 @百度技术沙龙

2015-01-08 星期四 (16)

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好东西传送门   原微博 2015-01-08 05:01   转发: 53
Wolfram谈人工智能,传送门认为说得很好。//@GK同人于野:这篇访谈格调很高,尤其人工智能部分。
游识猷   2015-01-07 17:00
“研究许多不同的东西能让人学到更多,哪怕你的目标只是解决一个问题” 。强烈推荐@Ent_evo 的Stephen Wolfram采访稿 http://t.cn/RZf82dN P.S. 看Wolfram的TED演讲,有智商被碾压的感觉……[泪] http://t.cn/zOo1NMk

好东西传送门   原微博 2015-01-08 13:23   转发: 6
Lazyarray 更高效的数组,和Numpy兼容
PyPINews   2015-01-07 15:50
[PyPI Recent Update] lazyarray 0.2.7: a Python package that provides a lazily-evaluated numerical array class, larray, based on and compatible with NumPy arrays. http://t.cn/RZfEjTT

好东西传送门   原微博 2015-01-08 08:55   转发: 108
最近有好多Kaggle的总结,汇总在这里 @丕子 Kaggle的一些总结http://t.cn/RZMcgG6 @王威廉 优胜者的源代码汇总http://t.cn/RZMcgGK @ 许家铭_CASIA Kaggle深度采访CIFAR-10竞赛获奖者 http://t.cn/RZMcgGo @winsty 参加kaggle竞赛是怎样一种体验?http://t.cn/RZMcgGS

好东西传送门   原微博 2015-01-08 11:44   转发: 5
Web技术日报 2015-01-07 http://t.cn/RZMKtsO 1) Databound:链接Ruby on Rails数据库和JavaScript 2) 微软新浏览器Spartan 3) CSS实现响应式全屏背景图 4) JSLite: 缩小体积,做到 jQuery-free 5) 快的打车技术成长历程分享 可点击加长版44条 http://t.cn/RZMKce6
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-08 11:44
感谢 @SegmentFault @InfoQ @EchoJS_News @CSDN @HtmlCssJs

好东西传送门   原微博 2015-01-08 17:47   转发: 6
有些订户觉得日报频率太高,从本周末起,各种日报都会有一个相应的周报,内容是每周日报的头条汇总,周报每期35条。现在问问大家哪天发最好?(选项周五、周六、周日、周一) http://t.cn/RZMdfbr
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-09 12:56
目前投票结果:周五 54%,周六 21%,,周一21%,周日5% 投票地址 http://t.cn/RZMdfbr 还有另一个可能,就是机器学习周报周五,Python周报周六,Web周报周一,这样好不好?
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-09 13:07
如果面向的是工作需要,当然是周一合适,上班第一天先看看一周的技术知识和趋势,第一天很难马上进入工作状态。某创业文章中说,周一适合发布新产品(大家会上班先看hack news),周五适合爆料(给小编时间造舆论),应该有些道理。via @JointJam

好东西传送门   原微博 2015-01-08 06:01   转发: 37
强烈推荐!logic for computer scientists是Uwe Schöning对基础=逻辑的介绍http://t.cn/RZMhR0U 包括介词逻辑,谓词逻辑,逻辑编程等
波多野丽猪   2015-01-08 05:34
@西瓜大丸子汤 邀,推荐一些很易懂的logic方面书籍,入门看uwe的logic for computer scientists,短小精湛,熟悉逻辑的数学表述,推理可以看ronald的KRR(http://t.cn/RZMvx3g ,从AI的角度讲KR,还可以看Antoniou的nonmonotonic reasoning,讲述各个非单调推理,有趣易懂。

好东西传送门   原微博 2015-01-08 13:49   转发: 2
Python日报 2015-01-07 http://t.cn/RZMjPSC 1) 《Data Structures and Algorithms in Python》 2) @董伟明 讲python高级编程 3) SAE中Python和“对象”的那点事儿 4) Dropbox是如何从Go换到Python的 5) “猫头鹰”书《Mastering Regular Expressions》 可点击加长版26条
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-08 13:49
感谢 @SinaAppEngine @hit_alex @HackerNewsDaily @find--my--way

好东西传送门   原微博 2015-01-08 15:10   转发: 17
Python日报 2015-01-07 http://t.cn/RZM8pUG 1) 《Data Structures and Algorithms in Python》 2) @董伟明 讲python高级编程 3) SAE中Python和对象的那点事儿 4) Dropbox是如何从Python换到Go的 5) 《Mastering Regular Expressions》 可点击加长版26条 http://t.cn/RZM8lmC

好东西传送门   原微博 2015-01-08 09:39   转发: 17
机器学习日报 2015-01-07 http://t.cn/RZMMPi4 1) 2014年《机器学习日报》大合集 2) 图像分类的几个常见卷积神经网络模型 3) 《自动语音识别:深度学习方法》 4) 基础概念:KL-divergence和相对熵 5) 京东:用深度学习搞定80%的客服工作 可点击加长版43条 http://t.cn/RZMM71R
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-08 09:40
感谢 @互联网运维沙龙 @eNe14 @Rachel____Zhang @V5狮子女

好东西传送门   原微博 2015-01-08 06:23   转发: 198
当代最重要的人工智能研究者之一,Mathematica的发明人Stephen Wolfram的经典《A New Kind of Science》系统研究了复杂计算系统例如细胞自动机。它认为复杂系统可以由一些相对简单的规则产生。该书问世后非常畅销但也广受争议。现在全书电子版可以免费阅读了 http://t.cn/RZMzpAn @徐涵W3China 推荐

好东西传送门   原微博 2015-01-08 11:50   转发: 21
如果还不熟悉Xavier,请看主页http://t.cn/RvZmne2 他刚刚作为VP Engineering加入Quora。也请参他在KDD 2014上的报告 http://t.cn/RZMK3gY 和cmu夏季课程上的4小时教程 http://t.cn/R7WtFwY
小飞鱼_露   2015-01-08 09:58
Xavier Amatriain 在 Quora 上关于目前推荐系统研究总结,涵盖了推荐系统的多样性,基于上下文环境推荐,社交信息的引入,评分预测已经不是主流,LTR的应用会更符合推荐的初衷等 http://t.cn/RZMx6Gu @好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-08 11:30   转发: 11
JSLite通用库只有5-10k,在先进浏览器里面跑起来没有负担。为了减小代码量,提高性能,组件再插件化,兼容iOS3+ / android2.1+。主页:jslite.io http://t.cn/RZMoIId
SegmentFault   2015-01-07 14:17
JSLite 是用户 埋名 所写的全新 JS 库,轻量便捷,目的就是要取代 jQuery 的主要功能,有兴趣的朋友可以看看 -《JSLite 的目标:缩小体积,做到 jQuery-free》,文章传送门: http://t.cn/RZfjVqA

好东西传送门   原微博 2015-01-08 11:52   转发: 14
Chrisian Heilmann的JavaScript最佳实践
网路冷眼   2015-01-08 09:09
【JavaScript最佳实践】Chrisian Heilmann是Mozilla Web布道师,以示例讲解了JS的最佳实践,以帮助写出易读和高效的代码。全文分两部分:http://t.cn/z8PYvlNhttp://t.cn/zR722AN 值得收藏研读!@2gua @伯乐头条 @百度技术沙龙 @好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-08 13:08   转发: 14
秒杀其他命令行计算器的好东西。配合其他bash命令可以写出简洁可读性又好的单行魔术,比如 cat /usr/share/dict/words | py -x 'x[0].lower()' | py -l 'collections.Counter(l).most_common(5)' 按首字母分类计数单词
HackerNewsDaily   2015-01-07 06:10
《Pythonpy – Command-line Kung Fu with Python》原文:http://t.cn/RZfLU0A HN评论:http://t.cn/RZfy4Ji

好东西传送门   原微博 2015-01-08 11:53   转发: 2
问题传统,求CVer们指点
程_昱   2015-01-07 21:58
想了解一下现在国际人脸表情分类,根据人脸进行性别年龄预测的比赛有什么呢?就像kaggle facial expression challenge(2013),@视觉研究 @LR机器学习计算机视觉 @程序员邹欣 @李沐M @好东西传送门 @西瓜大丸子汤 @王威廉 ,麻烦了

好东西传送门   原微博 2015-01-08 09:20   转发: 2
再推这个话题:算法的分布式调试问题,欢迎大家分享经验!
tang_Kaka_back   2015-01-07 15:06
希望发起话题:算法的调试问题。以机器学习的算法为代表的这类数学计算类算法的调试,大家有什么高效的debug手段与经验?相对来讲,单机版好调试;分布式版本呢?@好东西传送门

2015-01-07 星期三 (14)

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好东西传送门   原微博 2015-01-07 11:07   转发: 31
回复@V5狮子女: 这个东西和互信息,条件熵等都有关系,是一个很基础的测量概率分布不一致性的量度。如果能翻墙,Youtube上有一个10分钟的介绍,从信息论的角度做解释http://t.cn/RZf6D10 具体这个测度对决策树,最大熵等的作用,就要看相应的文献了
Leo_Girl   2015-01-07 10:25
求救,@好东西传送门 @西瓜大丸子汤 ,有没有KL的资料?

好东西传送门   原微博 2015-01-07 17:05   转发: 307
2014年的《机器学习日报》大合集,将近100期都在这个zip文件里了: http://t.cn/RZfr2XM 方便下载了慢慢看。订阅请给 hao@memect.com 发封邮件,标题是 " 订阅机器学习日报 " 。主页:http://t.cn/R7ZepFz 去年觉得日报对你有用的朋友请转一下,也让更多的人看到!

好东西传送门   原微博 2015-01-07 12:08   转发: 15
开放数据是一个很重要的概念,应该让更多人了解!背景请看Tim Berners-Lee的TED演讲: 开放式数据走向世界的一年 http://t.cn/RZfKpTS
开放数据中国   2015-01-06 18:04
[填问卷,赢好书] 你对#开放数据#了解吗?我们正在调研大众对开放数据这一新趋势的了解和期望,请你花上10-15分钟填写我们的问卷,同时有机会赢取中信出版社出版的翻译版《open data now》(《开放数据》)一书,快戳这个链接吧:http://t.cn/RZV6cnz

好东西传送门   原微博 2015-01-07 15:10   转发: 15
Python日报 2015-01-06 http://t.cn/RZfQaQr 1) 应用Pandas的货币投资组合优化 2) @余弦 总结的Python专业技能知识点 3) Falcon新的开源python web框架 4) Scikit-learn: Python语言编写的开源机器学习库 5) 通过示例学习Python列表推导 可点击加长版34条 http://t.cn/RZfQKOu
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-07 15:12
感谢 @网路冷眼 @Mindey @pro_penn @Gitshell 最近我们引入了两个新的标签“基础”和“进阶”,不同阶段的读者在网页长版上可以分流只看自己需要的内容 http://t.cn/RZfQHou 对于分类标签,大家还有什么建议呢?

好东西传送门   原微博 2015-01-07 09:12   转发: 13
机器学习日报 2015-01-06 http://t.cn/RZfcMVR 1) 什么正则化项就可以防止过拟合? 2) Facebook收购语音识别初创公司Wit.ai 3) AAAI 2015的录取论文和安排 4) 平均值和数学期望有多近 5) SVM是否适合大规模数据? 可点击加长版45条 http://t.cn/RZfcxHf
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-07 09:13
感谢 @TECH2IPO @这个字读劬 @ML_Yuens @上微博的猫V @王威廉

好东西传送门   原微博 2015-01-07 15:22   转发: 38
问问微软的@老师木 ? 还有记得百度有几位这方面专家(做MPI,ELF),忘了名字,有人能提醒一下吗?还有淘宝做FastUnfolding的 http://t.cn/RZf8Sj5 也可参考NIPS 2014分布式机器学习研讨会 http://t.cn/RZf8Sjt 王益的《分布式机器学习的故事》 http://t.cn/RZf8Sjf 具体debug的技术希望有专家来答
tang_Kaka_back   2015-01-07 15:06
希望发起话题:算法的调试问题。以机器学习的算法为代表的这类数学计算类算法的调试,大家有什么高效的debug手段与经验?相对来讲,单机版好调试;分布式版本呢?@好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-07 15:59   转发: 118
@董伟明 讲python高级编程的slide 目录 http://t.cn/8s67PqS 直接看 http://t.cn/RZfnIOF 两小时视频教程 http://t.cn/RZfnIOk 里面讲的各种大花招,小技巧,十分有趣和有用,读了一定不后悔 [太开心]

好东西传送门   原微博 2015-01-07 11:30   转发: 28
@研究者July 推荐的《最大熵模型中的数学推导》这篇应该对你有用 http://t.cn/R7atoLH
Leo_Girl   2015-01-07 10:25
求救,@好东西传送门 @西瓜大丸子汤 ,有没有KL的资料?

好东西传送门   原微博 2015-01-07 14:40   转发: 90
《Mastering Regular Expressions》 精通正则表达式,俗称“猫头鹰”书。知乎上陈妖村的评价:“这本书特别好,浅显易懂。当时从0基础,就拿起这本书来,有空就当小说一样读,看了一个星期,受益匪浅。” http://t.cn/RZfT45K 有中文版 http://t.cn/heHU9L
find--my--way   2015-01-06 11:49
最近频繁用到Python下的正则表达式,然后找到了这本书, Mastering Python Regular Expressions,写得很详尽,非常受用。

好东西传送门   原微博 2015-01-07 11:16   转发: 22
TFIDF vs word2vec //@phunter_lau: 顺便,这个问题不用word2vec也能取得不错的结果,简单TFIDF和LR能0.95 http://t.cn/RZfcM93
phunter_lau   2014-12-12 06:07
Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka ”边学边用word2vec和deep learning做NLP“ 里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在实际比赛里面比调参数和清数据。http://t.cn/RzTPJnm 如果已装过gensim不要忘升级。@好东西传送门

好东西传送门   原微博 2015-01-07 17:14   转发: 74
图像分类的几个常见卷积神经网络模型
Rachel____Zhang   2015-01-07 16:51
#无文章, 不拉票。[嘻嘻] 为答谢新老粉丝同学,今天简单总结了下Image classification的几个常见CNN model。详见http://t.cn/RZfmSVz

好东西传送门   原微博 2015-01-07 15:35   转发: 44
IT名企历年笔试面试题
牛客网   2015-01-07 09:59
#求职刷题神器# 【牛客送福利,30家互联网IT名企历年笔试面试题】百度 http://t.cn/RZfIRcQ;腾讯http://t.cn/RZfIRcu;阿里http://t.cn/RzlDHFi;微软http://t.cn/RZfIRcj;谷歌http://t.cn/RZfIdCz;更多:http://t.cn/R7Sk0wd

好东西传送门   原微博 2015-01-07 11:49   转发: 13
邹博必须关注!
是农工熵   2014-12-20 10:28
#我的第一条微博# 本账号已注册两年有余了,但总也没有开始使用。承蒙好友@研究者July 的多次建议,决定使用本微博账号,跟朋友们切磋讨论计算机算法、机器学习等问题。 作为见面礼,把本人整理的机器学习的若干问题的PPT上传。不足之处,烦请指点。

好东西传送门   原微博 2015-01-07 13:07   转发: 9
Web技术日报 2015-01-06 http://t.cn/RZfp8hd 1) 前端的数据库:IndexedDB入门 2) knockout.js一些有用的库 3) 举例讲解SQL注入攻击 4) 赵望野:前端工程师的困惑 5) 中国首届CSS开发者大会即将召开 可点击加长版46条 http://t.cn/RZfpR9E
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-07 13:08
感谢 @hop_ping @赵望野 @前端大全 @网路冷眼 @EchoJS_News @图灵社区 @w3ctech

2015-01-06 星期二 (15)

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好东西传送门   原微博 2015-01-06 15:28   转发: 2
不错。AVAR文章在这里ZebrAttack: Data Breach via Android OS and App Vulnerabilities http://t.cn/RZVSpZ2 攻击要点:1 社会工程。2 绕开app对网址的检测 3利用CVE-2014-1939漏洞 //@美人她爹: @好东西传送门 @StephanieYR @云泉微博 @土人谭晓生
0xid   2015-01-06 15:09
织了一条长微博:Costoco app的洞 http://t.cn/RZVa5fS

好东西传送门   原微博 2015-01-06 05:29   转发: 36
摘要:特征函数的性质:若干独立随机变量之和的特征函数,可以分解为这些随机变量特征函数之积。两个集中不等式:切尔诺夫不等式,Hoeffding不等式 http://t.cn/RZcdOSn 这个对VC维度估计,误差估计都很有用。也参大数定理在机器学习中的作用 http://t.cn/zQ7nAni
上微博的猫V   2015-01-05 22:17
【平均值和数学期望有多近】 一组变化独立同分布的随机变量,若是变化范围有限,它们的平均值应该很接近它们的数学期望,特别是随机变量个数很多的时候。一个鲜明的例子是掷硬币:假设硬币以概率p掷成正面。如果我们掷n(n是一个比较大的数)次硬币,其中有m次为正… http://t.cn/R7Z2hve

好东西传送门   原微博 2015-01-06 19:23   转发: 24
赞《推荐系统》一书
蒋凡Baidu   2015-01-06 19:08
《推荐系统》一年半销量7000册,已经给图灵盈利了,让人欣慰。回顾当时做的视频访谈,我的口语听起来让人脸红啊。@久违的盼盼姐 [视频]Dietmar Jannach和Gerhard Friedrich教授谈推荐系统的最新研究方向(图灵访谈) (分享自 @图灵社区http://t.cn/RZVHqbT

好东西传送门   原微博 2015-01-06 12:28   转发: 9
响应式设计的现状与趋势
CocoaChina   2015-01-05 14:24
【响应式设计的现状与趋势】这个经历了几年依然大热的响应式,在过去的几年里,快速巩固了自己的地位,并掀起了一股网页设计新标准的浪潮。这里本人基于一些资料文献及自己的陋见,谈谈响应式设计的一些现状和趋势。http://t.cn/RZtd5YY(来源:阿里UED)

好东西传送门   原微博 2015-01-06 18:03   转发: 13
《如何变得有思想》的作者阮一峰的新文章:版权的边界
ruanyf   2015-01-06 17:55
新的Blog文章《版权的边界》:最近,有两起全国关注的版权纠纷,一起是琼瑶起诉于正,另一起是美国电影协会投诉射手网。本文探讨在版权保护越来越严格、权利边界越来越大的今天,怎样才能不侵权。http://t.cn/RZVWT29

好东西传送门   原微博 2015-01-06 15:07   转发: 83
PyTab在线手册中心 http://t.cn/RzrqO9a 不用多解释,各种Python常用框架的中文手册, 一目了然

好东西传送门   原微博 2015-01-06 15:50   转发: 126
最近有好几个人问Python的入门和提高的问题。传送门觉得这个问题@知道创宇@余弦 已经总结的很好了 在http://t.cn/8svRhlr 的专业技能结点下面,详细列举了Python基础必备,研发进阶,思想提高的各种知识点,必读资料。还有很多其他技术人成长要求,即使不研究Python的同学也值得读读

好东西传送门   原微博 2015-01-06 13:25   转发: 2
加入宣传行列!//@黄萱菁 //@龙星镖局: 第一个应该是 msr的Jianfeng Gao吧;jure怎么做起推荐了?eric 会不会炮轰大数据?里面干货很多,心动了
李航博士   2014-12-28 11:34
欢迎大家参加 WSDM 2015 http://t.cn/RZZWTHm @WSDM2015 @程学旗_ICTCAS @唐杰THU @黄萱菁 @张奇FDU @孙茂松 @邱锡鹏

好东西传送门   原微博 2015-01-06 12:21   转发: 3
CSS 编码规范
SegmentFault   2015-01-05 15:36
【CSS 编码规范】「虽然本文档是针对CSS设计的,但是在使用各种CSS的预编译器(如less、sass、stylus等)时,适用的部分也应尽量遵循本文档的约定。」推荐收藏!http://t.cn/RZtvuSP

好东西传送门   原微博 2015-01-06 12:20   转发: 6
JavaScript 编码规范
SegmentFault   2015-01-05 21:03
#每晚推荐# 今晚推荐用户 埋名 转载的两篇文章:《JavaScript 编码规范一》http://t.cn/RZ5FtvV 《JavaScript 编码规范二》http://t.cn/RZtvm6W

好东西传送门   原微博 2015-01-06 12:23   转发: 3
@胡明-移动web 《UI 层的松耦合》
SegmentFault   2015-01-05 16:22
松耦合对于代码可维护性来说是至关重要的,不要使用 css 表达式、javascript 和 css 之间只通过 className 进行通信、不要使用 html 的 on 属性以及要使用模版……请看 @胡明-移动web 的文章《UI 层的松耦合》 http://t.cn/RZtUgTM

好东西传送门   原微博 2015-01-06 12:50   转发: 14
Web技术日报 2015-01-05 http://t.cn/RZVcsH7 1) Javascript初步开发入门(李毅) 2) 针对 Node.js 初学者的入门资源汇总 3) CSS 编码规范 4) 前端工程师需要了解的技术列表 5) Vue.js – MVVM 实现交互式的 Web 界面 可点击加长版52条 http://t.cn/RZVVPdH
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-06 12:52
感谢 @ruanyf @Web全端开发 @网易云课堂 @SegmentFault @伯乐在线官方微博 今天集中了一些面向初学者的介绍,除了头条中的,还有JavaScript 编码规范 http://t.cn/RZVVbMt Web前端开发资源大荟萃 http://t.cn/RZVVbMG 响应式设计的现状与趋势 http://t.cn/RZVVbMb

好东西传送门   原微博 2015-01-06 16:19   转发: 15
Python日报 2015-01-05 http://t.cn/RZV9ndz 1) PythonJS:Python到JavaScript的翻译器 2) 用Python做计量经济学 3) Python 包管理工具解惑 4) Python和Ruby:流行动态脚本语言之特点对比 5) 利用Python进行数据分析——NumPy高级应用 可点击加长版31条 http://t.cn/RZV9uyW
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-06 16:19
感谢 @Python开发者 @cristalspring @nexcvon @Joyce-Yuan- @数说工作室网站

好东西传送门   原微博 2015-01-06 07:25   转发: 26
机器学习日报 2015-01-05 http://t.cn/RZckcDM 1) 形象又有趣地讲解神经网络是什么? 2) 陈天奇的有监督机器学习科普 3) SSI和LSS项目:传感器分析人类的社会行为 4) 游戏人工智能程序员书架 5) 搜狐新闻客户端背后的推荐系统 可点击加长版41条 http://t.cn/RZckV3e
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-06 07:25
感谢 @网路冷眼 @知乎 @陈天奇怪 @36大数据网 @开源中国

好东西传送门   原微博 2015-01-06 15:18   转发: 27
brython (Browser Python) 在浏览器里跑Python http://t.cn/zHK5zMN , 附图里演示了一个简单的点击按钮执行函数的例子。当然也可以做更复杂的工作,比如画个小钟。在线测试 http://t.cn/RZVakMY

2015-01-05 星期一 (11)

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好东西传送门   原微博 2015-01-05 17:02   转发: 24
SSI Social Signal Interpretation 。补充一个Live Social Semantics http://t.cn/RZcIXil 利用会议期间的传感器数据和语义数据来分析人与人之间的社会交互
开源中国   2015-01-05 14:17
SSI Social Signal Interpretation 是一个用来通过各种传感器分析人类的社会行为的开源项目 http://t.cn/RZcyDJN

好东西传送门   原微博 2015-01-05 16:46   转发: 29
陈天奇的有监督机器学习科普
陈天奇怪   2015-01-05 16:18
##机器学习代码心得# 新年决定写一些关于如何写机器学习代码的科普文,总结一下多年写代码的经验。这一篇讲有监督机器学习的模块。 http://t.cn/RZccTjs

好东西传送门   原微博 2015-01-05 17:14   转发: 19
Python日报 2015-01-04 http://t.cn/RZcMLQx 1) 使用 Python 会降低程序员的编程能力吗? 2) 模块的内置方法 3) 用 Tornado Web Server+Nginx 构建 Comet 应用 4) 浅谈五大Python Web框架 5) Think Bayes系列免费电子书 可点击加长版36条 http://t.cn/RZcMUzs
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-05 17:14
感谢 @CbdFocus @n3xtm3 @billfeller @晅晅很爱丨你丶
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-05 17:20  回复 @MachineLearning-ZJU “咨询个问题吧,平时虽然用python...”
很难说,推荐看这篇文章Will Scientists Ever Move to Python 3? http://t.cn/RZcMpWt

好东西传送门   原微博 2015-01-05 18:48   转发: 1
NLP相关领域的open access的期刊,大家有什么推荐?

好东西传送门   原微博 2015-01-05 12:11   转发: 23
代码转电子书的好工具
agentzh   2015-01-05 02:02
最近花了 600 行 Perl 代码搞了一个 code2ebook 工具:http://t.cn/RZtl5Hk 能把任意的源码树转换为 HTML 静态站点,支持语法高亮和交叉引用(前者通过自动化 vim,后者则是通过 ctags)。从这些 HTML 静态站能进一步生成 MOBI、EPUB 等格式的电子书。一些生成的电子书样例在此:http://t.cn/RZtl5HF

好东西传送门   原微博 2015-01-05 16:22   转发: 3
Web技术日报 2015-01-04 http://t.cn/RZcVv0H 1) L20n: Mozilla开发的Web本地化翻译框架 2) 模板,从服务端到客户端 3) PostCSS ,Node.js的CSS 后处理器框架 4) 原生JavaScript事件详解 5) HTML6 初探 可点击加长版36条 http://t.cn/RZcVPNq
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-05 16:22
感谢 @网路冷眼 @前端大全 @开源力量 @postcss @IT技术博客大学习

好东西传送门   原微博 2015-01-05 18:57   转发: 2
字的历史
基于牛津英语词典历史语料库的研究,牛津英语词典制作了一个探索与酒精消耗相关的英语词汇演变的时间轴。覆盖了从公元1200年的古英语至今“drunk”一词的35个同义词的解释,包括词源分析、流行短语及著名的历史引用等。欢迎点击查看。http://t.cn/RZcxKTY

好东西传送门   原微博 2015-01-05 10:07   转发: 18
机器学习日报 2015-01-04 http://t.cn/RZtdVYc 1) 如何将一个网页的文本全部提取出来? 2) 腾讯深度学习系列文章 3) 把LSTM用于NLP的Parsing问题 4) 奇异值分解 5) WSDM 2015将于1月31日~2月6日在上海举行 可点击加长版37条 http://t.cn/RZtdQcS
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-05 10:10
感谢 @李航博士 @36大数据网 @SegmentFault @王威廉 @火光摇曳Flickering WSDM 2015 - Web Search and Data Mining 会议即将召开,其冬季学校阵容强大,值得关注 http://t.cn/RvvLgeD http://t.cn/RZtdgvW

好东西传送门   原微博 2015-01-05 11:33   转发: 26
游戏人工智能(AI)程序员书架
网路冷眼   2015-01-05 09:33
【游戏人工智能(AI)程序员书架】http://t.cn/RZZM33q 这是MIT媒体实验室的Jeff Orkin总结的游戏AI编程阅读清单。同时给出了一般考试阅读清单 http://t.cn/RZt3FUD 内容极为丰富。建议收藏!@Linux中国 @2gua @百度技术沙龙 @好东西传送门 @伯乐头条

好东西传送门   原微博 2015-01-05 12:13   转发: 197
哈希函数大全
网路冷眼   2015-01-05 12:02
【史上最疯狂的已知哈希函数大全!】http://t.cn/RZtsknr 本文收集了哈希函数、密码、工具以及和密码学相关的材料。墙裂推荐!@2gua @Linux中国 @百度技术沙龙 @好东西传送门 @伯乐头条

好东西传送门   原微博 2015-01-05 16:47   转发: 25
全国各地学校名和各地地名语料 //@梁斌penny: 其中4万多全国各地学校名和10多万全国各地地名语料分享给大家。地名实体词库 链接: http://t.cn/RZcVJ9e 学校实体词库 链接: http://t.cn/RZcVJKy 私信索要密码(最好能帮忙转发一下)
梁斌penny   2015-01-05 16:10
#pullcore又回来了#。 新闻标题抽取核心词的API又上线了,增加了某疑似泄露语料中的大量人名(上帝会原谅我的)和大量挖掘的学校名,地名等实体词。核心词提取的准确性达到了90%,符合商业需求。这台机器比较贵160美元一个月,是@车东 同志赞助的,一并感谢。欢迎体验,永久免费 http://t.cn/Rztc5Ex

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好东西传送门   原微博 2014-10-15 15:51   转发: 263
问: 本科生想学机器学习, 求推荐一个学习路线图 答: 整理了《机器学习入门资源不完全汇总》 http://t.cn/R7AkewK 推荐先看基本概念与几个路线图,参考小伙伴的进修攻略 (包括此前推的 学霸的学习笔记), 选修一门网上公开课(Tom Mitchell, Andrew Ng)系统地打好基础,理解算法实战要点。欢迎补充指正
好东西传送门 原微博 转发于2015-01-09 16:40
最近又被很多人问到机器学习入门指南问题,请参考机器学习日报的《机器学习入门资源不完全汇总》http://t.cn/R7AsMuj (主页上有链接到这个指南的) Github原稿 http://t.cn/RZJfD4A 欢迎大家增补