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Sublime Text 3 License Key

  1. Sublime Text 3.x (before Build 309X)
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      Andrew Weber
      Single User License
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      K-20
      Single User License
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      J2TeaM
      2 User License
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  2. Sublime Text 3.x (after Build 309X)
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      Michael Barnes
      Single User License
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    • —– BEGIN LICENSE —–
      Free Communities Consultoria em Informática Ltda
      Single User License
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      Nicolas Hennion
      Single User License
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      Anthony Sansone
      Single User License
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      Alexey Plutalov
      Single User License
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      Peter Halliday
      Single User License
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      Fred Zirdung
      Single User License
      EA7E-844672
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      Wixel
      Single User License
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      Daniel Russel
      Single User License
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      Peter Eriksson
      Single User License
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      Ryan Clark
      Single User License
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李录推荐阅读书单 李录在《文明、现代化、价值投资和中国》的最后,列出了他推荐阅读的一些书目。这个书目的含金量非常之高,是培养一个多层次有深度思维很好的参考,特整理如下。 一. 科学、哲学、进化、人类文明史、人类历史 1. 《枪炮、病菌与钢铁:人类社会的命运》,贾雷德·戴蒙德 2. 《西方将主宰多久》,伊恩·莫里斯 3. 《文明的度量:社会发展如何决定国家命运》,伊恩·莫里斯 4. 《群的征服》,爱德华·奥斯本·威尔森 5. 《无穷的开始:世界进步的本源》,戴维·多伊奇 6. 《真实世界的脉络:平行宇宙及其寓意》,戴维·多伊奇 7. 《理性乐观派:一部人类经济进步史》,马特·里德利 8. 《科学发现的逻辑》,卡尔·波普尔 9. 《开放社会及其敌人》,卡尔·波普尔 10. 《自私的基因》,理查德·道金斯 11. 《人类简史:从动物到上帝》,尤瓦尔·赫拉利 12. 《文明》,尼尔·弗格森 13. 《当下的启蒙》,史蒂芬·平克 14. 《心智探奇:人类心智的起源与进化》,史蒂芬·平克 15. A history of knowledge, Charles Van Doren 16. 《神的历史》,凯伦·阿姆斯特朗 17. 《为什么佛学是真实的》,罗伯特·赖特 18. 《思考,快与慢》,丹尼尔·卡尼曼 19. Creating the Twentieth Century, Vaclav Smil 20. Transforming the Twentieth Century, Vaclav Smil 二. 中国文明、历史、文化 1. 《先秦诸子系年》,钱穆 2. 《中华文化十二讲》,钱穆 3. 《史记(白话本)》,司马迁 4. 《白话二十五史精选》,李解民等 5. 《四书章句集注》,朱熹 6. Waiting for the Dawn, William Theodore de Bary 7. 《中国的自由传统》,狄百瑞 8. 《万古江河——中国历史文化的转折和开展》,许倬云 9. 《黄宗羲全集》 10. 《余英时文集》 11. 《思想和人物》,林毓生 12. 《曾国藩全集》 13. 《万历十五年》,黄仁宇 14. 《天安门:知识分子与中国革命》,史景迁 15. The Search for Modern China, 史景迁 16. 《中国官僚政治研究》,王亚南 17. 《中...

《深度学习推荐系统》By 王喆

  推荐序言 深度学习/机器学习,爆发于2015年 算法能力+工程能力 1992年,施乐创建了应用协同过滤算法的推荐系统 本书for:推荐、广告、搜索领域的从业者/爱好者 第1章 互联网的增长引擎──推荐系统 不同业务模式的公司定义的具体推荐系统优化目标不同,例如,视频类公司更注重用户观看时长,电商类公司更注重用户的购买转化率(Conversion Rate,CVR ) YouTube推荐系统的主要优化目标就是观看时长,而不是CTR 工程论文:Deep Neural Networks for YouTube Recommenders 大致流程:构建深度学习模型,预测用户观看某候选视频的时长,按照预测时长进行候选视频的排序,形成最终的推荐列表 淘宝首页:千人千面(即使是1%的CTR提高,也会到来数十亿元收入增加) 推荐系统逻辑框架:f(U,I,C), User, Item, Context 推荐系统数据部分:实时数据、准实时数据、离线数据 推荐系统模型部分:召回层、排序层、补充策略与算法层(排序层是工业界与学术界研究的核心) 第2章 前深度学习时代──推荐系统的进化之路 UserCF: 基于用户相似度进行推荐的协同过滤算法 互联网用户数的增长会导致矩阵维护复杂度急剧上升 用户的历史数据可能稀疏(导致UserCF不适用于酒店预订、大件商品购买等低频应用) 适用于发现热点、以及跟踪热点的趋势 ItemCF:基于物品相似度进行推荐的协同过滤算法 更适用于兴趣变化较为稳定的应用 协同过滤的天然缺陷:推荐结果的头部效应较明显 其它模型:矩阵分解、逻辑回归、FM、FFM、GBDT+LR、LS-PLM (细节已经要看不懂了) 第3章 浪潮之巅──深度学习在推荐系统中的应用 Google Play的推荐团队,基于对业务场景的深刻理解,提出了Wide&Deep模型 这张属于看不懂那种类型 第4章 Embedding技术在推荐系统中的应用 Not Interested 第5章 多角度审视推荐系统 从7个不同的角度切入推荐系统 推荐系统如何选取和处理特征 召回层的主要策略有哪些? 实时性的重要性体现在哪里?有哪些提高实时性的方法? 如何根据具体场景构建推荐模型的优化目标 如何基于用户动机改进模型结构 冷启动问题的解决方法有哪些 什么是探索与利用问题?有哪些主流的解决方法 第...

Bilibili Q2 2023 Earnings Call Transcript

Moving on to our community growth. Our DAUs increased by 15% year-over-year to 96.5 million in the second quarter, driving our DAU to MAU ratio up to 29.8%. In the second half of this year, we plan to shift our video watching metric from video views to video time spent, which will help our users discover more high-quality content on Bilibili. In addition, we are exploring new live broadcasting products to create more paying channels for our users, including live celebration events. We expect our ongoing integration activities to support our revenue growth in the second half of 2023. Our top five advertising verticals in the second quarter were games, e-commerce, digital products and home appliances, skincare and cosmetics, and food and beverage. 五大Top广告垂类 In the meantime, we have seven new titles that we plan to release in domestic and overseas markets in the second half of the year, including the highly anticipated game Pretty Derby 期待7款游戏能红火一波 We cut sales and marketing expenses by 2...

产品随想 | 陪读《芯片战争》:一、二章

作者其它书也值得读读 已出版《食用油营销第1书》《金龙鱼背后的粮油帝国》《鲁花:一粒花生撬动的粮油帝国》《手机战争》等财经书籍。 第一章 从晶体管到芯片 肖克利要创业的消息,就像17世纪的牛顿宣布要建立工场一样引起了轰动。那时候,美国还在草创时期的半导体产业主要集中在东部的波士顿和纽约长岛地区,许多科学家和工程师精英都慕肖克利之名前往美国西海岸,不远千里地聚集在肖克利旗下。可以这么说,肖克利给硅谷带来了最初的火种。 ——我也認可這個說法,不是斯坦福或其他校園,純粹是人才的原因 芯片发明后的六年间,政府对芯片项目的资助高达3200万美元,其中70%来自空军。同期美国半导体产业的研发经费有约85%的比例来自政府,政府的支持成就了美国在半导体领域的技术优势。“华盛顿通过支付技术研发费用和保证最终产品的市场份额,将原子弹最终制造成功的间隔缩短至六年,晶体管缩短至五年,集成电路缩短至三年。”不过,这些半导体企业实力壮大以后,往往不愿再参与美国政府出资的研发项目,因为那意味着专利权归政府所有,而且还得受保密条款的约束。 ——這纔是更合理的產業支持政策 诺伊斯采用激进的价格政策,将主要芯片产品的价格一举降到1美元,不仅是市场上的主流芯片价格的零头,还低于当时芯片的成本。这不是传统意义上的亏本倾销,而是第一个以反摩尔定律为定价依据的案例。反摩尔定律认为,同样的芯片在18个月后价格就会跌一半,所以按照几年后的价格为当前的芯片定价是有一定合理性的。市场被迅速打开,芯片很快在民用市场得到越来越广泛的应用,仙童的营收和利润都迅速上升,还带动了其母公司的股价上涨。摩尔后来评论:“诺伊斯以低价刺激需求,继而扩大产能、降低成本的策略,对于芯片产业的发展而言,其重要性堪比芯片的发明。” ——看到這裏的時候,真是非常震撼,好厲害的定價策略 东通工用磷渗透法研发出了高频的晶体管,于1957年做出世界上第一款袖珍收音机,并在这款产品上启用了索尼商标。盛田昭夫到美国去推销袖珍收音机的时候,德州仪器刚刚轻率地放弃了这个市场。美国人对盛田昭夫说:你们为什么要制造这种小收音机?美国人都想要大收音机。盛田昭夫回答:单单纽约就有20多家广播公司,同时就有20多套节目在播放,每人使用一台小收音机收听自己喜欢的节目,岂不更好?索尼用“一人一台”的宣传成功打破了美国人全家共用一台大型收音机的观念,成为全世界最畅销的收音机...