相关推荐
-
2013年App Store吸金100亿美元 开发者赚翻
最近苹果公司对外宣布,在刚刚过去的2013年里,App Store应用商店的销售额突破100亿美元,仅在去年12月的销售额就达到了10亿美元以上。 苹果公司表示,在2013年12月份,App Store用户下载了近30亿个应用,
-
[转载] 苹果 AppStore 应用商店生存之道
以后会写对中国AppStore市场的看法,市场销售的看法,和在中国开发的看法。 先自我介绍。我从08年9月就开始做iPhone。之前做PC的软件,做得没有意思了,正好iPhone的SDK上市,就尝试了一下。当然一开始不 懂App ...
-
关于 App Store 苹果商店价格的那些事(历上最全版)
苹果 2022 年 12 月 6 日宣布 App Store 定价机制最重大升级,新增 700 个价格点。小编进行了总结和分析: App Store 新价格,绝对是历上最全版本!
-
App Store 六周年 开发者遭遇更大挑战
”今天是苹果App Store的六岁生日,据该公司公布的最新数据显示,目前App Store上有120万个应用供用户下载,累计下载量已经超过了750亿次。 但是根据两家不同的分析公司的报告显示,一些开发者在这项业务上处境艰难...
-
苹果AppStore应用商店生存之道:国内iOS开发者创业经验分享
以后会写对中国AppStore市场的看法,市场销售的看法,和在中国开发的看法。 先自我介绍。我从08年9月就开始做iPhone。之前做PC的软件,做得没有意思了,正好iPhone的SDK上市,就尝试了一下。当然一开始不懂App ...
-
AppStore生存之道:国内iOS开发者创业经验分享
转自:...以后会写对中国AppStore市场的看法,市场销售的看法,和在中国开发的看法。 先自我介绍。我从08年9月就开始做iPhone。之前做PC的软件,做得没有意思了,正好
-
国内相关开发者举报:苹果App Store涉嫌侵权、垄断
8月7日,国内相关开发者和律师专家团队召开苹果应用市场反垄断集体行动说明会,认为苹果公司运营的应用商店App Store在长期运营中涉嫌违法、侵权并存在垄断行为,并将在8月8日正式向两个反垄断的执法部门国家工商...
-
[iOS创业经验分享] 苹果AppStore应用商店生存之道
转自:http://www.alibuybuy.com/posts/65987.html 注:本文是CocoaChina社区用户johnqh分享的关于AppStore开发的一些经验,比较早的一篇文章,不过仍然非常值得国内iOS领域的创业者深读,Tech2IPO编
-
App Store生存:iOS开发者经验分享
App Store生存:iOS开发者经验分享 文/johnqh 来源:CocoaChina论坛 1. 整体市场 我准备写至少两篇。本篇为对iPhone的整体的看法。以后会写对中国市场的看法,市场销售的看法,和在中国开发的看法。 ...
-
APP - 创业者必读:开发一款 App 到底需要多久?
到2021年,将会有大约3500亿的移动APP下载量,这将创造约2000亿美元的营收,因此如今移动APP的开发、营销和销售都在呈现指数级增长这个事实也就在情理之中了。 事实上,目前在Google Play商店中有280万款APP可供...
-
拼多多将追回不当订单;微信公布2018年辟谣成果;“多闪”正式上线App Store | 雷锋早报
...
微信公众平台方面,截至2018年底与包括网信、公安、食药监等政府机关、媒体等共计774家权威机构形成辟谣合作,共生产3994篇辟谣文章,累计总阅读数超过10.96亿次,阅读人数达2.95亿人次。 中老年人传谣的主要原因...
-
App应用刷榜乱象调查:刷榜公司谋划自律
通过刷榜,他们能使一个原本无人问津的App应用,在两三个小时内,冲到苹果App Store排行榜的前列,从而让客户公司所开发的App有更大几率获得苹果iPhone、iPad用户的注意,以及投资人的青睐。 对那些命运系于用户...
-
阿里撤退百度放弃,应用商店十年神话终落幕
应用商店曾经被BAT认为是移动互联网时代“命运的喉咙”, 但在小程序和品牌手机大厂的夹击之下,全线溃败。5G时代,它们还有机会吗? “百度到今天为止,完成移动互联网转型了么”? 2月底,当百度宣布下线91和...
-
spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip
# 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含: 中文文档:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1
-
房地产 -可视化管理课件.ppt
房地产 -可视化管理课件.ppt
-
tokenizers-0.18.0.jar中文-英文对照文档.zip
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
-
基于MATLAB的BP神经网络预测模型构建与应用
内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先,通过读取Excel数据并进行预处理,如归一化处理,确保数据的一致性和有效性。接着,配置网络结构,选择合适的训练算法(如SCG),设置训练参数(如最大迭代次数、目标误差等)。然后,进行模型训练,并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后,利用测试集评估模型性能,计算均方误差(MSE)和相关系数(R²),并通过图表展示预测效果。最后,将训练好的模型保存以便后续调用,并提供了一个简单的预测函数,确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群:具有一定MATLAB基础,从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对多维数据进行预测的任务,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统,提高预测准确性。 其他说明:文中提供了完整的代码框架和详细的注释,便于理解和修改。同时,强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项,如数据量的要求、归一化的必要性等。
-
tokenizers-0.22.1.jar中文-英文对照文档.zip
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
-
基于蒙特卡洛算法的电动汽车对IEEE 33节点电网影响的研究及应用场景分析
内容概要:本文探讨了电动汽车(EV)对IEEE 33节点电网的影响,特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性,研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括:负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析,揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制,为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群:从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标:①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力;②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略;③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明:文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析,实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。
2 楼 文仁126520 2014-01-10 16:58
1 楼 birdccc 2014-01-08 16:40