1.ȤζbatԴ?趣味?
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3.谷歌和亚马逊都在抢的智能终端,BAT如何赋能?
4.趣å³è±è¯åè¯bå¼å¤´åå
5.有哪些高质量的趣味mooc课程?
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一. Alibaba Java Coding Guidelines/Sonar Lint/CheckStyle
这些插件通过实时检测代码,根据规范标准对编码风格、趣味日志打印、趣味数据库操作、趣味工程结构、趣味幼教网站源码安全性、趣味设计等方面进行提示,趣味大幅提高了代码质量,趣味减少了潜在风险。趣味
二. Free Mybatis 趣味plugin
该插件集成mybatis-generator-gui界面,简化了XML和Java mapper文件的趣味跳转与生成过程,大大加速了代码生成效率。趣味
三. GenerateAllSetter
通过快捷键快速生成类的趣味set方法代码,尤其适合高级getsetconfig研究员,趣味极大地提高了代码编写效率。
四. Lombok
Lombok插件通过减少Java代码,简化了代码结构,提高了代码的可读性和简洁性,显著提升了开发效率。
五. Maven Helper
在解决maven包冲突时,Maven Helper提供更清晰的依赖树视图,比常规maven命令和IDEA自带的依赖分析更直观、高效。
六. Rainbow Brackets
该插件通过为不同层级的括号着色,使得代码结构一目了然,便于阅读和理解。
七. Json2Pojo/GosnFormat
通过将json数据转换为Java实体类,简化了与第三方系统交互的过程,提高了工作效率。
八. Rainbow Fart
名为“彩虹屁”的信发软件源码插件,通过语音合成播报对开发者进行鼓励,提高了编程时的情绪,志玲姐姐的语音更是增加了趣味性。
总结,这些IDEA插件在提高工作效率、优化代码质量和增强编程体验方面发挥了重要作用,对于程序员而言,它们是不可或缺的工具。
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Shenanigan
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谷歌和亚马逊都在抢的智能终端,BAT如何赋能?
今年的谷歌开发者大会上,谷歌再次将目标标准智能家居,并发布Google Home智能音箱,目标直指亚马逊的echo,后者为应对对手,也于近期发布了携带视频功能的echo show,并将整合语音AI、图像AI等诸多智能能力,加强护城河。除了巨头对弈智能终端,小公司也已经开始从各个场景攻城略地,例如最近国内的小蓝单车近期宣布其未来的bluegogo Pro2,将会搭载7.9英寸的智能屏幕,6月量产之后将会探索智能终端的广告盈利方向,而如果小蓝单车一旦依靠智能终端盈利,那么摩拜与ofo势必跟进,千万辆台的单车都将成为广告智能终端,而这也说不定可以为盈利遥遥无期的共享单车带来巨大盈利。
未来智能手机之战进入到智能终端之战,下沉到家居、商超、燕窝溯源码招商餐厅、出行、户外、可穿戴等海量用户场景。根据IDC预测,截止到年,全球智能设备数量将会达到.3亿,商业空间巨大,巨头不可能实现全面的垄断,因此除了战争也同样也一定会有合作,如同此前的O2O。
而不同的是智能终端本身就是渠道,不需要线上流量,最为需要的则是变现。但同时各个智能终端面领着场景割裂、数据割裂、广告主匮乏等诸多问题,因此如果能够得到BAT级别公司帮助其进行场景、数据、技术、广告方的多方连接,则是其最为渴望的。
无独有偶,在此次百度联盟峰会上,百度高级副总裁、百度搜索公司总裁向海龙表示:
“在万物互联的大趋势下,只有单一功能、只能提供单一使用价值的终端,将同样具备媒体的能力,同时,也获得了和媒体一样的天津到福建源码变现能力。从冰箱到汽车,从酒店到**院,技术使更多终端和场景成为内容的新载体。”
向海龙认为未来的终端即是媒体,并且这些终端需要融合更多技术能力,才能实现变现最大化,而百度则在利用自身的人工智能技术进行提前布局,为终端开发者提供变现提供多方位的支撑。
不仅仅是百度,可以预见的是,阿里与腾讯也自然不会错过这么大的一块蛋糕,很多开发者也很关注,对于所面临的诸多现实挑战,BAT各自分别有何擅长的优势?到底能够为开发者实现多大的赋能?
1)信任背书挑战
未来的智能终端将会是崛起的新兴产业,缺乏广告主的信任。专注于电梯传媒的分众用了整整年的时间,才完成了信任的建立,成为各大广告主的宠儿,期间还经历了各种生死劫难。
分众处于孤军奋战的状态,所以发展历程非常艰难,但是作为智能终端是幸运的,如果能够接入到BAT成熟的广告生态中,则可以获得BAT所带来的品牌背书,不必再走一次分众的路线,在这点上,BAT都拥有赋能的能力,并且自身都拥有极为丰富的广告主资源。
2)成本挑战
在分众的发展中还有一个困难就是需要自己搭建整套投放体系,与广告主进行沟通、公司网站源码修改实现各种物料更换,团队体系建设,必然要有多年积累。
而智能终端如果接入BAT的广告联盟系统,则可以直接为其匹配广告,并实现智能调度,开发者只需要专注做好终端即可。在这方面,百度联盟相对来说有着更多的经验,其已经拥有超过万的合作伙伴,年分成金额达亿,而且百度服务的广告主也达到.1万家,从对外合作来说,百度的第三方合作最多。
3)精准智能投放挑战
未来的智能终端虽然多,并且占领各种场景,但是却又被场景所割裂,广告主胡乱投放不能保证投入产出比的最大化,而与BAT广告联盟打通,则可以很好的对接到BAT自身的LBS数据、用户画像数据,可以提前预知目标人群的流动画像,对多场景多终端进行全面的智能投放。
百度,百度目前已经Allin人工智能状态,因此对于百度来说,通过人工智能赋能是关键。向海龙表示,百度目前在线上每天拥有6亿余用户日均超过亿的线上行为,而在线下方面也与百万商家达成合作,全面覆盖用户在线下的“位置”、“到店”、“交易”、“互动”等行为,日均获取超过十亿次的定位请求,其能够做到线上与线下数据的打通,实现精准内容更多推送。
阿里,阿里目前讲的最多的一个词是“新零售”,线上线下的融合,因此其也已经将更多的精力投入到Shoping mall、超市、线下门店、餐馆等等领域,通过支付宝接入各个商户,实现扫码即会员。而在终端渠道方面,其也一定希望能够实现更多的接入,但是阿里的思维一直是以转化为主,旗下的阿里妈妈联盟更注重成交转化,而不是品牌曝光的逻辑,因此未来一定会更看重有潜力直接带来转化的终端渠道,是有选择、有重点的予以扶持。
腾讯,腾讯的最大变现系统围绕自身的广点通,在微信、QQ、应用宝等各个产品线方面,都有了很好的历练,但是目前主要围绕自身产品做出变现,而与第三方渠道的合作往往是如何与微信、QQ结合,例如AR地图、摇一摇附近商家等等。而这些能力如果能够迁移到第三方变现,则需要一定时间。
4)数据反馈挑战
电梯、公交、机场的品牌曝光都是单向式的,广告主并不知道钱投放到了哪里,是哪些用户获知,这是巨大的困境。而智能终端则给出了更多新的可能性,随着智能终端以及AR技术、语音技术、图像识别技术、自然语言技术的成熟,通过趣味环节的设计,用户可以与诸多终端发生交互的可能,并产生行为数据,可以让广告主更清晰的看到到底实现了多少的曝光,以及向哪些目标人群曝光。
百度,此前讲过,百度已经是ALL IN的状态,依然是人工智能核心技术的优势,除了语音技术与图像识别技术连续两年获得《MIT》评选,自然语言理解也是其立根之本。而此外百度在人工智能与营销的结合上也做了颇多事情,于今年1月份建立了AR实验室,并实现了AR复原北京朝阳门,肯德基AR餐厅刷脸吃饭人工智能点餐,复活兵马俑等等项目。这些逐渐成熟的AI结合营销的经验,也可以将其运用到各种智能终端中,实现更多的交互的可能。
阿里,阿里此前也做过线下导购的尝试,希望通过口碑二维码为餐厅带来到店消费,但此后并没有太大起色。而在新零售的战略方向上,相比于品牌曝光,其也更喜欢能够带来直接转化的终端渠道,因此距离商超、或者电商场景更近的终端阿里更喜欢,例如亚马逊的echo这种家庭终端设备,为其电商带来导购,更可能是阿里所青睐的对象。
腾讯,腾讯最大的互动特点在于与微信的结合,此前上线的线下商家摇一摇赠送优惠券活动,已经展现了微信的优势。通过微信与第三方渠道结合,线下二维码扫一扫也已经是常见手法,是微信的优势所在。但问题是,随着各种二维码的增加,公众号的增加以及阅读量的下滑,用户扫一扫的互动率也在下滑,所以腾讯还是必须找到更新颖的互动方式才能够为更多第三方实现赋能。而其最近上线的小程序,则有可能带来更多的想象空间。
结语:
智能终端这件事不像O2O,需要BAT的线上流量赋能,需要的是变现最大化。在这点上BAT一直都在做联盟生态帮助第三方开发者,其中,百度联盟成立最早,而且百度all in人工智能的状态也必然会更重视智能设备的赋能;阿里重视电商转化,因此必然会倾向于转化能力强的终端;而腾讯则有着微信优势可以结合,但仍然需要更多的经验。
作者微信公众号:“首席发言者”
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有哪些高质量的mooc课程?
清华大学计算机系的《数据结构》课程,由邓俊辉教授主讲,是高质量的MOOC课程推荐之一。邓教授不仅深受校内外学生喜爱,且其课程获奖无数。《数据结构》是邓教授凭借多年教学经验精心设计的一门课程,其PPT、动画效果以及融入的人文知识,使得课程生动有趣。课程内容涵盖了从基本的数据结构使用方法到深入理解算法的全过程,使学习者能够从“拿驾照会开车能上道”的基础,逐步深入掌握数据结构与算法的核心知识。课程的PPT制作精美,每章节首页常引用名言、名著节选或歌词,巧妙地与课程内容相结合,增加了学习的趣味性。邓教授的板书演示也十分出色,他开发的辅助教学工具“LectureMate”可免费下载使用,进一步提升了教学效果。此外,邓教授的教材提供了丰富的示例代码,配合教学演示,帮助学习者更好地理解和掌握数据结构与算法的相关概念和技巧。课程资源丰富,包括第一至第三版教材,其中最新版可在线获取。学习者不仅能够在线免费观看课程视频,还能下载配套的课程资料,包括源代码包。通过学习《数据结构》课程,学习者不仅能获得专业知识,还能提升解决问题的能力,为进入BAT等大厂打下坚实基础。邓教授的无私分享,使得优质教育资源得以惠及更多人。学习者在课堂上不仅能够获得知识,还能通过交流讨论,共同进步。感兴趣的同学可以通过以下链接注册学习或加入交流群,一起探索数据结构的奥秘:[链接]。在学习过程中,有任何疑问欢迎随时交流讨论,共同提升学习效果。
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