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1.那个阅读神器被下架了？赶紧来收藏这个开源版！云收原理
2.PixEz - 一款Pixiv第三方软件
3.来自Github上的藏源7款免费开源软件！精品推荐，收藏切勿错过！云收原理！藏源
4.电脑收藏软件排行榜最好用的收藏华视源码记事本APP有哪些记事本app排行榜10款
5.Python打包exe的王炸-Nuitka
6.多任务学习模型之DBMTL介绍与实现

那个阅读神器被下架了？赶紧来收藏这个开源版！

       在众多阅读应用中，云收原理开源阅读应用始终占据着独特地位。藏源曾经的收藏热门选择——厚墨，因其高颜值、云收原理可换源和对用户友好的藏源特点，深受书虫喜爱。收藏然而，云收原理厚墨在经历了一段时间的藏源收费和应用商店下架后，似乎淡出了大众视野。收藏

       尽管如此，厚墨的粉丝们并未遗忘其经典版本1.3，这款应用以其出色的界面和功能深受赞誉。现在，一个名为“轻墨”的开源项目重新演绎了厚墨1.3的优点，提供了极简设计和纯粹阅读的体验。轻墨模仿了厚墨的外观和功能，但内部更新，致力于解决旧版本可能遇到的问题。

       轻墨不仅易于添加书源，用户可以从GitHub、imtoken钱包网站源码酷安和吾爱破解等多个平台获取源码。只需粘贴书源链接，验证通过后，就能获得丰富的小说资源。然而，为了保持搜索的流畅性，建议只添加少数几个常用的书源。

       在轻墨中阅读体验丝滑，用户可以根据个人喜好调整字体、字号等设置。此外，它还支持夜间模式、章节换源等功能，只需简单操作即可。然而，别忘记将找到的书籍添加到书架，避免重复搜索的麻烦。

       虽然轻墨的RSS功能与换源类似，但并非所有内容都能直接查看，有时需要通过“打开网页”来访问。为了解决这个问题，提供了一些实用的RSS工具，如RSS Source、播客Feed订阅和RSS+脚本。

       总的天乙传奇源码来说，轻墨作为一款专注于阅读体验的App，以其简洁易用和良好的阅读环境，成为喜欢厚墨或寻找新小说应用的读者的理想选择。GitHub地址供用户下载作者的版本，而书源和更多资源则可以通过蓝奏云获取。

PixEz - 一款Pixiv第三方软件

       PixEz - 一款全方位的Pixiv第三方客户端

       PixEz，一款专为全球用户打造的跨语言（简体/繁体中文、英文、俄文、西班牙文、日文、韩文）第三方Flutter应用程序，旨在提供更便捷的Pixiv浏览体验。它不仅支持查看动图，还整合了高级会员功能，助你轻松探索Pixiv世界。

       探索与收藏

       在PixEz中，你可以按照作品的热门度和收藏数进行搜索，方便快捷地发现人气爆棚的佳作。收藏数筛选器让寻找喜爱作品变得简单，无论是浏览还是收藏，都无广告打扰，保证了流畅的加载速度和沉浸式体验。同时，它还贴心地保存你的游戏盒子平台源码浏览记录，不错过任何一件值得收藏的艺术品。

       个性化设置与隐私保护

       屏蔽功能是PixEz的一大亮点，长按标签、画师或插画即可实现个性化过滤，让你的界面更加纯净。在软件内设置R-内容权限，确保内容符合你的需求。长按操作灵活多样，无论是插画页面、作者主页还是搜索页，都有独特的功能等待你发掘。

       体验与改进

       虽然PixEz在大部分情况下表现良好，但还有一些需要优化的地方。例如，收藏标签后缺少删除选项，画师作品的多图浏览功能还有待完善，以及软件内不能修改个人资料。不过，对于R-内容的开启，你可以在网页版进行设置，保持一致性。

       下载与支持

       PixEz的最新版本0.7.3已经上线，无论你是Android用户还是iOS粉丝，都可以在Google Play或App Store（美区）找到它。而对于更专业的记单词网站源码开发者，Github Release和蓝奏云也为高级用户提供了源代码和资源。

       总的来说，PixEz以其全面的功能和良好的用户体验，成为Pixiv爱好者不可或缺的辅助工具，值得你一试。现在就加入这个艺术探索之旅吧！

来自Github上的7款免费开源软件！精品推荐，切勿错过！！

       在科技的海洋中，我们发现了一片宝藏岛，其中蕴藏着七款来自GitHub的卓越开源软件，每一款都犹如璀璨的明珠，等待你的探索和应用。今天，就让我们一起揭开它们神秘的面纱，领略它们的无限可能！

       首先，迎接我们的是Umi-OCR，这是一颗识别力超群的明珠。这款免费开源工具，如同魔术师般，能将中的文字轻松剥离，无论是截图还是批量导入，无论是横竖排的挑战，Umi-OCR都能从容应对，即使面对水印，它也毫不畏惧。而且，它专为Windows 打造，让文字识别变得更简单，只需访问GitHub上的.com，Nuitka中文指南 - 飞书云文档 (feishu.cn)

       由于Nuitka版本更新快，以前的视频教程过时，不再推荐。年9月更新的1.0.6视频教程强烈推荐，非常详细。下面的视频教程是0.6.8.4版本，适合老群友和win7+，新手请忽略。

       更新高阶版，%的打包问题在这里可以解决。入门失败，不妨看看其他入门者的心得。常见bug解决方案也为你留下（三百群友们的集体智慧）。顺便去github查看其他开发者提的问题，少走弯路。Stack Overflow上的提问也很多，不失为一个参考。

       网上可用可操作的例子不多，实战更少。这篇文章将详细介绍如何使用Nuitka打包Python文件，祝各位早日用上Nuitka，不再被其他语言所鄙视。Nuitka项目就是为了解决这两个难题而生的。Nuitka作者Kay Hayen在Youtube上分享了Pycon DE的历次分享。

       经测试，Nuitka打包后的exe比Pyinstaller打包后的exe运行速度提升%。PyQT5的UI文件转换成py文件转换成C语言后，界面秒开。新手入门Nuitka好处是没有Pyinstaller的包袱，养成科学思维；坏处是遇到报错会慌。下面的文章详细讲解新手遇到报错如何处理，希望能帮助到大家。

       开始吧。

       提取码：

       或者换个网址下载 winlibs.com GCC+MinGW-w compiler for Windows github.com/brechtsander...

       2. 解压后放在C盘目录下，查询gcc.exe是否有效。输入gcc.exe --version 检查是否有版本显示。

       3. 设置环境变量。

       4. 安装Nuitka。pip install nuitka，或者安装最新版本。

       5. 编译文件。以下是常用命令，仅限入门使用。

       如下是一条Nuitka0.6.8.4完整的命令，编译的py文件为index.py（重点在--follow-import-to=need）。如下是一条Nuitka1.0.6完整的命令，编译的py文件为index.py（重点在--nofollow-import-to=xx）。

       看视频中的exe运行是不是很快，动手试试吧。可以放心用Python写代码了，也不用担心源码被别人看见，速度慢也不见得哦，现在可是C语言的代码了。著名的Blender就是用Nuitka编译的。

       这些文章都是我花费了好久的时间不断测试与探索，后期的一些bug总结文章是我们群的极客们总结的，与我们一起祝Python从此走出反编译和速度慢的魔域！！！

       快一万的收藏就这点点赞量太尬了！！！

多任务学习模型之DBMTL介绍与实现

       本文介绍的是阿里巴巴在年发表的多任务学习算法——DBMTL（Deep Bayesian Multi-Target Learning）。该模型旨在解决在工业应用中，多目标优化时的复杂因果关系问题。

       多任务学习背景

       现今，工业应用中的推荐系统已不仅局限于单一的目标，如点击率（CTR），还需关注后续的转化链路，包括评论、收藏、加购、购买及观看时长等。传统方法通常通过独立模型网络进行优化，这些模型在底层共享参数，以实现目标间的适当独立性和相关性。

       DBMTL介绍

       DBMTL的一个核心创新在于它通过构建目标节点之间的贝叶斯网络来显式地建模目标间的因果关系。与传统多任务学习模型（假设各目标独立）不同，DBMTL能够更好地捕捉实际业务中用户行为的序列依赖性，如在信息流场景中，用户在点进图文详情页后，才会有后续的浏览、评论、转发、收藏操作。这种结构使得DBMTL能够学习到更优的结果。

       DBMTL的实现包括输入层、共享嵌入层、共享层、区别层和贝叶斯层。通过调整不同目标的权重，可以重新定义损失函数，以适应特定业务需求。在贝叶斯层中，通过全连接的多层感知机（MLP）学习目标间的隐含因果关系。

       代码实现与应用

       DBMTL算法基于EasyRec推荐算法框架实现，EasyRec是阿里巴巴云团队开源的推荐系统框架，它集成了多种先进的推荐系统理论和工程实践，支持大规模分布式训练和部署，与阿里云产品无缝对接。在实际应用中，DBMTL已被广泛用于工业场景。

       以直播推荐业务为例，该场景包含了点击、观看、评论、上麦、时长预测等多目标。通过DBMTL，能够捕捉用户行为之间的依赖关系，实现更精准的推荐。在上线后，DBMTL模型显著提升了围观率（%）和上麦率（%）。

       参考文献

       DBMTL模型的具体实现和应用详情，请参阅EasyRec-DBMTL模型介绍及源码。