China#39;s WeChat Gaining Global Attention

2024-03-26 22:20

本文主要是介绍China#39;s WeChat Gaining Global Attention,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

近期在论坛上看见一个美丽的妹子, 本能反应,点击她的头像进去她的资料。发现她是google+认证而来。我就进一去一探到底。


增加她的圈子。发现他看过的一个视频。


China's WeChat Gaining Global Attention  (https://www.youtube.com/watch?v=PCWEHEsJ7co)


我是通过goagent的。

你懂的。

不然进不去。


Move over WhatsApp, look out Facebook. China's WeChat could become the world's most popular talk-and-text app. The WSJ's Diana Jou explains how the Chinese-made app combined different social networking functions to build it's 300 million user base.








本文转自mfrbuaa博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/mfrbuaa/p/5200382.html,如需转载请自行联系原作者

这篇关于China#39;s WeChat Gaining Global Attention的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/850038

相关文章

什么是 Flash Attention

Flash Attention 是 由 Tri Dao 和 Dan Fu 等人在2022年的论文 FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness 中 提出的, 论文可以从 https://arxiv.org/abs/2205.14135 页面下载,点击 View PDF 就可以下载。 下面我

Adblock Plus官方规则Easylist China说明与反馈贴(2015.12.15)

-------------------------------特别说明--------------------------------------- 视频广告问题:因Adblock Plus的局限,存在以下现象,优酷、搜狐、17173黑屏并倒数;乐视、爱奇艺播放广告。因为这些视频网站的Flash播放器被植入了检测代码,而Adblock Plus无法修改播放器。 如需同时使用ads

图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记

参考列表: [1]深入理解图注意力机制 [2]DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递 [3]Cora数据集介绍+python读取 一、DGL实现GAT分类机器学习论文 程序摘自[1],该程序实现了利用图神经网络框架——DGL,实现图注意网络(GAT)。应用demo为对机器学习论文数据集——Cora,对论文所属类别进行分类。(下图摘自[3]) 1. 程序 Ubuntu:18.04

关于OceanBase MySQL 模式中全局索引 global index 的常见问题

在OceanBase的问答区和开源社区钉钉群聊中,时常会有关于全局索引 global index的诸多提问,因此,借这篇博客,针对其中一些普遍出现的问题进行简要的解答。 什么是 global index ? 由于 MySQL 不具备 global index 的概念,因此这一问题会经常被社区版用户提及。就在前几天,就要人询问下面这个语法的意义。 create table part_tes

时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention

时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention 文章目录 一、基本原理1. 变分模态分解(VMD)2. 双向时域卷积(BiTCN)3. 双向门控单元(BiGRU)4. 注意力机制(Attention)总结流程 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 时序预测|变分模态分解-双向时域卷积

数据库系统 第39节 数据库性能监控工具

数据库性能监控工具是数据库管理系统(DBMS)中非常重要的一部分,它们帮助数据库管理员(DBA)和开发人员了解数据库的运行状况,识别性能瓶颈,并进行相应的优化。以下是一些常见的数据库性能监控工具及其功能: SQL Profiler: 用途:SQL Profiler 是一个用于跟踪数据库系统中 SQL 语句执行的工具。它可以捕获和显示关于 SQL Server 操作的详细执行信息。功能:它可以记

【全网最全】2024年数学建模国赛D题39页成品论文+matlab代码+结果等(后续会更新)

您的点赞收藏是我继续更新的最大动力! 一定要点击如下的卡片,那是获取资料的入口! 【全网最全】2024年数学建模国赛D题39页成品论文+matlab代码+结果等(后续会更新)「首先来看看目前已有的资料,还会不断更新哦~一次购买,后续不会再被收费哦,保证是全网最全资源,随着后续内容更新,价格会上涨,越早购买,价格越低,让大家再也不需要到处买断片资料啦~💰💸👋」👋更新39页成品论文+mat

阅读笔记--Guiding Attention in End-to-End Driving Models

作者:Diego Porres1, Yi Xiao1, Gabriel Villalonga1, Alexandre Levy1, Antonio M. L ́ opez1,2 出版时间:arXiv:2405.00242v1 [cs.CV] 30 Apr 2024 这篇论文研究了如何引导基于视觉的端到端自动驾驶模型的注意力,以提高它们的驾驶质量和获得更直观的激活图。 摘 要   介绍

基于 BiLSTM+Attention 实现降雨预测多变量时序分类——明日是否降雨

前言 系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。 降雨预测作为气象学和水文学领域的重要研究课题,‌对于农业、‌城市规划、

Show,Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention

简单的翻译阅读了一下 Abstract 受机器翻译和对象检测领域最新工作的启发,我们引入了一种基于注意力的模型,该模型可以自动学习描述图像的内容。我们描述了如何使用标准的反向传播技术,以确定性的方式训练模型,并通过最大化变分下界随机地训练模型。我们还通过可视化展示了模型如何能够自动学习将注视固定在显着对象上,同时在输出序列中生成相应的单词。我们通过三个基准数据集(Flickr9k,Flickr