借助AmazonPersonalize，开发人员可以使用Amazon.com用于实时个性化推荐的相同机器学习(ML)技术构建应用程序，而无需机器学习专业知识，实现。亚马逊个性化使用各种个性化用例来轻松开发应用程序，包括特定的产品推荐、个性化搜索结果和定制的直接营销。亚马逊个性化是一个完全托管的服务，可以训练、调整和部署自定义的私有机器学习模型。A

大概这几条路：1）自己做开源项目，足够好，然后鼓励你的关注者给你donate，老外常年用paypal收打赏。厉害一点，直接有人给你包了。2）用心写各种demo或者教程，好看易懂，勤维护，也有人给你打赏，写的多了还可以出书，类似阮一峰和廖雪峰。3）多做前端，写几个自己开发的工具类app，笔记啊，图片识别的类似小工具，真的好用，可以加一些小广告，或者开启升级付费

一些常见商业应用程序或企业应用，大多都会遇上业务规则在一定的条件下，允许进行一些灵活的配置，以满足业务变化的需要。解决的方式大致有以下几个方面：1.最为传统的方式是java程序直接写死提供几个可调节的参数配置然后封装成为独立的业务模块组件，在增加参数或简单调整规则后，重新调上线。2.最为彻底的解决方式，引入商业化规则引擎，如iLog,国产的“

    之前从来没搞过C，最近被安排的任务需要调用C的接口，对于一个没用过Dependency的小白来说，原本以为像平时的Http接口那样，协议，端口一定义，方法参数一写就没事，结果踩了无数的坑。现在从0基础开始记录。A发了一个SDK文件夹过来，先不管cpp、h、lib五花八门的后缀文件，直接看文档说明，表明需要调哪些方法。网上简单的查阅下

CheatEngine一般简称CE,是一个开放源代码的作弊软件，其功能包括：内存扫描、十六进制编辑器、调试工具，CheatEngine自身附带了外挂制作工具,可以用它直接生成外挂工具,CE可以说是目前最优秀的游戏修改器不是之一，这个工具绝对值得你去学习，这里希望你能够活学活用。人造指针的使用技巧实验目标：通过向游戏中注入一段特殊的汇编

在前台表单验证的时候，通常会校验一些数据的可行性，比如是否为空，长度，身份证，邮箱等等，那么这样是否是安全的呢，答案是否定的。因为也可以通过模拟前台请求等工具来直接提交到后台，比如postman这样的工具，那么遇到这样的问题怎么办呢，我们可以在后台也做相应的校验。新建项目，因为本文会使用postman模拟前端请求，所以本文需要加入web依赖，pom文件如

文/游族网络Mob云平台iOS开发专家李永超众所周知，由于iOS系统的封闭性，也出于保护用户隐私的角度，苹果并没有公开的API供开发者调用，来录制屏幕内容。导致许多游戏或者应用没有办法直接通过调用系统API的方式提供录制功能，用户也无法将自己一些玩游戏的过程录制下来分享到其他玩家。基于此，ShareREC应运而生。下面我们从说一下Sha

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一、前言　　随着公司的业务发展，不同类型数据库间的兼容问题也就自然形成了一个必须研究的课题。公司目前使用的是比较传统的SSH框架Oracle数据库，但在Dao层大量使用自己封装的JDBC，使得原本就兼容多数据库的Hibernate力不从心。原本我是建议改用的MyBatis做持久层的，但是公司大多元老级的人物都不太懂这个技术，直接给否定了，而且只

通常情况下，直接安装构建好的.whl即可。不过，当需要一些特殊配置（或者闲来无事想体会TensorFlow构建过程到底有多麻烦）的时候，则需要选择从源代码构建TensorFlow。万幸文档混乱的TensorFlow还是好心地为我们提供了一整页的文档供参考https://www.tensorflow.org/install/source?hlzhcn，个人认为其中最需要关注的部分莫过于经过测试供参考的源配置（列于文末）。