我想让用户在ReactNative移动应用程序中，用户可以在其中发布商品，其他用户可以购买它们。我的问题是，最好的方法是什么？更具体地说，我怎样才能让用户直接向另一个用户发送付款？还是平台成为中间人，接收买家的付款，平台将付款发送给卖家？我研究过Stripe，但我只看到如何直接向用户收费，用户会向我(平台)付款，但我希望用户可以直接向另一个用户付款，最好通过Stripe或任何其他更好的方法。提前致谢。我会接受并赞成这个答案。 最佳答案 Stripe最近推出了StripeConnect以促进市场支付:https://stripe.co

我目前正在开发一个基于位置的Cordova+Meteor(iOS)移动应用程序，我需要密切关注用户的位置，即使应用程序已终止。为此，我尝试实现cordova-background-geolocation-lt插件，但我遇到了问题:https://github.com/transistorsoft/cordova-background-geolocation-lt/issues/221因此，我正在考虑编写自己的原生(obj-c/swift)插件(部分使用来自thisanswer的代码)，它将获取用户的位置并将其发送到服务器。我的问题是:来自thisanswer:WheniOSwantst

在View(.xib)中为可访问性配置元素时，我们在可访问性检查器中提供了几个选项。我了解在使用VoiceOver时，选择“特征”部分中的选项可以让用户“制表符”或“轻扫”某种类型的元素。但是，我不确定选择(或取消选择)“启用用户交互”选项有什么影响。例如，静态标签默认启用此特征。我已经为辅助功能启用了这个元素，填充了标签和提示，并选择了静态文本和标题特征。除了阅读文本之外，用户不需要与该元素进行交互，因此我已取消选择该选项。我读过Apple的“AccessibilityProgrammingGuideforiOS;”但是，我无法找到有关此特性的任何信息。

论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念：1.Whatisnaturallanguageunderstanding(NLU)?Naturallanguageunderstanding(NLU)isabranchofartificialintelligence(AI)thatusescomputersoftwaretounderstandinputintheformofsentencesusingtextorspeech.NLUenableshuman-computerinteractionbyanalyzinglanguageversusjustwords.NLUenables

代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达

代码 原文地址 预备知识：1.什么是MIL？多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法，以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度（span）的命名实体

代码 原文地址 预备知识：1.什么是束搜索算法（beam search）?beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）？CRF是一类统计建模方法，通常应用于模式识别和机器学习，并用于结构化预测。分类器预测单个样本的标签时不考虑“邻近”样本，而CRF可以考虑上下文。 3.ELMo模型是如何工作的?与Glove和Word2Vec不同，ELMo使用包含该单词的完整句子来表示单词的嵌入。因此，ELMo嵌入能够捕获句

代码 原文地址 预备知识：1.什么是元学习（MetaLearning）？元学习或者叫做“学会学习”（Learningtolearn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称之为少次学习（Few-ShotLearning）。 2.什么是基于度量的元学习（Metric-based meta-learning）？基于度量的元学习将相似性学习和元学习相结合，学习训练过的相似任务的经验，从而加快新任务的完成。Guo等人将注意机制与集成学习方法相结合，形成了基于度量的元学习模型。 标记文档

在iOS中，有没有办法找出用户最初购买的应用程序版本？例如，如果我只想为购买v1.0的用户实现一些特殊行为怎么办？一个明显的“功能”是禁用应用程序内购买，这样他们就可以享受其余的而无需付费？我想出了一些方法来做到这一点，但不幸的是，如果用户删除了应用程序，它就无法通过测试，而且我没有足够早地使用icloud来保留这个元数据。 最佳答案 很遗憾，这无法完成。至少不是以任何完美的方式。没有API可以获取有关用户及其购买的任何详细信息。如果您的应用程序的1.0版本还没有保留一些有意义的线索，那么您唯一的解决方案最多只能是部分解决方案。如果

我正在使用Parse.com作为我的iPhone应用程序的后端。我有一个名为“Product”的类，其中有一列名为“Season”。当我查询一组产品时，我还希望能够输出相关季节的数据。我将所有产品放入一个名为“object”的PFobject这可以很好地从“Product”类中获取数据NSLog(@"ThePFObjectis%@",object);这只返回关系的IDNSLog(@"Theseasonobjectis%@",[objectobjectForKey:@"Season"]);如何获取相关季节的内容？ 最佳答案 您可以使用