开源微博服务器 Mastodon
- 授权协议: AGPL
- 开发语言: Ruby JavaScript
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://mastodon.social/
- 软件文档: https://github.com/tootsuite/mastodon/tree/master/docs
软件介绍
Mastodon 是一个免费的开源社交网络程序,一个商业平台的替代方案,避免了单个公司垄断你沟通的风险。选择你信任的服务器,无论选择的是哪个,你都可以与其他人进行互动。任何人都可以运行自己的 Mastodon 实例,并无缝地参与到社交网络中。
特性:
与 GNU social 和任何 OStatus 平台之间完全可互相操作:任何实现 Atom feeds, ActivityStreams, Salmon, PubSubHubbub 和 Webfinger 都是网络的一部分
实时时间轴更新:通过 WebSockets 在 UI 中实时查看你所关注的人的更新状态
联合主题帖解析:如果你关注的用户对服务器未知的用户进行回复,则服务器将获取完整的主题帖,以便你可以在不离开 UI 的情况下查看该帖子
诸如图像和 WebM 的媒体附件: 上传和查看附加到更新的图像和 WebM 视频
OAuth2 和 REST API:Mastodon 充当 OAuth2 提供商角色,因此第三方应用程序可以使用 API,该 API 简单明了且具有 RESTful 风格
长时间运行任务的后台处理: Mastodon 希望做到尽可能快速和响应,所以所有长期运行的任务可委托给后台处理
可通过 Docker 部署:如果想要尝试使用 Mastodon,不需要混乱的依赖关系和配置,如果有 Docker 和 Docker Compose,部署是非常容易的
环境要求
Ruby
Node.js
PostgreSQL
Redis
Nginx
信息论、推理与学习算法
麦凯 / 高等教育出版社 / 2006-7 / 59.00元
本书是英国剑桥大学卡文迪许实验室的著名学者David J.C.MacKay博士总结多年教学经验和科研成果,于2003年推出的一部力作。本书作者不仅透彻地论述了传统信息论的内容和最新编码算法,而且以高度的学科驾驭能力,匠心独具地在一个统一框架下讨论了贝叶斯数据建模、蒙特卡罗方法、聚类算法、神经网络等属于机器学习和推理领域的主题,从而很好地将诸多学科的技术内涵融会贯通。本书注重理论与实际的结合,内容组......一起来看看 《信息论、推理与学习算法》 这本书的介绍吧!
