万代南梦宫研究所在GitHub上免费开源分享了42万帧“人体3D运动数据”，包含不同风格下的日常、格斗、舞蹈以及走路、奔跑和挥手等动作。它旨在将具有给定内容的剪辑中的动作转换为具有不同样式的另一个动作，同时保持相同的内容。动作由内容和风格组成，其中内容是动作的基础，风格包括与动作相关的角色的情绪和个性等属性。
所有数据均由万代南梦宫动捕工作室收集并进行后期处理
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本教程主要是针对具有机器学习基础并想找推荐算法岗位的同学。教程内容由推荐系统概述、推荐算法基础、推荐系统实战和推荐系统面经四个部分组成。本教程对于入门推荐算法的同学来说，可以从推荐算法的基础到实战再到面试，形成一个闭环。每个部分的详细内容如下：
推荐系统概述。 这部分内容会从推荐系统的意义及应用，到架构及相关的技术栈做一个概述性的总结，目的是为了让初学者更加了解推荐系统。
推荐系统算法基础。 这部分会介绍推荐系统中对于算法工程师来说基础并且重要的相关算法，如经典的召回、排序算法。随着项目的迭代，后续还会不断的总结其他的关键算法和技术，如重排、冷启动等。
推荐系统实战。 这部分内容包含推荐系统竞赛实战和新闻推荐系统的实践。其中推荐系统竞赛实战是结合阿里天池上的新闻推荐入门赛做的相关内容。新闻推荐系统实践是实现一个具有前后端交互及整个推荐链路的项目，该项目是一个新闻推荐系统的demo没有实际的商业化价值。
推荐系统算法面经。 这里会将推荐算法工程师面试过程中常考的一些基础知识、热门技术等面经进行整理，方便同学在有了一定推荐算法基础之后去面试，因为对于初学者来说只有在公司实习学到的东西才是最有价值的。
自 2022 年 4 月 21 日起，Apple 已停止使用 macOS 服务器。现有 macOS 服务器客户可以继续下载该应用程序并将其与 macOS Monterey 一起使用
以你喜欢的任何方式查看 JSON：列视图、树视图、编辑器视图等。
自动推断字符串的内容并提供有用的预览
创建可用于验证 JSON 的推断 JSON 模式
快速扫描相关值以检查边缘情况
搜索你的 JSON 文件（键和值）
可使用键盘
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特征
完全开源，包括android 和 iOS 应用程序 （测试版）
即时流式传输所有音频格式
搜索并添加播客以下载带有自动下载的剧集
具有自定义权限的多用户支持
保持每个用户的进度并跨设备同步
自动检测库更新，无需重新扫描
使用批量上传拖放文件夹上传书籍和播客
备份您的元数据 + 自动每日备份
渐进式 Web 应用程序 (PWA)
Web 应用和 Android 应用上的 Chromecast 支持
从多个来源获取元数据和封面艺术
基本电子书支持和电子阅读器（实验性）
将音频文件合并到一个带有元数据和嵌入式封面的 m4b 中（实验性）
