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在 ores中文產品中有1篇Facebook貼文,粉絲數超過3,992的網紅台灣物聯網實驗室 IOT Labs,也在其Facebook貼文中提到, 維基百科引入機器學習 ORES 防惡意編輯 2015年12月8日 19:46 邱真/整理報導 機器學習成為科技新顯學,繼 Google 開放原始碼 TensorFlow 並宣布以機器學習重新打造一切產品,維基百科近日也公布「對象修訂評估服務」 ( Objective Revision...
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過13萬的網紅捷克PXJ,也在其Youtube影片中提到,今天要來挑戰莊園啦 原來裡面也有巫師巢穴阿 ▶立即訂閱,關注最新影片動態:http://goo.gl/yYIqts ▶雨落櫻 : 和風模組生存系列清單:http://goo.gl/1FmTgb ________________________________________________ ▶♫: ...
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ores中文 在 捷克PXJ Youtube 的最讚貼文
2016-06-13 18:55:30今天要來挑戰莊園啦 原來裡面也有巫師巢穴阿
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▶Mod:
AppleCore 飽食度提示
AppleMilkTea2 蘋果牛奶茶2
Bamboo 竹
BetterChests 更好的箱子
Botania 科技魔法植物
ChocolateQuest 更多地牢
ClearArmorMod 裝備透明
CraftGuide 內建合成表
Damage-Indicators-Mod 傷害顯示
DrZharks MoCreatures Mod 更多生物
EnchantingPlus 更多附魔
fastcraft 優化FPS
FoodPlus 更多食物
GraveStone 墓碑
InputFix 中文輸入
InventoryTweaks 整理包包
ItemPhysic Full 真實物理
Lantern 煤油燈
LevelUp! 職業等級RPG
Mine&Blade Battlegear2 雙持武器
More Health Enchanted 生命值成長
Night-Vision-Mining 挖礦帽子
NotEnoughItems NEI插件
ObsidianArmor 黑曜石裝備
OpenBlocks 開放方塊模組
OptiFine 高清補丁
Pam's HarvestCraft 更多農作物
placeableitems 物品放置
PotionExtension 藥水擴充
ReverseCraft 物品還原
SlashBlade 抜刀剣
Slime-Dungeons 史萊姆地牢
SpecialMobs 特殊怪物
StorageDrawers 更多櫃子
Thaumcraft 秘術時代
VoxelMap 小地圖
sEmblems A1.2.0 (徽章)
Torcherino-1.7.10-2.2s (加速火把)
fairylights-0.6-1.7.10 (懸掛霓虹燈)
Vending Machines Revamped (販賣機)
Movies Mods (食人花)
SimilsaxTranstructors-1.8.8.16 (疊方塊工具)
soda cans wows-1.8-KRAKEN-02.00.00 (汽水模組)
Mob-Lure-Mod-1.7.10 (動物吸引器)
HatChest-1.7.10-1.2 (搬運箱子(需平衡))
Villager Nose-1.7.10-1.3c (村民鼻子)
Plants-To-Ores V1.0 (農耕礦物)
Recycle Items Plus Mod-1.7.10-3.4 (回收利用模組)
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※相關連結:
▶醬油頻道:https://www.youtube.com/channel/UCy5l7iZCTy-alDJ9rL5kuXQ
▶捷克der實況教室:https://www.facebook.com/PXJ.studio/
▶合作邀約:phantom304050@gmail.com -
ores中文 在 捷克PXJ Youtube 的精選貼文
2016-05-07 20:42:23今天要來挑戰第二個堡壘啦 沒想到我又把BOSS打出去了
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ores中文 在 捷克PXJ Youtube 的最讚貼文
2016-03-18 19:53:01因為附近有煙火的聲音所以會蹦蹦蹦,地獄烈焰桿之旅GOGOGO
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HatChest-1.7.10-1.2 (搬運箱子(需平衡))
Villager Nose-1.7.10-1.3c (村民鼻子)
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ores中文 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
維基百科引入機器學習 ORES 防惡意編輯
2015年12月8日 19:46
邱真/整理報導
機器學習成為科技新顯學,繼 Google 開放原始碼 TensorFlow 並宣布以機器學習重新打造一切產品,維基百科近日也公布「對象修訂評估服務」 ( Objective Revision Evaluation Service,ORES) ,希望透過機器學習,檢測和排除涉嫌惡意的增修,如塗鴨、打廣告這種惱人行為,藉此幫助長期從事編輯者正確完成工作,盼能吸引更多的新貢獻者。
資深編輯有很多工具可以查看最近的增修,只需要點擊一下即可駁回這些增修,這些工具的原意是更好地控制內容質量,但卻引發了很多想像不到的後果。例如,新編輯發現自己貢獻的內容被刪除了,但卻得不到任何解釋。有時候是出於無心,以及不熟悉編輯語法或工具,不小心移除片段,但也無形中增加新手的進入門檻。
過去8年間,英語版維基百科的活躍貢獻者數量大幅下滑,少了40%,研究指出,此問題源自維基百科不夠嚴謹的刪除機制,讓新貢獻者的文章無預警被駁回,維基高級研究員阿隆·哈爾法克(Aaron Halfaker)發現了這一問題後導入 ORES 系統,目標是希望讓維基百科的品質監控更加透明。
維基百科正在對 ORES 進行訓練,使之可以區分無心出錯和惡意增修之間的差異,已在英語、葡萄牙語等14個語言中測試,但尚未包含中文。維基百科形容 ORES 就像一副X光眼鏡,可以根據行文、風格等,分辨出惡意增修,也幫助新貢獻者得知為何被駁回,盼讓更多網民參與維基百科的編輯,建構公正、客觀的內容。
資料來源:http://eyeseenews.com/…/1443-%E7%B6%AD%E5%9F%BA%E7%99%BE%E7…