#H5游戏#cocos#pixi#layabox H5游戏客户端工程师 薪资待遇：面议，依资历谈薪 简历投递窗口：@jiesi997@nownow168@tung51688 工作职责： 职责一：开发工作 任务1、使用Egret进行项目相关功能模块的开发； 任务2、根据项目需求，进行游戏程序设计及开发工作； 职责二：协调工作 任务1、与服务器后端工程师沟通设计网络通信协议等； 任务2、与项目组策划、美术人员共同讨论开发需求及设计游戏实现细节，保证产品质量和进度； 任职要求 1、5年以上相关工作经验，1年以上Egret、Layabox、Coocs2d-js、pixi等其中一种或多种引擎开发经验，egret引擎优先； 2、熱练掌握 Javascript/Typescript语言、es6 语法，良好的OOP编程思想，熱悉各种前端调试工具，熱悉js性能优化： 3、熱悉 canvas和webgl图形学原理，熟悉CSS布局规苑等前端常规知识; 4、熟悉WebSocket 和 HTTP/HTTPS等网络协议，精通常用数据结构和算法： 5、熟悉H5游戏性能优化，善于解决跨浏览器和移动设备兼容性问题； 6、具有良好的编码规范，善于思考，具有极强的学习能力和独立解决问题的能力，能对团队代码质量负责；
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@AboutRss · Post #876 · 2020/11/19 01:00
FeedIt trainable RSS reader 登陆 iOS APP Store 频道提及过的机器学习型 #RSS阅读器#FeedIt 在其安卓版和线上版后发布了 #iOS 版： https://apps.apple.com/us/app/feedit-rss-reader/id1538541609 发现于 https://twitter.com/RSSCircus/status/1328955086152806401
@AboutRss · Post #840 · 2020/10/13 01:00
FeedIt :利用机器学习进行文章喜好排序的在线 #RSS阅读器 还记得在 Reddit 上看到个贴，说 Ta 唯一不喜欢 RSS 订阅的一点是：阅读器把所有文章一视同仁，不能告诉 Ta 哪个重要、哪个不重要。回帖里自然有人教育道：RSS 订阅的特色就是没有谁帮你决定哪个重要、哪个不重要。 当然，该帖里也提到，除了关键词过滤或给 Feeds 按重要程度分组外，有几家阅读器可以给文章打分，并以分数改变其排序。比如 #TTRSS 的 Scoring 。 现在，更 fancy 的来了。 #FeedIt 让你可以通过给文章以及文章关键词打“赞”和“踩”来用机器学习训练阅读器对你喜好的把握；一段时日之后，就可以让阅读器按你的喜好来给文章排序了。对于那些订阅很多 Feeds 的玩家，说不定也是条路。 官网在此，自带 #Android App ： https://feedit.sk/ 发现于 Reddit 。到底是高大上还是本末倒置，欢迎留言讨论。