anker 出的那个磁吸盒子，造型很喜欢。价格劝退。 等打五折的时候考虑买。

还有影视飓风里，他们工作人员用的那个盒子，同款方形，掀起盖子就是充电底座。没看到链接

胜利（ Victor ）挑战者 9500 ，价格在 100-150 ，在用，均衡拍，适合新手手感
胜利大铁锤（ TK-HMR ），价格在 150 左右 ，在用，进攻拍，球拍头比较重，适合男生耍帅扣杀
胜利小铁锤（ TK-HMRL ），价格在 150 左右
迪卡侬的入门款 （ 200 左右，店内穿线终生免手工费）
浓缩一点，就是各大品牌的百元*碳素*球拍都可以的，选个自己喜欢的颜色和重量就行 （球场用铁拍会没朋友的）


网上的话，挑战者假货比较多，需要小心一点，最好是大平台和自营买。便宜的球拍一般不带线，基本都会送一个手胶，送一个球拍袋。（建议买不带线的，送的线一般不好，然后磅数也不准）
不送线的话新手推荐 Yonex BG65 ，24/25 磅，一般在当地的球馆或者迪卡侬穿，算手工费是 50-60 块。

最后，建议买一双专用的羽毛球鞋。

祝打球愉快。

@pengtdyd

lbs: location based service, 用在业务场景里，就是根据访问者设备的一些地理位置特征，比如通过基站、wifi 、网络 ip 等综合得出此设备所处的实际物理位置，甚至可以得到具体的经纬度坐标（注意国内经纬度应用通常存在故意混淆的偏差）。这个访问地址，就可以帮助 App 和应用程序快速给用户反馈。
举个例子，打开外卖软件，外卖软件会推荐周围的可以点餐的餐厅，这就是自动根据你的地理位置计算得出的。如果你在系统里把他的地理位置权限关掉，他就做不到了。

NER: named entity recognition, 命名实体识别。 实体在自然语言分析行业中，可以理解为一个物体，一个对象，可以是具体的也可以是抽象的。在给定的条件下，例如我指明“苹果”是一种水果的名称，那么 NER 就是从文本中，抓到指代“/水果/苹果”的实体词条出来（并且尽量避开手机品牌“苹果”）。 比如“苹果必须削皮吃吗”， 这里就应该识别；“苹果手机啥时候发货”，这里就不能识别。
这种识别和 chatgpt 是类似的，本质上是一个数学概率和逻辑关系的模型，中间也需要很多的人工标注，可以认为是有间监督的机器学习。

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@SZhan 这就是 toG 业务的难点了，屁大点预算想发射卫星。我建议在 Github 上找点开源的模型工程（开源大模型，或者开源的 NLP 功能挂件、分词器。），然后搞一个文本地址库做三元组数据库，写一个强匹配的规则引擎，直接用前面的地址文本库做文本相似度匹配，给出 1-2 个结果，让操作员自己去选最后的结果。
毕竟只设计地理位置这一个领域的文本数据，准确度是可以达到一定程度的（但按照我的经验，到 90%就不错了）

什么大模型计算，让对接业务的销售去吹：得加钱。
注意，地址库每年都会有一些变化，比如上面回复的统计局地址，其实都是有过期消息的（毕竟是 年度的），如果用了这种方案，后面更新也得注意，省得被那边客户骂。（同样，得加钱）

你说的那种锁没有任何防盗能力，专用老虎钳直接剪断的。

另外现在的经济形势下，可以预见到治安会变差。这个月我们小区地下车库的电瓶车电池都被偷了几台。

感觉是回到了 05 年左右，车子和电瓶车放外面就会不见的时候...

莲花山吧，老年人应该有点兴趣的。下山之后去市民中心走走。路程不远不会很累，有自然、有红色景点，也有人文景点，沿途休息的地方也挺多的。

早上出门，傍晚回来。

256 的现在回收平台是 4800 -5200 左右。 （苹果官方是 4800 ）

二手交易看成色，保养特别好的估计 5500 ，不介意边框划痕的 5000 就有的。

@Liuyt03 找你贷款银行的前台，让他们给你贷款经理的电话，联系负责你的贷款经理咨询。

这次给了第二次机会。

但别莽啊，经济是有周期的 LPR 下行趋势，也可能会被反转的。没必要的嘲笑。
都是成年人，为自己的决定负责。

NER 要用好，前提是有好的文本分析和分词器，所以我们之前搞搜索的时候，最难的分词已经被解决了。
所以我前面的回复可能不适合楼主的问题，毕竟前置要求太多了，成本也就太高了。

建议还是尝试直接找第三方的接口服务来解决。 建议试试菜鸟、京东、甚至其他大型快递物流公司的地址接口，包括邮政管理部分，可能也有类似的标准接口。

再补充一下 “获取了一批城市的所有 POI 点位” 这个想法我们在项目实施中也是考虑过，并且爬取过一些邮政网站的地址库。最后放弃了，脏数据太多，时效性也很差。

你给的 demo 里，最大的问题是单地址信息 POI 的输入。 如果是这样的输入，搜索引擎一定会按照自己的相关性算分额外排序，很难命中第一条结果。 而你通过后台接口（非 web ），有可能获得更多的候选结构自己筛选。

当然最好的方法是，你既然是给某个地区的机关试用的，访问默认带上地区限制试试。 （有很多大开发商的楼盘是全国都有重名的）。
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前面没有给具体的案例，如果是你说的这种反馈的话，NER 感觉是不合适的。

要不要考虑下菜鸟和邮政平台的地址，他们结合访问的 IP ，可以给出更合理的地址建议。

@SZhan

这个思路没问题，但是在调用此接口之前，你需要用 NER （命名实体识别）的技术，讲文本中的地址、街道分离，然后通过不同层级的地址（城市、道路名称、小区名称等等）来做一个概率匹配，最后得到 1-3 条候选方案（可以打分）。

最后用这几条结果去尝试高德/百度地图的地址接口来获得反馈，能帮你再处理一次。 （但如果是大规模应用的话，接口可能是要收费的）。

当然，命名实体识别，需要你首选有一套国内的地址库（省份、城市、区（县）、街道（乡/村）、社区、小区）这样的一个层级的地址，然后在此基础上做一个别名的语料库（比如黔、京、沪）。
之前做这个行业的时候，也一直没有找到特别官方的数据库，是自己捞了一份数据再请外包清洗的。这个数据还要更新，也是有点点维护成本。比较麻烦的是两个字的重复。（比如杭州有湖州街、上海有河南街），所以在你请求的时候，一定是要有预警（ context ）限制的。（我们当时是用的图谱，每个实体都是有类型限制的）

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再补充一下，百度搜索、夸克搜索 这两个平台，内部都做过我上面整个过程的业务的（地址栏搜地址，给出地图卡片），但不清楚是否对外开放商用接口，理论上是有的。

你可以模拟下用户访问 query 查询这两个网站的 web 端测试一下。

我的经验是买官方的，淘宝找人有打折代购。

在配件方面，能做到苹果官方品质的，价格也不会比苹果低。这中间甚至很少有说 5 折价格换 8 折体验的折中方案。

另外一个建议是小红书看一下一些营销，有一部分做得是不错的，但是价格更甚官方

给你介绍一个保险方案专家，可以咨询一下。微信 MTUwMTExNzI0NDU=

还是要看你的具体需求，保障性质的，还是有一些教育基金性质的。 八千多我觉得是给你放了一些不需要的理财保险。

@GoldenJet 魔改一下他的 HIIT 计时器小工具

不过我更建议直接在音乐清单里加一个 20/10 的 tabata 和一个 40/20 的 hiit ，apple music 和 qq 都是有混音好的清单。

有氧太依赖场地和手头的设备了，tabata 和 HIIT 有工具、没工具徒手都能做，也比单纯的跑步爬楼有趣一点。可以试试。