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源 | chatbotslife
编译| 火火酱 责编 | Carol
出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）
在过去的几个月里，我一直在做机器人，做了很多个。以下是我在这个过程中总结出的一些经验：
ChatBot优先关注用例
几千年来，我们一直都是直接通过对话来解决问题的。聊天机器人（Chatbots）的出现实际上是回归到了最简单的岁月。
目前来看，Chatbots还不能提供像应用程序那样提供丰富的GUI体验。因此，只有当对话式交互界面所呈现的内容非常地简单时，才能将其真正有效地传达给用户。
人们愿意尝试使用Chatbots主要有两个原因：
1、对话式交互（Conversational）：这是app办不到的事情，因为app需要输入一系列指令才能最终解决问题。
2、简单（Simplicity）：机器人可以提供最为即时且直接的方案来帮助我们解决问题。
这应该可以引导你得出前面提到的“Chatbot 关注用例”结论。该用例需要多重的对话输入，并且能够以一种比APP更加直接、简便的方式来解决问题。
你不可能通过一个软件就解决所有的问题，但有一天这将会通过一个机器人（bot）实现。
例如：DoNotPay: 是一个可以帮助你处理违规停车罚单的Chatbot律师机器人。
DoNotPay ：
https://goo.gl/forms/EsadoWADHsAq3XIh2
1、如何正确利用机器学习
人工智能尚处于起步阶段，未来还有很长的路要走。
谈到机器学习，它在那些认知层面上定义的已经十分清晰的领域中表现的十分出色。例如，机器学习可以在医学、招聘、法律等领域发挥巨大作用，但在那些边界定义较为模糊的领域就没那么成熟了，例如谈判、创造性地解决问题、沟通、管理，等等。
2、关于AI和机器学习的几个典型用例
1、Ross Intelligence:ROSS:是一个AI律师，它能够帮助人类律师更快地进行相关调查，并为客户提供法律咨询服务。
(Ross Intelligence: http://www.rossintelligence.com/)
2、Predicting Cancer:在预测肺癌类型及严重程度方面完胜人类病理学家。
(Predicting Cancer:http://med.stanford.edu/news/all-news/2016/08/computers-trounce-pathologists-in-predicting-lung-cancer-severity.html)
3、Gradberry:不用再去到处递交简历了，Gradberry可以通过AI来评估开发者的代码，并为其匹配理想的就职公司。
(Predicting Cancer:http://med.stanford.edu/news/all-news/2016/08/computers-trounce-pathologists-in-predicting-lung-cancer-severity.html)
(Gradberry:https://techcrunch.com/2015/03/03/from-pakistan-to-y-combinator-gradberry-vets-technical-talent/)
看得见的未来：微信
视频《中国正在改变着网络》：
https://youtu.be/VAesMQ6VtK8
几个月来，Facebook已经非常直白且明确地表达了他们在Messenger Chatbots上的目标。未来，他们希望该Messenger平台可以像微信一样，Facebook甚至要求其开发人员将微信作为范本来研究。
那么这意味着什么呢？我们先快速回忆一下你在微信平台上都能完成哪些事情：
1、通过文本获取服务：在微信中，仅通过简单的文本消息，你几乎可以获得自己所需的所有服务。想找家政服务吗？要请水管工吗？所有这一切可以直接通过发送文本信息来实现。
2、无需排队，没有服务员，没有收银员：微信已经彻底改变了餐厅的服务体验。现在，你可以通过微信进行点餐或者买单。当你走进一家餐厅的时候，你只需要坐下来享受美味就可以了。
3、扩散性：这么多功能都整合到了同一个APP上，这让日常生活中的很多事情都可以像病毒一样扩散开来。
通过GupShup在短时间内实现产品测试和上线
Smart Loop能够在不编程的情况下，帮助你在10-15分钟内创建一个机器人。它能帮助你快速制作出一个MVP机器人，然后在你的用例被验证后直接进行构建。此外，你可以直接在Smart Loop中添加代码，它有自己的使用Rasa Core的NLP层。
（Smart Loop：http://smartloop.ai/）
可复制链接到浏览器查看动图：https://miro.medium.com/max/2560/1*Z8Tq3GZolXjTEGcREa6cjw.gif
我极力推荐使用SmartLoop做以下几件事：
1、测试你的想法：你的机器人是否解决了人们真正关心的痛点问题？
2、测试可用性：你的机器人可用性如何？对话是否有意义？用户从何处开始和停用？
3、完善你的文案写作：你能否马上进入那个“Aha灵感时刻”，并尽可能快地创造价值。
一旦你知道你要建立一个什么样的机器人，你就可以做到以下几件事:
1、非常易于使用且编程量极小：你可以向任何流添加自定义代码。
2、可以立即部署到多个平台：FB Messenger、网站、SMS等等
3、包含NLP：Smart Loop在其防火墙后使用Rasa Core，如果需要的话也可以作为本地解决方案使用。Rasa Core技术以Tensorflow为基础，因此最终就像是使用谷歌的Dialogueflow一样，且没有将客户数据暴露给第三方的风险。
目的是要尽可能快地发布产品，收集想法和反馈，并尽快迭代成为受客户喜爱的产品
怎样让人们对你的机器人着迷上瘾？
大多数面向消费者的的产品的目标都是一遍遍地反复解决用户的需求。为了能够更有效地实现这一目标，你需要在用户刚好需要的那个时间点将产品放在他们面前，解决他们的问题。要做到这点并不容易，但还是有解决办法的。
我们需要不断多次解决客户的同一需求，直到当用户再有同类需求产生时，产品能够自动发生响应。这样一来，我们的产品就能成为真正意义上的解决方案，成为针对用户特定需求自动反应。当我们的这些产品服务形成习惯的时候，我们也就成为了最有价值的资产的拥有者——注意力资产（Mind Estate）。
契机
需要注意的是，人们的需求是从内而外的。他们会突然产生一个需求（由内部或外部因素扣动触发扳机），然后寻找方法来满足自己的需求，然后需求逐渐减弱。
当我们发现契机时，我们一般会做两件事：寻找解决方案，或者忽略掉这个需求痛点。当有人在寻找解决方案的时候，我们的产品要易于找到并且易于使用。
Chatbot 激活模型
行动
一旦你的产品成为了某个问题的潜在解决方案，促使其采取行动的主要有两个基本要素：动机和能力。
激活一名用户：
动机：关注那些真正引起不适的需求问题。问题越小，就越难吸引用户。
能力：是否真的能轻而易举地发现和使用你的解决方案？
当一个人的需求已经通过某种方式被反复满足过时，就会养成一种习惯，也就是说会形成一种惯性反应。你需要考虑清楚，你的产品会在什么情况下（何时会被触发）被需要，以及如何在那个时间点成为最优的解决方案。当你的解决方案被使用过几次后，能让用户形成惯性反应吗？
好的解决方案往往都是令人非常满意的，以至于会令人释放多巴胺。不仅问题解决了，你的大脑还会以化学方式给予你奖励，帮助你记住这一解决方案。
多元的奖励机制
总是用同样的方式解决同一个问题往往会带来新的问题：厌倦感。
这就是我们的日常工作给我们带来的感觉，也是大多数人会觉得日常工作毫无吸引力的原因。我们试图通过主动性、旅行和建立新的关系来解决这一问题。但如果我们的产品始终以一种可靠的、始终如一的、自发的方式解决我们的问题，那么会发生呢？
研究表明，当期望获得回报时，大脑中分泌的多巴胺含量会急剧上升。引入多元性会将这种效果加倍，从而抑制大脑中需要做出判断的区域。这也是为什么很多人可以通宵玩老虎机的原因。
为你的机器人赋予多元性吧！即便你只有10个好友，Facebook也会通过一些技术手段使你你每次刷新到的内容都是不同的。
让所有人都对你的机器人着迷吧
投入
这就像其他关系一样，你在一个产品或解决方案上投入的时间和精力越多，你迁移到其他新产品重新开始的难度也就越大。
因此，有一些产品模式是非常难以舍弃的，比如Facebook，因为我们已经投入了这么多的时间、关系、照片等等。
用户在产品上投入的越多，他们离开的可能性也就越小。
1、Chatbots的文案
创造一个出色机器人的最关键的一个因素之一就是你的文案。恰当的用词可以让你的用户在其中沉浸几个小时，而错误的的措辞可能会让他们马上离开。
在复杂的世界里，要保持简单
军队是如何为战争做准备，又是如何让每个士兵都严格执行作战计划的呢？
毕竟，我们无法在一个充满未知变数的战场上告诉每个士兵具体该做什么。
军队解决这个复杂的问题的方法是专注于他们的核心目标。他们常常问自己一个最基本的问题是：“如果我们只能完成一个目标，那会是什么？”
这种对核心目标的关注使将军们能够剔除掉所有其他不必要的事情，并将注意力集中在一个焦点问题上。由将军来决定核心目标是什么，而士兵们则负责想办法达成这个核心目标。
你的Chatbot也只需要聚焦一点，所有与此无关的事情都应被剔除出去。
像川普那样字斟句酌
你有没有想过，为什么特朗普会赢得共和党初选？当然这有很多原因，但其中最大的原因是他选词和具象化的能力。
如果你仔细研究特朗普的措辞和演讲风格，你几乎可以马上注意到以下几点：
1、选用具体的单词：他用的词都是你可以马上想象出来的，而且每个词都只有1-2个音节长，那些过长的单词他都是一带而过。
2、结尾有力：很多时候，他都会以一个反复重复多次的词作为结尾，从而给你留下深刻的印象。
3、短小精悍：几乎他用的所有的单词和句子都非常简短。
这几点是如何起作用的？
这几点之所以会有效，主要是因为人们不需要费太多脑子就可以理解特朗普想表达的意思。即便你努力地试图忽略他，也还是不得不接收到他要传达的信息。
相反，如果将其与埃隆·马斯克(Elon Musk)或斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)在谈论人工智能和黑洞时候的用的措辞和语调进行比较的话，情况就完全不同了。
什么该做，什么不该做：
1、使用可以具象化的词汇，比如“墙”。
2、尽量多使用短句和停顿。
3、用短小的单音节单词。
4、尽量保持较低的字符数，要让用户能够毫不费力地明白整条信息。
5、避免使用行话、术语。
6、不要用概念性词汇，比如“人格”。
7、不要一次性传达多重信息，不要给用户过多的选项。
抓住并保持他们的注意力
你的大脑就像一台猜谜机，总在持续不断地预测接下来会发生什么。
抓住别人注意力的最好方法就是打破他们的猜谜机。一旦你颠覆了用户的猜谜机，那你很快就能抓住他们的注意力。
在这一刻，大脑会发出一个“注意！”的信号。该信号在大脑正在寻找答案的时候是十分有力的。
当大脑的现实模型被打破并被证明是错误的时候，就为你提供了一个绝佳的机会来修复他们的模型并在他们的大脑中重塑一个新的模型。如果处理得当，这个人会收获一些新东西，你也会因此收获“注意力资产”。
不要让这个机会白白溜走，也不要用花招伎俩来糊弄用户。
为了能让你的目标受众参与进来，你需要不断地拓宽新的知识缺口并缩小旧的缺口。这能让你的受众保持注意力，维持他们想要知道接下来会发生什么的好奇心。
1、善用喜剧
所有的喜剧本质上都会打破你的猜谜机，帮助你从一个不同的视角来看待这个世界。
1）伏笔：伏笔，指的是一个喜剧演员先讲述一些不寻常的东西，然后在之后的表演中再把故事与先前提到的这个“不寻常现象”联系起来。
2）误导：喜剧演员常常会引导观众，让他们做出一些错误的假设，然后再由自己揭示真相是什么。
据Arte Merritt（其分析公司Dashbot.io已经处理过机器人和人之间的3300多万条消息数据）表示，“Facebook 机器人中有12%的用户都曾让机器人给他们讲个笑话听。
2、要做到值得信赖
极具讽刺意味的是，每个人都认为自己是值得信赖的，但大多数人都没有做到！很多消息没能得到认可的原因正是由于它们缺乏可靠性。
解决这个问题的最好办法，就是“先试用再购买”。
3、奖励：建立情感纽带
我们生活在一个以工作为中心的关系里，因此建立深层次的联系变得十分关键。关系正在成为人们关注的焦点，而机器人为个性化的人际关系营销提供了一个绝好的机会。
如何在更深的层次上建立连接：
1）从用户的便利中获取效益：不要售卖产品的表面特性，而是关注其核心价值。
2）关注情感：你的机器人应该让你的目标客户感受到某种特定的情感。
3）你的使命和源由：你做某件事的背后一定有一个更大的原因，你的使命是什么？为什么要做这件事？
4、人们最不想得到的是什么？
人们喜欢展示自己的聪明和价值，他们希望被看作是知识渊博的，而大多数人是如何回应的呢？他们抨击别人，纠正别人，与他们竞争。
被认可是需要条件的，这让我们更加希望得到别人的认可。
你能做的最棒的事情之一，就是认可别人，并给予他们无条件的肯定。这反过来将会培养出一种非常牢固的连接和关系。
无条件的积极关注：像心理学家一样，机器人可以给使用它的人们无条件的积极关注和认可，在很多情况下，这都会成功地培养出非常强烈的情感联系和爱的感觉。
5、诉诸于理想的自我形象：
我们每个人都有一个“理想的自我形象”，就是那个有一天我们终究想要成为的人，那个完美版本的自己。
事实上，我们也在努力地做到这一点，甚至经常以此来判断我们自己的行为举止。
当你在为用户定制这些完美信息时，下面两点非常重要：
1）考虑清楚你的目标受众是谁。
2）考虑清楚你的目标受众想要成为怎样的自己。
你可以用“为什么”来连接起你的核心使命、价值观以及你想要向目标受众传达的那个“理想自我形象”。
原文：
https://chatbotslife.com/10-tips-on-creating-an-addictive-chatbot-experience-b796ea6d1178
本文为 CSDN 翻译，转载请注明来源出处。
【Beatbox资讯】2020年4月25日，保加利亚Beatboxer Alexander Deyanov aka SkilleR被捕，并因参与其有组织犯罪集团因与他的姐姐Lilana一起根据“创新和竞争力运营计划”非法获取欧盟资金而被指控。
Radio Bulgaria讯，保加利亚检察官办公室对保加利亚流行歌手 LiLana，及其弟弟SkilleR提出指控。当局目前正在调查隶属于Teletol软件公司管理层的Lilana是否是保加利亚逃犯商业大亨Vasil Bozhkov 的“幌子”，Bozhkov是欧洲逮捕令的对象，目前藏身迪拜。
2020年7月7日，Beatbox回响将事件复盘， SkilleR应该没事了 。2020年4月25日，保加利亚Beatboxer Alexander Deyanov aka SkilleR传出被捕消息。
期后5月5日，SkilleR在个人Facebook发表长文称，他正在面对犯罪指控，并被要求14日内支付10万列弗保释金，之后法院再将罚金减半至5万列弗，但他表示个人无力支付。（然后社交媒体上有人说要给他捐款，他后来在第二次发文时婉拒了这一做法）
SkilleR说自己是一家名叫“Skiller EOD”公司的经理，没错，这家公司是以SkilleR的形象为背书。SkilleR也非常清楚知道，他用很多年的时间和精力才建立起一切，他一直谨慎且认真地经营着公司。
据他所说，这家公司的主要内容是研发关于儿童和成人教育交流平台，相关语言转录的功能也许会在将来让上百万人，达到训练beatbox的目的。SkilleR表示自己的所有文件都是齐全的，每一项行政或财务程序，应有各审计机关和审计委员会的批准文件。
suger通过调查发现，在2020年保加利亚的欧盟基金信息系统的网站上，确实发现了命名为“Developing innovative ' platform training and beatbox beatbox music transcription - BTL "”的项目文件，公开的信息表明受益人为“203374158 SKILLER Ltd”，也应该就是前面提到的“Skiller EOD”公司。
不过，该项目开始于2017年，在2019年3月9日结束。数据表示，该公司从欧盟资助的43.4万列弗中获得了23.8万列弗。
2020年5月10日，SkilleR接受当地媒体bTV电视台采访，表示自己和姐姐LiLana并没有业务来往。并披露了更多细节，不过无奈语言问题，suger看不懂。SkilleR此前一直坚持自身清白的观点。
在5月20日，也就是担保金缴纳截止日期，SkilleR再次在其社交账号公开发文，表示自己是完全清白的，他打算不交钱以面对不实指控。
5月21日，SkilleR和律师一起，开车直接达到当地监狱，要求警察逮捕他。
根据bTV电视台公开采访片段，SkilleR之后好像并没有坐牢。截止5月21日，SkilleR再没有在社交平台发言或回复评论了。之前5月20日的时候，SkilleR在回复网友评论表示自己曾被短暂拘留三天才被释放。
而SkilleR的姐姐LiLana则被拘留了45天。6月20日，保加利亚日报一则新闻披露关于该案件的更多细节，因为与beatbox无关，suger就不过于展开了。不过可以肯定的是，该案件调查中心都在SkilleR的姐姐LiLana身上，而且关于LiLana，检控方又对她展开了新的指控。
那么，SkilleR真的恢复自然生活了吗？suger没发现他在社交平台上的更新，新闻也没有看到。不过有人说最近还看到了SkilleR担任某网络比赛的评委，suger又找了一圈，也没有看到到底是什么比赛。（有知道的朋友可以评论留言）
事件发生之后，suger留意到法国元老Faya Braz两次留言支持SkilleR，而同是保加利亚Beatboxer出身的女子世界冠军Pe4enkata则没有什么动静。这就是患难见真情吗emm（可能他们私下有交流过也不一定哦）
接下来道长真的会没事吗？suger不能笃定。希望各位大家都安安全全，健健康康的，就好啦。
source：
https://www.dnevnik.bg/bulgaria/2020/06/11/4077802_lilana_ne_znae_dali_e_v_aresta_zaradi_bojkov/#comments-wrapper
https://btvnovinite.bg/predavania/tazi-sabota-i-nedelia/aleksandar-dejanov-skilar-sas-sestra-mi-njamame-obsht-biznes.html?fbclid=IwAR3VtkX9L9CtGUVtAoxm2CpDcI-E8I5LxDHjMrmVbcgUQ88OEn3yaJgzIok
https://btvnovinite.bg/bulgaria/skilar-dojde-do-aresta-ne-go-puskat-vatre.html
https://www.facebook.com/skillerbeatbox
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出品：Beatbox回响
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Beatbox冷知识：各个国家历年来的Beatbox锦标赛事冠军都有谁？
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《隐秘的角落》：没人会是赢家，包括朱朝阳（含彩蛋）
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理 | 张红月
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
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微软官方上线 Python 教程（下附链接）
微软上线一套《Develop with Python on Windows》Python 教程，教大家如何在 Window 上进行 Python 编程。文档内容包括设置 Python 开发环境、在 Windows 与 WSL 子系统中安装相应开发工具，以及集成 VS Code 与 Git 工具并进行开发等。
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TDengine：专为物联网订制的大数据平台（下附链接）
TDengine 一经开源就迅速抢占 Github C 位，跻身榜首！其官网是这样介绍的：
TDengine 是一个开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量。
值得一提的是，TDengine 的开发语言并不是当今非常流行的 Python or Java，而是老当益壮的 C 语言。
CSDN 博客上有不少对TDengine数据库的解读及实战文章，安利给大家：
YugaByte DB：高性能的分布式ACID事务数据库（下附链接）
除了上面介绍的 TDengine，本周 Github 周榜上还出现了另一款热门数据库：YugaByte DB，一款高性能的分布式 ACID 事务数据库。YugaByte DB 支持任意规模的多行、多个分片和多个节点上的完全分布式 ACID 事务。YugaByte DB 的开放API 层支持 NoSQL（Cassandra QL＆Redis）和SQL（PostgreSQL as Beta）API，它还可以使分布式 ACID 事务在不影响高性能的情况下实现有效工作的。
PyTorch-Transformers：一个API调用27个NLP预训练模型（下附链接）
PyTorch-Transformers 是由著名先进的自然语言处理预训练模型库 pytorch-pretrained-bert 改名而来。功能非常强大，只需一个API即可直接调用 BERT，GPT，GPT-2，Transfo-XL， XLNet，XLM等 6 大框架，包含了 27 个预训练模型。
目前已经包含了 PyTorch 实现、预训练模型权重、运行脚本和以下模型的转换工具：谷歌的 BERT、OpenAI 的 GPT、OpenAI 的 GPT-2、谷歌和 CMU 的Transformer-XL、谷歌和 CMU 的 XLNet、Facebook 的 XLM。
wtfjs：专门收集有趣和诡异的JS代码的开源项目（下附链接）
JavaScript 是一门非常优秀的语言，拥有简单的语法，庞大的生态和活跃的社区，与此同时它也有一些有趣和诡异的部分，该库就是专为此部门设计的。
下面上段代码给大家体验体验：
符号
// -> 用于显示表达式的结果。例如：
1 + 1; // -> 2
// > 意思是 console.log 或其他输出的结果。例如：
console.log("hello, world!"); // > hello, world!
// 只是一个解释的评论。例如：
// Assigning a function to foo constant
const foo=function {};
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因制裁，多个地区 GitHub 账号使用受限！（下附链接）
克里米亚人 Anatoliy Kashkin 是开源项目 GanemHub 作者，他在 Github 上发出控诉（https://github.com/tkashkin/GameHub/issues/289），称其因制裁，导致他在 Github 上的账号无法使用，项目无法维护。在俄罗斯与乌克兰交战以及克里米亚脱离乌克兰之后，国际社会对克里米亚进行了制裁。Kashkin 称他收到通知，“由于美国贸易管制法律，你的 GitHub 账号已被限制。对于个人账号，你被限制只能访问免费的公开库用于个人通过。”Kashkin 解释说，GitHub 限制他创建私有库，关闭了现有的私有库，可以创建公开的库但不能删除。他表示自行托管单一的 Git 库的意义不大，毕竟很多人是在 GitHub 上发现 GameHub 的，GameHub 提供了很多有用的社交功能。
无独有偶，一位伊朗程序员与一位居住在芬兰的伊朗籍程序员也同时遭受到了同样待遇，原来是美国制裁伊朗，受相关法律限制，目前伊朗地区的 GitHub 帐号均无法正常使用。
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你要是不知道什么是最终一致性你可以看看下面的权威定义，当然了网上关于什么是最终一致性的帖子铺天盖地，也许你已经很明白了，即使这样你是不是依然为此图欢呼？
如果你以前看过最终一致性的定义那么你一定会为这幅精彩漫画拍手叫好。
Windows为什么越用越慢而Linux却不会？（下附链接）
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所以，问这个 “为什么 Windows 系统越用越慢而 Linux 不会？” 的问题，即便是得到了肯定的回答，也不代表 Linux 更加优秀，由于用户群体不同，这个问题对于Windows是不公平的。
三维数据分析的利器组合：wxPython + pyOpenGL（戳标题查看完整内容）
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面壁十年图破壁，宝剑霜刃未曾试。
秋风策马出京师，开启三维新天地。
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Flutter 是谷歌的移动 UI 框架，可以快速在 iOS 和 Android 上构建高质量的原生用户界面。Flutter 的热重载可帮助您快速地进行测试、构建 UI、添加功能并更快地修复错误。在 iOS 和 Android 模拟器或真机上可以在亚秒内重载，并且不会丢失状态。目前该专栏已经有 47 篇优质博文，从入门到实践应用，一应俱全！
理解SwiftUI的Property Wrapper（下附链接）
本文介绍 SwiftUI 的属性包装器 Property Wrapper。SwiftUI 提供的属性包装器包括 @State, @Binding, @ObjectBinding, @EnvironmentObject, 和 @Environment 。作为开发者必须了解它们的区别以及何时使用哪一个包装器，本文会结合代码进行详细讲解！
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