在[[11-用渐进式笔记把知识教给未来的你]] 中，比较关键的一环就是从信息源摘取信息。下面两款插件，可以很好地帮助我们快速摘录。
该指南分享了获取更好结果的策略和战术，适用于像GPT-4这样的大型语言模型（有时也称为GPT模型）。这里描述的方法有时可以组合使用以获得更好的效果。我们鼓励进行试验，找到最适合您的方法。
MarginNote是一款在mac和ios上的学习软件，集阅读、批注、摘录、组织思维导图、复习于一体，堪称学习大杀器，在Apple Store上有高达4.7的评分，深受大家的喜爱。
【新智元导读】本文作者邓侃认为，机器阅读其实就是自然文本的结构化，而文本摘要和机器翻译在2016年的进展，昭示了机器阅读即将取得的突破。 机器阅读将是深度学习的下一个重大进展 回顾2016年，深度学习在应用领域取得了三个重大进展。 1. Google DeepMind 的 AlphaGo，战胜了人类顶级围棋高手。 2. Google Translate 上线，达到了与人类媲美的精度。 3. Tesla 的 AutoPilot 投入使用，让自动导航成为大众使用的日常工具。 展望2017年，深度学习在应用领域将
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
此处只摘录我不熟悉的命令。 1.检查远程端口是否对bash开放： echo >/dev/tcp/8.8.8.8/53 && echo "open" 2.产生随机的十六进制数，其中n是字符数： openssl rand -hex n 3.截取前5个字符： ${variable:0:5} 4.SSH debug 模式: ssh -vvv user@ip_address 5.SSH with pem key: ssh user@ip_address -i key.pem 6.用wget抓取完整的网站目录结构，存放
来源：编程派 优秀的编程方法是极难教的。编程书籍大抵都是这样开头的：“这是X方法的例子，还有下面这个例子”。教教基础是容易的，因为基础知识也就那么多。难就难在，要教明白每种选择带来的结果。一般我们会建议多写代码，慢慢提高水平。这是必要但非充分条件。要想学的更好，我们还要判断应该写哪些代码，以及如何改善这些代码。 我们接下来转向与编程紧密相关的领域——写作，寻求改善技艺的灵感。从很多方面看，编程就像是写作。二者的核心关注点，都是以容易沟通的形式表达自己的思想。我们会发现二者都很困难，因为我们的思想是高度密
左图右图 prompt 基本是一样的，差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到，一词之差，回答质量天壤之别。为了获得理想的模型结果，我们需要调整设计提示词，这也就是所谓的提示工程。
平时工作生活里面经常会遇到需要从图片或者书本上摘录一些文字的情况,本人看书喜欢写书摘,记录自己点点滴滴的感受,所以也经常去用一些文字拍照识别的 APP 来记录自己的读书感受,今天给大家介绍一款文字识别的 APP,可以提升大家的学习和工作的效率,识别引擎是采用的腾讯云 ocr 识别引擎,效率和准确率都比较高.
不仅普通GPT-4用户可以在这份秘籍中get提示技巧，或许应用开发者也可以找到些许灵感。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
Adobe Acrobat DC是一款由Adobe公司推出的专业PDF文档管理软件，主要应用于企业、教育和个人文档管理等领域。该软件集成了多种高级的功能和工具，为用户提供全方位的数字化文档解决方案。
原文标题：JVM Anatomy Quark #1: Lock Coarsening and Loops
2019年底，Facebook、纽约大学、华盛顿大学和DeepMind的研究人员联合提出了SuperGLUE，这是人工智能的一个新基准，旨在总结多种语言任务的研究进展。
MySQL提供四种TEXT类型：TINYTEXT，TEXT，MEDIUMTEXT和LONGTEXT。
创建权限对象，使分配这个权限的用户只能操作部门编号（edept）为 ‘10’ 的数据。
今天，我很自豪地宣布：免费交互式课程《微积分入门》 在Wolfram U正式上线了！（课程网址：https://www.wolfram.com/wolfram-u/introduction-to-calculus/）本课程旨在全面介绍微积分的基本概念，如极限，导数和积分等。 它包括38个视频课程以及交互式笔记本，笔记本中的范例由 Wolfram云提供。 这是Wolfram U开设的第二门完全交互式免费在线课程，由我们的Wolfram云和笔记本技术提供支持。
正则表达式是一种字符模式，用于在查找过程中匹配制定的字符。 元字符通常在Linux中分为两类： Shell元字符，由Linux Shell进行解析； 正则表达式元字符，由vi/grep/sed/awk等文本处理工具进行解析； 正则表达式一般以文本行进行处理，在进行下面实例之前，先为grep命令设置--color参数： 这样每次过滤出来的字符串都会带色彩了。 在开始之前还需要做一件事情，就是创建一个测试用的re-file文件，内容如下： 文件内容摘录自<<UNIX/SHELL范例精解第四版>> 正则表达式元
【03期】我的数据心经：欺诈发现的三种思路 更新时间20161121 个人体会：对业务的深度理解，是发现欺诈行为的非常重要前提。此前在中国移动从事短信精准营销时，发现参与
来源：https://blog.ansheng.me/article/examples-of-linux-regular-expressions
创建权限对象，使分配这个权限的用户只能操作部门编号（DEPID）为 ‘10’ 的数据。
在这个信息爆炸的时代，我们每天都在处理大量的文档和数据。报告、文章、研究论文——这些内容的海洋中，如何高效地提取和整理关键信息，成为了提高工作效率的关键。幸运的是，Albus这个AI平台的出现，为我们提供了一个全新的解决方案。
除了CHAR和VARCHAR字符类型时，MySQL为我们提供了TEXT具有更多的功能，其类型CHAR和VARCHAR不能覆盖。 的TEXT是用于存储可以采取从1个字节到4 GB长格式文本字符串是有用的。我们经常会TEXT在新闻站点中找到用于存储文章正文的数据类型，在电子商务站点中会找到产品描述的数据类型。 与CHAR和不同VARCHAR，在TEXT为列使用类型时不必指定存储长度。另外，在检索或插入文本数据（如CHAR和）时，MySQL不会删除或填充空格VARCHAR。 请注意，TEXT 数据未存储在数据库服务器的内存中，因此，每当查询TEXT数据时，MySQL都必须从磁盘读取数据，这与CHAR和相比要慢得多VARCHAR。 MySQL的提供了四种TEXT类型：TINYTEXT，TEXT，MEDIUMTEXT，和LONGTEXT。 下面显示了每种TEXT类型的大小，并假设我们使用的字符集需要一个字节来存储一个字符 TINYTEXT – 255个字节（255个字符） 最多TINYTEXT可以存储255个字符（2 ^ 8 = 256，1个字节的开销）。 您应该使用TINYTEXT少于255个字符，长度不一致并且不需要排序（例如博客文章摘录和文章摘要）的列。 请参见以下示例： CREATE TABLE articles ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR(255), summary TINYTEXT ); 在此示例中，我们创建了一个名为的新表articles，该表具有一个数据类型为的摘要列TINYTEXT。 TEXT – 64KB（65,535个字符） 该TEXT数据类型可以容纳多达64 KB，其等效于65535（2 ^ 16 – 1）字符。TEXT还需要2个字节的开销。 在TEXT可容纳的物品的身体。考虑以下示例： ALTER TABLE articles ADD COLUMN body TEXT NOT NULL AFTER summary; 在此示例中，我们使用语句将数据类型的body列添加TEXT到articles表中ALTER TABLE。 MEDIUMTEXT – 16MB（16,777,215个字符） 在MEDIUMTEXT可容纳等同16,777,215 16MB字符的文本数据。它需要3个字节的开销。 该MEDIUMTEXT是用于存储像一本书，白皮书等。例如文本相当大的文本数据有用： CREATE TABLE whitepapers ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, body MEDIUMTEXT NOT NULL, published_on DATE NOT NULL ); LONGTEXT – 4GB（4,294,967,295个字符） 该LONGTEXT 可存储文本数据高达4 GB，这是很多。它需要4个字节的开销。
概述 前面 New UWP Community Toolkit 文章中，我们对 V2.2.0 版本的重要更新做了简单回顾，其中简单介绍了 MarkdownTextBlock 和 MarkdownDocument，本篇我们结合代码详细讲解一下 Markdown 相关功能。 Markdown 是一种非常常用的标记语言，对于编写文档或者文章排版等有很大帮助：Markdown 维基百科。关于 Markdown 语法，大家可以去网络查询，很容易上手，一次书写，到各个平台都能有一样的操作体验，非常的简便实用。而 UWP
正则表达式一般以文本行进行处理，在进行下面实例之前，先为grep命令设置--color参数：
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
1. 要不要做微信小程序？ 在现在这个时间节点，这个问题其实没有意义：只要你仍在需要大量获取新用户的阶段，只要你还有那么一两个程序员还有上进心，不要犹豫，速度立项，速度开干。 为什么这么说？ 第一，在当下这个时间节点，微信小程序的意义大于你做的事本身，迅速投入是一种商业策略。从营销角度看，这种红利千载难逢，在行业都翘首以盼的时候，只要你率先进入赛道，争抢体验和报道都是可预期的，ROI比其他任何平台都来得稳妥。 第二，迅速入场，占据优势地位。虽然微信之前开辟了内测名额，少部分人提前体验了小程序，但总得来说，目
var ddl = document.getElementById(“DropDownList1”); alert(ddl.selectedIndex);//选择索引值 alert(ddl.options[ddl.selectedIndex].value);//绑定值 alert(ddl.options[ddl.selectedIndex].text);//文本值
摘要：安全门外汉，如何在不知道密钥或密码的情况下，破解哈希得到原文，Ciphey 会告诉你当中的密码。说到 auto 智能爬虫会基于上一次的爬虫经历进一步学习以获得类似信息。最优雅的莫属于 Diagram as Code——Diagrams，用 Python 代码即可画图，在 k8s 架构、事件处理、Web 服务等领域各显神通。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖（简称 HN 热帖），选项标准：新发布 | 实用 | 有趣，根据项
【05期】我的数据心经：从数据到智能 更新时间20170204 个人体会：单一的数据是完全没有意义的，只有在特定的背景下，才变成信息；对信息进行挖掘，发现其中的规律，成为了
以上摘录自【The Pragmatic Programmer: From Journeyman to Master】，中文译名“程序员修炼之道——从小工到专家”。 值得借鉴。
This document describes the syntax and semantics for a compact string representation for a resource available via the Internet（注意，URL 是互联网中的一个可用资源的字符串表示，注意是互联网中。）. These strings are called "Uniform Resource Locators" (URLs).
【04期】我的数据心经：人工智能、机器学习和深度学习的关系 更新时间20161129 三者是包含的关系； 人工智能（Artificial Intelligence）为机器赋
今天为大家介绍的是来自Pamela Samuelson的一篇讨论AI版权问题的文章。生成式人工智能（AI）是一种颠覆性的技术，被广大公众、科学家和技术专家广泛采用，他们对其加速各个领域研究的潜力充满热情。但是，一些专业艺术家、作家和程序员对将他们的作品用作生成式AI系统的训练数据以及可能与其作品竞争或取代其作品的输出强烈反对。对于生成式AI的批评者来说，缺乏对他们原创作品的归属和补偿是其他令人不悦之处。目前在美国正在进行的版权诉讼对于生成式AI系统的未来具有重大影响。如果原告获胜，那么在美国合法的生成式AI系统只能是基于公共领域作品或者在许可下进行训练的系统，这将影响到所有部署生成式AI、将其整合到产品中并将其用于科学研究的人。
我们在一些陈旧或者传统mvc的项目中还是会经常使用jq，但是由于对jq api或者核心思想不熟悉，导致我们的某些写法并不是特别好，这里会摘录一些一些并给出大家更好的写法建议。
如果你想要参与某个项目，但是并没有推送权限，这时可以对这个项目进行“派生”。 派生的意思是指，GitHub 将在你的空间中创建一个完全属于你的项目副本，且你对其具有推送权限。
为了为可能进入的实验室实习做准备，今天重新装上了Ubuntu，今天的安装总的来说还是顺利多了。在播放软件上，这次我选择了VLC，因为感觉mplayer虽然强大，但是始终界面不是十分友好。而VLC也是灰常强大的。
还有 2 天开启春节七天宅家生活，GitHub 也凑了一把春节热闹，wifi-password 连续霸榜 3 天，作为一个能快速让你连上 Wi-Fi 的小工具，春节一定不能少了它的身影，有了它能免你口述 Wi-Fi 密码的烦恼。春节除了走亲戚，还有什么呢？没错，写寒暑假作业，虽然我们摆脱寒暑假作业已久，但，想想如果你在亲戚朋友面前，如何化文本为手写体，是不是成为亲戚中最靓的“别人家孩子”呢。当然，如果不走亲戚，宅在家，研究下股市，感受下荷包的心跳起伏，ticker 便是一个让你在终端炒股，集酷炫和实操为一体。
从技术原理、实战、应用等多维角度，共同探讨ChatGPT和大模型在当今技术领域的影响和变革
这是我们可以在页面SEO上做的其中一些事情。本系列教程我将介绍丰富的摘录，介绍Google精选摘录，速度优化，图像优化，点击率，本地SEO，以及为什么总是迷恋Yoast绿灯不好，因为它可能会引起关键字堆砌问题。下面文章中所有屏幕截图都是最新的，如果不是请加微信lcd1378告诉我！
正则表达式（Regular Expression）是一门通用的知识，我们的工作中随处可见，掌握了它，可以显著提升我们的工作效率。它的主要作用是根据一串规则串用来匹配我们的目标内容。主流的编辑器（如notepad++，sublime等）通常都自带正则表达式的功能，很多编程语言也都有相应的库来支持，比如Python的re库。
这篇文章同样是我在阅读Transformer Quality in Linear Time这篇文章时想到的一个工作，所以就来考个古，把这篇文章也翻出来整理一下，算是给自己做个笔记了。
最近读了玩转 Obsidian 06：如何用渐进式总结笔记，把知识交给未来的自己 - 少数派 (sspai.com)[1]，实在有感而发，以卡片笔记的方法创作了本篇内容。以记录自己渐进式笔记的学习。
检索增强生成(Retrieval Augmented Generation，RAG)结合了检索 (Retrieval) 和生成 (Generation) 两个过程，旨在提高机器生成文本的相关性、准确性和多样性。RAG通过在生成文本输出之前先检索大量相关信息，然后将这些检索到的信息作为上下文输入到一个生成模型中，从而缓解了幻觉问题。
tmcn包目前托管在在R-forge 上开发和发布。下载方式以及Rforge相关链接：
前段时间笔者推送了一条 google 官方机器学习速成课程的链接（https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/?hl=zh-
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