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从1小时到10分钟，如何用AI给编程提效80%

请看论文：《A Survey on Language Models for Code》为什么都看上了代码能力大模型出现后很多公司首先都会从两个应用方向下手：智能问答和提效工具。...最后我们从技术角度分析下，大模型为什么这么看重代码能力。大模型很重要的能力就是推理和决策，理解和生成。他需要很好的理解用户的问题，然后逻辑清晰的去一步步回答问题。是不是像极了优秀程序员？...提问：以上代码gradio部署的调用chatGPT服务，使用flask来部署，代码应该如何写？...之前我花3个小时写的文章 保姆级教程：使用gradio搭建服务调用chatGPT接口，混元二轮问答就能实现。...因为我之前就有安装好环境和准备好openAI-key ，整个过程4轮问答，十分钟就实现了以上功能.....3小时写文章，其中代码实现算1个小时吧，混元需要4轮对话算10分钟吧，就本文的实例来讲，提效(60

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痛苦调优10小时，我把 Spark 脚本运行时间从15小时缩短到12分钟！

周一我就有个困惑，还写成文章了：如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行，里面提了自己猜想的几种解决方案。...反正前面有条件：『组织一个班进教室，和组织一百个班同时进教室，花费的时间差不多。』 有道理，这就是我上午在做的事：把教室修大一点。...我就不甘心，就一直尝试，反反复复，然后几小时过去了。 这时又有位看官讲话了：别修教室了，你把孩子们分成几批，一次叫几个班进教室不就得了！...有很多 bug ，我最后选择的是一次叫 100 个班级，用时大概 12 分钟。 “调优”结束。...要是用时15小时的代码不是1个月前的我写的，而是别人写的，那我把他调到 12 分钟，还显得我蛮厉害的? 开个玩笑，我希望大家写出的代码都是很棒的，这样咱们都可以节省出时间休息?

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Unity Scriptable Build Pipeline：从2小时到30分钟，优化构建时长的神器

要知道，以前每次构建都要经历漫长的等待，尤其是在版本迭代时，每改动一点东西都得重新编译整个项目。有时候一个简单的贴图修改都会让我体验到那“漫长”的2个小时。...最让我感到兴奋的是，当我第一次尝试向项目推荐使用Scriptable Build Pipeline时，竟然将原本需要2小时的构建时间缩短到仅仅30分钟！那一刻的心情真的可以用“欣喜若狂”来形容。...别看这仅仅是将构建时间从2小时缩短到30分钟的小小进步，但在这背后所反映的，是我对Unity工作流程和Scriptable Build Pipeline理解的深化。...我开始更加深入地思考如何利用Scriptable Build Pipeline来进一步提高开发效率。...而当你看到那原本需要2小时的构建时间被缩短到30分钟时，那种成就感真的无法用言语来形容。

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从微盟36小时故障，谈谈数据安全和备份这个事

早上被微盟运维人员删库的事件刷屏了，超过36小时，仍未完全恢复，我花了点时间从通告的信息中做了一些深入地分析解读，分享给大家。 最主要目的还是想通过分析和建议，帮助大家如何能够避免这样灾难性故障。...我想大家比较关心的会是下面几个关键问题： 第一，为什么恢复时间会这么久，已经过去了36个小时，而且至今无法完全恢复？ 第二，为什么一个运维人员会有这么大破坏力，让整个公司业务都瘫痪了？...因为从我们使用的经验看，当前任何一家公有云厂商的数据库产品，都会有比较完善的自动备份和恢复机制，而且根本没有机会去执行rm -rf 和 fdisk这样极端的操作。...首先，这事从信息通告中，人家微盟就明确说了，人为原因，不是云的原因，而且云是全程参与一起制定恢复方案，所以从关系上讲，我不觉得这次故障是云厂商原因导致的。...就这次事件而言，跟客户介绍解决方案时，推荐上云，一定要讲到痛点上，比如不用云数据库，出了问题就是数据找不回来，用了云数据库可以有哪些机会和方案保障。

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从1小时到3.5分钟，Meta新算法一部手机搞定3D人脸数据采集，可用于VR的那种

在数据采集的阶段，答案是：一部手机 + 3.5分钟。 没错，仅凭这3.5分钟的数据，就足以生成高保真、可驱动的真实3D人脸头像。...采集时间在1个小时左右。 值得一提的是，在这个超网络中，解码器的基本组成模块是带有bias map的卷积上采样层。 这些bias map会被用来生成体积单元，进而通过射线追踪来渲染头像。...采集过程就像这样： 采集到的数据要进行如下处理： 获取每一帧人脸图像中的几何形状和纹理； 对输入的RGB图像进行人脸标志检测和人像分割； 对模板网格进行拟合和变形，以匹配检测到的人脸标志物、分割轮廓和深度图...研究人员表示，整个采集过程大概要花费3.5分钟。 不过需要说明的是，建模的过程不是实时的，数据处理还要花费数小时的时间。 实验结果 说了这么多，效果如何，我们还是来看实验结果。...它又将如何打造引领企业二次增长的“智能抓手”？ 7月7日周四，参与直播，为你解答～ 点这里关注我，记得标星哦～ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见~

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从1小时到3.5分钟，Meta新算法一部手机搞定3D人脸数据采集，可用于VR的那种

在数据采集的阶段，答案是：一部手机 + 3.5分钟。 没错，仅凭这3.5分钟的数据，就足以生成高保真、可驱动的真实3D人脸头像。...数据集中的人脸由多视角捕捉系统采集，包括255位不同年龄、性别和种族参与者的面部图像数据。...采集时间在1个小时左右。 值得一提的是，在这个超网络中，解码器的基本组成模块是带有bias map的卷积上采样层。 这些bias map会被用来生成体积单元，进而通过射线追踪来渲染头像。...采集过程就像这样： 采集到的数据要进行如下处理： 获取每一帧人脸图像中的几何形状和纹理； 对输入的RGB图像进行人脸标志检测和人像分割； 对模板网格进行拟合和变形，以匹配检测到的人脸标志物、分割轮廓和深度图...研究人员表示，整个采集过程大概要花费3.5分钟。 不过需要说明的是，建模的过程不是实时的，数据处理还要花费数小时的时间。 实验结果 说了这么多，效果如何，我们还是来看实验结果。

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如何使用DataSurgeon快速从文本中提取IP、邮件、哈希和信用卡等敏感数据

关于DataSurgeon  DataSurgeon是一款多功能的数据提取工具，该工具专为网络安全事件应急响应、渗透测试和CTF挑战而设计。...在该工具的帮助下，广大研究人员可以快速从文本内容中提取出各种类型的敏感数据，其中包括电子邮件、电话号码、哈希、信用卡、URL、IP地址、MAC地址、SRV DNS记录等等！...该工具基于Rust语言开发，当前版本的DataSurgeon支持在Windows、Linux和macOS操作系统上使用。  ...raw.githubusercontent.com/Drew-Alleman/DataSurgeon/main/install/install.sh | sh （向右滑动，查看更多） 命令行参数  工具使用样例  完整使用演示 从远程网站提取文件...$ wget -qO - https://www.stackoverflow.com | ds -F --clean | uniq （向右滑动，查看更多） 从输出文件提取MAC地址

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深入探究鸟瞰图感知问题综述

通常，一个数据集包含各种场景，每个场景在不同的数据集中长度不同，总时长范围从几十分钟到数百小时不等。...其核心问题在于，2D 图像自然不保留 3D 信息，因此当从 2D 图像中提取深度信息时，难以获得准确的物体 3D 定位。...在下文中，“2D 空间”指相对于相机平面坐标的透视图，“3D 空间”指真实世界空间中的世界坐标，“BEV 空间”指鸟瞰视角，如图2所示，一般的单目相机仅 3D 感知系统可以分为三个部分：2D 特征提取器...图2：BEV Camera（仅基于相机的感知）的一般流程。包括2D特征提取器、视角转换和3D解码器三个部分。...上面的分支在3D空间中提取点云特征，提供更准确的检测结果。下面的分支在2D空间中提取BEV特征，提供更高效的网络。

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优化查询性能（一）

从任一界面中您都可以选择以下SQL性能工具之一： SQL运行时统计信息，以生成查询执行的性能统计信息。 索引分析器，用于显示当前命名空间中所有查询的各种索引分析器报告。...注意：系统任务在所有名称空间中每小时自动运行一次，以将特定于进程的SQL查询统计信息聚合到全局统计信息中。因此，全局统计信息可能不会反映一小时内收集的统计信息。...0=关闭统计信息代码生成；1=为所有查询打开统计信息代码生成，但不收集统计信息；2=仅记录查询外部循环的统计信息(在主模块打开和关闭时收集统计信息)；3=记录查询的所有模块级别的统计信息。...从1、2或3变为0：要关闭统计代码生成，不需要清除缓存的查询。 超时选项：如果收集选项为2或3，可以按已用时间(小时或分钟)或按完成日期和时间指定超时。...可以用分钟或小时和分钟指定运行时间；该工具将指定的分钟值转换为小时和分钟(100分钟=1小时40分钟)。默认值为50分钟。日期和时间选项默认为当天午夜(23：59)之前。强烈建议指定超时选项。

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【每日精选时刻】从1小时到10分钟，如何用AI给编程提效80%；LLM Agent之RAG的反思：放弃了压缩还是智能么；一文学会iOS蓝牙开发

反思来源于对RAG下模型回答的直观感受，最初我们被ChatGPT的能力所震惊，并不是它能背诵知识，而是模型在知识压缩后表现出的“涌现能力”，更具体到RAG所属的问答领域，是模型能够精准的基于上文从压缩的参数中召回并整合相应的知识...一文学会iOS蓝牙开发在对接蓝牙设备时，首先需要在Xcode中配置蓝牙权限，然后通读设备厂商提供的文档，着重注意蓝牙设备的Mac地址如何提供，蓝牙设备的服务UUID和读写UUID是否提供，如何判断蓝牙是否链接成功...AI绘画具有广泛的应用场景，主要集中在艺术和设计领域。...3、开发者生活从1小时到10分钟，如何用AI给编程提效80%程序设计时代经历了面向机器，面向过程，面向对象，面向领域的时代。...目前有Pytest、Python、全栈自动化等从0到1系列热销技术专栏，帮助很多人快速入门测试领域。

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定制人脸图像没那么难！使用TL-GAN模型轻松变脸

风格迁移网络 风格迁移，以 CycleGAN 和 pix2pix 为代表，是用来将图像从一个领域迁移到另一领域（例如，从马到斑马，从素描到彩色图像）的模型。...现在问题变成了如何得到此类成对数据，因为现有数据集仅包含图像 x 及其对应特征标签 y。 ? 连接潜在向量 z 和特征标签 y 的方法。...只要具备一个预训练的 GAN 模型，在单 GPU 机器上识别特征轴仅需一小时。这是通过多个工程 trick 达成的，如迁移学习、下采样图像大小、预缓存合成图像等。...当向量沿着潜在空间中的特征轴移动时，对应的图像特征发生变化，实现受控的合成和编辑。...该方法具备以下显著优势： 高效性：为生成器添加新的特征调整器（feature tuner）时，无需重新训练 GAN 模型。使用该方法添加 40 个特征调整器仅需不到一小时。

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Python 算法交易秘籍（二）

每个条目表示市场上某一时刻已存在的卖家，给出的价格以及该价格可用的数量。 当买家和卖家匹配时，订单在交易所执行，条目从买方和卖方表格中删除。...接下来的两步介绍了两种蜡烛图，或简称为蜡烛——一个绿色蜡烛和一个红色蜡烛。正如我们之前提到的，历史数据中的每个条目都是一个蜡烛。这两个步骤有选择地从数据中提取绿色和红色蜡烛。...在 步骤 3 和 步骤 4 中，你从数据中选择性地提取了一个绿色和一个红色蜡烛。...在 步骤 3 和 4 中，你选择性地从数据中提取一个绿色蜡烛和一个红色蜡烛（请注意，传递给historical_data.iloc的索引是从本章第一个配方中获取的）。...在步骤 3和步骤 4中，您从数据中选择性地提取绿色和红色蜡烛。

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使用时间特征使让机器学习模型更好地工作

来源： DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读8分钟在本文中，通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。...在本文中，我将通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。...如果 Pandas 有 DateTime 列，则可以按如下方式提取年份： df['year'] = df['date_time'].dt.year 从时间中提取特征 根据数据集的粒度，可以从 DateTime...列中提取不同级别的时间特征（小时、分钟、秒……）。...总结 以上就是如何从机器学习模型中提取 DateTime 特征！本文中描述的实际示例表明，日期时间特征的存在可以提高机器学习模型的性能。

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如何设计和实现微信公众号关注后48小时内定时给粉丝自动推送发送图文图片或文本消息?

效果如下图 image.png 本文主要介绍如何实现这种推送机制的技术方案 技术选型思路 定时调度数据库轮询 这种是很容易想到方案, 有点是简单粗暴, 缺点也同样明显, 效率低下, 适合在用户量很少的时候...最简单的时间轮, 可以拿钟表比喻, 比如有的任务固定在15分钟的时候触发, 那么这些任务就排队盯着15分钟这个维度, 等着时间点到, 就触发链表挨个调用函数, 如下图 [image.png] 上面的简单模型有一个问题...sofar so good, 直到有2个问题暴露出来, 一个就是官方文档提到的, reconnect的之后, 不保证可靠性, 这个监控显示有概率非常小发生, 不到十万分之一, 对比了机器的环境, 应该是和网络抖动有关...而key的的通知回调, 时间其实并不敏感, 我们的推送迟个几秒钟, 就算迟发1分钟, 其实也好好. 只要不是不发就行, 于是这个方案目前在成本和可靠性方面, 提供一个最优解.

1.7K00

100PB级数据分钟级延迟：Uber大数据平台（下）

年开始如何根据业务需求逐步改进其大数据平台架构，具有很高的参考和借鉴价值。...使用Hudi库，我们的数据提取模式从基于源数据快照的模式转换到增量的提取的模式，数据延迟从24小时减少到不到1小时。...现在，ETL作业可以在30分钟内完成，Hadoop中的所有派生表都仅有1小时以内的端到端延迟。...从特定Hadoop表中提取给定时间戳以后的新记录和更新记录。此视图仅返回自最近检查点以来最近插入或已更新的行。...无论上游源是什么，都可以统一进行数据提取。 我们的Hudi的新版本将允许数分钟内为所有数据源生成更大的Parquet文件（从当前的128MB提高到1GB）。它还将消除当前版本对更新与插入比率的敏感性。

1.1K20

datetime.date()_datenum函数使用

0位，然后从指针偏移到的位置开始提取4位字符，结果是2014（年的值） %date:~5,2% 表示指针从左向右偏移5位，然后从偏移处开始提取2位字符，结果是03（月的值） %date:~8,2%...从最右端开始，偏移5位，然后从指针处提取左边的所有数值。...2位字符，结果是小时字段数值 %time:~3,2% 表示指针从左向右偏移3位，然后从偏移处开始提取2位字符，结果是分钟字段数值 %time:~6,2% 表示指针从左向右偏移6位，然后从偏移处开始提取...如果两个数字(偏移量和长度)都是负数， 使用的数字则是环境变量数值长度加上指定的偏移量或长度。 %PATH:~-10% 会提取 PATH 变量的最后十个字符。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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Oracle AWR与警报系统

AWR作为SYSAUX表空间中的一组表和其他对象而存在。AWR与数据字典相关，但又与数据字典不同，因为AWR对于运行数据库而言并不是必需的。数据写入AWR，并存储一段时间，最终被最近的信息覆盖。...这个进程可以在不需要通过会话执行SQL的情况下从SGA内提取数据。此时唯一的系统开销是将数据的快照实际写入AWR。默认方式是每60分钟保存一次，在重写前，快照会存储8天，这个周期是可配置的。...AWR是一组表，由SYS拥有，并且存在于SYSMAN表空间中。这些表不能被重新定位。Oracle仅支持以DBMS包的形式提供的各种API或者通过各种视图来访问AWR。...如果快照间隔数个小时，就可能错过活动高峰时刻。如果过于频繁，就会增加AWR的大小，并且可能由于手机和保存信息的工作负荷的增加对性能产生影响。...它分析当前快照和以前快照之间的活动。因此，默认情况下，每小时可提供一次报告。也可以根据需要在任意两个快照之间生成一份报告。 生成报告：@?

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1小时学会走路，10分钟学会翻身，世界模型让机器人迅速掌握多项技能

如下图 2 所示，Dreamer 从过去经验的回放缓存中学习世界模型，从世界模型的潜在空间中想象的 rollout 中学习行为，并不断与环境交互以探索和改进其行为。...此外，他们发现机器人会在 10 分钟内能学会承受推力或快速翻身并重新站起来。 3、视觉拾取和放置。研究者训练机械臂从稀疏奖励中学会拾取和放置对象，这需要从像素定位对象并将图像与本体感受输入融合。...该研究从在世界模型的潜在空间中预测的 rollout 中学习行为，而无需解码观察结果。...A1 机器狗四足步行 如图 4 所示，经过一小时的训练，Dreamer 学会了不断地让机器人从其背部翻过来、站起来，然后向前走。在训练的前 5 分钟，机器人设法从背部翻滚过来并用脚着地。...20 分钟后，它学会了如何站起来。大约 1 小时后，机器人学会了一种叉式步态，以所需的速度向前行走。 在成功完成这项任务后，研究者用一根棍子反复敲打机器人的四足来测试算法的鲁棒性，如图 8 所示。

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3.5小时完成20万分子对接！一键定位分子库+全流程自动化

LeDock优于大部分商业软件，在Astex多样性集合上实现了大于90％的构象预测准确度，对接时间最快仅需三秒。 LeDock同时支持Windows、Linux和MacOS三大操作系统。...这道索引系统相当于为原始分子库做了一道数据加密和定位系统，除了用户没人知道最终提取出来的是哪些分子，既保护了数据的安全性，又让用户能迅速定位到某个分子。...此次任务对接共耗时3.5小时，平均对接一个分子只需45S。 这里要说明一下，这个45S不是纯分子对接时间，是包括了用户的整个工作流程所有操作在内的。...从图上可以看出，LeDock任务在云端的线性扩展性表现良好，当云端资源增加到768核之后，运算时间缩短到了3个多小时，极大地提升了运行效率。...用AutoDock Vina对接2800万个分子 从4天到1.75小时，如何让Bladed仿真效率提升55倍？ 从30天到17小时，如何让HSPICE仿真效率提升42倍？

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