最近发现了一个非常有意思的开源项目：howisfelix.today ，这个项目里记录了作者详细的日常生活指标。
我很喜欢去尝试使用一些新的工具，解决一些当下的问题，所以工具永远没有最好，只有最合适，最近一直在使用的 Obsidian 是在范冰的播客中知道的，通过范冰我还知道了另一个笔记工具，也就是今天的主角：Logseq 。
Pygal让这个图表具有交互性：如果你将鼠标指向该图表中的任何条形，将看到与之 相关联的数据。在同一个图表中绘制多个数据集时，这项功能显得特别有用。
前段时间闹得沸沸扬扬的“微盟”事件，让人们更加明白了数据安全的重要性。一个企业数据丢失会付出很大的代价，最坏的情况下，丢失数据可能会导致企业的崩溃。根据国家档案与记录管理局的研究显示，在没有很好的数据保护和恢复策略的公司中，80%的公司将在发生数据大灾难的两年内倒闭。为了避免上述情况发生，除了对员工的身份权限和数据业务访问权限管控外， 还要对数据安全管理机制全面加固与整改、加强运维平台治理、加强灾备体系的建设，从管理机制与基础设施建设两方面构筑安全防线，以杜绝此类事件再次发生。
Sam Altman在整个AI领域，乃至整个科技领域都被看作是极具影响力的存在，而2023年OpenAI无限反转的宫斗事件更是让Sam Altman刷足了存在感，他甚至被《时代》杂志评为“2023年度CEO”。
东鹏控股在互动平台表示，公司已经推出数字虚拟人“沂鸣”，作为东鹏首位数字美学探索官，在品牌和营销等方面传递东鹏缔造美好人居生活的追求。
丨导语丨 让你的报表和分析师一样智能~ 在日常数据看板制作的过程中，我们常常会遇到以下痛点： ✦业务指标体复杂，当有底层逻辑或数据表变动时，需要同时修改多个图表，维护不便且容易遗漏和出错。 ✦指标拆分维度多样，通常只选取相对重要的维度展示，需要分析时再手动写sql获取数据，临时取数工作量大。 ✦很难用一个看板同时满足不同用户的分析需求，例如用户A只需查看聚合指标，用户B却需要进行更细致的分析。 ✦ 为了解决上述问题场景，在DataTalk平台的黑科技系列中，“变量”功能可以说是一大利器。 充分利用变量
随着 ChatGPT、GPT-4 等大型语言模型（LLM）的出现，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。很多人将 prompt 视为 LLM 的咒语，其好坏直接影响模型输出的结果。
随着 Kubernetes 的发展和成熟，有些功能可能会被弃用、删除或替换。Kubernetes v1.25 包括几项重大更改和删除。
OpenAI最近训练了一个名为DALL·E的神经网络，该神经网络通过文本描述为自然语言可表达的各种概念创建图像。
大型语言模型（LLM）正在改变每个行业的用户期望。然而，建立以人类语音为中心的生成式人工智能产品仍然很困难，因为音频文件对大型语言模型构成了挑战。
今天，Node.js 发布最新版本 Node.js 10.0.0，同时，npm 6 也随之发布。据了解，今年 10 月，Node.js 10.x 将成为长期支持版本，该版本专注于稳定性、扩展支持以及为各类应用提供一个可靠稳定的平台。
想象这样一个场景，当你给开发团队列出了一长串的需求，等待了6个月，然后祈祷在这个过程结束之后，得到一个令人满意和期待的产品。但是通常情况下，我们很难如愿以偿，因为在整个开发过程中，我们过分强调产品的发布日就是产品的最终形态。
本文通过一次完整的项目经历，从业务数据的分析开始，到产品优化建议，再到通过机器学习进行进一步的处理进行了比较完成的提炼。 腾讯电脑管家作为一款目前最流行的pc端软件之一，如何提升市场份额同时提升用户体验是我们一直在探索和考虑的问题。业务数据分析方面主要是考虑产品优化的建议；机器学习方面，特征构造、模型选型、ABtest等都有比较充分的描述和说明。希望能够对大家在数据分析的工作能有一定的启发，如有不足之处还望大家多指教。 腾讯电脑管家作为一款安全软件，目前在市场上拥有数量非常巨大的用户，并且承载着很多很多与用
本文通过一次完整的项目经历，从业务数据的分析开始，到产品优化建议，再到通过机器学习进行进一步的处理进行了比较完成的提炼。 腾讯电脑管家作为一款目前最流行的pc端软件之一，如何提升市场份额同时提升用户体验是我们一直在探索和考虑的问题。业务数据分析方面主要是考虑产品优化的建议；机器学习方面，特征构造、模型选型、ABtest等都有比较充分的描述和说明。希望能够对大家在数据分析的工作能有一定的启发，如有不足之处还望大家多指教。
本文通过一次完整的项目经历，从业务数据的分析开始，到产品优化建议，再到通过机器学习进行进一步的处理进行了比较完成的提炼。
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。
一年一度的全民购物即将来临，估计现在不少朋友的淘宝天猫的购物车上早已选好了准备双十一剁手的各种产品了，都希望在11.11当天抢到心仪已久的“降价”了的物品。 然而11.11果真是一年中最优惠的时候吗？
4 流程步骤 4.1 FB50过帐总帐会计科目凭证 您收到了必须在 SAP 系统中手动过帐的总帐科目凭证。 角色：总帐会计 会计核算 -财务会计 -总账 - 单据录入- 输入总帐科目凭证 1.
对于很多人来说，FPGA的开发很随意，要实现一个什么功能，在大脑里随便思考一下，就开始写逻辑，“天马行空”，水平看起来很高的样子。你若问他FPGA开发的流程，他也知道，但也仅仅局限于理论上的东西，从来不去实践，或没有这个习惯，或环境使然（例如，没人给你这个时间，我要求了，你就得立即给我干，不要让我看到你在看手册或者思考，这都是很死板的表现）。这种方式在高校尤为常见，或者不太正规的公司，功能的实现全靠导师口述，你给我实现个什么什么，很简单，这么做，那么做？
Plappert是一位知名的计算机科学家，他在HumanEval上发布了自己对AI圈主流的LLM进行的基准测试结果。
收盘时留在买一位的委托单付出了那一天资金的机会成本，这个成本越高，和当天的成交金额（扫到的货）的比值越大，预示着后市走强的高度越高。
当针对业务搭建好指标体系后，作为产品/运营同学，通常会选择1-2个「北极星指标」来度量产品的健康度。而作为数据同学，我们需要协助产品来监控日常指标波动，如果发现指标波动不符合预期，则需要对其进行查询。
4.8 F110使用自动付款程序或电子支付中心（EPIC）过帐付款 该付款程序使您可以执行自动供应商和客户的国内和国际付款事务。它将创建付款凭证，并使数据可用于付款媒介程序。这些程序会打印付款清单和付款方式，或创建以后通过磁盘或特殊银行软件发送给银行的数据媒介/文件。 付款媒介程序将数据存储在 SAP 打印管理系统和 DME 管理系统中（对于 DME）。此处将为每种方式/数据媒介分别检索数据，并通过所需方式进行传输。 在付款运行成功之后，将支付客户或供应商的未清项目、结清这些项目以及创建可发送给银行的付款
对系统架构而言，外部系统依赖往往是系统质量属性的最大风险，对软件自身也是如此。软件依赖有着严重的风险，而这些风险常常会被忽视。我们可能尚未理解有效选择和使用依赖关系的最佳实践，甚至没有理解何时选择依赖关系。本文的目的是提高对风险的认识，并尝试更多的解决方案。
我们可以在工作表中安排计划，并让通过特殊显示来提醒已经过期的事项和即将到期的事项，以便让我们更好地安排工作。
在这里，我们讨论了几个撰写提示（输入模型的内容）的原则和技巧，这些提示将帮助您为您的任务获得最佳的生成结果。选择正确的温度也会对生成质量产生很大的影响，我们会在这里单独讨论温度。
Zed[1] 是一款由 Atom[2] 和 Tree-sitter[3] 的创造者开发的高性能多人代码编辑器。
1、严格来说，一定是从需求阶段，或者立项阶段，就参与到项目，根据最终的需求、开发排期，是估算合理的测试时间（测试时间估算，见文章：“测试时间估算”的现状 及 4点建议 ）
今天为大家介绍的是马萨诸塞大学阿默斯特分校Trapit Bansal等学者和谷歌研究院合作在AAAI2020上发表的一篇关于实体链接和关系抽取的文章。虽然关系提取通常可以用现成的弱的或远距离的监督来训练，但实体链接器通常需要昂贵的mention级别的监督—这在许多领域是不可用的。因此作者提出了一个模型SNERL，该模型经过训练，可以同时产生实体链接和关系决策，而不需要mention级别的注释。这种方法避免了由管道方法引起的级联错误，并且更准确地预测了文本中的实体关系。
这样一个 Python 脚本可视化工具，名叫 Ryven，出自一位名叫 Leon Thomm 的大一新生之手。
敏捷提供了众多优势，例如更快的上市速度，更快的ROI，更快的客户支持，降低的风险，持续的改进等，随之而来的还有一些非常困难的挑战。在这些主要问题之一中，令人头痛的是在sprint开发和迭代测试之间保持适当的平衡，进行精确的敏捷开发和回归测试。
在使用成熟的框架编写Web应用程序时，有时候开发会处于永无止境的修改=>测试=>修改=>测试的状态。尽管如此，开发人员更专注于更改的功能和可视输出，而在安全性方面花费的时间却少得多。但是，当他们确实专注于安全性时，通常会想到的就是典型的事情，例如防止SQL注入或访问控制错误，但是对安全性的关注应该远远超过这些。
Kustomize 是一个管理 Kubernetes 配置的开源管理工具。本文通过详细的案例，介绍了如何通过 Kustomize 对配置进行管理，以及使用 Kustomize Base 和 Overlay 的细节，希望对大家有所帮助！
摘要：这是广告系列的第一篇。广告的核心是服务广告主，为广告主圈定对应的人群从而达到好的广告转化效果。而在其中起到桥梁作用的就是标签。广告主会根据自身的性质选定一类或几类有明显特点的人群，这里用标签表示。而我们要做的就是给用户打上标签，然后提供给广告主使用。广告主选择标签，而标签后面则代表人群。本文基于实战项目介绍如何为广告主圈定人群以及如何刻画用户对标签的兴趣度得分。
选自towardsdatascience 作者：Devin Soni 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 什么是马尔可夫链？什么时候应该使用它们？它们是如何运作的？ 马尔可夫链是一
普普通通黑底白字地敲代码太枯燥？那么，把Python脚本可视化怎么样？就像这样，从输入图片、调整尺寸到双边滤波，每一步都能看得清清楚楚明明白白。
本文是「小孩都看得懂」系列的第十九篇，本系列的特点是内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
本章将会讲解一个看似微不足道的细节：shell 提示符。通过学习 shell提示符，我们会发现 shell 和 终端仿真器程序的内部工作机制。 和Linux中的很多程序一样，shell 提示符的可配
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 人称T客 媒体从业十余载，采访过无数公司的老大，有上市公司的，也有还在路上拼博的创业者，很多创业公司都希望获得媒体更多的关注和报道，但往往很多创业者却不晓
Sublime Text 4 Dev是一款文本编辑器，用于编写和编辑源代码。其中包含了新功能和改进，Sublime Text 4 Dev被广泛使用，特别是对于程序员和开发人员来说是非常流行的。它具有快速、强大和易于使用的特点，并提供了许多高级功能，例如自动完成、语法高亮显示、括号匹配、代码折叠等等。此外，Sublime Text 4 Dev还支持插件，使用户能够自定义编辑器以适合其特定的工作流程和需求。
非结构化、高维稀疏信息例如临床文本难以在临床机器学习模型中使用。临床文本中包含什么样的临床价值？更加丰富、详细。然而重症监护室医生在有限时间内需要做出最优决策，读大量的临床文本，增加工作量。
GPT-4 近日开放了视觉模态（GPT-4V）。以 GPT-4V、谷歌 Bard 为代表的多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 将文本和视觉等模态相结合，在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而，视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题，而引入视觉模态的 MLLMs 在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源 MLLMs 的研究已经证明了该漏洞的存在，但更具挑战性的非开源商用 MLLMs 的对抗鲁棒性还少有人探索。
作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 刚刚，OpenAI 在官博与推特上宣布： GPT-3 又增加了两项新功能：编辑与插入，可以修改现有内容、而不仅是预测文本。目前已开放 API。 立即收获过千点赞。 下面立即有热心网友评论： 怎么样用这个点子创业？有人可以给我点建议吗？ 另一个网友回复： 你可以问GPT-3。（哈哈被戳中笑点） 自2020年4月发布，GPT-3 就凭借 1750 亿参数的规模在人工智能领域引起了巨大轰动，又凭借对各类问题的「在线热心问答」成功出圈，「预言家」般的魔力收获了一大批追随者。如
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：西西 编辑：陈彩娴 刚刚，OpenAI 在官博与推特上宣布： GPT-3 又增加了两项新功能：编辑与插入，可以修改现有内容、而不仅是预测文本。目前已开放 API。 立即收获过千点赞。 下面立即有热心网友评论： 怎么样用这个点子创业？有人可以给我点建议吗？ 另一个网友回复： 你可以问GPT-3。（哈哈被戳中笑点） 自2020年4月发布，GPT-3 就凭借 1750 亿参数的规模在人工智能领域引起了巨大轰动，又凭借对各类问题的「在线热心问答」成功出圈，「预言家」般的
像我们的大多数客户一样，Cloudera的内部运营也非常依赖于数据。十多年来，Cloudera主要在单个生产的CDH集群上构建了内部工具和数据分析。该集群为每个部门运行工作负载-从支持的实时用户界面到Cloudera Data Platform（CDP）升级顾问中的建议，再到分析我们的业务并关单。在此博客中，我们讨论了此关键集群的CDP之旅。您可以了解有关我们如何迁移到CDP的更多信息。
电子邮件威胁形势在不断发展，即使是运营商级的垃圾邮件过滤器也难以抵御。因此，危险的垃圾邮件可能会到达用户，然后导致破坏性攻击在公司网络中传播。本文描述了一种在大型企业（意大利电信集团，TIM）环境中应用的早期恶意垃圾邮件检测协作方法。在过去两年中员工和安全分析师的共同努力下，收集了大量潜在恶意垃圾邮件的数据集，每封电子邮件都被标记为严重或不相关的垃圾邮件。
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