更新于:05-22 14:20
最新推荐
于05-14 09:04 - 镜相工作室 -
文丨镜相工作室，作者 | 阮怡玲，编辑丨卢枕. 你有多久没有买到一件心仪的衣服了. 早起上班，出门聚餐，外出游玩，我们或多或少都要挑选、搭配服装，在镜子前拨弄一下衣领，或者整理一下袖子，我们总想穿得合适，穿得好看，但这却莫名其妙地变成了一种“奢望”. “现在好看的衣服都消失了吗”“以前百花齐放，现在丑的似曾相识”“我以为是自己审美出问题了”“我这个月已经退了十几件了”……社交平台上弥漫着对“衣服越来越难买”的抱怨，行业内女装电商平均退货率已经达到五成以上.
于05-09 14:30 - -
在信息爆炸的时代，精准高效地获取所需资源是关键. 今天，就给大家带来一份超全的特殊搜索引擎合集，涵盖网盘、图片、音乐、文献、动漫等海量类型，保准让你大呼过瘾，赶紧码住. 以下内容由知客驿站进行整理分享，更多资源尽在知客驿站：. PanSearch ：网盘资源搜索的利器，能帮你快速定位各类网盘里的宝藏资料，网址是.
于05-09 07:14 - -
IT之家 5 月 9 日消息，阿里巴巴昨日在 Github 等平台开源了 ZeroSearch 大模型搜索引擎. 这是一种无需与真实搜索引擎交互即可激励大模型搜索能力的强化学习框架. ZeroSearch 主要利用了大模型在大规模预训练过程中积累的丰富知识，将其转化为一个检索模块，能够根据搜索查询生成相关内容.
于05-05 16:52 - -
英国国民保健署建议其医护人员使用 60℃ 水温清洗制服10分钟，以去除几乎所有微生物. 一项研究发现，洗衣机难以真正消毒. 研究人员测试了 6 种型号的家用洗衣机. 他们使用被粪肠球菌污染的布料样本进行实验——这种细菌可能导致尿路感染等多种疾病. 通过测试 60℃ 快速洗涤和标准洗涤程序，研究团队发现，半数洗衣机在快速模式下未能实现“消毒”，即细菌数量减少 90% 以上，即便在标准程序下仍有 1/3 未达标.
于05-06 01:38 - lead - post 大模型提示词
阅读经典著作，尤其是理论性、思想性强的文集时，是不是常常觉得头绪繁多，难以把握核心脉络，或者读后感觉理解不够系统深入. 别担心，今天继续给大家分享我一直在用的高效阅读 “神器”—— DPS 阅读法，结合 AI 助手（比如 DeepSeek 或类似工具，使用地址合集如下）可以极大地提升我们研读复杂文献的效率和深度.
于04-27 22:09 - -
目前 31 个省级行政区已发布 2024 年国民经济和社会发展统计公报，根据公报披露的人口数据，2024 年 20 个省份人口自然增长为负. 广东以 1.278 亿的常住人口继续领跑全国，成为唯一一个人口突破 12000 万大关的省份. 自 2007 年起，广东已连续 18 年成为中国人口第一大省.
于04-25 01:32 - - Kubernetes Kubernetes
内存：3GB或更多RAM. CPU: 2核CPU或更多CPU. **操作系统：**CentOS 10. 永久关闭是需要关机重启生效的，所以还是要把临时关闭命令也执行下. 不设置也可以，但是要保证主机名不相同，并且修改的hosts内容要与之对应. vi /etc/hosts添加如下内容. 如果kube-proxy 模式为ip_vs则必须加载，本文采用iptables.
于04-19 08:36 - -
我们总想记录下每一次遇见的美好. 也显得力不从心，始终少了些感觉. 开始拍摄时镜头要置于人物上方. 从天空缓慢匀速向下摇镜头，引出人物. * 下摇运镜适合拍摄开场镜头，用来交代环境和人物所处的位置. 摄影师在人物侧面，与人物同方向匀速移动. 可以拍摄多个场景跟随，将画面剪接在一起，制作出背景多变的创意镜头.
于04-15 20:49 - heliumjt -
用 Django ORM 写了个函数查询 Postgres 数据库，发现 ORM 的速度比原生 SQL 语句慢了好几倍，于是去问 Gemini 2.5. Gemini 让我打印出生成的 SQL 语句看看是怎么一回事，我一看，ORM 查询条件是大小写不敏感的，使用了 icontains算符；但是 Django 在把查询条件翻译成 SQL 语句的时候没用上 Postgres 特有的不区分大小写的 ILIKE算符，而是将式子两边都转换成了大写，用了 UPPER() LIKE UPPER().
于04-15 07:58 - leaf - post 情报
五大工具全面解析 + 实战教程指南. 开源情报（OSINT, Open Source Intelligence）作为信息战、商业分析、网络安全调查、反欺诈等领域的 “利器”，越来越多地被情报分析师、记者、研究人员乃至普通网民所熟知. 在这个资讯爆炸的时代，Telegram 成为了重要的信息源，尤其在俄乌战争、地下市场、泄露数据、政治动态等领域中，其重要性不容忽视.
于04-11 00:23 - -
政客如何进行政治辩论——更注重事实还是个人观点. 根据发表在《Nature Human Behaviour》期刊上的一篇报告，研究人员分析了 1879 年至 2022 年间美国国会议员八百万次演讲中的政治修辞，以探究其语言是更注重数据和事实，还是个人信念和主观解读. 研究团队注意到，自 1970 年代以来，基于证据的政治修辞的使用量显著下降，目前处于历史最低水平.
于04-10 21:05 - caijing -
90天暂缓，对美国经济和美联储意味着什么. 摩根大通维持其美国经济衰退概率为60%的判断，认为当前的关税冲击是18年贸易战的7.5倍，可能导致8600亿美元（约占GDP 2.5%）的购买力挤压. 花旗则强调，暂缓关税90天可能导致二季度进口激增，反而拖累短期增长. 摩根大通将其预测的首次降息时间从6月推迟至9月，花旗认为，经济放缓迹象将足以使美联储在5月或6月降息，并预计今年共降息125个基点.
于04-07 11:32 - -
“两年前，我和男友分手后，我再也不想谈恋爱了. 之前五年的婚姻让我太受伤了，我虽然快35岁了，但我也不想再婚了. “我有一段长达八年的恋爱，但最后他还是喜欢了别人，离我而去. 虽然他和别人好了，但好像我的心仍然没离开他，就是无法喜欢别人了. 分手了或离婚了，就再也无法喜欢别人了. 这种现象在女生中比较普遍，它的原因在于四个字：“情感封闭”（emotional shutdown）.
于04-07 13:45 - -
三星在芯片代工技术上弱于台积电，难以吸引美国科技巨头成为其客户，它因此转向了中国科技公司. 三星在 2023 年至 2024 年期间对华芯片出口价值激增 54%，它去年向百度半导体设计子公司昆仑芯科技出口的逻辑芯片超过了后者三年所需的供应量，逻辑芯片是制造 AI 芯片的一种关键组件. 三星在 HBM 内存芯片技术上也落后于本国公司 SK 海力士，作为英伟达 HBM 内存芯片的主要供应商，SK 海力士去年的季度营业利润首次超过三星.
于04-07 20:44 - 钱魏Way - 器→工具 工具软件 postgresql
进击中的PostgreSQL. PostgreSQL 被称为 “最具吞噬力的数据库” 或 “数据库领域的瑞士军刀”，这种说法源于其独特的开源生态、持续进化的技术能力和广泛的应用场景. 我们可以从以下几个角度理解这一观点：. 技术包容性：吞噬多种数据模型. 关系型+NoSQL融合：支持 JSONB（二进制 JSON）、XML、HStore 等非结构化数据类型，实现文档存储能力（对标 MongoDB）.
于04-03 08:31 - -
reddit的personalfinance版一个帖子，关于科技大厂管理人员寻求意见，虽然工资高但工作压力太大导致自己身心俱疲. 原帖和回复都很好，下面的讨论有不少值得学习的地方，包括怎样避免被工作燃尽能量和精神（burn-out）. 原帖主轻债务的生活方式也值得借鉴，不过租房和幼儿园也是贵……. 评论也有人谈到可以暂时离职，不过有人警告并不是所有公司希望听到员工有心理问题……可能会导致后续的麻烦.
于03-25 21:26 - -
AI 技术对电力的狂热需求可以上溯到 2012 年的 AlexNet. 当时多伦多大学的 AI 研究员 Alex Krizhevsky、 Ilya Sutskever 和 Geoffrey E. Hinton 正在为图像识别竞赛 ImageNet LSRVC 开发一种卷积神经网络. 在当时图像识别是非常有挑战性的.
于03-24 17:34 - -
衡量开发者生产力最棒的一点是，你能快速识别出差劲的程序员. 今天我要和你讲讲我所认识的最差程序员，以及为什么我拼了命也要把他留在团队中. 几年前，我在 Twitter/X 上写过一篇关于我认识的最好程序员的帖子（也许我该把那写成一篇博客文章）. 既然提到了最好的程序员，现在再说说最差的，也算公平. 他的名字叫蒂姆·麦金农（Tim Mackinnon），我想让你知道他的生产力指标到底有多差.
于03-23 13:11 - -
随着全球人口老龄化加剧，越来越多的老年人住进养老院. 对于他们来说，适应养老院的生活并非易事，不仅要面对身体机能的衰退，还要应对心理上的挑战，如孤独感、社交隔离、抑郁和躯体化等问题. 这些心理问题不仅影响老年人的生活质量，还可能对他们的身体健康造成长期负面影响. 土耳其研究人员开展了一项关于休闲游戏对老年人幸福感、生活满意度、孤独感和躯体化影响的研究，选取了 80 名来自两所养老院的 65 岁及以上老人，分为干预组和对照组.
于03-24 10:15 - -
IBM CEO：AI 短期内不会取代程序员. IBM 首席执行官阿尔温德·克里希纳（Arvind Krishna）表示，尽管特朗普政府曾大力抨击全球化，但全球贸易并没有消亡. 相反，他认为美国经济增长的关键恰恰在于积极拥抱国际贸易. 在3月11日 SXSW 的访谈中，克里希纳表示：. 「我坚信全球贸易的重要性，这个观点其实可以追溯到19世纪的经济学家.
于03-18 20:41 - -
DoNews3月18日消息，3月16日，市场监管总局发布《关于2024年全国产品召回情况的通告》（以下简称《通告》），公布2024年我国产品召回情况. 汽车召回方面，2024年我国共实施汽车召回233次，涉及车辆1123.7万辆，分别较上年增长8.9%和67.0%. 实施新能源汽车召回89次，涉及车辆449.1万辆，同比增长180.1%，占全年召回总数量的40.0%.
于03-19 00:47 - 重水堆 -
若想变得富有，切勿从事过于劳累的工作，也别做无法转化为自身生产资料的工作. 所谓太累的工作，多指体力活，如在工厂拧螺丝、在流水线作业、在工地干活或送外卖等. 当然，这里所说的变富有，并不是说这些工作不能做，而是难以让人获利. 它们只适合短期维持生计，长期从事可能会影响身体健康. 所谓生产资料，其实很简单，就是你擅长的、你喜欢的、你热爱的，且由你自己创造的、具有你个人产权的东西.
于03-17 08:45 - -
Cursor 优化了一系列的小功能. Themes，Checkpoints，自动修复错误，Navbar，Previews，At功能，历史记录、Code Blocks（分别在图2-图9）. 这段时间用Cursor的感受：. 1) 对于不熟悉的领域有"10x工程师"的感觉，能让你快速熟悉一个新的项目或语言.
于03-16 22:29 - 机器之心 -
Cursor 也学会「怠工」了. 它不仅对用户的运行要求说「No」，还给出了合理的理由. 近日，一位国外 X 用户「JanSwist」在使用 Cursor 编码时，有了这一发现. 事情是这样的：这位用户在 Cursor 上调用了 Claude 3.5 Sonnet，当编码到 750 行左右的时候，Cursor 不工作了，并告诉他要自己学习编码，否则会产生依赖性.
于03-16 15:11 - -
#学习的正确打开方式# “颠覆式创新”之父克里斯坦森谷歌讲座：为什么好管理会让公司失败. 最近经常参加一些有关大模型的讲座交流，其中一个关键话题，就是AI对于传统工作的影响. 想来想去，还是克里斯坦森的“颠覆式创新”理论最适用于解释目前的情况. 我们现在一讲颠覆式创新，好像觉得说的是基因、航天、新材料等实验室里在研究的前沿技术.
于03-16 13:11 - -
转译：为什么大部分公司根本不应该制定所谓的「AI 战略」. 企业领导们害怕落后，纷纷冲向AI，但他们真的做对了吗. 原文：Why Most Companies Shouldn’t Have an AI Strategy. 作者乔·佩帕德（Joe Peppard）是爱尔兰都柏林大学迈克尔·斯墨菲特商学院的教授兼学术主任.
于03-14 15:32 - -
一名软件工程师对所谓的“10倍工程师”神话提出质疑. 作者：Charity Majors，Honeycomb .io 的联合创始人兼首席技术官. 没有什么比创造新东西、解决问题、持续取得进步更能让工程师开心了. （本文最初发表在 Refactoring 上，这是一个为软件工程师提供建议的订阅专栏. 大部分人在职业生涯里都遇到过一些特别厉害的软件工程师，他们的能力简直如同魔法师一般，能迅速搞清楚极其复杂的问题、提出令人意外却优雅的方案，或者以难以置信的速度写出高质量的代码.
于03-13 16:44 - -
Google 发布了新的多模模型 Gemma 3，开放权重，允许负责任的商业用途，128K 个令牌上下文，支持超过 140 种语言，提供了 10 亿、40 亿、120 亿、270 亿参数规模的模型可供选项. Google 称，Gemma 3 的 Elo 得分相当于 DeepSeek AI R1 模型的 98%，分别为 1338 分和 1363 分.
于03-12 10:08 - paulwong -
大模型微调后的评估指标是衡量模型性能的关键，通常根据任务类型和具体需求选择不同的评估指标. 以下是一些常见的评估指标及其适用场景：. 准确率（Accuracy）：预测正确的样本占总样本的比例. 适用场景：类别分布均衡的任务. 精确率（Precision）：预测为正类的样本中，实际为正类的比例. 适用场景：关注减少假阳性（False Positive）的任务.
于03-12 20:07 - 52nlp - LLm 多模态 大模型 预训练模型 DeepMind
近日，Google DeepMind 团队推出了 Gemma 3，一款多模态轻量级开源模型，它在 Gemma 系列中引入了视觉理解、更广泛的语言覆盖和更长的上下文处理能力. 本文将深入剖析 Gemma 3 的技术报告，探讨其创新之处以及对人工智能领域的潜在影响. 一、Gemma 3 的核心特性. Gemma 3 不仅能够处理文本数据，还具备视觉理解能力.