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数据工程师常见的10个数据统计问题
如何比任何软件工程师更擅长统计，比任何统计学者更擅长软件工程呢？
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RAG的10篇论文-2024Q1
大模型来了，论文都读不过来了......
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重温《Effective Java》
如果忘掉其他的数据结构， 只留下一种，或许会是哈希表； 如果忘掉其他的安全技术，只留下一种，或许会是访问控制； 如果扔掉手中其他的Java 手册，只留下一本，那或许就是《Effective Java》。
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提示工程中的10个设计模式
提示工程的设计模式是一种强大的工具，能够更好地发挥大模型的能力。本文介绍的这些模式可以帮助提高给定大模型的整体质量。通过利用这些模式，我们可以定制特定用例的输出，识别和纠正错误，并优化提示以获得更准确和更富有见地的响应... ...
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《基础设施即代码（IaC）》译者序
基础设施例如网络可以实现DevOps么？ 如果更有效的部署并管理基础设施呢？ 怎样的基础设施才能更好地支持业务服务呢？ ......
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大模型应用的10种架构模式
在塑造新领域的过程中，我们往往依赖于一些经过实践验证的策略、方法和模式。
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浏览器架构的温故知新
前端可能是一个日新月异的领域，我们很难了解其中的方方面面。但是，前端系统一般都以浏览器作为运行环境， 对浏览器的进一步理解有助于我们更好地开发前端应用......
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双手沾泥，大模型应用并不神秘
双手沾泥，大模型应用并不神秘。选择一个熟悉的任务，让我们开始构建相应的大模型应用吧......
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《精益DevOps》译者序
如何将精益方法论与DevOps 结合呢？ 这是一本思想与实践碰撞的书，很多时候，我们都是在用经典的方法来解决现实中的问题......
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在大模型RAG系统中应用知识图谱
知识图谱技术和大模型矛盾么？ 知识图谱会被大模型替代么？ 如果不是， 知识图谱如何与大模型有机结合呢？......
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面向知识图谱的大模型应用
随着 LLM 不断成熟为更广泛的推理引擎，基于大模型的架构创新仍然势在必行，或许，类似LLM Compiler这样的框架及其协调工具函数的技术为构造可伸缩的知识检索提供了一种有潜力的范式......
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大模型系列——解读RAG
RAG 是去年最流行的基于 LLM 的应用系统架构，实践->学习->梳理->实践，对RAG乃至大模型的学习也是如此，还有更好的方法么？......
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让知识图谱成为大模型的伴侣
无论是知识图谱还是向量嵌入本身都不足以形成类人的语言智能，但是，它们共同提供了结构化知识表示、逻辑推理和统计学习的有效结合，而知识图谱覆盖了神经网络模式识别能力之上的符号逻辑和关系，像图神经网络这样的技术......
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API协议设计的10种技术
即便是分布式系统或者Web技术，API的设计仅限于RESTful 吗？....
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老码农眼中的数字孪生
无论数字原书企业还是非数字原生企业，都面临着数字化转型。数字孪生技术作为解决数字模型与物理实体交互难题，践行数字化转型理念与目标的关键使能技术，也是物联网技术的具体发展趋势之一......
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程序员关于学习的10件事
新年伊始，石头兄弟推荐给我一篇ACM上的文章，关于程序员学习方面的认知，颇有感触，遂编译成文——
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梦里河山：自在正定，跨年寄语
向往梦里河山，开启跨年之旅，以及自己的感悟寄语......
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2023年，不缀的脚步
匆匆，时光从指尖溜走：匆匆，时光染白了发梢；匆匆，时光在倾听着我们匆匆的脚步。2023年，平凡而又不同以往......
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机器学习模型性能的10个指标
尽管大模型非常强大， 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型，AI 原生和AI 赋能还是有着较大的不同，例如，机器学习就可以解决很多常见的问题，对于日常使用的机器学习模型而言，如何评价其性能指标呢？......
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解读LoRA
?LoRA可以说是用于创建专门LLM的最广泛使用的实用工具，显著降低LLM微调过程的硬件需求。它让几乎任何人都有能力对自己的数据进行专门的LLM训练。因此，基于LoRA产生了各种扩展、替代方案和实用工具 ... ...
