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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 ... ...
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《一书读懂物联网》前言
物联网也是从我们在生产和生活中所面对的问题开始的，物联网能够将真实的物理世界以数据的方式呈现......
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《一书读懂物联网》作者序
物联网的概念由来以久，市场上已经有很多关于物联网的书了， 为什么我们还要写这样一本书呢？......
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全栈必备之SQL简明手册
SQL 的简明手册，温故而知新......
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大模型应用设计的10个思考
大语言模型的能力确实令人惊叹，它们可以处理和解析大量的文本数据，生成有逻辑和连贯性的文本，甚至在某些任务上超越了人类的表现。然而，这并不意味着我们应该盲目崇拜这些大模型，认为它们无所不能,Anything is nothing ...
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解读向量数据库
不论是RAG，还是Agent，几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么，向量数据库是什么？与传统数据库有何不同？ 又如何选择并使用向量数据库呢？......
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大模型应用框架之Semantic Kernel
随着大模型应用开发的兴起，各种应用开发框架也蓬勃兴起。对应于大模型的应用方向RAG和Agent， 微软分别推
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从隐私悖论到隐私工程
什么是隐私悖论？什么是隐私设计？什么又是隐私工程呢？
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大模型应用于数字人
大模型会改变整个软件行业， 其中具有代表性的产品之一是数字人， 那么，什么是数字人呢？ 数字人涉及了哪些关键技术呢？大模型对数字人的发展带来哪些影响呢？... ...
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Agent 应用于提示工程
如果Agent模仿了人类在现实世界中的操作方式，那么，能否应用于提示工程Prompt Engingeering呢？
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《语音优先》智能语音技术驱动的交互界面设计与语音机器人设计（译者序）
?语音优先是指在设计产品或服务时，将语音交互作为主要的用户界面，以便用户可以通过语音指令来完成操作。这种设计方法可以提高用户的使用体验......
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基于大模型（LLM）的Agent 应用开发
目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化
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解读提示工程（Prompt Engineering）
Prompt？Prompt！Prompt... 基于大模型的技术和创新如此之多，但大都是基于Prompt engineering的基本原理来实现的。那么，什么是Prompt engineering？其原理机制又是什么呢??......
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解读大模型（LLM）的token
Token是支持 LLM 语言处理能力的基本构件。理解token在 LLM 中的作用，以及tokenization方面的挑战和进步，使我们能够充分发挥这些模型的潜力......
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解读LangChain
LangChain赋予了开发人员将LLM与其他计算和知识来源相结合以构建应用程序的能力。探索LangChain的能力并尝试其各个组件，会发现可能性几乎无限。LangChain框架提供了一种灵活和模块化的语言生成方法，允许.....
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如何构建基于大模型的App
不论是AI 原生还是AI 赋能的应用，都会面临如何构建基于大模型APP 的问题，基于大模型的App 在系统架构和开发方式上有什么不同呢？... ...
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可信而可靠，关于Rust 的学习
Rust 宣称可以“赋予每个人构建可靠高效的软件的能力” ， 而我更关注对系统安全编程的同时对底层有控制权 。Rust 没有运行时和垃圾回收器，可以提供对性能要求很高的服务，可在嵌入式设备上运行，也可以很方便地和其他语言集成 ... ...
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支持事务的分布式NoSQL——FoundationDB
?FoundationDB是一个为了OLTP云服务而设计的分布式键值存储，主要思想是将事务处理与日志记录和存储分离 ... ...
