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2 months

腾讯的大佬推荐的，碰巧大部分我也看过，再推荐一次。

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@chenqing663

3 months

读了 10%，决定还是买本纸质版，电子版对于这种有点烧脑的书📚还是不太行。 ---- 至于此书应该是一本好书（如果你对当前人工智能感兴趣的话）

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@chenqing663

3 months

这本书是雷军刚推荐的，说支撑了他小米造车最困难的一些时刻。还没开始看🤦‍♂️，先放到书架。

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12 days

《Hands-On Large Language Models》在本周读完了，这是今年唯二的我读过的关于大模型的最棒的书，另一本是《Build a Large Language Model (From Scratch)》。 --- 当然也是买的最贵的两本电子书😂。

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@chenqing663

1 month

如果你要入门深度学习和理解NLP，为现在的大模型打下基础，让我只推荐一套书的话就是这4本（忽略有一本买多了）。第4本买的是台湾的繁体版，不确定选择国内是否引入了。

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@chenqing663

2 months

目前为止我用的最顺手的看英文PDF的工具是欧路词典： 1. 翻译质量很OK。 2. 双栏对比，段落对照。 3. 不翻译图片（对我来讲其实是优点）。 4. 主要是大几十块钱的终身会员，没有什么额外付费，感情这都是额外附赠的功能，赛博词典了属于是。

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@chenqing663

5 months

今天杭州那边不是说取消限购么，我就把新闻发给媳妇说：要不去买一套？（开玩笑的，买不起）结果就把我教育了一顿：

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7 months

刚才花了1个多小时把《大模型应用开发极简入门》看完了，总结了一下信息： 1. 有一个稳定的网络环境、可支付openai 账单的信用卡（用于获取api 访问权限）这是最重要的。 2. 市面上大部分基于openai api的应用本质是基于prompt 做一些特定的优化工作（因为api

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2 months

今天读完了这篇论文：《A Survey on Large Language Models for Code Generation》，整体挺好的，不过是今年6月1号提交的，这2个多月以来这一块还是日新月异的，新发布了更多的代码模型和工具应用。

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@chenqing663

4 months

花了不到2个小时，把这本书看完了，里面有些代码我也跟着敲了一些。总之是：一言难尽，结论在最后。第1章：啥叫Agent ? Agent 是一个能感知环境、作出决策并采取行动的系统（这一章比较有价值的一句话，好像也没啥价值？）第2章：讲Agent 技术框架。其实是[LLM Powered Autonomous Agents]

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9 months

给自己开了个坑，总结下体验优化的方方面面（准备花一年时间来补充和完善）： 1️⃣ 浏览器工作原理：了解请求-响应机制。 2️⃣ 网络与协议：深入TCP/IP，HTTPS等。 3️⃣ 后端服务架构：微服务与单元化改造。 4️⃣ 性能优化基础：统计学在性能评估中的作用。 5️⃣

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7 months

😊三天的鸿蒙培训结束了，总结了以下信息： ① ：鸿蒙的API变化很快，最新版已经到了API 11. ② ：语言上支持C++和arkTS两种，官方推荐arkTS；而使用方推荐能用C++就用C++；考验团队C++的技术沉淀； ③ ：虽然经过了很多优化，性能上跟安卓还是有一定的差距，还在持续优化中； ④

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@chenqing663

4 months

开个新坑： LLM 学习路线图。有兴趣的可以先加入到waitlist，凑够1000人就开始写（免费）：

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@chenqing663

2 months

微博上看到这个视频笑死我了：你以为游戏发行后你很厉害，其实…. 哈哈哈😂 #黑神话

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@chenqing663

3 months

其实你真想实现一个baby级别的AI search 也许就几行代码。比如第一步：意图识别，你就可以直接问一个模型，这里用gpt4o 示意（如下图））。第二步：调用搜索API，如果需要走搜索就调用搜索API（比如serpApi），如果不需要直接模型生成返回。第三步：内容理解与整理，返回的内容再给大模型来做整理

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@chenqing663

11 months

@shengxj1 要做到这样的效果需要保证两点： 1. 数据一致性（即信息流和详情数据一致，比如说主图标题价格这些） 2. 数据提前准备好（这里面有两种方式，如果满足了1那么就可以复用一跳的数据，如果不满足则要在合适的时机做接口的预先请求） ---- 综合来看，pdd

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@chenqing663

6 months

@havsomgoo 有些人只关注你飞得高不高，有些人会关心你飞的累不累。Some people only care about how high you fly, others will care about how tired you are.

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5 months

@Blankwonder 223.5.5.5 223.6.6.6 是我入职阿里后搞的第一个项目，还做了一个官网（自己设计的）被v2ex吐槽，后来找设计师设计了一下，一晃快10年了….

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@chenqing663

9 months

@imwsl90 这样的领导是不称职的。绩效要基于事实，基于目标过程和结果。牛逼的人大都具有个性，如果领导说你态度不行，大概率这个领导的能力不行。

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4 months

早晨醒来，突然发现开复老师关注我了。开复老师是我学生时代的偶像，一种梦想照进现实的感觉。记得 18 年左右跟同事一起去杭州出差，在飞机上遇到了，我那俩同事就上去要了合影，我当时没好意思，甚是遗憾🙁。

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7 months

@imwsl90 我的个人看法是：在当年汽车取代马车的过程中，其实马车车夫学一下驾照，去开车🚗就好了。所以用起来就好，做到在所有用起来的里面你是最好的，不仅会开普通车，还会开卡车🚛，火车🚞，赛车🏎️，甚至加入造车的行列🚕。总之不要念旧，与时俱进就好啦。

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@chenqing663

6 months

我几乎每天（工作日如果下班早）都会来这里面（西西弗书店）逛一逛。来这里主要的目的主要有两个： 1. 一种漫无目的和逃离的归宿，追寻自我（此话略显装逼了😄） 2.

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@chenqing663

5 months

@buaaxhm 从代码看不出什么问题，也得不出这样的结论。

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6 months

@HappyQQ_CN 或多或少他们应该是了解的（实际不一定）： 1. 为什么日常工作在输入和渲染的时候要做转移字符，引申出类似xss 的问题。 2. 为什么经常发送接口要带一个token，引申出csrf。 3. 为什么有跨域问题（cookie 为什么有http only）、以及CSP ，引申出上两个主要问题浏览器及相关方给出的一些方案。 4.

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@chenqing663

2 months

@JiZhenYouZi 学历是能力的量化方式之一

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@chenqing663

6 months

今天抽空写了两个chrome插件：屏蔽twitter 和微博上的广告。屏蔽twitter 的去上架chrome store，毫无意外的给拒了😂。看来我本地使用下就好了。逻辑不复杂使用了常见的两种方式： 1. 修改dom，隐藏或者删除广告卡； 2. 修改接口返回，在接口里面过滤掉广告内容（v3版本里面把web

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@chenqing663

2 months

一上午就读完了这本书（247页）：非常不错的一本书。看得出作者通过扎实的一线工程实践获得的经验再通过朴实的文笔娓娓道来。跟另外一本（如图2）媲美，甚至我觉着更符合中国的读者（毕竟后者是国外写的）。

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@chenqing663

4 years

@haoel

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@chenqing663

8 months

对工程师成长不利的环境，包括但不限于： 🕰️ 短期利益导向 🌟 搞个人崇拜 💻 业务产品驱动非技术驱动 🥊 内部争斗厉害 🤔 老板或直接上级，任一不会深度思考 🚫 文化价值观不好 👴 论资排辈的等级观念强 💬 周边合作者普遍缺乏批判性思维 ⏳ 产品迭代周期长

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Thinking Garden

@chenqing663

5 months

@im2gua 嗯，性能重要但肯定不是至上（first）的，这样意味着你会引入很多复杂度（很多性能优化都很trick），对可维护性带来很大冲击，有时候你那点优化不如在在链路上其它点上随便搞一点来的实在。

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@chenqing663

4 months

@luoleiorg 是时候给你推荐这个带“电源猫锁”的机箱了：

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@chenqing663

6 months

@dotey 其实你会发现，在agi来临之前，正是软件工程在前面顶着，才不被ai完全替代呀。算法、设计模式、sql、重构反而是ai所擅长的😂

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@chenqing663

5 months

本书前三章我看完了（因为目前就写完了前三章），收获还是非常多的。前三章目前还没有讲如何应用，主要是讲一些理论知识（比如训练基础模型，微调模型、如何系统的评估模型）。还有一些有意思的知识，比如当红炸子鸡perplexity

Chip Huyen

@chipro

5 months

I’m excited to share that I’m working on a new book about building applications with foundation models! AI Engineering builds upon Machine Learning Systems Design, but with a focus on large scale, ready made models. The book covers: - The new AI stack (e.g. how it differs from

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@chenqing663

6 months

《控糖革命》📚这两天一口气在地铁上🚇读完了。里面很多观点确实颠覆了之前的认知😮 （搞得我现在都想去买个血糖仪了）： 1️⃣.不是只有糖尿病人才需要关心血糖，80%的现代人都有血糖方面的问题； 2️⃣.我们不只要控制血糖，更重要的是要控制血糖峰值的变化；

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@chenqing663

2 months

看完了关于YouTube的“八卦”书： 1. 创始人陈士骏：一开始YouTube是靠刷他的信用卡来支撑公司的运营，但在5年后后因为癫痫退出了公司。 2. 和Google的关系：被收购、经历各种融合。即使到Google拆分也没有把YouTube独立出去。 3.

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5 months

@nextify2024 看到你这个问题的时候，我正在评审今年团队内终端（5升6，6升7）的材料。前端自然有自己的job model 和路线的。如果有时间可以跟大家分享一下。

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@chenqing663

6 months

淘天这边还有前端和客户端 hc，服务端也有，base 北京与杭州，前飞书的朋友欢迎来勾搭。

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@chenqing663

4 months

这个618就囤书了。这是今天来的一批（其中深度学习推荐系统其实我已经看过两遍了，但觉着书不错，凑单买了本实体书）。今年截止今天已经读完了28本书（其实不止，有几本非出版的书籍或者没收录的书籍也看了几本）。 —— 你们囤书了没？

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@chenqing663

2 months

上周我跟我的产品同事闲聊，说如果我想去干产品有什么入门书推荐吗？他给我列举了一些： 1. 《启示录》 2. 《点石成金》 3. 《用户体验要素》 4. 《幕后产品》 5. 《结网》 6. 《决胜B端》我问俞军的《产品方法论》推荐吗（其实我看过），他白了我一眼😂

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@chenqing663

2 months

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@chenqing663

9 months

@i5ting 所谓的解法就是变被动为主动：对于前端的TL： 1. TL主动跟服务端TL喝杯咖啡聊一聊，缓解下��突。团队间关系的疏通其实是TL的工作的一部分。 2. TL对一线同学，对一线同学做的事情，及事情事前的目标、事中的过程、事后的结果要做充分的关注和管理，不然就是失职。对于前端一线同学： 1.

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@chenqing663

6 months

@knowledgefxg 在 https 还没普及的年代，曾经还跟运营商做过 dns 劫持（原理就是用户的 dns 就是 localdns 会把要加速的域名 forward 到这边来，然后这边把域名解析到这边的缓存系统）。随着各大网站 cdn 系统在各个运营商布点很完备，以及 https 的普及，这种劫持逐渐变少了。

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@chenqing663

3 months

哈，这本书看的我很膨胀😎，我觉着我也能轻松从头开始预训练一个大模型（不是🥹）。我愿称这本书为抱抱脸（huggingface ）入门教程，手把手教你 transformer 是什么，怎么训练，解决什么问题，blabla...... 当然技术书的通病，很多例子跑不起来了，很多东西也过时了，但瑕不掩瑜。

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Thinking Garden

@chenqing663

3 months

@nextify2024 跨域可不仅仅是域名，还包含协议，端口等。解决跨域也有非常多的方案，不仅仅有cors

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@chenqing663

4 months

我有一个4步走的方案，也是在我团队实行的方案： 1. 用起来。不管你是用ChatGPT也好、还是用国内的kimi、豆包、千问还是开源的llama等等，用起来找找感觉，顺着感觉了解一些prompt engineering的事情、了解一下RAG、微调。 2.

城北没有你

@qiqiqi87950427

4 months

@oschina 作为一个前端开发，想要拥抱AI,应该学习什么东西，从哪里开始入手

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@chenqing663

6 months

策略产品是最近几年衍生出来的一个工作岗位，是产品 + 算法的融合体。 📚我读此书的目的主要基于以下几点： 1. 我现在工作的场景就是推荐场景，也涉及搜索和商业化广告。🚀 2. 我们也有策略产品团队，日常工作也需要打交道，需要补充相关的知识便于更高效的交流。 3.

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@chenqing663

4 months

@YigeKing 不要在意这些细节。我也在我们车库一个类似的位置剐蹭了一个四方的中空的铝合金的管子。好嘛，4s店定损了3.2w，3年多的保费都出来了。当时提车才刚两周，就把保险这条流程走了一把，也算值得了😄

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@chenqing663

9 months

@i5ting 1. 团队间的信任没有建立起来。这个锅要前端的负责同学或者前端的TL背。 2. 项目的人员安排不合理，缺少一个总的负责人，以及各端的负责人。这个前端的负责的同学很重要。 3. 流程不合理。。。。 ------

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@chenqing663

4 months

@nextify2024 ts的出现，让javascript 和java的关系如字面意思一样了😂

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@chenqing663

9 months

@shengxj1 我天天打车，车上看书

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@chenqing663

5 months

配置的windows主机到了，先跑个分娱乐一下。顺便把基础的开发环境准备了一下。

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@chenqing663

5 months

贴一下配置单： CPU: i9 14900K盒装主板: ROG MAXIMUS Z790 DARK HERO 显卡: RTX4090 O24G 猛禽 ROG STRIX 国行内存: 金士顿 32*4 5200 共128G FURY 硬盘：英特尔 SOLIDIGM P44Pro 4t 电源：ROG 1200W THOR II 雷神二代机箱：华硕（ASUS）ProArt创艺国度PA602 散热：华硕(ASUS)

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@chenqing663

6 months

@plantegg 1. 先看服务是否起来了，端口是否正常在监听（第一反应）。 2. 看是本机，网络（防火墙设置之类）可能不是主要原因（看网络层面问题）。 3. 应用层面是不是没给 root 账户访问链接数据库权限之类的，（应用配置方面） 4. 以上三点是我 yy 的😂

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@chenqing663

8 months

年前淘天这边有一波招聘，前端客户端都有，有意私聊。

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@chenqing663

7 months

@GreenPanda_111 1. 19年学完了coursera 上吴恩达的深度学习课程，摆弄 tensorflow karas 还给tensorflow.js 贡献了点代码 2. 最近学一学深度学习里面的数学，把基础的线代，倒数与微分和概率论学一下 3. 学习数学的时候切记要适可而止不要去手动推导，知道原理就好 4.

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@chenqing663

6 months

@imwsl90 也有一种情况，比如类似当年雅虎邮箱，后来就没了😔😂

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@chenqing663

7 months

@435hz 我看到这些话是从《笔记的方法》

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@chenqing663

5 months

最近一直在思考function calling 和agent的区别是什么，看到了的这篇文章，算是解决了我的一些疑惑（但仍然有）。这篇文章的作者LilianWeng 是OpenAI应用研究主管。得到： agent = llm + memory + planning + tools use. ---- 如果按照这里理解，function calling 功能

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@chenqing663

9 months

📘 《Google的软件工程》这本书专门提到了文档重要性 🔍 文档的价值： - 文档首益者是下游用户。 - 成本由多次传阅抵消，发挥作用。 🖋️ 文档写作： - 视为独立技能，非仅编程技能。 - 需要工具支持，集成进工作流。 - 通常被看作额外负担。 🚧 文档的挑战： - 有限的工具支持或未集成到工作流。 📝

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@chenqing663

6 months

今天面试了一个面试者，简历上写：精通React。其实我就问了一个问题（当然会继续延伸）：state 或者props 的变化会引起组件的re-render这句话对吗？为什么？你会发现react 核心三条线 1. 初始渲染：mount 2. 更新：update（re-render） 3. 卸载：umount ——- re-render

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Thinking Garden

@chenqing663

1 month

因为需要写一篇关于“大模型与效率提升”（主要聚焦在软件工程相关）主题相关的调查报告，这周把去年的一篇比较火的调研论文《A Survey of Large Language Models》看了一下：不过有点遗憾的事情是：大模型发展日新月异，一些最新的东西并没有包含进去。

A Survey of Large Language Models

Language is essentially a complex, intricate system of human expressions governed by grammatical rules. It poses a significant challenge to develop capable AI algorithms for comprehending and...

arxiv.org

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@chenqing663

9 months

开始研究鸿蒙了。刚才我自己研究和跑了跑鸿蒙,把开发文档大致的看了一遍，真真的就是前端技术栈，尤其是工程上都是nodejs 这一套做的；ts 就是ts，看着要比ios 简单多了，还有点小程序的影子。版本9 还改了名字，其实换汤不换药在api 7 里面这个目录结构就是小程序的目录结构。7

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Thinking Garden

@chenqing663

9 months

其实我是从15年10月份到淘宝做前端的。我在此之前是在当时的技术保障部（现在已经划到阿里云下面）做系统工程师（SA）负责当时阿里的DNS（内部dns如全局调度，权威dns，机房内的local

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Thinking Garden

@chenqing663

6 months

@buaaxhm Setting an avatar is not supported.

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Thinking Garden

@chenqing663

2 months

花了半天把Llama 3.1 的paper看完了（前面还算看的仔细，到了后面关于视频和语音多模态我就跳着读了），真的把llm训练的方方面面都和盘托出了。有3个跟国内相关的比较有意思的观察： 1. 各种对比里面基本就是跟gpt4 和 claude-3.5-sonet

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Thinking Garden

@chenqing663

5 months

@HUABANG1 不过也很好理解，openai的接口格式等成为了事实上的规范，一般都会主动兼容openai。

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Thinking Garden

@chenqing663

16 days

豆瓣评分9.7分的《数据密集型应用系统设计》作者已经在写第二版了。目前已经写完第三章，预计2025年12月底能写完，期待一下。

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Thinking Garden

@chenqing663

5 months

今天抽空做了个poc（语音版的天气小助手），理论上除了天气还可以做非常多的东西, 核心逻辑如下（麻雀虽小五脏俱全）： 1. 使用MediaRecorder 在浏览器录音。 2. 将录音传给openai 的 speech to text。 3. 使用openai function calling 调用高德的天气api。 4. 继续调用 openai的 text to speech

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Thinking Garden

@chenqing663

4 months

这本书虽然是 2020 年的书，但这几年除了基于 transformer 的大模型有比较新的东西，但在传统的搜推领域并无大的变化。是一本不错的入门和了解深度学习在推荐领域的书。看完这本书我接下来就是要梳理我现在所做业务的推荐体系是咋做的了。

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Thinking Garden

@chenqing663

9 months

我还给自己挖了另外一个坑：PDD的打开为什么这么快，也请期待，争取2024 填完。

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@chenqing663

9 months

给自己开了个坑，总结下体验优化的方方面面（准备花一年时间来补充和完善）： 1️⃣ 浏览器工作原理：了解请求-响应机制。 2️⃣ 网络与协议：深入TCP/IP，HTTPS等。 3️⃣ 后端服务架构：微服务与单元化改造。 4️⃣ 性能优化基础：统计学在性能评估中的作用。 5️⃣

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Thinking Garden

@chenqing663

9 months

@i5ting 作为前端自身还是要专业起来。别认命，人家把我当资源，我也把自己当资源？多具备全链路视角，多了解点业务逻辑和目标，多知道点业务数据，多了解点服务端知识，多在会议上发发言，多….

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@chenqing663

3 months

“想全是问题，做才是答案” 一直是我钉钉的备注。

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@chenqing663

3 months

#每天挖一个坑一个合格的产品经理必备的一个能力就是行业调研，据说也是产品面试里面经常会问到的面试题。我就问，大家有没有兴趣调研一下这一轮的AI企业呀？我觉着调研完，你肯定会有更深入的对这个行业的认知。

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Thinking Garden

@chenqing663

8 months

@wong2_x 对于这种只需要response流式返回的场景，sse就足够了而且架构足够简单，服务端不需要做什么特殊设置（设置一些content-type）就可以了，相反websocket在chatgpt这种场景下有点杀鸡用牛刀了。

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@chenqing663

7 months

@HappyQQ_CN 红衣

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Thinking Garden

@chenqing663

7 months

@blockzhain 早期版本是支持java的，后面就不支持了

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@chenqing663

6 months

@amehochan 实践中学比较好，不然学的多忘的多呀。比如自己写自己的博客系统，从设计稿切图到功能实现都亲自动手。应用所学的新的东西一遍一遍迭代和重构。或者找个前端岗位，一步到位😁

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Thinking Garden

@chenqing663

3 months

@dotey 这个代表的是一个带有ui功能的新项目的一般流程。事实上，一般项目里面很多都是只涉及其中一部分，而且很多是并行的，甚至是可以简化和省略的。

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Thinking Garden

@chenqing663

4 months

假期这几天终于把这本书看完了（哈，为啥没去西西弗看，而在星巴克？还不是那边没有位置了）😂。读完此书，对个性化推荐的认知更加体系和立体（因为我现在从事的是推荐工作，所以我更关注推荐），书里面大篇幅内容是分析的我司的内容，这就有意思了：很多信息我是从这本书里面学习的🥹。

Thinking Garden

@chenqing663

6 months

推油说，针对最后一点，可以先去做策略研发，根据我实际的经验看，不是不行，但也很难。目前策略研发的流程是这样： 1. 策略产品提出需求（根据老板、前台产品、数据洞察等）并制定出规则. 2.

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Thinking Garden

@chenqing663

4 months

Bye, Hangzhou. See you next week.

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Thinking Garden

@chenqing663

11 months

上周捞了不少前端简历，现在做c端的，有移动端开发经验（h5小程序，跨端更好），有react 经验的真的好少好少。大部分是vue全家桶（不是说vue不好，只是跟当前团队技术栈不match）和中后台的经验。

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Thinking Garden

@chenqing663

5 months

@imwsl90 我跟我媳妇也是。我给了她家20w，她家反手给我我们60w……

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Thinking Garden

@chenqing663

5 months

@sun0225SUN 家里的，不是工位

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Thinking Garden

@chenqing663

11 months

@nishuang 哈哈，有这种耐力，啥方法都能成功😂

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Thinking Garden

@chenqing663

11 months

@HiTw93

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Thinking Garden

@chenqing663

9 months

@dotey 这里用新老区分员工视角是有些单一的。其实业务或者老板想要的是靠谱的同学，能持续完成目标拿到结果的同学。而无所谓新老。但这里面会参杂很多因素： 1. 用工成本的问题，所以产生了所谓的用工的性价比，大部分新人其实是比老人薪资低很多（文章里面说的感觉不具有代表性，仅仅是个例）。 2.

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Thinking Garden

@chenqing663

4 months

秉持着实践出真知，今天手动跑了一下llama 3 8B的SFT。一些结论如下： 1. 构造合适的数据集最重要，这需要你不仅有对应的经验或者有历史沉淀或者有渠道可以获取到。 2. 对于类似一些learning rate的超参数也是需要多试几次的，不然有时候模型并不能学会你的问题。 3. 当前基于lora的sft

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9 months

@imwsl90 gmail注册；美区appleid 下载app，充值（我是支付宝里面买的礼品卡充值）

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3 months

@chopinandsky 后面章节我还没看。我的个人理解是：在普通的机器学习中比如分类问题就是基于概率的，包括当前的大模型也是基于概率的。而贝叶斯就是在已知先验概率情况下去推理不确定性的非常有用的方式方法。（我还问了chatgpt，它回答的还是很专业的，确实跟人工智能紧密相关😂

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6 months

@lxfater 微信读书

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5 months

@iamshaynez 复议。除ChatGPT plus之外，唯一还付费就是GitHub的copilot （这个主要是要紧跟code gpt最新的进展）。其它的真的就一眼就能看透其“本质”。

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16 days

@oran_ge 广州酒家

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5 months

@buaaxhm 原生的长列表一般都是recycleView 或者 ListView 吧，都是自带回收功能的，某种意义上也算是虚拟列表，极致一点可能要自己实现。

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6 months

我让gpt 给我小红书生成封面： 1. 应用已知的配色方案，比如莫兰迪、渐变色、黑白灰，或者根据输出的副标题生成一套。 2. 布局结构即模版先来了一个简单的，理论上有设计师可以设计多套。主标题，子标题的英文都是根据副标题自动生成，理论上还可以加很多元素，比如emoji。 3. ��体其实很关键。 4.

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1 year

@waylybaye 同感. 但新鲜血液又很重要. 但现在公司要求（尤其是学校要求）让招聘难上加难。

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7 months

@IIInoki 其实算力注意力上下文窗口应该是新的不可能三角_(:з」∠)_

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19 days

最近在研究text-to-DSL 的东西，因为客户端这边有一些动态下发的UI组件是像XML的自定义的DSL写的--- 这是背景。在应用层面其实核心就两个思路： 1. 在prompt上动手（few-shots、cot、rag .etc） 2. 在模型上动手（微调与对齐）目前主要是第一点上进行尝试ing，效果中规中矩。今天看到有一篇论文：

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4 months

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7 months

有么有考虑换工作的？安卓，ios，前端，c++。北京杭州均可，不吃亏不上当来试试呗.🎉