昨天看书

最新推荐文章于 2025-07-28 23:43:04 发布
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昨天看书

好久没有像昨天晚上那样看书了，asp.net2.0里面是增加了一些东西，想2年前看时并没有什么东西，2年唯一感兴趣的东西就是trace,现在增加了像.master、部分类这样的东西。

最近内网的蠕虫闹的很凶，看看自己能否编写此蠕虫的专杀！发现看了汇编格外亲切！想起了大学时用debug了， 根据内网现在的表现，看来一定去买一个正版的杀毒软件了，发现trend并不是很有效果！

刚才登录验证码居然是
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2020下半年总结：未觉昨日事多少，光阴流转已半年
AXYZdong的博客
12-31 3978
2020过得真快，总结过去，展望未来，忆博客、忆学习、忆竞赛、忆自己。鲜花怒马少年时，一日看尽长安花！
【转载】100个思维模型（不一定都适用，各取所需）
我驾驶汽车从不是为了从A点到达B点，我喜欢去感受汽车，与之交流，与之融为一体。
01-09 1万+
世界上最有智慧的人是怎样理性思考的？他们在商业活动和个人生活中是如何做决策的？ 95岁的智慧老人查理·芒格的“多元思维模型”，相信大家都不陌生。他提倡要学习在所有学科中真正重要的理论，并在此基础上形成所谓的“普世智慧”，以此为利器去研究商业投资领域的重要问题。因为每个学科都是从一个独特的角度去切入了解这个世界，都是一个摸象的瞎子。要对世界有真实的了解，就必须掌握多个学科的核心思维方式。本文是对查理·芒格100个思维模型的重磅汇总，值得收藏起来反复研读、推敲精进。正文：对查理·芒格的100个思维模型的汇总是希
昨天看书，发现PHP中关于拆分字符串的几个函数的使用区别
Power@IT的专栏
01-20 123
split: 用正则表达式将字符串分割到数组中。 ※但是从PHP5.3.0开始，已经不提倡使用split，而应该根据情况只使用以下两种 preg_split: 使用了 Perl 兼容正则表达式语法，通常是比 split() 更快的替代方案。 explode: 如果不需要正则表达式的威力，则使用该函数更快，这样就不会招致正则表达式引擎的浪费。 参考来源：PHP: split - Manual ...
看书的一点小建议！
时清云的博客
07-01 160
大家好，我是小林。 昨天看到小北写了篇「看书的一点小建议」，写的很不错，今天我也根据自己经历，分享下看计算机基础类书的心得。 每隔一段时间，都有些读者跑来请教我学习的心得。 他们的困惑可以归类这几点： 书看不懂，容易放弃，怎么办？ 看书的效率很低，怎么办？ 做了很多笔记，依然过会就忘记，怎么办？ 这些困惑我曾经也经历过，中途也踩过很多坑，浪费了很多的时间，好在及时反思，调整了看书的方法，后面学习的效率立竿见影。 不要直接选择困难模式 大家应该知道计算机书里有个黑皮系列的书，黑皮系列的书有
其实，我几乎很少看书！
stormzhang的专栏
08-16 229
阅读文本大概需要 3.3 分钟。今天大家都被「红芯浏览器」刷屏了，很多人问我怎么看，我其实早见怪不怪了，我建议大家看下底部推荐阅读的一篇文章就好了，我就一句话评价：国外一...
忆小时候看书
weixin_30853329的博客
07-17 93
　　发现自己现在很难专注的看一本书，总感觉有点浮躁，不知道是人长大了顾虑的东西多了，还是一些我还不能了解的因素造成的。小时候我还是很喜欢看书，小学5年级时，老爸给我买了一套四大名著，现在还能想起那年暑假，天气还没那么热，头顶吊扇在悠闲的转着，几个小我几岁的伙伴在我家写着暑假作业，而我拿着那本《西游记》看的津津有味，而后就是《水浒》，《三国演义》，不过只是《三国演义》看到诸葛亮鞠躬尽瘁后，后面的章节...
猛看书
SophieZhou的专栏
08-03 593
因为听说，孕妇如果动脑子特别多的话，对孩子的大脑发育很有好处，所以我最近狂想看书。一本numerical optimization我都要着迷了。反正工作上全是我不感冒的工程的code，我实在懒得去努力，所以索性自己懒惰一下，多看点书，然后实现几个算法试试，给自己增加点智慧和头脑，也开心些。 昨天回家，在小区里被一老太太吓一跳，今天又被同事猛一下打了一下吓一跳。感觉吧，孕后，真是一个敏感的
看书学习感悟系列（一）
Dada_ping的博客
04-24 189
前言： 大家好，今天周六，暂时来一篇非技术性文章，说说最近的感受，最近自己每天都按照自己的计划进行推进（除了上班时间，下班后都是按照严格计划执行，不浪费时间！），下面是我差不多近半个月严格...
不爱看书爱挣钱了
Luyouzhen的博客
12-15 327
文/小妖 01 昨天一个同事把我拉到了她的日本代购群。整整一周，她都在朋友圈试水。 上一个月，我姨在云集上卖货了。 上半年我同事在淘派里卖货了。 我微信里还有2个淘宝客的福利群。 朋友圈里，更是数不胜数。 宝妈卖尿不湿等婴幼儿用品，学生卖水果手机，零食卫生巾等。 当然，还夹杂着七八个卖奶昔的。 还有卖房子的置业顾问。 卖化妆品的。 卖水果卖蛋糕还有一个减肥的创始人。 看着大...
给各位读者分享一点看书的小建议
findyi的博客
07-11 248
阅读本文大概需要6分钟。 昨天看见小北写了一篇：「看书的一点小建议」，写的很不错，今天也分享一下自己看书的心得。 其实不少读者问过我怎么看计算机经典大厚书、怎么看产品运营经典大厚书、怎么提高看书效率： 电影教父里有台词：「花半秒钟就能看透事物本质的人，和花一辈子都看不清事物本质的人，注定是截然不同的命运」。 看透事物本质的能力其实就是洞察力。 培养洞察力的三大方法：「看书」，「工作生活实践」，「和大佬学习沟通交流」。阅读最经典的书，跟优秀的人交流，洞察力想不快速提升都难！ **关于高效读书我给大家六.
最近想看书！
weixin_34120274的博客
10-31 80
最近很想看书；其实一直我就很喜欢看书。只是最近特别忙，工作忙，周末更忙；所以很久没看书了。上上周日去书城，一口气买来5本书，本来不想去4楼计算机区的，但还是忍不住去了。《瓦尔登湖》： 一本描绘朴素生活的散文《生活的艺术》：林语堂著，还是比较有意思的《身体使用手册》：最近老犯病，就是身体使用不当，得看看了《品三国》：在轻松中了解史事，也是不错的体会，易中天品得还是有些意思的《.Net设计规范》：最近...
event.js:基于事件的同步执行方法
05-29
昨天看书在看面向对象程序设计章节时又看到其中一个叫模块模式，于是自己心血来潮想依着require的API自己实现一个模块加载器，略复杂，其中卡在加载各个依赖关系上面卡了一会，每个require或define如果有依赖项就得...
查理芒格推荐的100个思维模型
热门推荐
Mage25的博客
10-11 1万+
1.机会成本思维模型 机会成本是指为了某种东西而所要放弃另一些东西的最大价值；也可以理解为在面临多方案择一决策时，被舍弃的选项中的最高价值者是本次决策的机会成本；还指厂商把相同的生产要素投入到其他行业当中去可以获得的最高收益。 2.直觉思维模型 又称为直观，通常被描述为，一种不用经过太多思考过程，很快就能出现的直接想法、感觉、信念或者偏好。当我们有某种信仰，但是不确知它的原因时，通常会将它归于是一种直觉。认知科学认为这是因为生存的演化压力而产生的人类心智能力，让人类可以快速做出判断，采取行动，它通常与
智能家居AI智能体：AI应用架构师构建的智能化居家生活新架构模式
AI天才研究院
07-28 854
你有没有过这样的经历？早上闹钟响了，窗帘却没自动打开（因为忘了设置下雨场景）；想喝热咖啡，却发现咖啡机没提前启动（因为昨天加班晚了没改时间）；晚上起夜，摸黑找灯开关差点摔倒（因为智能灯没感知到你的动静）。现在的智能家居，更像"各自为战的设备集合"——灯归灯、空调归空调，没有一个"大脑"能理解你的需求、协调所有设备。本文的目的，就是介绍智能家居AI智能体——这个能解决上述问题的"大脑"，它的架构模式、工作原理，以及如何用代码实现一个简单的智能体原型。AI智能体的核心概念（感知、决策、协同、学习）；
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重大危险源清单及风险评价表.doc
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同音字纠错任务中的SFT数据样例
05-29
### 什么是SFT数据样例在同音字纠错任务中的应用？ 监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是大语言模型训练的重要阶段之一，其目标是通过高质量的指令-响应对来优化模型的行为[^1]。对于同音字纠错任务，SFT数据样例的设计需要特别关注输入文本中可能存在的同音字错误，并提供正确的输出作为目标。这些数据样例通常包括以下结构： - **输入**：包含同音字错误的句子或段落。 - **输出**：经过修正后的正确句子或段落。 以下是一些具体的SFT数据样例设计示例： ```plaintext [user]这是个典型的例子，我们去“买苹果”而不是“卖苹果”。[/user] [assistant]这是个典型的例子，我们去“买苹果”而不是“卖苹果”。[/assistant] ``` ```plaintext [user]他每天都要去图（涂）书馆看书。[/user] [assistant]他每天都要去图（图）书馆看书。[/assistant] ``` ```plaintext [user]小明昨天在公园里看到了一只漂（飘）亮的蝴蝶。[/user] [assistant]小明昨天在公园里看到了一只漂（漂）亮的蝴蝶。[/assistant] ``` ### 构建SFT数据集的方法 构建用于同音字纠错任务的SFT数据集可以采用两种主要方法[^2]： 1. **人工标注**：由领域专家手动构造包含同音字错误的句子，并提供正确的修正版本。这种方法虽然成本较高，但能够确保数据的质量和多样性。 2. **使用LLM生成**：利用已经训练好的大型语言模型（如GPT系列、通义千问等）生成大量的同音字错误句子及其修正版本。这种方法效率较高，但在某些情况下可能会引入偏差，因此需要后续的人工校验。 此外，在多轮对话场景下，如果引入了RAG（检索增强生成）技术，则需要进一步考虑上下文信息以及检索结果的相关性，以确保生成的数据样例能够反映真实的用户交互过程[^4]。 ### 示例代码：生成同音字纠错数据集 以下是一个简单的Python脚本，用于生成同音字纠错任务的SFT数据样例： ```python import random # 常见的同音字对 homophones = { "买": "卖", "图": "涂", "漂": "飘", "杆": "竿", "坐": "座", "再": "在", } def generate_sft_example(): base_sentence = "他每天都要去{}书馆看书。" wrong_word = random.choice(list(homophones.keys())) correct_word = homophones[wrong_word] incorrect_sentence = base_sentence.format(wrong_word) correct_sentence = base_sentence.format(correct_word) return f"[user]{incorrect_sentence}[/user]\n[assistant]{correct_sentence}[/assistant]" # 生成10个SFT数据样例 for _ in range(10): print(generate_sft_example()) ```
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