乌托邦中开发者的工具

在乌托邦的开发者,拥有:

  1. 一间靠窗的独立的办公室。其中有若干当前最快的电脑,至少两个显示器,人体工学的无线鼠标键盘,一块白板,一张舒服的椅子。
  2. 每到一台新机器。只要运行一个脚本。它就可以完成所有开发环境和所需软件的安装 并且check out所有的源代码并完成所有的构建。
  3. 一个完美的编辑器,无需配置插件。支持所有的编程语言,神速的intellisense。良好的重构支持。重要的是,即使你有上千万行代码。依然有良好的反应速度。
  4. 一个聪明的构建环境。永远只构建必需的部分。可以轻松和快速的部署。
  5. 完美覆盖的单元测试和集成测试。它们还要有很高运行效率。如果运行时间超过一顿中饭,那就可以一个脚本部署到远端运行。在运行测试用例时,如果有错。可以自动重试并将断点设在出错的地方
  6. 一个完美的Mock工具,可以Mock任何接口,方法,标准库,系统调用。
  7. 一个完美而聪明的代码合并工具。永远不会犯错。

 

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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