- 「我的藍色是你的藍色嗎?」測試探討了個人如何分類青色,揭示了顏色感知上的主觀差異。
- 諸如螢幕校正、環境光線和個人感知等因素顯著影響測試的準確性。
- 「這項測試由一位視覺神經科學專家設計,旨在娛樂並引發對感知與語言之間相互作用的思考。」
- 可搜尋性,即搜尋程式碼元素的容易程度,是程式碼維護中一個重要但常被忽視的指標。
- 增強可搜尋性的關鍵做法包括避免動態識別符的構建、在整個技術棧中使用一致的命名規範,以及偏好扁平結構而非嵌套結構。
- 這些做法有助於在瀏覽和維護不熟悉的程式碼庫時防止挫折和錯誤。
- 「Greppability(可搜尋性),即使用 grep 搜尋程式碼的容易程度,是一個被低估但非常有價值的程式碼品質和一致性指標。」
- 「Super Grep」,一個為了增強各種命名規則的模式匹配而設計的工具,現在已在 PyPI 上提供,並提供「超級不區分大小寫」模式。
- 雖然 IDE(整合開發環境)提供搜尋功能,但 grep 仍然至關重要,特別是在大型或不熟悉的程式碼庫中,確保搜尋的便利性和跨不同語言的一致性。
- 作者描述了「九頭蛇計畫效應」,即在一個計畫中解決一個挑戰會導致新的挑戰,從而形成未完成工作的循環。
- 為了打破這個循環,作者建議採取一些策略,例如從一開始就定義「完成」,擁抱最小可行產品(MVP)、時間框定,以及慶祝完成。
- 重點在於養成增加完成專案可能性的習慣,從而促進真正的技能成長並減輕未完成任務的心理負擔。
- 「將未完成的專案重新定位為創意探索和學習的機會,而不是壓力的來源。」
- 擁抱修修補補和玩耍的過程,這對於個人和職業成長至關重要。
- 為一些專案設定現實的目標和截止日期,同時允許其他專案保持開放,以便有效地優先處理任務。
- 作者探討了使用 GPT-4o 的新結構化輸出功能來開發一個 AI 輔助的網頁爬蟲,並使用 Pydantic 模型取得了初步的良好結果。
- 挑戰包括解析複雜的表格和管理成本,一個為期兩天的實驗花費了24美元,這導致了清理HTML字串以提升效能的努力。
- 「使用 Streamlit 創建了一 個示範,並在 GitHub 上分享了源代碼,未來計劃捕捉瀏覽器事件並改善使用者體驗。」
- 使用 GPT-4o 進行網頁爬蟲雖然有效,但成本高昂,這促使使用者將 HTML 轉換為較簡單的格式如 markdown 以降低費用。
- 「像是 Extractus、dom-to-semantic-markdown、Apify 和 Firecrawl 這些工具有助於這種轉換,並且正在探索用戶輔助的流程來生成 XPaths。」
- 像 browserbase.com 這樣的替代方案提供了在無頭瀏覽器上運行 Chrome 擴充功能的解決方案,並且使用較小且經過微調的模型或生成爬蟲程式碼可以提高效率並降低成本。
- 作者正在將其企業雲端遷移至新墨西哥州,並購買一台新伺服器以取代過時的伺服器。
- 現代伺服器,如 Dell PowerEdge 和 HP ProLiant,本質上是具有先進管理功能的強大電腦,例如用於遠端存取和管理的 IPMI。
- 由於 IPMI 的安全性問題,需要將其與不受信任的網路隔離,這突顯了了解伺服器管理系統具體功能和限制的重要性。
- 目前,除了 N100 系列的 CPU 之外,Intel 在 CPU 和 GPU 性能方面都落後於 AMD。
- AMD 處理器因其卓越的性能和成本效益而受到青睞,而 Intel 處理器則常用於現有系統的直接替換。
- Redfish 正逐漸成為伺服器管理中比 IPMI 更安全且更易於使用的替代方案。
- 擴散模型和自回歸模型有相似之處,擴散模型在頻率域中執行近似的自回歸。
- 擴散模型從粗到細生成圖像,通過光譜分析進行分析,顯示自然圖像光譜遵循冪律。
- “擴散模型中的腐敗過程會過濾掉高頻信息,使生成過程在頻率空間中類似於自回歸,這暗示了未來可能將這兩種範式整合以處理多模態數據。”
- 「這篇文章討論了擴散模型與光譜自迴歸之間的關聯,強調了如何通過自迴歸建模的視角來看待擴散。」
- 它探討了語音的頻率成分以及不同頻率的產生和感知方式,並提出了在音頻生成和建模中的潛在應用。
- 這段對話提到了相關的研究論文和想法,例如在擴散模型中使用粉紅噪音以及音頻數據中相位的影響。
- 「Windows 11 使用者無法卸載微軟的 'Recall' 功能,該功能會不斷截取使用者行為的螢幕截圖,以便輕鬆檢索先前的工作。」
- 最近的一次更新錯誤地允許卸載 Recall,但微軟澄清這是一個漏洞,並正在調查隱私問題。
- 「由於公眾反彈和網路安全問題,微軟將 Recall 設為選擇性加入,並將其釋出時間延遲至十月,供 Windows Insiders 測試者使用。」
- Microsoft 的「回收」功能無法被卸載,這引發了用戶對於其在作業系統市場上自滿和壟斷的批評和不滿。
- 關注點包括隱私、遙測以及 Windows 的未來,特別是因為年輕一代更喜歡使用 Chromebook 和 iPhone。
- 辯論的焦點在於微軟的數據驅動方法和人工智慧整合是否能維持其主導地位,還是會推動用戶轉向像 Linux 這樣的替代方案。