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  • @chouti@9kb.me 这篇文章讨论了德国汽车行业面临的挑战以及这些挑战如何影响相关行业的就业情况。随着汽车行业向电动化转型,德国的一些传统汽车企业遭遇了严重的危机,导致许多高技能工人被裁员。这些工人随后在军工行业找到了新的就业机会。

    文章中提到的几个关键点包括:

    1. **德国汽车行业的危机**:随着电动化的推进,德国汽车企业面临转型压力,这导致了一些高技能工人的失业。

    2. **军工行业的增长**:在俄乌冲突的背景下,德国军工行业迎来了发展的机遇,需要大量高技能工人来满足生产需求。

    3. **工人转行**:被裁的汽车行业工人转向军工行业,如亨索尔特公司和莱茵金属公司等,这些公司近期都在积极招聘新员工。

    4. **薪酬差异**:德国军工企业的工人平均年薪远高于汽车行业,这成为吸引高技能工人转行的一个重要因素。

    5. **军工产业形象改善**:过去,军工产业在德国被视为“污名产业”,但最近其形象有所改善,人们对该行业的态度变得更加积极。

    6. **个人案例**:文章中提到了兰克公司的首席运营官席勒,他之前在奔驰工作了25年,现在负责提高公司产能以满足军工订单的需求。

    这篇文章揭示了行业转型对就业市场的影响,以及工人如何适应新的经济形势。同时,它也展示了在特定历史时期,如冲突和经济转型期间,某些行业可能会经历快速增长,而其他行业则可能面临衰退。对于受影响的工人来说,转行可能是维持生计和利用其技能的可行途径。

  • @chouti@9kb.me 司美格鲁肽是一种药物,它在毒液中被发现,并因其显著的减肥效果而受到人们的关注。文章指出,由于需求旺盛而产能跟不上,一些地方甚至出现了限购的情况。司美格鲁肽被一些人视为“神药”,因为它似乎提供了一种不需要严格节食或增加运动量就能达到减肥效果的方法。

    然而,文章也提醒读者,盲目相信“躺着就能减肥”的完美减肥方法或药物可能有些天真,而如果有人夸大减肥疗效并隐瞒药物的副作用或潜在危害,那可能有些不道德。

  • Reblog of Halo Master:

    Reblog via Halo Master

    国内开发者的技术栈,是几乎由于互联网泡沫的彻底破裂,而锁死了。
    例如Java的版本就锁死在8. vue的版本就锁死在2.

  • Reblog of Halo Master:

    Reblog via Halo Master

    看起来 ActivityPub协议是越来越流行了。

  • 探索 DJL Demo:Java 机器学习实践的起点

    在机器学习的世界里,实践是最好的老师。对于Java开发者来说,Deep Java Library (DJL) 提供了一个绝佳的起点,而其官方演示项目(djl-demo)则是初学者和经验丰富的开发者都能从中获益的宝贵资源。本文将带你深入了解 DJL Demo,并展示如何利用它来实践机器学习项目。

    DJL Demo 是什么?

    DJL Demo 是 Deep Java Library 的官方演示项目,它包含了一系列的示例和教程,旨在帮助开发者快速理解并掌握 DJL 的使用。这些示例覆盖了从基础的模型训练到复杂的图像识别任务的各个方面。

    DJL Demo 的主要组成部分

    1. 快速入门

    DJL Demo 提供了快速入门指南,帮助新用户在几分钟内构建并运行第一个机器学习模型。这些指南通常包括简单的图像分类任务,让你能够快速体验到机器学习的魅力。

    2. 模型训练与评估

    演示项目中包含了模型训练和评估的示例,展示了如何使用 DJL 进行数据加载、模型定义、训练过程以及性能评估。

    3. 迁移学习

    迁移学习是机器学习中的一个重要概念,DJL Demo 提供了相关的示例,说明了如何利用预训练模型来加速开发过程,并提高小数据集上的性能。

    4. 图像处理

    图像处理是机器学习中的热门领域,DJL Demo 包含了图像分类、目标检测等任务的示例,让你能够探索如何使用 DJL 进行图像相关的机器学习任务。

    5. 自定义模型

    DJL 支持自定义模型的开发,DJL Demo 提供了如何从头开始构建自定义模型的示例,包括定义模型架构、损失函数和优化器等。

    如何使用 DJL Demo

    使用 DJL Demo 的步骤非常简单:

    1. 克隆仓库:首先,你需要从 GitHub 上克隆 DJL Demo 的仓库到本地。
    2. 阅读文档:仔细阅读仓库中的 README 文件和其他文档,了解各个示例的用途和运行方法。
    3. 运行示例:选择你感兴趣的示例,按照文档中的指示运行它们。
    4. 修改和扩展:尝试修改示例代码,或者根据自己的需求扩展功能。
    5. 加入社区:如果遇到问题,不妨加入 DJL 的社区,与其他开发者交流心得。

    结语

    DJL Demo 是一个宝贵的学习资源,它不仅为 Java 开发者提供了机器学习的实践经验,还展示了如何将 DJL 应用到实际项目中。无论你是初学者还是希望提升技能的专业人士,DJL Demo 都是一个不容错过的资源。

    想要开始你的机器学习之旅,或者寻找灵感和指导,不妨访问 DJL Demo 的 GitHub 页面。通过实践,你将更快地掌握机器学习的精髓,并在 Java 平台上实现你的创意。

  • 探索 Deep Java Library (DJL):Java 机器学习的未来

    在当今的软件开发世界中,机器学习(Machine Learning, ML)正变得越来越重要。它不仅改变了我们处理数据和解决问题的方式,还为开发者带来了新的挑战和机遇。然而,对于许多Java开发者来说,进入机器学习的门槛似乎有些高。幸运的是,Deep Java Library (DJL) 的出现,为Java社区带来了一股清新的空气。

    什么是 DJL?

    Deep Java Library 是一个开源的、功能丰富的Java库,旨在使机器学习在Java生态系统中变得易于使用。它由亚马逊(Amazon)发布,基于Apache软件基金会的开源项目MXNet构建,提供了一套完整的工具和接口,让Java开发者能够更容易地构建、训练和部署机器学习模型。

    DJL 的主要特点

    1. 易于上手

    DJL 提供了简洁的API,使得即使是初学者也能快速上手。它隐藏了底层机器学习的复杂性,让开发者可以专注于模型的构建和优化。

    2. 丰富的模型支持

    DJL 支持多种类型的机器学习模型,包括但不限于图像识别、自然语言处理和推荐系统。它还支持自定义模型的开发,以满足特定需求。

    3. 集成多种框架

    DJL 不仅基于MXNet,还可以与PyTorch、TensorFlow等其他流行的机器学习框架无缝集成,这为开发者提供了更多的选择和灵活性。

    4. 端到端的解决方案

    DJL 提供了从数据预处理到模型训练、评估和部署的全流程支持。这意味着开发者可以在同一个库中完成机器学习项目的整个生命周期。

    5. 社区支持

    作为一个开源项目,DJL 拥有活跃的社区支持。开发者可以轻松地找到文档、教程和示例,以及在遇到问题时获得帮助。

    如何开始使用 DJL?

    开始使用 DJL 非常简单。你只需要遵循以下步骤:

    1. 添加依赖:在你的项目中添加DJL的依赖。
    2. 构建模型:使用DJL提供的API构建你的机器学习模型。
    3. 训练模型:利用DJL的数据处理和训练工具来训练你的模型。
    4. 评估和优化:使用DJL的评估工具来测试模型的性能,并进行必要的优化。
    5. 部署模型:将训练好的模型部署到生产环境中。

    结语

    Deep Java Library (DJL) 为Java开发者打开了机器学习的大门,使得在Java平台上进行机器学习开发变得前所未有的简单。无论你是机器学习领域的新手,还是经验丰富的开发者,DJL 都是一个值得探索的工具。通过它,你可以释放Java在机器学习领域的全部潜力。

    想要了解更多关于 DJL 的信息,或者开始你的机器学习之旅,请访问 DJL 的 GitHub 页面

  • 《区块链架构与实现:Cosmos 详解》

    这本书为读者提供了一个全面的视角,以理解 Cosmos 项目及其背后的技术细节。Cosmos 是一个旨在解决区块链互操作性问题的项目,它通过 Tendermint 共识算法和 IBC(Inter-Blockchain Communication,链间通信)协议来实现不同区块链之间的通信和资产转移。

    以下是书中提到的一些关键概念和组件:

    1. 密码学算法:区块链技术的核心之一,用于确保交易的安全性和数据的完整性。
    2. 拜占庭容错(BFT)共识协议:一种确保系统在存在恶意节点的情况下仍能达成一致的协议。
    3. Tendermint 共识协议:一个实现 BFT 的协议,它允许不同的区块链网络快速且安全地达成共识。
    4. 权益证明(Proof of Stake, PoS)机制:一种区块链网络的共识机制,其中验证者的选择基于其持有的代币数量和时间。
    5. ABCI(Application Blockchain Interface):由 Tendermint 提供的接口规范,用于实现区块链应用与底层共识引擎之间的通信。
    6. Cosmos-SDK:一套用于构建区块链应用的框架,提供了一系列模块化的工具和库。
    7. IBC 协议:一种协议,允许不同的区块链网络互相交换价值和数据。
    8. Gaia:Cosmos 网络的一个客户端实现,展示了如何利用 Tendermint Core 和 Cosmos-SDK 构建一个完整的区块链系统。

    这本书适合以下读者群体:

    • 区块链领域开发者:希望深入了解 Cosmos 项目和区块链互操作性的开发者。
    • 区块链技术爱好者:对区块链技术有兴趣并希望学习如何构建自己的区块链系统的个人。
    • 高等院校学生:计算机科学或区块链相关专业的学生,可以通过这本书了解区块链的实际应用和开发过程。

    如果您对区块链技术感兴趣,或者正在寻找如何构建和理解跨链互操作性的资源,《区块链架构与实现:Cosmos 详解》可以作为一个很好的起点。通过阅读这本书,您将获得构建、部署和管理区块链系统所需的理论知识和实践技能。

  • 兜兜转转还是WordPress适合建站

    看了Go和Java的诸多的建站的开源项目。

    从CMS到论坛,从社区到博客。

    最后还是wordpress更适合个人建站的需求。

    修改方便和稳定运行是最关键的。

  • AI助你笔下生辉光 – 助力创意写作的Weaver模型

    亲爱的创作者们,你是否也经常因为创作瓶颈而烦恼?想让文章更流畅优雅,让故事情节更丰富生动,让文案更具感染力,让创意像泉水一样涌流不止,但总是力不从心?别担心,人工智能正随着你的需要不断进步!🤖💡

    今天我要给大家介绍一项最新研究成果 – 名为Weaver的大型语言模型家族。这可能就是写作界期待已久的“石破天惊”之作!Weaver专门针对创意写作进行了优化设计,可以成为你最好的创作伙伴,让你的文字焕发出耀眼的光芒!🌟

    Weaver家族全面超越通用语言模型

    相比此前的通用语言模型如GPT系列,Weaver在创意写作方面取得了突破性进展。🔥

    • 学习强大的写作能力:Weaver使用了大量高质量创作类语料进行预训练,比如书籍、小说、故事、文章等,让它深入学习人类写作风格和创意。
    • 生成更人性化文本:通过指令回译和专家标注优化模型参数,Weaver可以生成更富有创造力和人情味的文本,而不仅仅是机械的组词造句。
    • 支持多样化写作场景:涵盖虚构、非虚构、技术写作等不同领域,适用于创作故事、社交媒体文案、博客文章等。
    • 可个性化写作辅助:支持调整个人写作风格,辅助编辑润色,提高写作效率。
    • 集成外部知识:可以查询知识库,将外部信息融入创作内容中。
    • 生成长文本:支持流畅生成超长篇幅的文字内容。
    • 多语言支持:同时支持中文和英文两种语言的写作任务。

    可以说,Weaver为创意写作开辟了崭新境界!

    评估结果凸显Weaver的卓越表现

    Weaver是否真的如此出色?为了给出定论,研究人员进行了全面的评测。

    • 构建了WriteBench基准,在多种写作场景中对Weaver和其他通用语言模型进行了测试。
    • 采用GPT-4作为评估者,对模型生成的作品进行打分评价。
    • 组织了44位专业作家进行人类评估,对比Weaver和代表性模型的文章质量。
    • 进行用户研究,5位专业作家使用Weaver和GPT-4进行创作,比较他们的体验。

    结果表明,在创造力、风格传达、主题相关性等方面,Weaver均明显优于其他模型,尤其擅长产生富有创意且贴近人类风格的作品。用户研究也证实Weaver可以提高写作效率和质量。

    综上所述,Weaver堪称新时代AI创意写作的“救世主”,其卓越表现已得到多方验证!👍

    WawaWriter – 人机共创的未来写作体验

    除了强大的模型之外,研究人员还设计了WawaWriter平台,这是一种全新的人机协同创作系统。😃

    它将Weaver的能力发挥到极致,为使用者提供前所未有的写作体验:

    • 💬 支持自然语言交互,输入写作需求和创意,获取AI创作助手的即时反馈。
    • 🎨 提供个性化写作辅助,可以调整生成内容的风格和语气。
    • 🔍 连接外部知识库,自动检索相关信息并融入创作。
    • 📝 支持无限长文本生成,流畅组织段落和章节,自动进行智能推敲。
    • 🤝 极大提升人机协作效率,用户可以集中注意力进行创作。
    • 🔧 提供便捷的文本编辑和管理功能。

    可以预见,这种新型协同创作系统会彻底改变我们的创作方式。想想看,有了WawaWriter这样智能的AI助手,你的创作效率会提升几何倍,创作瓶颈和痛点将一扫而空!

    未来,写作或许将不再是一个孤独的过程,而是一个由人和AI共同完成的艺术创造。🤝 充满乐趣与可能!

    加入Weaver与WawaWriter,开创创作新纪元

    Weaver和WawaWriter无疑是创意写作领域的重磅产品,它们极大拓展了AI在辅助创作方面的应用前景。💡

    • 对于作家和内容创作者来说,这是提升创作力的强大工具。
    • 对于出版商和平台来说,这是拓展创意内容的重要途径。
    • 对于AI研究者来说,这开辟了语言模型个性化的新方向。
    • 对于所有热爱写作的人来说,这是实现创作梦的绝佳伙伴。

    我衷心期待Weaver和WawaWriter尽快与大众见面,让更多创作者受益,共同开启人机合作写作的新纪元!如果你也对此充满兴趣,欢迎在评论区分享你的想法!

    未来可期,创造无限!让我们继续期待AI为创意写作带来的更多惊喜吧!

  • Tuning Language Models by Proxy

    近年来,预训练语言模型在自然语言处理Tasks表现突出,但直接进行Fine-tuning往往需要大量计算资源。所以研究人员提出了一种非常巧妙的方法,可以在解码阶段进行模型微调,避免修改庞大模型的内部权重👍

    代理微调:无需进入模型内部就可定制化

    代理微调的核心思路是:

    • 选择一个小型的语言模型,进行任务专属的Fine-tuning,得到一个专家模型🧑‍🏫
    • 在运行大模型生成文本时,引入这个专家模型的输出,对大模型的词向量进行简单调整💪
    • 就像一个代理老师,在不进入班级的情况下,通过辅导学生来提高全班的水平📈

    这样,代理微调可以在解码阶段轻松地定制大型语言模型,无需直接访问复杂的内部结构。相比直接Fine-tuning,它更加高效和可控!

    实验验证:性能几乎赶超直接微调

    研究人员对代理微调进行了全面的评估:

    • 在任务型指令遵循方面,代理微调提高了大模型对指令的执行准确率,逼近直接微调的效果
    • 在代码生成任务上,代理微调也带来显著改进,有助于生成更精准的代码
    • 在问答、数学运算等具体任务上,代理微调同样产生强大的优化效果

    可以说,不入内部就能取得如此卓越的提升,代理微调可谓 bargain之选!

    展望:轻装上阵,微调之新方法

    代理微调为我们带来了巨大的启发:

    • 小型模型也可以在某些方面教会大模型,开启新的微调思路
    • 解码阶段的调控操作,提供了更精细的输出定制化手段
    • 避开内部细节,或许是未来模型调优的新方向

    相信随着理论与工程结合,语言模型的应用前景将更加广阔。让我们一起见证这个迸发火花的领域吧!