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2023-09-22 talkingdev

深入探究工程度量

本文深入探究了工程度量的世界。它探讨了工程度量是什么以及它们的目的,它们与生产力的关系,以及如何从中获得最大的利益。工程度量是提供对软件开发过程的各个方面的洞察的定量指标。它们能够帮助理解绩效,支持决...

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2023-09-21 talkingdev

OpenPipe开源,将昂贵的提示工程转为更低价模型

OpenPipe是一种基于少数提示行为的模型简化工具。在当前的人工智能领域,模型的训练和部署往往需要大量的计算资源和时间,这对许多用户来说是一种负担。然而,OpenPipe的出现改变了这一状况。它通过利用少数提示行为...

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2023-09-21 talkingdev

OpenAI最新AI图像生成器以细节和快速保真度推动极限

OpenAI的最新文本到图像生成器DALL-E 3将于10月初向ChatGPT Plus和企业客户提供。OpenAI尚未发布有关该模型的任何技术细节。DALL-E 3可以更有效地精细化处理,例如手部细节,并可以创建引人入胜的图像,无需任何hack...

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2023-09-12 talkingdev

为什么Nvidia在人工智能领域的霸主地位只是暂时的

Nvidia在人工智能领域的领先地位远非稳固。它目前的优势主要是因为几乎没有人在运行大型机器学习应用程序,竞争对手还没有成熟,研究人员拥有购买力,以及关注于模型训练方面。但在不久的将来,使用CPU进行推理将会...

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2023-09-12 talkingdev

成功工程师的七个简单习惯

本文探讨成功工程师的习惯,并解释了这些习惯如何使得这些工程师更加成功。例如,坚持一致的编码标准和风格,使代码更易于阅读和理解,至少在一个领域拥有深入的专业知识,良好的自我营销。本文深入探讨了编码习惯以...

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2023-09-11 talkingdev

如何通过大型科技公司的软件工程师面试

本文提供了一些关于如何通过工作面试的建议,这些建议来自一个曾经在亚马逊,Meta和Datadog担任面试官并完成了超过100次面试的人。

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2023-09-06 talkingdev

工程师职业发展指南 — 来自我在 Stripe 和 Facebook 的经验 (33 分钟阅读)

Raylene Yung 在 2011 年成为了 Facebook 的工程经理。接下来,她加入了 Stripe 团队,观察着这家公司在接下来的四年里从 200 名员工增长到超过 1,500 名员工。Yung 建立了 Stripe 的产品管理团队,定义了职业发展和...

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2023-08-31 talkingdev

BatteryML:微软开源电池退化研究模型工具包

近日,一款名为「BatteryML」的开源工具包在技术圈内引起了广泛的关注。该工具包主要用于电池退化方面的研究,包括数据集、特征工程工具,以及一个模型库。它提供了一种全新的方式来研究和理解电池退化的过程,为电...

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