找到正确的地方问编程问题可能和问对问题一样重要。如果你跟错误的人问了正确的问题，也许得到了答案，但你不会得到一个好答案。因为你想要一个好答案，就需要知道在哪里问问题。
很早就有采集知乎用户数据的想法，要实现这个想法，需要写一个网络爬虫（Web Spider）。因为在学习 python，正好 python 写爬虫也是极好的选择，于是就写了一个基于 python 的网络爬虫。
关于大型语言模型(LLMs)的应用落地，目前最值的关注要数文档问答了。其主要的工作思路是将文档进行文本分割存入向量数据库，当遇到问题请求的时候，依据问题检索出向量数据库相关的文章片段，通过Prompt引导大模型给出答案。然而，该方法对于纯文本文档QA效果较好，当面对PDF、网页和演示文稿等不同文档结构时却存在一定的挑战。
授权转载自数据派THU（ID:DatapiTHU) 作者 | TIM COLLINS 意大利帕多瓦大学的研究人员将40名实验参与者分成两组，要求其中一组参与者说谎，而另外一组参与者诚实回答问题，通过对比两组参与者的鼠标运动轨迹，研究人员发现了相当有价值的结论。 • 这个分析鼠标运动速度的人工智能软件准确率高达95% • 说谎者会产生特殊的鼠标动作 • 这些发现可以用来研发更好的网络安全手段 鼠标动作 科学家们在一项电脑测验中测量了40个参与者的鼠标动作，发现他们的人工智能软件可以甄别说谎者，并且准确率高达9
Stack Overflow是开发人员学习，分享他们的编程知识并建立他们的职业生涯的最大，最值得信赖的在线社区。每年，Stack Overflow会向开发人员社区询问从他们最喜爱的技术到他们的工作偏好的所有内容。今年是发布年度开发者调查结果的第八年，也是受访者数量最多的一年。 2018年1月，超过100,000名开发人员参加了30分钟的调查。 今年，报道了一些新的主题，从人工智能到编码伦理。还发现，技术中代表性不足的群体对我们的调查的回应率比我们预期他们参与劳动力队伍的速度更低。想要自己钻研结果，看看你可以学到关于薪水，机器学习或科技多样性的知识吗？期待看到您的发现！
用GPT-4和ChromaDB向你的文本文件对话：一步一步的教程（LangChain 🦜🔗，ChromaDB，OpenAI嵌入，Web Scraping）。
作者：TIM COLLINS 翻译：白静 校对：丁楠雅 本文长度为1400字，建议阅读3分钟 意大利帕多瓦大学的研究人员将40名实验参与者分成两组，要求其中一组参与者说谎，而另外一组参与者诚实回答问题，通过对比两组参与者的鼠标运动轨迹，研究人员发现了相当有价值的结论。 • 这个分析鼠标运动速度的人工智能软件准确率高达95% • 说谎者会产生特殊的鼠标动作 • 这些发现可以用来研发更好的网络安全手段 鼠标动作 科学家们在一项电脑测验中测量了40个参与者的鼠标动作，发现他们的人工智能软件可以甄别说谎者，并且
从技术上来说，ReactDOM 不会在 DOM 中渲染 React 组件或 React 元素。它渲染由其组件实例支持的 DOM 元素。对于类组件来说这是正确的。但是对于函数组件，ReactDOM 仅渲染 DOM 元素。函数组件没有实例（可以通过 this 访问），因此在使用函数组件时，ReactDOM 会渲染由函数返回的元素所生成的 DOM 元素。
地址：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/basis/getting-started.html
提出建议 : 在问答环节 , 答辩老师会对你的论文提出一些建议 , 然后开始提问 ;
代码、数据、实验地址：https://worksheets.codalab.org/worksheets/0x9a15a170809f4e2cb7940e1f256dee55/
本部分摘自https://www.cnblogs.com/xrq730/p/6424471.html
今天给大家讲讲面试过程当中最长遇到的窘境，也是最能体现一个候选人临场应变能力的地方，那就是当我们在面试的过程当中，遇到的问题回答不上来的时候，该怎么办。
这个系列，每个小伙伴都可以参与出题，可以把你的答案在评论区秀出来，javaScript是一个相当动态的语言，每个人都有自己的风格和见解，欢迎大家踊跃提供每日问题和在下面提供不同的答案～
大型语言模型（LLMs）如 GPT-4 已经展示了出色的文本理解和生成能力。但它们在处理领域特定信息方面面临挑战，比如当查询超出训练数据范围时，它们会产生错误的答案。LLMs 的推理过程也缺乏透明度，使用户难以理解达成结论的方式。
在互联网时代，数据的价值日益凸显，尤其是在社交媒体和问答平台如Zhihu（知乎）上，用户生成的内容蕴含着丰富的信息和洞察。本文将深入探讨如何使用Ruby爬虫技术来解析Zhihu的网页结构，并获取有价值的数据。
这样的列表数据可以使用此前的QuestionVO来表示每一个问题的数据，列表则使用List<QuestionVO>来表示。
- 使用分隔符清楚的指示输入的不同部分 （分隔符可以是任何的符号，将特定文本与提示的其余部分分隔开）
金三银四，很多人都准备跳槽面试，我这里梳理下自己准备社招面试时的一些经验，给需要的人，希望能帮到大家，祝大家拿到满意的offer。
Bard 仍在开发中，但它具有巨大的潜力。随着 Bard 的不断学习和完善，它将能够在更多领域发挥作用，为我们的生活带来更加便利和丰富的体验。
这是一位阿里 Java 工程师的技术小站，作者黄小斜，专注 Java 相关技术：SSM、SpringBoot、MySQL、分布式、中间件、集群、Linux、网络、多线程，偶尔讲点Docker、ELK，同时也分享技术干货和学习经验，致力于Java全栈开发！（关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源以及我我原创的程序员校招指南、Java学习指南等资源）
一些Facebook员工也有类似的烦恼，他们担心在假期期间会被朋友和家人问及有关Facebook的棘手问题。
被问问题是经常的事情, 但有些问题是在是让人想起一个著名的包子品牌, 具体是那个,估计中国人都知道,那个是一个坑.
random模块 import random # for i in range(10): # print(random.random())# 随机生成0-1之间的随机数 # print(random.randint(1,3))# 随机生成1-3之间的随机整数(左闭右闭) # print(random.uniform(1,3))# 随机生成1-3之间的随机浮点数 # random.shuffle打乱一个序列的顺序 l=['小a','小b','小c','小d','小e'] # ran
百度引流到底我们需要了解哪些？今天我就拿百度知道来举例，那百度知道如何引流？大家都知道百度知道引流，现在也是众所周知，如：百度知道引流、百度知道霸屏等等….
第一步是提出问题，即对遇到的实际问题使用恰当的数学语言进行表达。一般而言，首要任务是对术语进行定义。无论是实际问题涉及到的变量，还是这些变量的单位、相关假设，都应当用等式或者不等式进行表达。在这一基础上，我们就可以用数学语言对实际问题进行转述，并构成完整的问题。其中变量与参量的区别是很重要的，需要区分开来。完成第一步之后，可以归纳得到一个包含变量、假设、目标的列表。列表中可以清楚明显地看出问题包含的变量，由题目得到的关系式，以及目标。判断第一步是否成功完成的主要依据便是，目标能否转化为某一变量的函数。
网络爬虫（又被称作网页蜘蛛，网页机器人，在FOAF社区中间称为爬行者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些网络资源，如CDDB资源，由于其规则比较明确，也可以使用网络爬虫来抓取。
假如你的公司做了一个问答网站，每天网站上会有超过一万条问题产生，但是在问题产生的7天时间里，只有25%的问题被回答。现在你接到一项任务，需要在3个月时间内，将7天内被回答问题的比例提升到50%以上。
大数据文摘出品 作者：Caleb 自己参加自己的葬礼？ 听上去像是《非诚勿扰2》里李香山给自己办的那场“人生告别会”。 这种充满了“噱头”的故事可不只是会发生在电影里。 最近，一位名叫Marina Smith MBE的87岁已故妇女就再次通过技术“回”到了亲人们身边，也亲自参加了自己的葬礼。 Marina不仅以全息图的形式重新出现在了前来哀悼的人们眼前，还就自己的生活和精神发表了简短的演讲，以及回答了参加仪式的家庭成员的提问。 开发这项技术的正是Marina的儿子Stephen Smith，洛杉矶人工
本次分享的论文提出了一个新的任务 Embodied Question Answering (EQA)。在这个任务里面，一个agent在三维虚拟空间中进行随机出现，然后问这个agent一个问题，agent为了回答这个问题，需要在环境中进行探索和信息整合。这个任务需要agent具有主动的认知、语言理解能力、目标驱动的探索、常识推理并将自然语言的信息整合到动作序列中。
可以下载该文件： 点击下载：》创翼118修复.zip 双击运行压缩包里的1.reg之后，重启电脑即可
问题回答是信息检索和自然语言处理（NLP）中的一项任务，该任务调查可以回答人类以自然语言提出的问题的程序。在“提取性问题解答”中，提供了一个上下文，以便模型可以引用该上下文并预测答案在段落中的位置。
标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题
提起“数据分析 ”这个词，你可能会联想起统计学、模型、计算机语言等高门槛词汇，再加上市面上各类大数据分析文章和专业名词的渲染，把它搞得望而却步。它真的有那么高不可攀吗？
在当今竞争激烈的前端开发领域，如何通过面试脱颖而出成为每个求职者必须面对的问题。本文将围绕前端面试的全流程，从求职准备到面试演练，为求职者提供一份专业化的指南。
在之前的系列文章里，笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。可通过以下的文章链接回顾一下之前介绍的内容：
从校招到参加工作，经历过被面试和面试别人，总结了一些面试技巧。 1简历 简历就像名片，是别人认识你的媒介，HR筛选简历的时间可能是10至20秒，所以，内容及排版都需要讲究、认真。 1)重要信息一定要填写正确，如姓名、联系方式。 2)重要信息排版时要靠前，突出重点，如院校、专业、成绩、获奖情况、项目经验、开源作品。 3)不要涉及无关紧要的内容，不要涉及自己不熟悉的内容，避免面试时给自己挖坑。 4)语言描述要简练，言简意赅。 5)重点内容要突出描述，如比赛的规模、成绩、项目中使用的技术(一定是自己熟悉的，不熟
很多同学喜欢问：有没有数据分析报告模板可以抄。其实如果掌握了写报告的方法，根本不需要模板抄。而所谓的模板，为了图高大全，往往章节很多很多很多。真实工作中真这么汇报估计既把自己累死，又把听报告的急死。今天我们就还原到工作场景中，看看数据分析报告该怎么写。
在2022年，互联网行业对Java工程师的需求依然旺盛。为了帮助准备面试的Java工程师们更好地应对挑战，本文整理了一些最新的互联网Java工程师面试题目，结合详细的解析和应对技巧，为您的面试准备提供有力支持。
摘要：在大型文本数据集上预训练大型语言模型（LLM）现已成为一种标准模式。在许多下游应用中使用这些 LLM 时，通常会通过基于 RAG 的提示或微调将新知识（如时间关键新闻或私人领域知识）添加到预训练模型中。然而，模型获取此类新知识的最佳方法仍是一个未决问题。在本文中，我们提出了检索增强微调法Retrieval Augmented FineTuning（RAFT），这是一种训练方法，可提高模型在 "开卷 "领域设置中回答问题的能力。在 RAFT 中，给定一个问题和一组检索到的文档，我们训练模型忽略那些无助于回答问题的文档，我们称之为干扰文档。RAFT 通过逐字引用相关文档中有助于回答问题的正确序列来实现这一点。这与 RAFT 的思维链式响应相结合，有助于提高模型的推理能力。在特定领域的 RAG 中，RAFT 持续提高了模型在 PubMed、HotpotQA 和 Gorilla 数据集上的性能，为改进预训练 LLM 的域内 RAG 提供了一个后训练配方。RAFT 的代码和演示已开源。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题？比如「世界上有多少个国家」，当你看到谷歌向你展示的是准确的答案，而不只是链接列表时，你是否感到十分惊讶？这个功能显然很酷炫也很有用，但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题，比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」，你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案（即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案）。
问答小程序是现在很多小程序专业开发商针对问答平台的行业领域，以问答为主，为商家提供问答互动平台，帮助企业打造轻量化的问答平台。
＃1 说得太少 尤其是那些开放式的问题，如“请介绍下你自己”或“请讲一下你曾经解决过的复杂问题”。面试官会通过你对这些技术和非技术问题的回答来评估你的激情。他们也会通过模拟团队氛围和与你的交流互动来判
使用 大型语言模型 (LLM) 提取知识图谱既耗时又容易出错。这些困难源于 LLM 被要求从内容中提取细粒度的、特定于实体的信息。受 向量搜索优势 的启发，特别是从相对较少清理的内容中获取良好结果的能力，让我们探索一个粗粒度的 知识图谱——内容知识图谱——专注于内容之间的关系。
第1组在进行“魔兽先锋”网页游戏系统的架构设计 感谢凡普金科和ThoughtWorks赞助本次活动。 时间：2018年3月10日周六，下午2 ~ 5点 地点：北京市东城区朝阳门银河SOHO 参加人数：25人 操练题目： 敏捷出版社 干货大会 魔兽先锋 金融风险系统 主持人及志愿者：伍斌、权梁锋、崔周维、王瑞鹏、冯文辉、鄢倩、何颖 活动过程： 1:40 签到 2:00 活动介绍 - 5 mins 2:05 自我介绍（名字、角色、一句话自我介绍） - 25 mins 2:30 分组 - 5 mins
在整合大语言模型到应用程序时，需要添加新信息，比如专业知识或私有数据。为了有效地让模型掌握这些新知识，本文作者提出了一种名为「检索增强微调（RAFT）」 的方法。这是一种简单而强大的微调方法，只需简单的微调，就可大幅提升模型在“开卷”特定领域下的问答性能。
总的来说，Bard和ChatGPT都是强大的语言模型，都有自己的优点和缺点。Bard更擅长回答问题，而ChatGPT更擅长生成创意文本格式。Bard目前处于目前处于部分地区测试阶段，而ChatGPT则向公众开放。
MOSS是复旦大学自然语言处理实验室发布的一种类似于ChatGPT的会话语言模型。MOSS能够按照用户的指示执行各种自然语言任务，包括回答问题、生成文本、摘要文本、生成代码等。MOSS还能够挑战错误的前提，拒绝不适当的请求。
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