#321、使用xml可视化工具 原文链接:You can use the XML Visualizer to view XML 操作步骤： 例如，在一段代码段文件里，你有一些有趣的字符串其中包含xml。 你可以选择文本可视化工具，不过看起来不是很舒服 如果你选择xml可视化工具，可以看见xml属性高亮显示 评论：在调试状态看有关xml内容选择xml可视化工具最合适了。 #322、使用html可视化工具 原文链接:You can use the HTML Visualizer to vie
OpenAI最新研究 <Let’s verify step-by-step> 于昨天发布，引起了广泛关注。这个想法非常简单，可以用一句话来概括：
推理被高度认可为生成人工智能的下一个前沿领域。通过推理，我们可以将任务分解为更小的子集并单独解决这些子集。例如以前的论文：思维链、思维树、思维骨架和反射，都是最近解决LLM推理能力的一些技术。此外推理还涉及一些外围功能，例如访问外部数据或工具。在最近的几年里，我们已经看到模型在特定的推理技术中表现得非常好，但它们无法跨领域推广。这是Meta AI、Allen Institute of AI和University of Washington的研究人员在最近一篇论文中所要解决的问题。
项目是构成某个程序的全部组件的容器，该程序可能是控制台程序、基于窗口的程序或某种别的程序。程序通常由一个或多个包含用户代码的源文件，可能还要加上包含其它辅助数据的文件组成。某个项目的所有文件都存储在相应的项目文件夹中，关于项目的详细信息存储在一个扩展名为.vcproj的xml文件中，该文件同样存储在相应的项目文件夹中。项目文件夹还包括其它文件夹，它们用来存储编译及链接项目时所产生的输出。
现在，大语言模型迎来了「无所不能」的时代，其中在执行复杂多步推理方面的能力也有了很大提高。不过，即使是最先进的大模型也会产生逻辑错误，通常称为幻觉。因此，减轻幻觉是构建对齐 AGI 的关键一步。
代码生成问题与常见的自然语言处理问题不同，代码生成需要匹配目标语言的确切语法，关注代码规范的众多细节，所以适用于常见自然语言生成的优化方法和技巧并不一定对代码生成产生同样好的效果。
日常工作中，经常会遇到数据质量问题（完整性、准确性、一致性和及时性等）。该平台将整个数据质量处理过程形成一个闭环，从最初的规则库配置，到执行过程中质量异常告警，再到问题处理流程跟踪，到最后的解决方案沉淀等一系列的操作都在该平台完成。
#151、意外关机情况下，保存自动恢复文件 原文链接:Where Visual Studio saves auto-recovered files in the case of an unexpected shutdown 操作步骤： 菜单：工具+环境+自动恢复，选中“保存自动恢复信息的时间间隔”，同时设定“保留自动恢复信息的天数”。 自动恢复文件保存的位置在： …\My Documents\Visual Studio 2008\Backup Files\ 在意外关机后重新启动开发环境时，会出现“集成
本文简要介绍了大模型热门论文“Let’s Verify Step by Step ”的相关工作。近年来，大型语言模型在执行复杂的多步骤推理的能力上有了显著的提高。然而，即使是最先进的模型也会经常产生逻辑错误。为了训练更可靠的模型， 可以转向为最终结果提供反馈的结果监督，或者转向为每个中间推理步骤提供反馈的过程监督。考虑到训练可靠模型的重要性，并且考虑到人工反馈的高成本，仔细比较这两种方法是很重要的。最近的工作已经开始了这种比较，但仍存在许多问题。论文进行了自己的调查，发现在解决具有挑战性的MATH数据集的问题时，过程监督明显优于结果监督。论文的过程监督模型解决了来自数学测试集的一个代表性子集中的78%的问题。此外，论文还发现，主动学习显著提高了过程监督的有效性。为了支持相关研究，论文还发布了PRM800K，这是一个包含80万 step-level人类反馈标签的完整数据集，用于训练论文的最佳反馈模型。
当前，大型语言模型(LLMs)经常被应用于各种语言生成和评估任务，对于具体任务往往需要考虑各种约束和评估标准。但是，由于模型无法规划分解问题，缺乏连贯性，它们的性能可能会达不到要求。
2018-04-02 23:59
🔍本文详细探讨了在使用Gradle进行插件发布时，可能遇到的一个常见问题——发布成功却未在本地生成仓库。我们将深入解析此问题的各种可能原因，并提供针对性的解决方案。适合各级开发者阅读，无论是刚入门的小白还是经验丰富的大佬，都能从中获益。关键词：Gradle, 插件发布, 本地仓库, 问题解决, 开发者工具, 构建自动化。
现在小学数学题有多难？小学生拍图上传作题App找不到现成答案，稍微变换下题设语句，就要买会员换人工答题。
现在小学生的数学题不能用简单来形容，有的时候家长拿到题也需要思考半天，看看是否有其他隐含的解题方法。市面上更是各种拍题搜答案的软件，也是一样的套路，隐含着各种氪金的信息。
Generalized Planning for the Abstraction and Reasoning Corpus
缺席大模型开发，并不意味着联想缺席生成式AI。正相反，在多年持续投资之后，联想在人工智能有强大的技术积累。在联想集团方案服务业务集团，联想IT高级总监杨京海看来，是不是开发一个通用大模型，联想其实并不看重，联想看重的是如何把生成式AI技术与行业解决方案结合在一起，真正对某一行业赋能，帮助行业解决问题。
长太不看版：基于领域驱动设计思考的 AI Agent 框架 Chocolate Factory，框架现在还在 PoC 阶段，欢迎加入开发。（当前主要关注于 SDLC + AIGC 的场景）。
今天为大家介绍的是来自Openai研究团队的一篇提高语言模型推理能力的论文。近年来，大型语言模型在进行复杂多步推理方面的能力有了显著提升。然而，即使是最先进的模型仍然经常产生逻辑错误。为了训练更可靠的模型，作者可以采用结果监督或过程监督两种方法。结果监督为最终结果提供反馈，而过程监督则为每个中间推理步骤提供反馈。考虑到训练可靠模型的重要性以及人工反馈的高成本，仔细比较这两种方法非常重要。最近的研究已经开始比较这两种方法，但仍然存在许多问题。Openai进行了关于这个问题的研究，发现对于训练模型解决具有挑战性的MATH数据集中的问题，过程监督明显优于结果监督。
Visual Studio.NET采用两种文件类型（.sln和.suo）来存储特定于解决方案的设置,它们总称为解决方案文件。为解决方案资源管理器提供显示管理文件的图形接口所需的信息，从而在每次继续开发任务时，不会因开发环境而分散精力；
以下操作使用Visual c++中windows桌面向导生成解决方案为例子。版本为vs2023.
介绍 AgileEAS.NET平台做为一个快速应用开发平台，其目的为是为了提高应用软件的生产效率，如何软件开发的生产效率，方法是多种多样的；使用工作简化开发中低技术重复工作可以是一种行之有效的途径。 在AgileEAS.NET平台中，我们提供了一个集数据库设计、代码生成、DDL定义与一体的数据实体设计器。 在早期的AgileEAS.NET版本中包含一个代码生成器，用于根据现在数据库生成ORM代码，后来的思路是想介入项目的数据库设计环节，所以设计了这么一个数据对象设计
在这篇论文中，滴滴基于辅助要点序列提出了Leader-Writer网络来帮助解决客服工单摘要生成问题，能让客服工单摘要的自动化生成更具完整性、逻辑性与正确性。
问题导读 1.如何判断大数据问题是否需要大数据解决方案？ 2.如何评估大数据解决方案的可行性？ 3.可通过大数据技术获取何种洞察？ 4.是否所有大数据都存在大数据问题？ 接上篇： 大数据架构和模式（一）: 大数据分类和架构简介 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查。答案将揭示该数据和您尝试解决的问题的更多特征。 尽管组织一般情况对需要分
PowerDesigner导出所有SQL脚本 操作：Database=>Generate Database PowerDesigner怎么导出建表sql脚本 1 按照数据库类型，切换数据库。 Database-> Change Current DBMS... 2 生成sql脚本 Database -> Database Generation 的Preview选项卡 点击保存按钮，保存产生的sql脚本到本地。 【注意】： 1 本人使用的powerDesigner是15.2版本。 2 产生出的sql脚本一般会有
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】语言模型是打开AGI大门的关键钥匙。 人类所具有的智能，可以将一些最基础的能力，通过某种组合变成一种复杂能力，并可以用来解决复杂的、多步骤的任务。 这种能力对人工智能（AI）的发展来说同样重要，在迈向最终的通用人工智能（AGI）的过程中，除了开发大规模智能模型外，如何让这些模型具有「利用各种特定领域专家模型以解决复杂任务的能力」也同样重要。 在大型语言模型（LLMs）上取得的最新进展让我们看到了语言模型强大的学习和推理能力，有望成为未来AGI的接口
Apache Kafka 如何作为 Elemental Cognition 中可信 GenAI 解决方案的支柱。
最近，我在Linkedin上发布了一张关于解决方案架构生命周期的工作进展图片——浏览量超过1000次，我想我会在博客上发布一张更详细的图片，并附上一些非常简短的注释。
作者: Divakar Mysore等 来源: DeveloperWorks 摘要：本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度，就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查
介绍：python3-cookbook这本书是高级用法，不是小白使用书 目的：写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
虽然大型语言模型（LLMs）在常识理解、代码生成等任务中都取得了非常大的进展，不过在数学推理任务上仍然存在很大改进空间，经常会生成无意义、不准确的内容，或是无法处理过于复杂的计算。
作为今年 AI 圈的顶流，大型语言模型（LLM）擅长的是组合概念，并且可以通过阅读、理解、写作和编码来帮助人们解决问题。但它们能发现全新的知识吗？
之前，写了一篇关于大型语言模型Prompt应用的文章[纯干货！最全Prompt工程方法总结，与ChatGPT、GPT-4等LLMs的交互更高效！]，其中主要是让大家能够更加全面的了解Prompt工程，以及如何应用Prompt来引导大型语言模型LLMs完成任务。但是之前的文章主要介绍应用单个Prompt来完成特定的任务。然而，当面对复杂任务的时，单一的Prompt是不够的，我们需要将Prompt链接在一起才能完成。今天这篇文章主要集中在Prompt链式方法介绍用于实现复杂任务生成，其中主要包括：顺序Prompt链、并行Prompt链、抽样Prompt链、树状Prompt链、循环Prompt链。
模板：就是样板，也就是我们编写代码的时候，一些重复性的步骤的代码样板 名称：项目名称 位置：项目所在的电脑位置 解决方案名称：管理项目的文件名称，里面可以包含多个项目
在有的特有的项目环境下，团队会将所有的项目使用同一个解决方案进行管理。这种方式方面了管理，但是却会导致解决方案变得非常庞大，导致加载时间过长。那么，如何部分加载解决方案中的部分项目呢？就让我们来借用微软退出的 slngen 工具来体验一下部分加载解决方案中的部分项目吧。
Snowflake 中文的意思为雪花，所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法，是 Twitter（现“X”）开源的分布式 ID 生成算法，是一种分布式主键ID生成的解决方案。
组织急于将云计算应用于物联网，以高效地存储和管理后者生成的数据。得益于物联网，世界和企业的IT基础设施日益互联。借助物联网，几乎所有设备都可以连接到互联网和其他设备。企业可以使用物联网设备收集的数据来简化其运营并增强客户服务。但有趣的是，这些物联网设备收集的数据在经过处理和分析以产生见解之前是没有用的。为了处理数据，公司必须存储和管理它。物联网设备会产生大量数据，这给企业内部存储和管理带来了挑战。云计算提供了一种解决方案来促进按需存储和管理可用于生成见解的数据。这就是 96% 的企业以一种或另一种形式采用云计算的原因所在。
当我们用VS开发一个项目的时候，首先应该清楚用VS这个IDE生成的一些文件和文件夹是什么意思，起什么作用，什么场合下使用。
cegui 是一个开源GUI库，经过历史的验证和发展，变得非常庞大和复杂，但效率是有所保证的，常用于游戏开发。
Google的最新一项研究提出了OPRO优化方法(Optimization by PROmpting)，它利用LLM作为优化器，解决一系列用自然语言描述的任务，包括线性回归、旅行商问题(TSP)问题等。让我们来看看是如何做到的吧！
在有的特有的项目环境下，团队会将所有的项目使用同一个解决方案进行管理。这种方式方面了管理，但是却会导致解决方案变得非常庞大，导致加载时间过长。那么，如何部分加载解决方案中的部分项目呢？就让我们来借用微软退出的
写入日志到Scribe的解决方案 1.概述 Scribe日志收集服务器只负责收集主动写入它的日志，它本身不会去主动抓取某一个日志，所以为了把日志写入到scribe服务器，我们必须主动向scribe服务器发送日志信息。由于scribe服务器是基于thrift框架实现的，并且thrift支持多种编程语言的通信，所以对于写入scribe服务器的客户端实现也可以使用多种语言，这就为把写入日志的客户端集成到各种应用系统中提供了很好的支持。把写入日志到scribe服务器的功能集成到应用系统是一种可行的解
前面我们在客户端开发漫谈中提到electron客户端方案，该方案是借助用chromium浏览器来对图形，音视频进行解码和渲染的,而chromium就是google chrome浏览器的开源版本，本文将对chrome浏览器的开源版本的下载和编译进行实战，后面我们将对chrome代码进行二次开发进行展开，以满足electron业务发展需求或者浏览器定制开发，或者加深对chrome浏览器工作原理的理解。
作者：Rui Wang、Joel Lehman、Jeff Clune、Kenneth O. Stanley
2024年4月26日，在中国信通院组织的首家检索增强生成（RAG）技术要求专项测试中，腾讯云ES完成了专项测试的全部内容，成为首个完成此项测试的产品。
几位测试负责人在聊关于在CICD上设置质量门禁的问题。通常情况下，关于设置接口自动化的门禁，我们会设置某个阈值（比如接口测试通过率需达到90%），来确保质量并决定是否发布这次的代码。
#161、在解决方案里显示（或不显示）编辑器中打开的文件 原文链接:How to have the Solution Explorer always show (or not show) the file currently opened in the Editor 操作步骤： 菜单：工具+选项+环境+常规，选中“在解决方案管理器中显示活动项”则会在解决方案管理器中高亮显示打开的文件，反之不会显示。 评论：也许你找就用这个功能了，只是没发现罢了 #162、返回Visual C++ 2.0的一些提示 原文
visual studio在一个解决方案(solution)中是可以添加多个项目(project）的，这多个项目之间存在两种关系：1.项目间彼此独立，各自有各自的入口，只是组织在一个解决方案中便于管理；2.项目间存在相互调用，只存在一个入口。这对于多种语言混编的管理特别方便。
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