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回复总数  395
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3 天前
回复了 sumtsui 创建的主题 程序员 第一次尝试贡献开源受挫
按照我的经验来说,这种情况 fork 之后就照着自己喜好维护就行,说不定用户慢慢就往你分支上来了
6 天前
回复了 Liuour 创建的主题 macOS 你们 Dock 栏放在什么位置?
可以改小一点的,方便最重要,真要专注的话全屏本来就会自动隐藏,感觉这个默认逻辑已经很适配了
11 天前
回复了 xiaohupro 创建的主题 React React 学习曲线要比 Vue 陡峭许多呀
@jqtmviyu 多确实是多,但是这两年慢慢的没有那种群雄逐鹿的感觉了。大部分功能前三,或者前一都是确定的。
12 天前
回复了 xiaohupro 创建的主题 React React 学习曲线要比 Vue 陡峭许多呀
现在的 react 比 vue 简单其实,生态基本也稳定了,每个功能社区都有一个绝对领先的组件。
国内用脚投票是 vue ,但海外基本属于 react 一家独大状态,岗位体感 react3:vue1 。前端代码生成的 AI 应用都只支持 react 也能看出来。
还没用上,不过感觉能替代 aider 。
这类不挑编辑器的 cli 起来就是 vim ,emacs ,helix 用户的福音
可能就触发关键词了。一个问题回答不出来不至于换主用的服务商吧,我觉得还是大部分时候的平均响应速度和准确率更重要。现在也不是 ChatGPT 一枝独秀的时代了,感觉大家基本随时换着用,没啥产品忠诚度可言。
说到你这个问题,ChatGPT 经常也莫名其妙的不回答很多问题,而且判断标准更迷,有时候纯代码 review 一下都给我判违规,但是用 API 一样内容是没问题的。Gemini 的谷歌云已经被来回封了两次号了,说我滥用,就算申诉次次能过也挺烦的。
终于可以在公司里用了,我的 typora 可以退休了
感觉小时候学校电脑每台都有
理论上可行,年费 120 刀可以变 100 刀,所以你得每次免费额度够用( 20/120*30=) 5 天以上才能赚?
这样想想还要自己操作的时间成本,还是直接买年费了吧
21 天前
回复了 xuzhe 创建的主题 酷工作 ELESTYLE 株式会社 2025 春季招聘公告
看了详细介绍,体感和日本大厂比稍低了年薪 2-3 百万,但是考虑到日语要求几乎不需要还是挺合理的,其他不需要日语的基本都是都更低。在全体 it 市场上也是中高水平
火山不错的,毕竟字节宣传说是企业级
24 天前
回复了 pureGirl 创建的主题 程序员 ai 对程序员行业的冲击到底有多大
就目前这个发展速度,10 年后写代码可能只能作为爱好存在了,就和喜欢在家做木工差不多
私下用最新的,公司主 18 ,部分 20 。
按照普遍的安全规范来说,EoL 之前不是要强制更新的吗?
@abc634
新卒到普通到 manager 技术要求和沟通能力都要,manager 以上基本只有沟通组织能力的区别了。
代码水平高说破天多雇佣 2-3 个人也能抵消,但是管理能力水平人和人之间是差距真的很大。
模型的结构是可以做成不同大小,不同结构的,所以在不同项目上的表现也大概率有差异。训练时本身的随机性也会导致不同初始状态的网络产生差异,那么相互学习就能够从其余网络中把这些优秀的特性汇集过来。蒸馏不是抄作业答案而是把目标模型当作老师学习,逐渐让自己能够达到老师水平的感觉。是可以用算法设计把不如自己的部分无视掉的,相互学习相当于好几个学生互相切磋琢磨的过程,理论上是能提高的,大概 5 年前这个概念也是相当火爆
开的工资比刚毕业的大学生都低,还要有三年经验。
体感这种岗位至少 700 万,有点带团队经验的少说 850 起
29 天前
回复了 abcfreedom 创建的主题 生活 海底捞员工间会互相说“辛苦了”
在日本职场常年习惯了这种招呼,有一说一就算是形式上的东西有时候潜移默化的,是有点安慰人的作用的。
就和早上和邻居打打招呼一样的,给人一种群居感。
34 天前
回复了 ne6rd 创建的主题 职场话题 中年想去日本,求指点迷津
在日本 10 来年了,见过的日企技术岗位 1000 万+的说实话极少数(<10%),大部分人能到个 700w 就算不错了,工作时间长点的到个 800-900w 。要么就是做管理岗位空间大不少。主要是 IT 和国内的地位不太一样,不算是高薪行业,还是金融房地产大商社比较赚。

体感税前收入:400w-600w 新卒开发 600w-900w 普通开发 900w-1200w Manager 1000w-2000w 开发部长
和国内差不多,薪资范围 A ~ B 你默认是 A 就行了
直接请了 6 个工作日假
37 天前
回复了 Suger828 创建的主题 程序员 如何进行大模型知识蒸馏
很多年没干蒸馏了,不知道现在还是不是这样。
软目标的设置终究是为了更多的得到当前概率分布和目标概率分布的差值,那么在这个基础上如果能有另外手段来计算两个回答间的散度即可,不需要一定要有个确定的目标。
机器学习手法有很多假设性的东西,设定一个公式自圆其说很多时候就行了。比如我直觉上第一个想到的,用另外一个模型把学生信号和教师信号语义分别分解到另外一个统一空间内,然后算下距离啥的。
蒸馏也算个老东西了,llm 蒸馏可能搞不来但其他视觉模型啥的以前个人都是可以搞的
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