build a car from scratch with raspberrypi

原文约900字,阅读约需2分钟。发表于:

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本文介绍了作者制作树莓派遥控小车的过程。作者选择树莓派4B作为控制器,利用其强大的性能和丰富的软件库进行编程。经过几个星期的组装和调试,小车可以通过电脑控制。作者计划在未来加入蓝牙通信,实现手机遥控。文章记录了制作过程,希望对初学者有所帮助。

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Google 发布「AI 全家桶」反击 GPT-4o !搜索引擎罕见大更新, 121 句「AI」道尽焦虑

原文约5100字,阅读约需13分钟。发表于:

Gemini 不必是最好的那一个,但却可以成为最广泛使用的一个。#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。 爱范儿 | 原文链接 · 查看评论 · 新浪微博

Google在Google I/O发布会上推出了多种新产品和升级,包括Gemini大模型、Gemma多模态大模型、AI in Google Workspace、Gemini App和Project Astra等。Google Search通过AI Review和Multi-step reasoning等功能提升搜索体验。Google还发布了Imagen 3、Music AI Sandbox和Veo等音乐和视频生成模型。Gemini家族新增了Gems和Gemini Advanced。Google还加强了安全和无障碍功能。整体而言,Google在AI领域取得了重要进展。

Google 发布「AI 全家桶」反击 GPT-4o !搜索引擎罕见大更新, 121 句「AI」道尽焦虑
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简单是优势,但为何复杂性还受欢迎?

原文约2700字,阅读约需7分钟。发表于:

Eugene Yan 撰写的文章《Simplicity is An Advantage but Sadly Complexity Sells Better》,这篇文章探讨了为什么简单性在某些情况下可能不被充分重视,尽管它本身是一个巨大的优势,以及为什么复杂性在某些情况下会卖得更好。文章还讨论了简单性的优势,以及如何正确地思考复杂性。我们有时会听说论文提交因方法过于简单而被拒绝,或者晋升因工作工件缺乏复杂性而被拒绝。我认为这可以部分地用 Dijkstra 的话来解释:“简单是一种伟大的美德,但它需要努力工作才能实现,并需要接受教育才能欣赏它。更糟糕的是:复杂性卖得更好。” —埃兹格·迪杰斯特拉复

文章探讨了简单性和复杂性的优劣。复杂性在某些情况下更受欢迎,因为它传达了努力、精通和创新的信号。然而,简单性更易理解、使用、构建和维护,具有较低的运营成本和更高的可靠性。文章建议我们用尽可能简单的方法解决复杂的问题,并避免不必要的复杂性。

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一目十行:上下文快速阅读法

原文约1600字,阅读约需4分钟。发表于:

基于上下文关系的阅读方法:不死扣每个词语字眼,而是着眼这个词语的语境前后关系。以下是ChatGPT回答:基于上下文关系的阅读方法强调理解文本的整体语境,而不仅仅是理解单个词语或短语。这种方法的核心是通过识别句子、段落甚至整篇文章中的逻辑关系和线索,来解读文本的含义。以下是一些实践方法:上下文预测:在阅读时,试着预测一个词或短语的意义,而不是简单地依赖于词汇表。考虑它在句子或段落中的角色,以及它前后出现的词语,来推断它的含义。语境线索:寻找文本中的线索,比如逻辑连接词(例如"因此","然而","所以"等),时间线索("过去","现在","将来"等),以及因果关系等。这些线索会帮助你理解词语的含义

基于上下文关系的阅读方法强调理解文本的整体语境,通过识别句子、段落甚至整篇文章中的逻辑关系和线索,来解读文本的含义。实践方法包括上下文预测、语境线索、重点句子、上下文修饰、重复和强调、语境推理和背景知识。通过结合这些方法,可以更全面地理解文本,提升学习效率。

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太贴心!OpenAI发布了类人化重大版本:GPT-4o

原文约3700字,阅读约需9分钟。发表于:

今天,OpenAI 发布了 GPT-4o。它就是我们梦寐以求的钢铁侠。下面是迄今为止最不可思议的 5 个例子:1、实时翻译2、情绪和人脸检测:3、通过语音指令理解/调试代码4、生成各种基于情感的声音:5、从视觉上理解图像、绘图和代码,编码 ELO 能力能提高 100 点GPT-4o("o "表示 "omni")是向更自然的人机交互迈出的一步。这应该是苹果 Siri 真正样子它将面向免费用户并通过 API 提供。===============================================================今天openai 让大家失望了......别失望。现场直播面

OpenAI发布了GPT-4o,具有实时翻译、情绪检测、语音指令理解、声音合成和图像理解等功能。GPT-4o将通过API免费提供给用户。OpenAI还发布了ChatGPT-4o,具有实时视觉助理、实时翻译和情感检测等功能。GPT-4o在分析方面比GPT-4更强大。苹果可能与OpenAI合作将ChatGPT功能整合到iOS 18中。人们对人工智能的未来发展感到兴奋,认为它将带来巨大变革。

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Python中读写Parquet文件的方法

原文约4600字,阅读约需11分钟。发表于:

Apache Parquet 文件是数据科学家和任何使用 Hadoop 生态系统的人所使用的流行列式存储格式。它的开发在压缩和编码方面非常高效。您可以使用pyarrow 包通过 Python 读取和写入 Parquet 文件。现在让我们来了解一下它是如何工作的!安装 pyarrow第一步是确保您拥有所需的一切。除了 Python 编程语言之外,您还需要pyarrow和pandas包。您将使用 pandas,因为它是另一个使用列作为数据格式的 Python 包,并且可以很好地与 Parquet 文件配合使用。您可以使用 pip 安装这两个软件包。打开终端并运行以下命令:python -m pip

Apache Parquet是一种流行的列式存储格式,使用pyarrow包可以轻松读写Parquet文件。可以转换DataFrame为Parquet文件,并选择只读取部分列。还可以从Parquet文件获取元数据和架构信息。pyarrow使得处理Parquet文件变得简单。

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使用 braft 构建应用,应该关注哪些指标?

原文约13600字,阅读约需33分钟。发表于:

braft 是一个较多人使用的 C++ raft 框架。开发者基于其抽象接口实现自己的业务逻辑,方便实现 raft 高可用的服务。本文从 metrics 入手,梳理开发者应该持续关注哪些监控变量。以其为线索,阅读源码探究其实现原理。力争做到心里有谱,不惧异常。 (题图由 StableDiffusionXL 生成) 0 背景 raft 算法和 braft 框架的解析,网络上已经有众多优秀的文章。项目 example 下也提供了完整的示例,服务可参考实现自己的业务逻辑。 相比快速实现一个基本可用服务,在长尾运行中应对各类异常情况更具挑战性。因此,本文主要回答以下问题: braft 中,已经暴露了哪些监控 metrics 变量? 每个变量 […]

本文介绍了使用braft构建应用时需要关注的指标。braft是一个C++ raft框架,开发者可以基于其抽象接口实现自己的业务逻辑。文章从metrics入手,介绍了开发者应该持续关注的监控变量,并通过阅读源码探究了其实现原理。同时,文章还总结了braft框架在特定异常情况下的行为。

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Python读取NetCDF文件-裁剪&计算

原文约7100字,阅读约需17分钟。发表于:

近期项目又开始倒腾NetCDF文件了,处理全国降雨数据,记录一下代码片段。

这篇文章介绍了使用xarray包处理NetCDF文件的方法。xarray是基于pandas的数据结构构建的,可以方便地处理多维数组数据。文章还介绍了如何根据经纬度范围裁剪nc文件,并计算极端降雨量。最后,文章展示了如何将处理结果写入nc文件。

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How to Use Stable Diffusion Effectively

原文英文,约1200词,阅读约需5分钟。发表于:

From the prompt to the picture, Stable Diffusion is a pipeline with many components and parameters. All these components working together creates the output. If a component behave differently, the output will change. Therefore, a bad setting can easily ruin your picture. In this post, you will see: How the different components of the Stable […] The post How to Use Stable Diffusion Effectively appeared first on MachineLearningMastery.com.

稳定扩散是一个由多个组件和参数组成的流水线,它们共同工作产生输出。模型是流水线中最重要的组件之一,不同版本的模型会对输出产生不同影响。选择合适的模型、采样器和调度器以及正确设置画布大小都会影响图像生成的质量。

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sqlx: 一个优秀的rust异步SQL库

原文约24100字,阅读约需58分钟。发表于:

上一篇我介绍了Go生态圈的sqlx库。 Rust生态圈也有一个知名的sqlx库,今天给大家介绍一下。这两个没有什么关联啊,纯粹属于名称相同而已。

Rust生态圈中的sqlx库是一个功能齐全的数据库访问和查询构建器库,支持多种数据库。它具有异步、编译时检查查询、与数据库无关、纯Rust等特点。sqlx还支持连接池、行流式处理、自动语句准备和缓存等功能。使用sqlx可以进行自定义类型映射、编译时检查、性能分析等。在使用sqlx时,需要注意连接池耗尽、死锁、类型不匹配、SQL语法错误等常见问题。在生产环境中,应启用日志记录、监控指标、进行负载测试、实施安全最佳实践、准备故障转移计划等。sqlx还有一些相关的扩展和支持库。

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