B站AI课几秒出总结，划词就给解释，这个「AI学习搭子」真香
原文约4200字，阅读约需10分钟。发表于：。豆包电脑版是一个学习和工作神器，提供人工智能学习功能，包括翻译、总结和解释视频课程和论文。同时，它还支持博客写作和图像生成。豆包电脑版在市场上受到高度评价和用户青睐。
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DDD领域驱动设计总结和C#代码示例
原文约2200字，阅读约需6分钟。发表于：。前言领域驱动设计（DDD）是一种以业务领域为核心的软件设计方法，专注于解决复杂业务领域的设计和开发问题。DDD提供了一套丰富的概念和模式，以提高软件的质量和可维护性。实体是具有唯一标识的领域对象，其状态可能随时间改变，但标识保持不变。```csharp public class Student : Entity { public Student(Guid id, string name, ...
领域驱动设计（DDD）是一种以业务领域为核心的软件设计方法，提高软件的质量和可维护性。本文提供了一个DDD风格的C#代码示例，展示了关键概念的实现方式。
Python 潮流周刊第 2 季完结了，分享几项总结
原文约2700字，阅读约需7分钟。发表于：。210 天，6 万字，700 多则内容分享，以及 93 本赠书
本文是作者对自己的Python潮流周刊第二季的总结分享，共分享了354篇文章/教程，347个项目/资源，28个播客/视频，2个热门讨论和93本赠书。与第一季相比，文章数、音视频数和热门讨论有所下降，开源项目数略有增长，赠书数增加了18.6倍。作者还分享了自己的付费专栏订阅情况和对付费内容的看法。作者感谢读者的支持和鼓励，并表示将继续努力更新优质内容。
安全编排自动化响应SOAR项目实践总结 | 应用场景拓展
原文约2500字，阅读约需6分钟。发表于：。这段时间利用SOAR系统，将大家手头的工作做了一些自动化场景，把S-O-A-R用成了O-A。
本文讨论了使用SOAR系统进行自动化工作的经验和场景，包括补足防病毒系统功能、一键配置安全设备参数、验证安全系统功能、日常小活等。通过SOAR系统可以提高工作效率和安全经验的传承。
美股投资小白的5年微小总结
原文约1200字，阅读约需3分钟。发表于：。2019年开始做一些股票交易，虽然有五年的时间，但依旧是小白。因为时间的推移，并不代表认知的更新与经验的增长，如果不是刻意学习的话。此前看到一个段子，相比做一个深入研究头头是道却亏钱的大师，做一个啥也不懂却赚钱的小白（其实也应该要懂一点），是更好的选择。我就随便聊聊小白的经验吧。 基本原则...
作者分享了自己作为股市小白的经验，强调了投资的基本原则和心态的重要性。他选择熟悉的行业和产品，关注趋势，并不碰中国公司股票。他对芯片行业持乐观态度。最后，感谢朋友的帮助，不想花太多时间在股市上。
使用 LLMs 生成和去识别印度临床出院总结
原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过对公开的非印度数据集进行训练，本文报告了一个印度医疗机构提供的去识别算法（基于语言模型）的名义性能，指出缺乏跨机构的泛化能力。我们还探索了通过在大型语言模型上执行上下文学习，使用公开可用的和印度的患者摘要生成合成临床报告，以克服数据匮乏的难题。我们的实验表明，使用生成的报告作为创建具有良好泛化能力的高性能去识别系统的有效策略。
本文报告了一个印度医疗机构提供的去识别算法的性能，并指出其缺乏泛化能力。通过在大型语言模型上执行上下文学习，使用合成临床报告克服数据匮乏的难题。实验表明，使用生成的报告作为创建具有良好泛化能力的去识别系统的有效策略。
2024 年上半年总结
原文约2600字，阅读约需7分钟。发表于：。流水账式“月报”回来啦！来看看今年上半年都发生了什么。
LinuxCN社区和LCTT停止运营，FOSScope成立并继续翻译活动，计划尝试新的内容形式。推荐电视剧《别对我撒谎》。博客更新样式和数据存储方式。学校的事情有趣，CS课程老师幽默但判分严格。专栏《数据结构与面向对象编程》是CS课程笔记，计划出一本完整的Java入门教程。推荐程序员尝试Typst记笔记。购买Euro Truck Simulator 2，准备Duolingo English Test。暑假计划预习秋季学期课程，学习Python的Manim库和Racket语言。继续向开源项目贡献。
FineSurE: 利用 LLMs 进行细粒度总结评估
原文约400字，阅读约需1分钟。发表于：。利用大型语言模型 FineSurE，我们针对文本摘要任务提出了一种细粒度评估方法，该方法在完成度、简洁度和忠实度等多个维度上对摘要性能进行评估，并在各种开源和专有的大型语言模型作为 FineSurE 的基础上进行了广泛的基准测试，改进了摘要性能。
改进发展中国家中的心理健康支持是迫切需求，开发可扩展的自动化系统进行诊断筛查是潜在解决方案。本研究评估了几种最先进的大型语言模型在定制数据集上的摘要生成表现。经过细化调整的模型在ROUGE-1和ROUGE-L上达到0.810和0.764，优于现有模型。此外，该模型在公开可用的D4数据集上的泛化能力也令人鼓舞，显示其潜在适用性超出定制数据集。
一个干草堆的总结：对于长文本 LLMs 和 RAG 系统的挑战
原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在长文本任务中，我们提出了一种评估方法，该方法设计了一个合成文本集合来评估语言模型和检索模型的输出质量，并以摘要的形式呈现相关见解和引文。研究结果表明，当前的系统在这种任务上仍存在挑战，并希望未来的系统能够在该任务上取得超越人类的性能。
本文介绍了使用增强记忆的大型语言模型（LLM）架构在提高从潜在长上下文中召回事实的能力方面的好处。以LARIMAR为案例研究，证明了其在长上下文召回任务中具有强大的性能，而不增加GPU内存占用。
