软件开发面临教条主义困扰，开发者在需求变更、效率压缩和人才短缺中挣扎。虽然TDD和DDD等方法有其价值，但过度追求可能导致复杂性和低效。前后端分离并非唯一选择，应根据项目特点灵活应用。AI的崛起重塑开发者价值，强调业务洞察力而非单纯的代码美学。

本文介绍了多个用于立场检测的数据集和模型，包括推特态度数据集、MT-CSD多轮对话数据集和Branch-BERT模型。研究表明，结合用户和主题信息可以提高立场分类的准确性，并探讨了大型语言模型在不同语言和社交媒体中的应用效果。

从论坛上最近的几个帖子来看，貌似相当一部分人的脑子已经被正态分布严重“毒化”了。例如，有人问，若总体不是正态分布能否求均值和标准差（作为描述统计量）？还有人问，新闻标题的字符长度服从什么分布（有意用正态分布），下面回复中也几乎都是正态分布的天下。为什么我们如此教条地对待正态分布？ 我猜想，一个致命的原因就是数理统计的理论发展有相当大一部分都是建立在正态分布的根基上，这与实际应用中的统计需求存...