AI时代企业倾向招聘熟手并搭配AI，新手机会减少。作者认为开源是新手无需先被录用即可成长的唯一路径，能锻炼技能、积累信誉。为此他创建GoodFirstIssue.org，按难度、语言和领域筛选适合新手的开源issue，帮助节省寻找时间，专注提交代码和参与社区。

该文推荐五门免费课程，构成从基础到实践的LLM学习路径：Karpathy的《Neural Networks: Zero to Hero》教构建神经网络和GPT；FSDL LLM Bootcamp讲生产架构；斯坦福CS336深入理论和扩展；Hugging Face课程练微调；DeepLearning.AI短课学部署和智能体。总计约80-120小时，建议按顺序或选择性学习，以实践为主。

本文介绍2026年免费学习AI的五门课程路线图：哈佛CS50 AI奠定逻辑基础，谷歌机器学习速成课教授数学机制，fast.ai注重实践建模，Hugging Face NLP课程深入Transformer微调，Karpathy的“零到英雄”系列从零构建GPT。按序学习约需3-5个月，无需昂贵学位，即可成为AI工程师。

本文分享了写日记的经验，鼓励新手以轻松心态开始。作者四年前开始写日记，逐渐形成习惯，记录生活琐事和观影笔记。强调写作形式多样，手写或打字皆可，内容可以是流水账、反思或情绪记录。重要的是找到适合自己的方式，保持表达欲，逐步提升写作能力。

损失函数是评估机器学习模型预测错误的重要工具，通过比较模型预测与真实值来反馈错误程度。常见的损失函数包括均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE），前者对大错误惩罚更重，后者则较温和。交叉熵损失用于分类任务，关注模型的预测信心。损失反映错误程度，训练过程中模型通过优化减少损失，提高预测能力。

你是不是也曾经盯着 pprof 火焰图发呆？ 线上服务 P99 延迟从 50ms 飙到 800ms，Grafana 告警刷了满屏。CPU profile 翻来覆去看了三遍，热点函数是 sync.M

Hyrox是一种结合跑步和力量训练的混合竞技运动，最近在国内健身圈流行。比赛包括8公里跑步和8个力量训练站点，适合各类参赛者。参赛形式有个人赛、双人赛和四人接力赛，报名可通过公众号进行。赛前需热身，注意比赛策略和安全，完赛后应进行恢复。Hyrox不仅考验体能，也能带来运动的乐趣。

本文介绍了如何在必应广告中搭建多栏扩展样式，主要通过“结构化摘要组件”实现。用户需登录Microsoft Advertising后台，选择“广告和扩展”中的“结构化摘要组件”。这种样式能有效展示不同业务信息，提高点击率和转化率。建议新手先搭建通用模板，再根据具体广告活动进行调整。

文章讨论了如何通过引入AI技术提升信息流广告素材脚本的生产效率。团队通过建立素材库、设计提示词模板、批量生成和筛选脚本，以及建立数据反馈机制，将每日脚本产量从5条提升至25条，效率提高了5倍。关键在于优化流程，确保人力与机器协作，以实现更高的创意价值和数据分析能力。

Emacs 新手预设主题（newcomers-presets）提供了 30 多项配置，简化用户体验，包括键盘快捷键、外观设置、会话持久化和补全功能。用户可以通过命令加载和保存这些设置，以提高使用效率。完整代码可在 etc/themes/newcomers-presets-theme.el 查看。

Protesilaos分享了他的Emacs配置，强调与newcomers-presets的不同。他的配置更激进，适合新手，建议使用合理的默认设置。他将custom-file分离，调整包仓库优先级，并推荐了多个实用包。这两者可以结合使用，以满足不同用户的需求。

微软在Windows 11的4月更新后，强制启动Microsoft Edge浏览器的新手引导，主要介绍已有功能。这一举措旨在推广Edge浏览器，提高其使用率，从而提升必应搜索和Copilot AI的市场份额。