钓鱼，撸猫，写代码

[钓鱼，撸猫，写代码 @hello3646722]

睡得真香！

[钓鱼，撸猫，写代码 @hello3646722]

45底滤小海缸

[钓鱼，撸猫，写代码 @hello3646722]

最近把这本书看完了，还不错，就是有点抽象，讲了很多有用的原则和策略，非常实用，最近工作上用DDD也比较多

[钓鱼，撸猫，写代码 @hello3646722]

@mngxngxinc95191 酒池肉林

[钓鱼，撸猫，写代码 @hello3646722]

幕府将军(2024年艾美��最佳戏剧类电视系列剧)
【百度云盘】
链接：https://t.co/u6fqukgmk4
提取码：nwc4
【夸克网盘】
链接：https://t.co/n4ihGBXU1j
提取码：Afg6

[花果山大圣 @shengxj1]

最近一段时间出行没带书，开始看电子书了，争取把这几本独立开发得书看完分享点心得

[花果山大圣 @shengxj1]

收藏了这些，2023通过磕磕绊绊的英语搞定了英文面试, 雅思考了5.5
希望2024年底能有能力做点英语视频，能够做点英语输出
学rust和swift也会试试英文的教材和课程

[Geek @geekbb]

来至微软的6节课10个小时关于 GitHub Copilot 和 AI 人工智能初学者编程课程。Github https://t.co/h6vkTUys7E

[AI Will @FinanceYF5]

ChatGPT 很棒，但很多人担心数据隐私。

这里有一个替代方案： 在电脑上安装一个本地 LLM（大型语言模型）。您可以离线使用它，并保护您的数据隐私。

最重要的是，你可以免费安装！

下面是操作方法：（1/5）

[Barret李靖 @Barret_China]

“https://t.co/ph3pstngHq” 是一门关于��度学习的免费在线课程，由 Jeremy Howard 教授团队录制，Jeremy 在 30 年前就开始使用和教授机器学习，绝对是这个领域的泰山人物。组织这门课程的目的，是为了让具备一定编程经验的人，学会使用机器学习和深度学习，并以此来解决问题，因此内容重实践和应用。
它的课程分为两部分，第一部分是基础教学，8 节课差不多 15 个小时，https://t.co/tT8w03s1yf，对神经网络基础、自然语言、随机森林、协同过滤等知识做了详细阐述。
这门课程还有一本配套的在线免费电子书，《Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD》，https://t.co/EDYXZKyfU7，Google 的研究总监 Peter Norvig 评价说：“这本书在涵盖深度学习在计算机视觉、自然语言处理和表格数据处理中的关键应用方面做得令人印象深���，而且还涵盖了其他一些书所遗漏的数据伦理等关键主题。总而言之，这是程序员精通深度学习的最佳来源之一。”
第二部分适合更有经验的学生学习，https://t.co/958eXNKQJ8，内容超过 30 小时，课程建议先完成基础教学部分再开始这部分的学习，否则可能会一头雾水，内容包括矩阵乘法、均值漂移聚类、反向传播和 MLP、自动解码器等等。
每个章节都有对应的视频教学、归纳总结和相关链接，体验做的非常不错。

如果你正尝试深入了解 AI 的原理，不妨从这个课程开始。当然，还有一点非常重要，你得懂 Python，过去一段时间，我在博文里也分享了一些 Python 相关的学习资料，可以跟着一起学起来~

[Dott @DottChen]

最近突然对游戏开发产生了兴趣，发现一个很有意思的正在开发独立游戏的 YouTuber。带两个娃，本职工作是电气软件工程师，每天花两个小时开发自己的开放世界探险游戏，Night Stones。

https://t.co/kUik51Cwuz

[Barret李靖 @Barret_China]

才发现，罗翔在两年多以前公开分享过这个主题，《我们为什么要读书？如何在读书中超越今生？》，https://t.co/X9NQP8Ltgi，内容在 B 站上，推荐学习。

在这个分享中，他提到了更多的书籍：

1. 柏拉图《理想国》
2. 伊恩·麦克尤恩《赎罪》
3. 石黑一雄《长日将尽》
4. 石黑一雄《莫失莫忘》
5. 麦卡林《不合理的行为》
6. 远藤周作《沉默》
7. 克鲁卡斯《特蕾莎修女传》
8. 威廉·戈尔丁《蝇王》
9. 威廉·戈尔丁《教堂尖塔》
10. 陀思妥耶夫斯基《罪与罚》
11. 陀思妥耶夫斯基《白痴》
12. 赫胥黎《美丽新世界》
13. 巴尔扎克《驴皮记》
14. 莎士比亚《麦克白》
15. 莱维《坚不可摧》
16. 马克斯·苏萨克《偷书贼》
17. 彭柯丽《密室》
18. 加缪《西西弗的神话》
19. 史蒂文森《人性七论》

[𝗦𝘁𝗲𝘃𝗲 𝕏 @st7evechou]

XPTV IOS端已上架Apple商店。
https://t.co/3PHHlsMc0r

[大帅老猿 @ezshine]

作为自由职业每年都分享一次收入应该蛮有参考价值的吧，推友们觉得呢？

2022年3月1日正式自由职业，至今已经650天了。去年年底曾公开过一次收入，22年全年总收入544,394.37，有零头是因为当时把微信公众号的广告费算进去了。在推上再发一次。2023年的收入情况，这个月月底统计后再分享。

[小樱💞｜实用工具分享 @xiaoying_eth]

如果你对朝九晚五的工作厌倦了，不妨试试写作赚外快。

下面是写作报酬在200到900美元的12个网站：

[花果山大圣 @shengxj1]

oreilly居然也出gpt-4的开发书籍了 神器

[Fred Wang @kenshinji]

最近才发现吸血鬼幸存者这款超级上头的游戏，欲罢不能。结果没两天油管就给我推相关视频了，然后看了关于作者如何创造这款游戏的纪录片。才知道这是个意大利哥们Luca Galante开发的，这哥们一开始去伦敦找工作，还在麦当劳打了两年工，因为英语不好。后来找了家博彩公司当码农，白天上班，晚上写游戏。

[Barret李靖 @Barret_China]

GPT4ALL，https://t.co/Rsb1xeWetb，是一个可以在本地运行且无需联网的大模型客户端软件，它的特点是在低配如 4G~8G 内存的消费级电脑上也能跑，无 GPU 要求，模型文件的大小在 3G~8G 左右，都是经过定制微调的可插拔 LLMs，效果优于 GPT-3，媲美 GPT-3.5。
其实这样的模型非常多，基本思路跟斯坦福开源的 Alpaca 是一致的。Alpaca，https://t.co/yPzjhSf3E1，是一个基于 LLaMa-7B 的微调模型，微调指令是使用 175 条种子任务通过 GPT-3.5 泛化生成的，共 5.2w 条，训练后的基准测试效果堪比 GPT-3.5，当然也存在很多缺陷，但瑕不掩瑜。
GPT4ALL 同样也是基于 LLaMa-7B 微调的，只不过它用到的微调指令集更庞大，有 80w+ 数据样本，在数据的多样性上做的非常好，这一点可以从这张可视化的图中看到效果：https://t.co/2rHY1jFTBW，从数据的分布来看，已经适配了多语言。
同时，它也支持索引本地文档语料，例如 PDF、docx 等 40+ 种���件格式，你可以直接与这些文件进行 Chat，对于个人私密场景或者企业来说，可以尝试下。

如果你有自己的数据集，并且具备微调设备和编码能力，当然也可以选择自己来微调 LLMs 来满足需求，但对于大部分不具备条件的人来说，使用 GPT4ALL 来体验开源免费的大模型，还是非常方便的，私密性也可以得到保障。在官网看到不少微调过的大模型可供选择，目前还在持续更新中。

对应的项目源码在这里：https://t.co/jBGUXTvnVb

[十里 @okooo5km]

之前发 AppleTV 文章的时候，有人提到 TVBox，今天在投影仪上安装试了一下，真不错👍！配置【饭太硬】的源，能看各种类型的节目，找了下 在Netflix 看的《甜蜜家园 2》（上周五刚上）竟然都有了🙈，还能看 1080p 电视直播！

TVBox：https://t.co/WK6Ugv72T7
推荐源：https://t.co/fzxLEkzh3U

[Roufu @roufengzhifu]

书是一代人对另一代人的精神遗言。值得我们好好学习：👇

1.《纳瓦尔宝典》
2.《卓有成效的管理者》
3.《人生的智慧》
4.《苏菲的世界》
5.《穷爸爸富爸爸》
6.《人性的弱点》
7.《瓦尔登湖》
8.《不能承受的生命之轻》
9.《被讨厌的勇气》
10.《反脆弱》
11.《通往奴役之路》
12.《时���简史》