//@蚁工厂:[哆啦A梦吃惊]真的在学x的推荐算法了 //@庆丰://@王巍:转发微博
发布了头条文章:《X(Twitter) 2026 推荐技术开源代码分析报告》 @头条文章 °X(Twitter) 2026 推荐技术开源代码分析报告 ​​​​
X(Twitter) 2026 推荐技术开源代码分析报告
微博推荐算法

X(Twitter) 2026 推荐技术开源代码分析报告

马斯克的“阳谋”:揭秘X(Twitter)激进开源背后的推荐算法内核​
//@丕子:转发
【数据可视化:美国国债的增长规模 有多离谱】

如果你有关注投资,“美国国债过多”肯定是你去年经常看到的话题。但是只看数字的话,如此庞大的规模太难有实感了。

视频中,直接将这笔钱1:1做成了美元大小,全部堆在一起后,视觉效果可以说无比惊人[哆啦A梦吃惊]

(yeti dynamics) ​​​​...展开全文c
//@dingtingli:转发微博
长篇博文: 深入 NVIDIA GPU:高性能矩阵乘法内核剖析
www.aleksagordic.com/blog/matmul
"在这篇文章中,我将逐步介绍支撑最先进(SOTA)NVIDIA GPU 矩阵乘法(matmul)内核的所有核心硬件概念和编程技术。

为什么关注矩阵乘法? Transformer 模型在训练和推理过程中,其绝大部分浮点运算(FLOPs)都 ​​​​...展开全文c
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今天一位所里主业量子计算业余做ATP的同事分享,感觉打开了一些思路。

之前觉得算法并行化只是工程问题,只要上多线程就一定会变得更快。这两年我已经写了不下20个版本的SAT求解器,不同语言,不同风格,但是性能上都没有超过我们组的研究型求解 O网页链接 ,更不用说kissat等重型求解器了 ​​​​...展开全文c
//@dingtingli:转发微博
NotebookLM 生成PPT太好用了。
这里有套PPT生成的提示词模板,拿走不谢~

提示词:
目标受众:{受众,例如:公司高管 / 技术团队 / 产品经理 / 普通用户}
演示目的:{目的,例如:技术分享 / 项目汇报 / 产品介绍 / 教学使用}
整体篇幅:{页数,例如:10 页以内 / 15~20 页} ...展开全文c
//@卑鄙无耻老猫:最近看了很多内河跑船的视频,这个活看起来很惬意,但是其中的辛苦说起来都是泪。
看到船里的装修我属实震惊了,不敢想象没有互联网我能多无知
#热搜多元内容创作计划# L五行属二的微博视频 ​​​​
摆脱过度消费//@Loken2022://@前精神病人:知识的真正诅咒泛化不匹配,大部分知识都是在特定上下文件的特例,而真正的世界是混沌的,所以知识产生的傲慢,永远不及通过进化算法打淘汰赛出来的真实经验。//@蚁工厂:认知偏差里说的知识的诅咒,是指交流时总会以为对方有着和你一样的知识背景、一样的上下...展开全文c
揣着明白装糊涂是种高境界 ​​​​
//@陆大鹏Hans:转发微博
德国《明镜》周刊:到家后需要换衣服吗?

马库斯·埃格特(Markus Egert),53岁,弗特旺根应用科技大学微生物学教授,家庭卫生领域专家。

作为微生物的栖息地,衣物本身并不好:湿度低、食物也少。尤其是最外层的衣物。同样的情况也适用于公交和地铁座椅的外罩

《明镜》:埃格特先生,如果您今天晚 ​​​​...展开全文c
//@安全_云舒:一切历史都是当代史。//@梁斌penny:值得思考//@来去之间:所以前几天有人喷,但是俺确实学的是80年代的版本,而且因为老师学的是79年之前的版本,所以课堂上侃“书上没讲”的都是之前的版本啊~~//@刘新征:你看到的是投降,我看到的是进步,我觉得改得对
历史课本是什么时候开始夸赞清朝的? ​​​​
  • 长图
//@BigYe程普:转发微博
沈逸教授重磅解读“吸毒记录封存”背后的顶层逻辑,听后让人脊背发凉! L子于先生的微博视频 ​​​​
//@黄建同学:写得不错->//@Wang某某-:正好昨天尝试了一下 Agent Skills,就像一本详细的指导手册,也规避了 mcp 部分缺点。 不知道其他客户端会不会跟进。 O网页链接
想深度了解Claude Agent Skills,看这篇就行了

AI Agent和工具(Tools)的热潮席卷了整个技术圈,几乎成了大模型应用的标配。然而,当我们深入剖析Anthropic Claude的Agent Skills实现时,却发现了一条与众不同的技术路径。它并非我们熟知的函数调用或插件执行。

1. Skills 不是代码,而是高级“提示 ​​​​...展开全文c
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//@吕文翰:[666][666]//@邓草原:我有张表有 66 亿条记录了,而且是高基数的,大致也是用这种方案,加上其它仔细的设计,它甚至好过时序数据库: ¡查看图片 //@蚁工厂:如何用 6G InnoDB 缓冲池顶住 1.1 亿行大表的“全表查询”,在缓冲池失效时不劣化到 2S 以上
1 亿行 MySQL 大表如何进行极限性能优化

°1 亿行 MySQL 大表如何进行极限性能优化 ​​​​

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