2019 年，伯克利的研究人员发现，信息对大脑多巴胺产生的奖励系统的作用与食物相同。信息在大脑中的奖励系统中产生多巴胺，就像食物一样，这导致我们对信息的渴求变得像对食物的渴求一样强烈。

在信息过剩的时代，人们试图通过大量生产低质量的“垃圾信息”来吸引我们的注意力，这种信息就像思维的快餐，廉价而令人满足，但缺乏营养。垃圾信息包括包括八卦、琐事、吸引点击的内容、劣质新闻、营销、重复报道和胡言乱语，任何你无法利用的信息都是垃圾信息

由于你的多巴胺通路无法区分有用和无用的信息，消费垃圾信息让你感觉像是在学习——它提供了精神营养的假象——尽管你实际上只是在往大脑里塞虚拟爆米花

沉迷于无用信息最终会导

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Sheila Teo 凭借 CO-STAR 提示词框架赢得了首届 GPT-4 提示工程大赛

• （C） 上下文（Context）：提供与任务有关的背景信息。这有助于 LLM 理解正在讨论的具体场景，从而确保其响应是相关的。
• （O） 目标（Objective）：定义你希望 LLM 执行的任务。明晰目标有助于 LLM 将自己响应重点放在完成具体任务上。
• （S） 风格（Style）：指定你希望 LLM 使用的写作风格。这可能是一位具体名人的写作风格，也可以是某种职业专家（比如商业分析师或 CEO）的风格。这能引导 LLM 使用符合你需求的方式和词语给出响应。
• （T） 语气（Tone）：设定响

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进程

进程是资源（CPU、内存等）分配的基本单位，它是程序执行时的一个实例

程序运行时系统就会创建一个进程，并为它分配资源，然后把该进程放入进程就绪队列，进程调度器选中它的时候就会为它分配 CPU 时间，然后程序开始真正运行

Linux 系统函数 fork() 可以在父进程中创建一个子进程：

import os

print('当前进程:%s 启动中 ....' % os.getpid())
pid = os.fork()
if pid == 0:
    print('子进程:%s,父进程是:%s' % (os.getpid()

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MD5：32 位，单向哈希，不可逆，速度快，破解难度低

SHA256：256 位，单向哈希，不可逆，速度较快，破解难度中等

BCrypt：可变位数，单向哈希，不可逆，速度慢，破解难度高

PBKDF2：可变位数，单向哈希，不可逆，速度可调，破解难度可调

Scrypt：可变位数，单向哈希，不可逆，速度慢，破解难度高

加盐，在输入信息中随机添加字符串（salt）以提高哈希算法的安全性

MD5 算法

MD5 消息摘要算法（英语：MD5 Message-Digest Algorithm），一种被广泛使用的密码散列函数，可以

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摘自 Joy Triggers: How to Find Happiness on Demand

• Dopamine. 多巴胺。这种神经递质在动机和奖励预期中发挥着重要作用。当你实现一个目标、完成一项任务或达到一个目标时，你会感受到多巴胺的愉悦。基本上是你的大脑告诉你你做得很好。许多类型的愉悦体验，例如性、饮食和玩电子游戏，都会增加多巴胺的释放，因此让你想要重复这些体验。
• Serotonin. 血清素。虽然血清素具有复杂的生物功能，但它通常被称为幸福分子。多种称为血清素特异性重摄取抑制剂 (SSRI) 的抗抑郁药的作用是在信号传输完成后干扰血清素的正常重吸收，从而增加突触中的血清素水平。它

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摘自：谈谈为什么要分库分表？ - fuxing

分库：将表按照某种规则拆分到多个数据库中，来保证系统的稳定和性能

分表：将表中数据按照某种规则拆分到多张表中，提升查询效率

分库分表的原因

• 分库原因：数据量过大，而磁盘空间、内存、CPU 有限
• 分表原因：单表承载能力有限，随着数据规模的增加，表索引效率降低
• 其他原因：分布式或微服务架构，根据业务需求和功能对数据库进行划分

单表超 500 万行，或容量超 2GB 时推荐分库分表——阿里开发手册

分库分表的常见方法

1. 垂直分库

将某个库中的表拆分到多个库，一般按照业务维度拆分

优点：降低单数据库服务的压力，增加系统可用性；业务清晰，

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中文综合

中文开放知识图谱

网站链接： http://www.openkg.cn/

数据分类概述： 常识 (27)、医疗 (23)、新冠专题 (15)、生活 (11)、娱乐 (11)、地理 (10)、城市 (9)、社交 (8)、出行 (6)、金融 (5)、科教 (5)、商业 (4)、OpenKG 评测 (4)、气象 (3)、其他 (3)、物联网 (2)、schemata (2)

英文综合

FreeBase

FreeBase 是一个由社区贡献内

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目标：设定宽泛而基本的原则，为模型的期望行为指明方向。

• 协助开发者和用户：通过遵循指令，并提供有效的响应，帮助用户达成目标。
• 造福人类：依据 OpenAI 的使命，考虑到可能对内容创作者和广大公众带来的益处与风险。
• 塑造 OpenAI 的正面形象：遵守社会规范和相关法律。

规则：为处理复杂情况提供指南，确保安全性和合法性

• 遵循命令链（chain of command）
• 遵守相关法律
• 不提供敏感危害的信息
• 尊重创作者及其版权
• 保护个人隐私
• 避免回应不宜工作场所的内容（NSFW ）

默认行为：提供与目标和规则相符的指南，帮助解决冲突，并指导如何权衡和优先处理各种目标

• 假设用户或开发者

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1 知识图基本介绍

知识图（Knowledge graph）：以图的形式存储知识

• 节点表示实体（entitles），节点的标签可以是实体类型
• 节点之间的边表示两个实体之间的关系
• 所以知识图是异构图的一种特殊情况

知识图示例：生物知识图（蛋白质/药物/疾病/不良事件）

知识图应用：信息检索服务、问答和对话

常见的开源 KG ：知识图数据资源

这类知识图一般是百万级别的，存在很多边的缺失（考虑补齐）

比

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所谓“同音文”，就是整个文章中的汉字只允许采用现代汉语普通话同一个音，四声不限，标点不限，大多是文言，这样的文章叫做“同音文（一音文）”。

《施氏食狮史》 石室诗士施氏，嗜食狮，誓食十狮。适施氏时时适市视狮。十时，适十狮适市。是时，适施氏适市。氏视是十狮，恃矢势，使是十狮逝世。氏拾是十狮尸，适石室。石室湿，氏使侍拭石室。石室拭，氏始试食是十狮尸。食时，始识是十狮尸，实十石狮尸。试释是事。

《熙戏犀》 西溪犀，喜嬉戏。席熙夕夕携犀徙，席熙细细习洗犀。犀吸溪，戏袭熙。席熙嘻嘻希息戏。惜犀嘶嘶喜袭熙

《羿裔熠, 邑彝, 义医, 艺诣.》 熠姨遗一裔伊, 伊仪迤, 衣旖, 异奕矣. 熠意伊矣,

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