RSS 订阅只适合少数的一部分人,它需要较强的信息组织和整理能力
RSS 订阅的维护是琐碎的,需要持续地丰富屏蔽词和偶尔修正订阅源
RSS 并不能改善信息茧房,除非你有意识地搜集不同角度的优质观点
不同 APP 间的信息壁垒是商业化的必然产物,RSS 则天然站在对立面
对于时政、趣闻或网络热帖,RSS 能很好地起到去糟粕取精华的作用
RSS 的优势是聚合分布在互联网角落里的细碎精华(尤其是个人博客)
不建议在一开始就订阅过多的 RSS 源,要保持良好的信息增长和代谢
借用 AI+RSS (绝配)构建从粗到细(标题/AI 总结/原文)的分层阅读
摘自 《Explaining 8 Popular Network Protocols in 1 Diagram》
网络协议是在网络中的两台计算机之间传输数据的标准方法

- HTTP (超文本传输协议)是用于获取诸如 HTML 文档之类资源的协议。它是 Web 上任何数据交换的基础,是一种客户端 - 服务器协议。
- HTTP/3 是 HTTP 的下一个主要修订版。它运行在 QUIC 之上,QUIC 是为移动重型互联网使用而设计的新传输协议。它依赖 UDP 而不是 TCP,这使得网页响应更快。虚拟现实应用需要更多带宽来渲染复杂的虚拟场景,并将可能从迁移到由 QUIC 支持的 HTTP/3中受益
近期针对个人的浏览器书签进行了清理和归类
发现了几个事情:
- 很多网站的链接都失效了,尤其是个人博客和微小型网站;也有部分优质文章转变为了付费专栏(此处并没有指名道姓 CSDN 这个平台);部分大平台(贴吧/微博等)也有很多资源消失。时间是残酷的,这也会让我去思考,哪些内容是真正值得我输出的,哪些记忆才是能在互联网上长久流传下去的
- 大部分资源类和细碎的知识点是没有收录的必要;首先这些链接,在收藏之后大概率是不会再看的,其次当你真的需要时你可以通过储备的搜索能力和途径快速找到;方法比结果更不容易过时
- 定期的清理资源是有必要的;你可以见证到自己的成长,原本晦涩难懂的教程突然变得显而易见,原本视
测试的是一天的后端日志 2.98G,摘自小众软件热帖
| 名称 | 版本 | 显示部分 | 完全加载 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| EmEditor 22 | 24.3.1 | 0.5s | 1.62s | |
| EmEditor 22 | 22.2.0 | 1.31s | 2.89s | |
| UltraEdit | 31.0.0.35 | 2.15s | 一直卡住 | 1.13G 2.06s 完全加载 |
| glogg 3 | 1.1.4 | 0.15s(瞬间) | 11.41s | 功能很少 |
| LogViewer 2 | 2.3.1 (aug 2018) | 0. |
广大的网民实际上是数字农奴(又称云奴)。你在人家的领地里发帖子、上传照片视频,就是为领主工作。你拿不到多少回报,你的免费劳动只是为领主的公司增加价值。久而久之,你甚至还会产生心理依赖,一天不去领主的土地看看,心里就会万分失落。
这些数字领主有强烈的领地意识,造出了高高的围篱,防止自己的数字资产(数据)流出,或者领地被其他公司侵占。如果你要使用某个领主的领地,必须交付地租(使用费)。比如,你要把自己的 App 放在苹果应用商店出售,就必须把 30%的收入交给苹果。这是苹果对它的数字领地收取的地租,跟中世纪的封建制度一模一样。
为了打破技术封建主义,防止数字领主的出现,政府必须实行一些强制措施
原始标题:KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
发布平台:预印本
发布日期:2024-05-24
引用量(非实时):15
DOI:
作者:Ziming Liu,
样条(spline)通常是指分段定义的多项式参数曲线
样条函数是一种由分段多项式拼接而成的平滑函数,可用于逼近或插值数据

常见的样条函数:
| 线性样条 | 二次样条 | 三次样条 | B样条(B-spline) |
|---|---|---|---|
| 每个子区间上使用一阶多项式,即直线段<br><br>它们在节点处具有零阶连续性,即函数值连续,但导数不连续 | 在每个子区间上使用二阶多项式<br><br>在节点处通常要求函数值和一阶导数连续 | 在每个子区间上使用三阶多项式<br><br>在节点处要求函数值、一阶导数和二阶导数都连续 |
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
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