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python大型网站优化解读_python写的大型游戏(2024年12月精选)

内容来源：丹顿SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-12-01

python大型网站优化

𐟚€ 软件系统开发，质量为王！𐟔劰ŸŒŸ 个人简介：拥有丰富的软件系统开发经验，曾在大型软件公司担任架构师和高级软件工程师，精通Java、Python、Go等后端语言，以及Vue、Node.js等前端技术。 𐟓ˆ 项目经验：多年软件开发经验，涵盖互联网产品、传统企业项目、ToC项目和ToB/ToG项目。独立负责多个大中型项目，从开发到测试、部署上线及优化，全程经验丰富。 𐟌 领域覆盖：电商、企业管理、SAAS、教育、旅游、支付、电子政务等多个领域。 𐟔砦Š€能优势：开发设计经验丰富，能够解决软件开发过程中的各种问题。软件产品质量高，完全满足客户需求，消除客户后顾之忧。 𐟓‹ 可承接项目范围：软件系统 Web网站小程序手机App

每日热门 GitHub Trending 开源项目推荐。 1、encoredev/encore 有超过 6.6k Star，使用 Go 开发，Encore是一个开发平台，用于构建具备类型安全的分布式系统，采用声明式基础设施，提供自动化本地和云部署的工具及集成开发环境。 2、Kanaries/pygwalker 有超过 11.6k Star，使用 Python 开发，PyGWalker是一个Python库，能将pandas数据帧转化为交互式UI，便于使用简单拖拽及自然语言查询进行数据可视化和分析。 3、sz3/libcimbar 有超过 2.8k Star，libcimbar提供了一个颜色图标矩阵条码的优化实现，能够通过电脑显示器和智能手机相机实现高达850kb/s的空中隔离数据传输速度，支持大文件编码和解码。 4、ReactiveX/RxJava 有超过 47.8k Star，使用 Java 开发，RxJava是一个基于JVM的响应式编程库，可用于通过观察者序列以声明方式组合异步和基于事件的程序，支持响应式流和背压处理。 5、nunocoracao/blowfish 有超过 1.4k Star，使用 HTML 开发，Blowfish是一款基于Hugo和Tailwind CSS开发的响应式个人网站和博客主题，特点是轻量、美观且高度可定制。 GitHub GitHub精选 GitHubTrending 记录我的2024

StarCoder2：LLM大突破！ 𐟌Ÿ 指令优化是一种微调技术，旨在让大型语言模型（LLMs）能够遵循自然和人类编写的指令。然而，对于编程任务，大多数模型都在人类编写的指令（成本高）或由大型专有LLMs生成的指令（可能受限）上进行调优。我们引入了StarCoder2-15B-Instruct-v0.1，这是第一个完全自对齐的代码LLM，采用完全许可和透明的流程进行训练。我们的开源流程使用StarCoder2-15B生成数千个指令-响应对，然后用这些对进行微调，无需依赖人类注释或来自大型专有LLMs的蒸馏数据。 𐟌Ÿ StarCoder2-15B-Instruct在HumanEval上的得分达到了72.6，甚至超越了CodeLlama-70B-Instruct的72.0得分！在LiveCodeBench上的进一步评估显示，自对齐模型甚至优于在GPT-4从中提取的数据上训练的同一模型，这表明LLM可能更有效地从其自身分布的数据中学习，而不是从教师LLM的偏移分布中学习。 𐟌Ÿ 总体来说，这项研究提出了一个全新的数据生成流程，包括从巨大的具有许可许可证的源代码库中提取高质量和多样化的种子函数，创建各种包含种子函数中存在的不同代码概念的代码指令，并对每个指令生成一个通过执行指导的自验证的高质量响应。这个流程最终生成了一个由25万个Python函数组成的数据集，再通过Self-OSS-Instruct从给定的种子代码片段中生成多样化的指令，最后通过执行测试来自验证响应的质量。 𐟌Ÿ 在EvalPlus基准测试中，StarCoder2-15B-Instruct是首个达到70+ HumanEval得分，并且拥有全透明和全许可流程的代码LLM。在LiveCodeBench和DS-1000等其他基准测试中，StarCoder2-15B-Instruct也表现出强大的性能。 𐟌Ÿ 这项研究首次表明，我们可以创建强大的指令调节代码模型，而无需依赖于强大的教师模型如GPT-4。我们已经公开发布了我们的数据集和整个流程，包括数据收集和训练，期望这一开创性的工作能够激发更多未来在这个领域的研究和开发。

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人工智能数学基础必读神书推荐！ 𐟓š 大家好，今天我要向大家推荐一本我心目中学习人工智能数学基础的顶级神书！这本书不仅内容全面，而且通过沉浸式的对话风格，让复杂的数学概念变得通俗易懂，简直是白嫖的好资源！ 𐟓– 这本指南带你深入了解在人工智能领域蓬勃发展所必需的数学知识。通过计算机视觉、自然语言处理和自动化等热门应用，研究对人工智能至关重要的数学主题，包括回归、神经网络、优化、反向传播、卷积、马尔可夫链等系统。 𐟔 此外，书中还介绍了为AI系统提供动力的基础数学，如生成对抗网络、随机图、大型随机矩阵、数学逻辑、最优控制等。 𐟒𛠨😦œ‰补充性的Jupyter笔记本，通过带有Python代码和可视化的示例，进一步阐明了这些数学概念。 𐟌Ÿ 无论你是刚开始职业生涯还是已经拥有多年经验，这本书都会为你提供深入该领域所必需的基础。快来一探究竟吧！

前端与后端开发：你真的了解吗？ 𐟌Ÿ 前端与后端的区别在Web开发的广阔天地中，前端和后端是两个至关重要的领域。它们之间的区别不仅仅是职责和技术要求的不同，更在于它们各自的目标和任务。让我们一起来深入了解这两个领域的独特之处吧！ 𐟎蠨Œ责的差异前端开发人员的主要任务是打造用户界面，提升用户体验。这包括网页的布局、颜色、字体以及交互方式，目的是让用户能够轻松地浏览和使用网站或应用程序。而后端开发人员则负责服务器端的处理和数据库管理，实现业务逻辑、处理用户请求和响应、数据存储和安全，确保网站或应用程序的功能性和稳定性。 𐟒𛠦Š€术要求前端开发人员需要掌握HTML、CSS、JavaScript等技术，并熟悉常用的前端框架和设计模式。而后端开发人员则需要精通至少一门编程语言（如Java、Python、PHP等），并熟悉数据库设计、网络编程和常用设计模式。 𐟓‹ 工作内容前端开发人员的工作是创建和优化网页界面，确保用户界面具有视觉吸引力和用户友好性。而后端开发人员的工作则涉及编写服务器端代码，管理用户数据、实现业务逻辑、处理请求和响应等，以确保网站或应用程序的安全性、性能、可扩展性和可维护性。 𐟔— 总结前端和后端是相辅相成的。前端关注的是用户可见的部分，而后端则关注的是用户不可见的部分。两者共同协作，以创建高质量的网站或应用程序。

英伟达gpu 嘿，你是不是也在寻找一个充满活力、快节奏的国际化工作环境？那你可千万别错过这个机会！英伟达正在寻找一位高级GPU集群软件工程师，职位号是JR1982963。 𐟚€ 工作职责：设计并实现大规模分布式系统，确保系统监控、日志记录、可视化和警报能力，承诺高可用性。构建内部分析工具，针对HPC GPU集群上的机器学习/深度学习应用进行故障和效率分析。掌握ML/DL领域的最新进展，与应用所有者和研究团队合作，不断优化性能分析工具。 𐟎“ 我们希望看到你：计算机科学或相关领域的学士学位，5年以上Python软件开发经验。熟悉Gitlab等源代码管理、CI/CD流程。扎实的数据结构、算法和复杂度分析知识。分布式系统软件架构的工作经验。了解HPC GPU集群、Slurm。机器学习概念和术语的基本理解。熟悉数据库—SQL和NoSQL（Prometheus, Elasticsearch, OpenSearch, Redis等）。有分布式数据管道、遥测、可视化（Kibana, Grafana等）、警报（PagerDuty等）的经验。 𐟌ˆ 脱颖而出的秘诀：在HPC GPU集群中调试功能和性能问题的经验。在多GPU HPC集群上运行和仪器分布式大型语言模型（LLM）训练的背景。了解LLM训练特性和库—Checkpointing, Parallelism, Pytorch, Megatron-LM, NCCL。熟悉HPC调度程序如Slurm。有Opentelemetry的背景。加入我们，一起推动技术的边界，创造无限可能！我们期待有志之士的加入！

计算机毕业设计选题难度与语言推荐𐟓š𐟒𛊨œ𚦯•业设计选题难度与语言推荐一、网站设计类𐟌 例子：旅游网站、校园网设计难度：☆☆☆ 推荐语言：Java、PHP 说明：涉及前端开发，需要一定的前端基础。二、管理系统类𐟓‹ 例子：宿舍管理系统、财务管理系统难度：☆☆ 推荐语言：Java 说明：主要是后台管理和数据库，适合初学者。三、安卓/IOS应用设计𐟓𑊤𞋥퐯𜚥žƒ圾分类、二手交易APP 难度：☆☆☆☆ 推荐语言：Java（安卓）、Objective-C（IOS）说明：涉及移动端开发和后台接口，难度较大。四、小程序/公主号开发𐟓𒊤𞋥퐯𜚥𐏧若𚏤𙦥ŸŽ、公主号跳蚤市场难度：☆☆☆☆ 推荐语言：Java、PHP 说明：开发账号申请和接口对接较麻烦。五、机器学习/大数据𐟔스𞋥퐯𜚩㎩™騯†别、算法优化难度：☆☆☆☆☆ 推荐语言：Python、Java、C++ 说明：涉及算法和大数据处理，难度高，需要较强的基础。选题时考虑兴趣和能力，合理安排时间，确保项目可行。

《优化算法》书评：从理论到实践的AI指南如果你对优化算法感兴趣，那么这本书《优化算法：设计、规划与控制问题的AI技术》绝对值得一读！这本书涵盖了如何使用现代机器学习和AI技术来解决各种设计、规划和控制问题，内容非常丰富。书中详细介绍了机器学习在搜索和优化问题中的应用，包括搜索与优化的核心概念，以及确定性和随机优化技术。你还会学到图搜索算法和自然启发式搜索与优化算法，如何在搜索空间中平衡探索与利用。此外，书中还介绍了一些前沿的Python库，帮助你在优化问题上更进一步。通过案例研究，你可以理解每个算法在实际中的工作原理。例如，路线规划、产品定价、农作物种植、资源分配和手术排程等问题，这本书都能提供解决方案。总之，这本书不仅教你理论知识，还通过实际案例让你更好地理解每个算法的工作原理。非常推荐给那些对优化算法感兴趣的小伙伴们！

每日热门 GitHub Trending 开源项目推荐。 1、ossf/scorecard 有超过 4.5k Star，使用 Go 开发，OpenSSF Scorecard 是一个自动化工具，用于评估开源项目的安全健康状况，通过不同的安全指标给项目打分，帮助开发者提升项目的安全性。 2、mandiant/capa 有超过 4.7k Star，使用 Python 开发，FLARE团队的开源工具capa，专门用于识别可执行文件中的能力，如后门、服务安装，支持多格式文件与沙箱报告分析。 3、siyuan-note/siyuan 有超过 20.3k Star，SiYuan是一款注重隐私、支持自托管的全开源个人知识管理软件，提供细粒度的块级引用，Markdown所见即所得编辑，支持多平台部署。 4、bazelbuild/bazel 有超过 23.1k Star，使用 Java 开发，Bazel是一个快速、可扩展的多语言构建系统，通过高级缓存、优化的依赖分析和并行执行实现快速、增量的构建，支持大规模代码基和多语言项目。 5、nolimits4web/swiper 有超过 39.8k Star，使用 JavaScript 开发，Swiper是一个免费、现代的移动触摸滑块，具有硬件加速过渡和出色的本地行为，专为现代移动网站和应用设计。 GitHub GitHub精选 GitHubTrending 记录我的2024