最近又有部分粉丝私信我，马上双十二到了。有么有营销相关的开源项目，我找啊找，不负有心人，真找到了。今天给老铁们分享一款非常优秀的抽奖开源项目。创作不易，喜欢的老铁们加个关注，点个赞，后面会持续更新干货，速速收藏，谢谢！全文大纲lucky-canvas插件基于Javascript+TS+Canvas开发的【大转盘/九宫格/老虎机】抽奖插件h5-Dooring一款功能强大，高可扩展的H5可视化编辑器.DIYh5页面制作更简单right-menu功能强大的右键菜单插件,支持JS/TS/Vue/React等多端框架lucky-canvas插件官网地址：https://100px.net/Github：

Jenkins在企业里面运用最广的开源持续集成服务器，今天我们就一起来探讨一下pipelineascode。记得收藏哦你后续一定能用得上!首先我们先来了解一下在没有Pipeline之前呢，我们大批量使用freestyle类型的项目来来作为我们的作业。那这种类型的作业呢它有一个特点就是所有的配置呢都是在Web页面上进行配置的那么这样的话呢就存在了一个问题。就是当我们去大批量的去修改这些参数的时候那这时候就需要我们在在控制台上面重复的去修改每一个作业的配置。Jenkins2.0之后推出了一个核心的特性就是pipeline。我们可以以代码的方式来描述我们整个流水线的运行过程。我们可以把代码存储到版本

​有粉丝在评论区留言说，让我拍一期关于ES的视频。今天，我给大家分享一下我对ES的理解。1、ES是什么ES全称是ElasticSearch，它是一个建立在全文搜索引擎库Lucene基础上的开源搜索和分析引擎。ES它本身具有分布式存储、检索速度快的特性。所以，我们经常会用它来实现全文检索的功能。Elastic官网对ES的定义已经不再是ElasticSearch这一个组件，而是指ElasticStack生态。而ElasticStack主要包括ElasticSearch、Logstash、Kibana，这三个经典组合也称之为ELK。ElasticSearch主要用来做数据存储、Logstash主要用

Blender3.3比Blender3.2晚了三个月，带来了很多变化，首先是对IntelArc显卡的支持，这需要Linux英特尔驱动程序22.26.23570或更高版本，AMDGPURenderingforVega显卡，如RadeonVII、RadeonRXVega系列和RadeonProWX910，在Linux上，用于图像的新FilmicsRGB颜色空间，以及使用新曲线对象的新头发工作流程。相关：Blender3.2发布，在Linux上启用AMDGPU渲染 https://www.linuxmi.com/blender-3-2.htmlBlenderUI已更新为在更多情况下显示候选者的文本字

想体验千亿参数大模型的门槛，真是越来越低了！想让大模型回答问题？只需在网页端输入问题，运行二三十秒，答案就噌噌生成了。用的正是今年由Meta开源的OpenPretrainedTransformer（OPT），参数量达1750亿。如果是传统在本地运行，对算力可是个大考验。这就是由开源项目Colossal-AI支持的云端demo，无需注册即可上手体验，对硬件完全没门槛，普通笔记本电脑甚至手机就能搞定。也就是说，完全不用懂代码的小白，现在也能调戏OPT这样的大模型了。让我们来试玩一把~4种任务可试玩FAQ常见问题解答、聊天机器人、翻译、文章创作几种模式都可试玩。一些数值也能按需自己来调整，并且不涉及

​SQL简单好学，应该没有人不懂吧，据我了解不少非技术的工作，也是要具备使用SQL的能力。而对于非技术的人来说，平常经常接触到的文件类型是Excel、JSON、CSV等，而要做一些复杂的分析，非常依赖使用的软件工具，如果软件不支持，很多的分析是做不了，而且很多时候由于需要打开的文件太大，一些软件工具根本打不开。今天要推荐一个SQL工具dsq，能够对本地的Excel、JSON、CSV等文件进行分析，然后通过SQL语法来对数据进行筛选和分析，简直太棒了，这样的话结合其他工具，也能做一些自动化的分析和处理。以下就是一个很简单的使用示例：以上使用真的比在软件上面操作要方便太多了，而且是可以后续重复使用

最近用了一些ChatGPT的周边产品，挑几个感觉不错的分享下。1、Poe地址：https://poe.comPoe内置了Sage、Claude、Dragonfly、和ChatGPT。其中，Sage是基于ChatGPT简化版本的AI机器人。目前Poe移动端只支持iOS，而且是非国区的，不过网页版可以用。目前使用频率比较高的一个工具。2、Aski地址：https://aski.ai/Aski是一款基于OpenAI的GPT-3自然语言处理模型的中文AI 问答服务。回答快速，几乎无延迟。在问答服务之外，Aski 还提供了内容创作服务，支持内容写作、优化，最近又推出了绘画功能。目前，Aski支持网页端、

​在计算机刚被发明的初期，那时还没有互联网，更不用提IDE、丰富的在线文档、Google以及StackOverflow，那时的程序员是怎样编程的呢？前几天看恰好看了国外老哥一篇很有意思的文章讲解了这个问题，这里翻译一下，注意，本文略有改动，以下为正文：关于上古时期程序员编程这个话题我想我得从头开始讲起，当我开始编程时使用的计算机是这样的：是的，你没有看错，当时的计算机没有键盘也没有鼠标，你能看到的只有一些开关和灯，那么你怎么知道该打开或者关闭哪些开关呢？以及它们的含义是什么？你需要参考这本书：想要这本书的同学直接后台回复“神器”即可下载pdf版。​你可能会问没有键盘也没有鼠标，那么程序写在哪里

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。GPT-4刚发布，就已经有手机应用接入了！只需要上传图像，再用语音提出需求，GPT-4就能帮助视障人士“看清”眼前的世界。随时随地，实时解读，就像聊天对话一样自然。例如想要换装，却不知道手里的衣服是什么颜色：只需要拍照上传给GPT-4，它很快就能将衣服纹理描述出来，材质、颜色和形状一清二楚：​△翻译by有道在此之前，视障人士除了用手触摸以外，辨别物体往往需要依靠身边的人或是志愿者的帮助。有网友看到后赞叹：这是目前见过最令人惊叹的GPT-4应用之一！所以，加入了图像理解功能的GPT-4，究竟展现出了哪些能力？基于GPT-

一觉醒来，GPT-4发布了。GPT-4和GPT-3.5都是由OpenAI开发的大型自然语言处理模型，它们能够理解和生成人类语言。尽管这两个模型在很多方面都相似，但它们之间还是存在一些关键区别：1、更具创造力尽管GPT-3.5的表达现已经让人惊艳，但GPT-4更具创造性和协作性。GPT-4相较于GPT-3.5具有更多的参数，这使得GPT-4在处理复杂任务和生成更准确、自然的回答方面具有更强的能力。这种能力的提升会带来更高的准确性和更好的文本生成质量。官网的例子很有趣:用一个句子解释灰姑娘的情节，每个单词都必须以字母表中从A到Z的下一个字母开头，而不能重复任何字母。GPT-4中给出的答案是：Abe