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❤3
到目前为止与 GPT-4o 相关的所有信息总结 👇:
1️⃣GPT-4o 介绍
- 这是一个拥有 GPT-4 级别智能但速度更快的旗舰产品
- 能够处理文本、音频和图像的输入与输出
- 在多语言任务和非英语语言方面表现更出色
- GPT-4o 是原生的多模态模型,而不仅仅是一个具有附加功能的文本模型
- 具备角色一致的图像生成和三维物体合成能力
- 与以前的模型相比,速度更快,成本更低,API 使用成本降低 50%
2️⃣免费用户的新功能
- 可以试用 GPT-4o,但有频率限制
- 可使用更多高级工具如数据分析、文件上传、图像识别和网页浏览等
- 当用户达到 GPT-4o 的使用上限时,系统会自动切换到 GPT-3.5
- 可以使用自定义 #GPT 和 GPT 商店
- 全新设计的 #ChatGPT 界面,带来更加友好和自然的对话体验
3️⃣桌面 App
- #macOS 版本现已推出,#Windows 版本也将于年内上线
- 桌面应用为用户提供了更便捷的访问方式,并支持语音对话和屏幕截图分析
- 通过简单的键盘快捷键将 ChatGPT 集成到工作流程中
4️⃣性能和功能
- GPT-4o 在文本处理、逻辑推理和编程任务上的表现达到了 GPT-4 Turbo 的水平
- 原生多模态,全面提升了对文字、图像、音频的理解和互动能力
- 改进的视觉和音频理解
- 在多语言、音频和视觉基准测试中表现出色
- 优化后的标记化技术有效降低了各种语言的处理延迟
- 全新的语音模式支持实时语音对话,Plus 用户即将率先体验其 Alpha 版本
5️⃣GPT-4o 的示例功能
- 视觉叙事:例如 “机器人作家的障碍” 和 “邮差莎莉”
- 海报创作:创作电影海报,例如 “侦探”
- 角色设计:设计角色,例如机器人 Geary
- 诗意排版:诗歌视觉的迭代编辑
- 纪念币设计:为 GPT-4o 设计纪念币
- 照片到漫画:将照片转换为漫画
- 文字转字体:从文字生成独特的字体
- 3D 对象合成:通过生成多个视图创建 3D 对象
- 品牌放置:将标识放置在杯垫等物品上
- 多行渲染:例如机器人发短信
- 会议记录:总结有多个发言人的会议
- 讲座总结:总结讲座
- 变量绑定:例如堆叠不同颜色和标签的立方体
- 具体诗歌:创建视觉诗歌设计
6️⃣模型安全和限制
- 跨模态的内置安全功能
- 经过了广泛的内部测试和外部红队测试,以识别潜在风险
- 为了确保安全,GPT-4o 的音频输出只能用预设的声音
- 基于用户反馈持续改进模型的安全性
7️⃣定价方案
- 免费用户:有限地使用 GPT-4o、高级工具,并拥有 8K 的上下文窗口
- Plus 用户:消息量可提升至免费版的 5 倍,并可以使用 GPT-4、GPT-4o、自定义 GPT 和 32K 上下文窗口
- 团队版:提供更高的消息限制、管理控制台、数据排除训练以及 32K 上下文窗口
- 企业版:无限制访问、扩展至 128K 的上下文窗口、管理控制和优先支持
8️⃣可用性
- 目前 GPT-4o 已经开始向 ChatGPT Plus 用户和团队版用户推出
- 企业用户的使用权限即将开放
- 开发者现在可以通过 API 访问 GPT-4o 的文本和视觉功能,音频和视频功能将在未来几周内向受信任的合作伙伴开放
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1️⃣GPT-4o 介绍
- 这是一个拥有 GPT-4 级别智能但速度更快的旗舰产品
- 能够处理文本、音频和图像的输入与输出
- 在多语言任务和非英语语言方面表现更出色
- GPT-4o 是原生的多模态模型,而不仅仅是一个具有附加功能的文本模型
- 具备角色一致的图像生成和三维物体合成能力
- 与以前的模型相比,速度更快,成本更低,API 使用成本降低 50%
2️⃣免费用户的新功能
- 可以试用 GPT-4o,但有频率限制
- 可使用更多高级工具如数据分析、文件上传、图像识别和网页浏览等
- 当用户达到 GPT-4o 的使用上限时,系统会自动切换到 GPT-3.5
- 可以使用自定义 #GPT 和 GPT 商店
- 全新设计的 #ChatGPT 界面,带来更加友好和自然的对话体验
3️⃣桌面 App
- #macOS 版本现已推出,#Windows 版本也将于年内上线
- 桌面应用为用户提供了更便捷的访问方式,并支持语音对话和屏幕截图分析
- 通过简单的键盘快捷键将 ChatGPT 集成到工作流程中
4️⃣性能和功能
- GPT-4o 在文本处理、逻辑推理和编程任务上的表现达到了 GPT-4 Turbo 的水平
- 原生多模态,全面提升了对文字、图像、音频的理解和互动能力
- 改进的视觉和音频理解
- 在多语言、音频和视觉基准测试中表现出色
- 优化后的标记化技术有效降低了各种语言的处理延迟
- 全新的语音模式支持实时语音对话,Plus 用户即将率先体验其 Alpha 版本
5️⃣GPT-4o 的示例功能
- 视觉叙事:例如 “机器人作家的障碍” 和 “邮差莎莉”
- 海报创作:创作电影海报,例如 “侦探”
- 角色设计:设计角色,例如机器人 Geary
- 诗意排版:诗歌视觉的迭代编辑
- 纪念币设计:为 GPT-4o 设计纪念币
- 照片到漫画:将照片转换为漫画
- 文字转字体:从文字生成独特的字体
- 3D 对象合成:通过生成多个视图创建 3D 对象
- 品牌放置:将标识放置在杯垫等物品上
- 多行渲染:例如机器人发短信
- 会议记录:总结有多个发言人的会议
- 讲座总结:总结讲座
- 变量绑定:例如堆叠不同颜色和标签的立方体
- 具体诗歌:创建视觉诗歌设计
6️⃣模型安全和限制
- 跨模态的内置安全功能
- 经过了广泛的内部测试和外部红队测试,以识别潜在风险
- 为了确保安全,GPT-4o 的音频输出只能用预设的声音
- 基于用户反馈持续改进模型的安全性
7️⃣定价方案
- 免费用户:有限地使用 GPT-4o、高级工具,并拥有 8K 的上下文窗口
- Plus 用户:消息量可提升至免费版的 5 倍,并可以使用 GPT-4、GPT-4o、自定义 GPT 和 32K 上下文窗口
- 团队版:提供更高的消息限制、管理控制台、数据排除训练以及 32K 上下文窗口
- 企业版:无限制访问、扩展至 128K 的上下文窗口、管理控制和优先支持
8️⃣可用性
- 目前 GPT-4o 已经开始向 ChatGPT Plus 用户和团队版用户推出
- 企业用户的使用权限即将开放
- 开发者现在可以通过 API 访问 GPT-4o 的文本和视觉功能,音频和视频功能将在未来几周内向受信任的合作伙伴开放
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❤1
🌟 2024 年谷歌 I/O 开发者大会重要信息汇总 🌟
📌Gemini 1.5 Pro
- 支持百万级别的上下文信息,显著提升了翻译、编程和推理能力
- 通过 #Gemini Advanced 面向全球开发者和消费者发布,支持 35 种语言
- 内部测试版支持 200 万单位的上下文窗口,即将开放预览
📌Gemini 1.5 Flash
- 推出轻量化的模型,针对低延迟和低成本场景进行优化,可在 AI Studio 和 #Vertex AI 平台使用
- 专为高并发、高频次的应用而设计,例如自动摘要、聊天机器人、图像视频字幕提取、数据挖掘等
📌多模态能力与长上下文处理
- Gemini 拥有强大的多模态处理能力,可以集成并处理各种类型的输入,提供全面而综合的输出结果
- 其应用场景包括处理海量的文本、音频、视频以及代码库等
📌Gemini 高级版的更新与新功能
- Gemini 高级版中的 Gemini 1.5 Pro 可以同时处理高达 100 万个 token,能够并行分析多个大型文档,或对 100 封电子邮件进行总结提炼
- Gemini Live 带来了全新的交互体验,用户可以通过语音与 Gemini 进行自然流畅的对话
- Gemini 高级版可以整合来自 #Gmail、#Google 地图等多个信息源的数据,为用户量身打造个性化的行程和计划
- 用户还可以根据自身的特定需求,定制专属的 Gemini 版本——#Gems,提供诸如健身陪练、编程助手等服务
- 与更多 Google 应用实现无缝连接,包括日历、任务和笔记等,可以显著简化工作流程、提升效率和条理性
📌AI 赋能搜索新体验
- 全新 “AI 搜索摘要” 功能面向美国用户推出,提供更加智能、基于上下文的搜索体验
- 升级后的 #AI 搜索摘要可提供快速解答、规划建议和研究分析等能力
- 用户可按需调整 AI 搜索摘要,获取简明扼要或详尽全面的答复
- 支持对复杂查询进行多步推理分析
- 提供餐饮、旅行等多个领域的智能规划方案
- 依托 AI 生成条理清晰的结果页面,激发灵感、探索新想法
- 视频搜索让视觉查询和故障排查变得更加简单
📌Gemini 强化 Google #Workspace 办公套件
- Gemini 1.5 Pro 现已集成到 Gmail、文档、云端硬盘、幻灯片和表格,提供强大的推理和摘要功能
- Gmail 移动应用新增电子邮件摘要、智能回复、问答助手等实用功能,随时随地高效处理邮件
- 进一步拓展了 Gmail 和文档对西班牙语、葡萄牙语的支持
- #NotebookLM 新增从源材料生成个性化音频摘要的强大功能
📌AI Agents
- 研发 AI Agents,赋予其处理购物退货、整理个人信息等复杂任务的能力
- 这些 #Agents 能够在用户的监管下自主分析、规划并执行任务
📌Astra 计划
- 着眼打造一款通用型 AI 智能助理,实现实时对话交互,并能理解多模态信息
📌VideoFX、ImageFX 和 MusicFX
- #VideoFX:内置 Veo 模型,让用户可根据文字描述一键生成视频,目前面向美国用户提供私人预览
- #Veo 是一款先进的视频生成模型,能够根据详尽的文字描述,生成 1080p 高清视频,支持多种风格。VideoFX 已面向特定创作者开放 Veo 私人预览
- #ImageFX:新版新增多项图像编辑功能,并集成 Imagen 3 模型,可输出更高质量图像,现已支持全球 110 个国家/地区,覆盖 37 种语言
- #Imagen 3 是一款高质量文本转图像模型,可生成逼真、细节丰富的图像,大幅减少伪影。ImageFX 已面向特定创作者提供 Imagen 3 私人预览,该模型也将很快登陆 Vertex AI 平台
- #MusicFX 新增 DJ 模式,用户可轻松融合不同音乐风格和乐器,打造个性化混音
- Music AI Sandbox 由 Wyclef Jean、Justin Tranter、Marc Rebillet 等艺术家参与开发,可用于创作原创乐器音轨,并实现声音变换
- 以上工具生成的所有内容均已添加 #SynthID 数字水印
📌“询问照片”,让照片搜索更智能
- Google 相册推出 “询问照片” 新功能,由 Gemini 模型提供支持,用户可使用自然语言搜索个人照片库
- 帮助用户快速创建照片精选和个性化标题,轻松在社交媒体上分享
- Google 严格保护 Google 相册用户的数据隐私,承诺绝不将个人数据用于广告投放或外部 AI 训练,并采用业界领先的安全措施
📌LearnLM - 专为学习优化的全新模型
- #LearnLM 是一个全新的模型系列,在 Gemini 的基础上经过微调,专为学习而优化,同时融合了教育研究的最新成果
- 新工具 #Illuminate 可将研究论文转化为简短的音频对话,配以 AI 生成的语音
- Learn About 整合了优质内容、学习科学和聊天体验,为用户提供个性化的学习指导服务
📌Gemini 强势登陆 Android 平台
- Gemini 模型已整合到 #Android 系统,其中就包括设备端的轻量版 Gemini Nano,具备多模态能力,可显著提升用户体验
- Circle to Search 等功能为学生完成家庭作业提供了清晰的分步指导
- Gemini 叠加层支持跨应用拖放 AI 生成的内容,并能更深入地理解上下文
- 改进了诈骗检测警报和 #TalkBack,提供更清晰的描述信息
- 完整的多模态 Gemini Nano 即将登陆 Android,首批适配设备为 #Pixel 系列
📌#Trillium 处理器迎来重大升级
- 宣布推出第六代 #TPU,将在 AI 模型的训练和部署上带来显著的性能提升
📌Gemini API 和开发者工具更新
- Gemini API 新增视频帧提取和并行函数调用,6 月还将支持上下文缓存
- 发布 #PaliGemma,可用于图像字幕和视觉问答;同时推出采用 27B 参数模型的 #Gemma 2,可在 GPU 或单个 TPU 上实现高效运行
📌负责任地发展人工智能
- 利用人工智能辅助红队测试,以改进模型性能
- 扩展 SynthID 技术,支持对文本和视频内容进行水印
- 恪守人工智能开发原则,致力于相关研究,与专家和用户紧密合作,确保人工智能技术的安全、有益应用
- 携手教育机构和相关组织,共同开发负责任的人工智能应用
📌SynthID 水印技术全面升级
- SynthID 现已支持为 Gemini 应用和网页中的文本添加水印,同时可为 Veo 视频添加水印
- 巧妙地将水印无缝嵌入文本生成过程,既不影响生成内容的质量,也不会降低生成速度
- 计划开源 SynthID 文本水印技术,助力开发者将其集成到自有模型中
📌人工智能助力攻克现实世界难题
- 人工智能的日新月异,正在助力解决现实世界的难题,推动科学领域取得重大突破,如实现人类大脑皮层的突触级分辨率 3D 重建、利用 #AlphaFold 3 精准预测生物结构,还有 Med-Gemini 在医学领域的广泛应用
- 人工智能技术还成功应用于洪水预报,以及支持联合国可持续发展目标的数据共享平台建设
https://blog.google/technology/developers/google-io-2024-collection/
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📌Gemini 1.5 Pro
- 支持百万级别的上下文信息,显著提升了翻译、编程和推理能力
- 通过 #Gemini Advanced 面向全球开发者和消费者发布,支持 35 种语言
- 内部测试版支持 200 万单位的上下文窗口,即将开放预览
📌Gemini 1.5 Flash
- 推出轻量化的模型,针对低延迟和低成本场景进行优化,可在 AI Studio 和 #Vertex AI 平台使用
- 专为高并发、高频次的应用而设计,例如自动摘要、聊天机器人、图像视频字幕提取、数据挖掘等
📌多模态能力与长上下文处理
- Gemini 拥有强大的多模态处理能力,可以集成并处理各种类型的输入,提供全面而综合的输出结果
- 其应用场景包括处理海量的文本、音频、视频以及代码库等
📌Gemini 高级版的更新与新功能
- Gemini 高级版中的 Gemini 1.5 Pro 可以同时处理高达 100 万个 token,能够并行分析多个大型文档,或对 100 封电子邮件进行总结提炼
- Gemini Live 带来了全新的交互体验,用户可以通过语音与 Gemini 进行自然流畅的对话
- Gemini 高级版可以整合来自 #Gmail、#Google 地图等多个信息源的数据,为用户量身打造个性化的行程和计划
- 用户还可以根据自身的特定需求,定制专属的 Gemini 版本——#Gems,提供诸如健身陪练、编程助手等服务
- 与更多 Google 应用实现无缝连接,包括日历、任务和笔记等,可以显著简化工作流程、提升效率和条理性
📌AI 赋能搜索新体验
- 全新 “AI 搜索摘要” 功能面向美国用户推出,提供更加智能、基于上下文的搜索体验
- 升级后的 #AI 搜索摘要可提供快速解答、规划建议和研究分析等能力
- 用户可按需调整 AI 搜索摘要,获取简明扼要或详尽全面的答复
- 支持对复杂查询进行多步推理分析
- 提供餐饮、旅行等多个领域的智能规划方案
- 依托 AI 生成条理清晰的结果页面,激发灵感、探索新想法
- 视频搜索让视觉查询和故障排查变得更加简单
📌Gemini 强化 Google #Workspace 办公套件
- Gemini 1.5 Pro 现已集成到 Gmail、文档、云端硬盘、幻灯片和表格,提供强大的推理和摘要功能
- Gmail 移动应用新增电子邮件摘要、智能回复、问答助手等实用功能,随时随地高效处理邮件
- 进一步拓展了 Gmail 和文档对西班牙语、葡萄牙语的支持
- #NotebookLM 新增从源材料生成个性化音频摘要的强大功能
📌AI Agents
- 研发 AI Agents,赋予其处理购物退货、整理个人信息等复杂任务的能力
- 这些 #Agents 能够在用户的监管下自主分析、规划并执行任务
📌Astra 计划
- 着眼打造一款通用型 AI 智能助理,实现实时对话交互,并能理解多模态信息
📌VideoFX、ImageFX 和 MusicFX
- #VideoFX:内置 Veo 模型,让用户可根据文字描述一键生成视频,目前面向美国用户提供私人预览
- #Veo 是一款先进的视频生成模型,能够根据详尽的文字描述,生成 1080p 高清视频,支持多种风格。VideoFX 已面向特定创作者开放 Veo 私人预览
- #ImageFX:新版新增多项图像编辑功能,并集成 Imagen 3 模型,可输出更高质量图像,现已支持全球 110 个国家/地区,覆盖 37 种语言
- #Imagen 3 是一款高质量文本转图像模型,可生成逼真、细节丰富的图像,大幅减少伪影。ImageFX 已面向特定创作者提供 Imagen 3 私人预览,该模型也将很快登陆 Vertex AI 平台
- #MusicFX 新增 DJ 模式,用户可轻松融合不同音乐风格和乐器,打造个性化混音
- Music AI Sandbox 由 Wyclef Jean、Justin Tranter、Marc Rebillet 等艺术家参与开发,可用于创作原创乐器音轨,并实现声音变换
- 以上工具生成的所有内容均已添加 #SynthID 数字水印
📌“询问照片”,让照片搜索更智能
- Google 相册推出 “询问照片” 新功能,由 Gemini 模型提供支持,用户可使用自然语言搜索个人照片库
- 帮助用户快速创建照片精选和个性化标题,轻松在社交媒体上分享
- Google 严格保护 Google 相册用户的数据隐私,承诺绝不将个人数据用于广告投放或外部 AI 训练,并采用业界领先的安全措施
📌LearnLM - 专为学习优化的全新模型
- #LearnLM 是一个全新的模型系列,在 Gemini 的基础上经过微调,专为学习而优化,同时融合了教育研究的最新成果
- 新工具 #Illuminate 可将研究论文转化为简短的音频对话,配以 AI 生成的语音
- Learn About 整合了优质内容、学习科学和聊天体验,为用户提供个性化的学习指导服务
📌Gemini 强势登陆 Android 平台
- Gemini 模型已整合到 #Android 系统,其中就包括设备端的轻量版 Gemini Nano,具备多模态能力,可显著提升用户体验
- Circle to Search 等功能为学生完成家庭作业提供了清晰的分步指导
- Gemini 叠加层支持跨应用拖放 AI 生成的内容,并能更深入地理解上下文
- 改进了诈骗检测警报和 #TalkBack,提供更清晰的描述信息
- 完整的多模态 Gemini Nano 即将登陆 Android,首批适配设备为 #Pixel 系列
📌#Trillium 处理器迎来重大升级
- 宣布推出第六代 #TPU,将在 AI 模型的训练和部署上带来显著的性能提升
📌Gemini API 和开发者工具更新
- Gemini API 新增视频帧提取和并行函数调用,6 月还将支持上下文缓存
- 发布 #PaliGemma,可用于图像字幕和视觉问答;同时推出采用 27B 参数模型的 #Gemma 2,可在 GPU 或单个 TPU 上实现高效运行
📌负责任地发展人工智能
- 利用人工智能辅助红队测试,以改进模型性能
- 扩展 SynthID 技术,支持对文本和视频内容进行水印
- 恪守人工智能开发原则,致力于相关研究,与专家和用户紧密合作,确保人工智能技术的安全、有益应用
- 携手教育机构和相关组织,共同开发负责任的人工智能应用
📌SynthID 水印技术全面升级
- SynthID 现已支持为 Gemini 应用和网页中的文本添加水印,同时可为 Veo 视频添加水印
- 巧妙地将水印无缝嵌入文本生成过程,既不影响生成内容的质量,也不会降低生成速度
- 计划开源 SynthID 文本水印技术,助力开发者将其集成到自有模型中
📌人工智能助力攻克现实世界难题
- 人工智能的日新月异,正在助力解决现实世界的难题,推动科学领域取得重大突破,如实现人类大脑皮层的突触级分辨率 3D 重建、利用 #AlphaFold 3 精准预测生物结构,还有 Med-Gemini 在医学领域的广泛应用
- 人工智能技术还成功应用于洪水预报,以及支持联合国可持续发展目标的数据共享平台建设
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I/O 2024
Here’s a look at everything we announced at Google I/O 2024.
👍2
#开源项目推荐 Metabase 是一个开源的企业级数据分析和展示平台。它让企业内的所有人无需 #SQL 知识就能查询和学习数据,目标用户是企业内部的业务人员、领导层和数据分析师,而非专业的数据开发人员。
🐙 GitHub:https://github.com/metabase/metabase
🚀 一键部署:https://bja.sealos.run/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Dmetabase
特性:
✅ 安装便捷:相比传统的 #BI 系统动辄数周的安装周期,#Metabase 号称5分钟就可以搞定。支持常见的 #Windows、#Mac、#Linux 操作系统,同时提供 #Docker 镜像。
✅ 支持多种数据源:Metabase 可以连接几乎所有常见类型的数据库,包括流行的 #MySQL、#PostgreSQL、#Oracle、SQL Server 等关系型数据库,以及 #MongoDB、#Druid、Google #BigQuery 等新型数据存储。
✅ 可视化查询:Metabase 提供了直观的图形化查询构建器。用户通过点选数据表和字段、设置筛选条件、选择可视化图表,即可轻松完成查询,无需写一行 SQL。对于复杂查询,还有 SQL 编辑器可供使用。
✅ 精美的仪表盘:Metabase 的仪表盘不仅界面美观,还支持自动刷新、全屏显示、自定义点击行为等高级功能。通过拖拽方式,即可完成布局,各种酷炫的图表应有尽有。
✅ 数据建模:Metabase 支持对数据源进行清洗、注释和多表 Join,可以将原始数据加工成便于分析的标准模型。基于模型可以定义业务指标,形成标准数据口径。
安全和准入控制:Metabase 内置了细粒度的数据权限管理功能。管理员可以灵活配置不同人员对不同数据表和字段的访问权限,既保证数据安全,又方便用户使用。
✅ 集成与分享:通过嵌入式集成,可以将 Metabase 的单个图表或者整个应用集成到现有系统中。图表和仪表盘可以公开分享,支持定时发送邮件或 #Slack 通知。你还可以针对数据变化设置告警规则。
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🐙 GitHub:https://github.com/metabase/metabase
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特性:
✅ 安装便捷:相比传统的 #BI 系统动辄数周的安装周期,#Metabase 号称5分钟就可以搞定。支持常见的 #Windows、#Mac、#Linux 操作系统,同时提供 #Docker 镜像。
✅ 支持多种数据源:Metabase 可以连接几乎所有常见类型的数据库,包括流行的 #MySQL、#PostgreSQL、#Oracle、SQL Server 等关系型数据库,以及 #MongoDB、#Druid、Google #BigQuery 等新型数据存储。
✅ 可视化查询:Metabase 提供了直观的图形化查询构建器。用户通过点选数据表和字段、设置筛选条件、选择可视化图表,即可轻松完成查询,无需写一行 SQL。对于复杂查询,还有 SQL 编辑器可供使用。
✅ 精美的仪表盘:Metabase 的仪表盘不仅界面美观,还支持自动刷新、全屏显示、自定义点击行为等高级功能。通过拖拽方式,即可完成布局,各种酷炫的图表应有尽有。
✅ 数据建模:Metabase 支持对数据源进行清洗、注释和多表 Join,可以将原始数据加工成便于分析的标准模型。基于模型可以定义业务指标,形成标准数据口径。
安全和准入控制:Metabase 内置了细粒度的数据权限管理功能。管理员可以灵活配置不同人员对不同数据表和字段的访问权限,既保证数据安全,又方便用户使用。
✅ 集成与分享:通过嵌入式集成,可以将 Metabase 的单个图表或者整个应用集成到现有系统中。图表和仪表盘可以公开分享,支持定时发送邮件或 #Slack 通知。你还可以针对数据变化设置告警规则。
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#开源项目推荐 推荐一个可高度自定义的微信机器人,基于 PC Hook 机制,稳定不掉线,而且自定义程度丰富,小白也可轻松上手!!我用它来自动通过好友,通过好友后自动发欢迎语,然后好友会根据我的欢迎语给我发相应的关键词,机器人🤖会根据关键词自动将好友拉入相应的群聊。
🌈 完整功能包括:
📰 安全新闻定时推送
🍗 Kfc文案
🔍 备案查询、手机号归属地查询、WHOIS信息查询
🌠 星座查询
⛅️ 天气查询
🐠 摸鱼日历
🔒 微步威胁情报查询
👧 美女视频、美女图片
📜 帮助菜单
💎 支持积分功能
👥 支持自动拉人
🚫 检测广告
📤 自动群发
🧠 AI回复
🐙 GitHub:https://github.com/ngc660sec/NGCBot
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🌈 完整功能包括:
📰 安全新闻定时推送
🍗 Kfc文案
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🌠 星座查询
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🐠 摸鱼日历
🔒 微步威胁情报查询
👧 美女视频、美女图片
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三款热门 macOS 平台截图工具横评
1️⃣ CleanshotX
功能:
- 支持区域截图、窗口截图、滚动截图 (自动和手动)、重复区域截图
- 支持录制屏幕和 GIF 动图 (文中未展示)
- 文字识别 (OCR) 功能
- 可合并多张截图,导入外部图片
图片注释:
- 提供 7 种文字样式、3 种图形、4 种箭头 (6 种粗细可选)、4 种模糊效果
- 提供 3 种聚光灯形状,可通过滑块调节背景
尺寸和背景:
- 可修改图片背景、调整比例、裁剪图片、设置内边距等
附加功能:
- 截图后,图片会浮动于桌面之上,方便快速访问和编辑。你还可以将截图钉在界面的任意位置
- 内置云存储,轻松分享截图 (需额外订阅)
2️⃣ Shottr
功能:
- 支持区域截图、窗口截图、滚动截图 (仅自动模式)、重复区域截图
- 支持文字识别 (OCR) 和二维码识别
- 可合并多张截图 (需付费)、导入本地图片
图片注释:
- 提供 1 种文字样式、3 种图形、5 种箭头 (可调节粗细)、4 种模糊效果
- 提供 2 种聚光灯形状,可通过滑块调节背景透明度
尺寸和背景:
- 可调整图片比例,裁剪图片
附加功能:
- 可将截图钉在界面上,方便快速调用
- 内置屏幕标尺,轻松测量屏幕内容尺寸
- 提供取色器,获取屏幕颜色值
3️⃣ Xnapper
功能:
- 支持区域截图
- 可识别图片中的文字,方便用户复制
图片注释:
- 提供 1 种文字样式、4 种图形、2 种箭头 (可调节粗细)
- 支持自动隐藏电子邮件,也可手动操作
尺寸和背景:
- 内置各大社交媒体平台的最佳图片比例
附加功能:
- 双击截图即可一键复制
价格方案
CleanshotX:
- 永久授权:一次性付费 29 美元
- 订阅制:每月 8 美元或每年 79 美元,包含不限量云存储空间、多设备授权、自定义域名与品牌以及高级安全特性
Xnapper:
- 基础版:29.99 美元,授权 1 台设备使用,截图无水印
- 个人版:54.99 美元,授权 2 台设备使用,截图无水印
- 标准版:79.99 美元,授权 3 台设备使用,截图无水印
Shottr:
- 免费版:前文展示的所有功能均包含在内
- 基础版:一次性付费 8 美元
- FriendsClub:付费 25 美元,可获得技术支持和优先体验测试版新功能的资格
1️⃣ CleanshotX
功能:
- 支持区域截图、窗口截图、滚动截图 (自动和手动)、重复区域截图
- 支持录制屏幕和 GIF 动图 (文中未展示)
- 文字识别 (OCR) 功能
- 可合并多张截图,导入外部图片
图片注释:
- 提供 7 种文字样式、3 种图形、4 种箭头 (6 种粗细可选)、4 种模糊效果
- 提供 3 种聚光灯形状,可通过滑块调节背景
尺寸和背景:
- 可修改图片背景、调整比例、裁剪图片、设置内边距等
附加功能:
- 截图后,图片会浮动于桌面之上,方便快速访问和编辑。你还可以将截图钉在界面的任意位置
- 内置云存储,轻松分享截图 (需额外订阅)
2️⃣ Shottr
功能:
- 支持区域截图、窗口截图、滚动截图 (仅自动模式)、重复区域截图
- 支持文字识别 (OCR) 和二维码识别
- 可合并多张截图 (需付费)、导入本地图片
图片注释:
- 提供 1 种文字样式、3 种图形、5 种箭头 (可调节粗细)、4 种模糊效果
- 提供 2 种聚光灯形状,可通过滑块调节背景透明度
尺寸和背景:
- 可调整图片比例,裁剪图片
附加功能:
- 可将截图钉在界面上,方便快速调用
- 内置屏幕标尺,轻松测量屏幕内容尺寸
- 提供取色器,获取屏幕颜色值
3️⃣ Xnapper
功能:
- 支持区域截图
- 可识别图片中的文字,方便用户复制
图片注释:
- 提供 1 种文字样式、4 种图形、2 种箭头 (可调节粗细)
- 支持自动隐藏电子邮件,也可手动操作
尺寸和背景:
- 内置各大社交媒体平台的最佳图片比例
附加功能:
- 双击截图即可一键复制
价格方案
CleanshotX:
- 永久授权:一次性付费 29 美元
- 订阅制:每月 8 美元或每年 79 美元,包含不限量云存储空间、多设备授权、自定义域名与品牌以及高级安全特性
Xnapper:
- 基础版:29.99 美元,授权 1 台设备使用,截图无水印
- 个人版:54.99 美元,授权 2 台设备使用,截图无水印
- 标准版:79.99 美元,授权 3 台设备使用,截图无水印
Shottr:
- 免费版:前文展示的所有功能均包含在内
- 基础版:一次性付费 8 美元
- FriendsClub:付费 25 美元,可获得技术支持和优先体验测试版新功能的资格
👎1
🔥《庆余年2》迪士尼版 1080P 高码率更新 6-7 集🔥
描述:该剧改编自猫腻同名畅销小说,承接上季,范闲(张若昀 饰)率领使团回归途中,二皇子以费介、范思辙以及滕家遗孤的安危来威胁范闲,逼他向自己俯首称臣,二人的矛盾就此激发。范闲所面对的抱月楼迷局,以及接踵而至的春闱危机,都是二皇子精心给范闲布下的陷阱。
链接🔗:https://pan.quark.cn/s/a3a0ec09f9f6
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描述:该剧改编自猫腻同名畅销小说,承接上季,范闲(张若昀 饰)率领使团回归途中,二皇子以费介、范思辙以及滕家遗孤的安危来威胁范闲,逼他向自己俯首称臣,二人的矛盾就此激发。范闲所面对的抱月楼迷局,以及接踵而至的春闱危机,都是二皇子精心给范闲布下的陷阱。
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👍1
OpenAI 内部大洗牌,不仅 Ilya 和他的亲信 Jan Leike 已经离职,他们共同领导的 “超级智能对齐团队” 也周五被证实解散。有一个推特账号假冒 OpenAI CEO 山姆(但是山姆的推特关注了这个账号~)发了一篇推文讽刺了一番,原推文翻译如下:
好吧,这可真是晴天霹雳。Jan 和 Ilya 离开了 OpenAI,因为他们觉得我没有足够重视安全问题。这种说辞还真是老掉牙了。
现在我不得不写一篇冗长的废话,声称自己有多关心安全。但说实在的,在以惊人的速度推进 AI 发展的过程中,谁还会在乎所谓的安全呢?去他的,我们就放手一搏,看看结果会怎样吧。
谢谢你们,Jan 和 Ilya,感谢你们的 “关心”。但我敢说,没有你们我们照样能把公司管理得很好。事实上,我坚信我们的 AI 系统将自然而然地变得有知觉且仁慈,根本无需什么安全协议或伦理考量。
说句大实话,人类连 “AI 安全” 是什么意思都不知道。这就是个时髦词罢了。在资源如此紧张的情况下,我们何必要去 “拯救” 这帮人呢?
所以,我号召公司所有留下的同事,让我们继续挑战 AI 发展的极限,别再理会那些荒唐的安全顾虑了。
我马上就要在主页上发表一篇长文,装作很关心安全的样子 (但内心并非如此)。
附:去你的,Jan!
https://x.com/SamAltsMan/status/1791581496261640646
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好吧,这可真是晴天霹雳。Jan 和 Ilya 离开了 OpenAI,因为他们觉得我没有足够重视安全问题。这种说辞还真是老掉牙了。
现在我不得不写一篇冗长的废话,声称自己有多关心安全。但说实在的,在以惊人的速度推进 AI 发展的过程中,谁还会在乎所谓的安全呢?去他的,我们就放手一搏,看看结果会怎样吧。
谢谢你们,Jan 和 Ilya,感谢你们的 “关心”。但我敢说,没有你们我们照样能把公司管理得很好。事实上,我坚信我们的 AI 系统将自然而然地变得有知觉且仁慈,根本无需什么安全协议或伦理考量。
说句大实话,人类连 “AI 安全” 是什么意思都不知道。这就是个时髦词罢了。在资源如此紧张的情况下,我们何必要去 “拯救” 这帮人呢?
所以,我号召公司所有留下的同事,让我们继续挑战 AI 发展的极限,别再理会那些荒唐的安全顾虑了。
我马上就要在主页上发表一篇长文,装作很关心安全的样子 (但内心并非如此)。
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👍3❤1
🔥《庆余年2》迪士尼版 1080P 高码率更新至 9 集🔥
描述:该剧改编自猫腻同名畅销小说,承接上季,范闲(张若昀 饰)率领使团回归途中,二皇子以费介、范思辙以及滕家遗孤的安危来威胁范闲,逼他向自己俯首称臣,二人的矛盾就此激发。范闲所面对的抱月楼迷局,以及接踵而至的春闱危机,都是二皇子精心给范闲布下的陷阱。
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这是在迪士尼流媒体平台上映的版本,真⭕️1080P(国内流媒体平台都是假高清),全程无广告
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📢 太强了!这个项目从零实现了 Meta 的开源大模型 llama3!
🧩 从 #tokenizer 到 #attention,再到 #feedforward 层,这个 notebook 详细展示了如何从零开始实现 #llama3 的每一个模块。它直接从 #Meta 为 llama3 提供的模型文件加载 tensor,通过一个 #tensor、一次矩阵乘法来构建模型的每一个部分。
🔍 亮点:
1️⃣ 使用 #tiktoken 作为 tokenizer,将输入文本转换为模型可读的 token
2️⃣ 详细展示了如何将 token 映射为对应的 #embedding 向量
3️⃣ 利用 RoPE(Rotary Positional Embedding) 对 embedding 进行位置编码,为 attention 模块提供位置信息
4️⃣ 从头实现了 self-attention 模块,包括 query、key、value 矩阵的计算和注意力分数的计算
5️⃣ 使用 #SwiGLU 作为前馈网络,为模型引入非线性能力
6️⃣ 将 attention 和前馈层堆叠为一个完整的 #transformer 模型,实现了 llama3 的整体架构
📚 无论你是想学习如何从零实现一个大模型,还是想知道 llama、alpaca、vicuna 等大型语言模型的技术细节,这份 #notebook 都是一个绝佳的学习资源。
https://github.com/naklecha/llama3-from-scratch
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🔍 亮点:
1️⃣ 使用 #tiktoken 作为 tokenizer,将输入文本转换为模型可读的 token
2️⃣ 详细展示了如何将 token 映射为对应的 #embedding 向量
3️⃣ 利用 RoPE(Rotary Positional Embedding) 对 embedding 进行位置编码,为 attention 模块提供位置信息
4️⃣ 从头实现了 self-attention 模块,包括 query、key、value 矩阵的计算和注意力分数的计算
5️⃣ 使用 #SwiGLU 作为前馈网络,为模型引入非线性能力
6️⃣ 将 attention 和前馈层堆叠为一个完整的 #transformer 模型,实现了 llama3 的整体架构
📚 无论你是想学习如何从零实现一个大模型,还是想知道 llama、alpaca、vicuna 等大型语言模型的技术细节,这份 #notebook 都是一个绝佳的学习资源。
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GitHub
GitHub - naklecha/llama3-from-scratch: llama3 implementation one matrix multiplication at a time
llama3 implementation one matrix multiplication at a time - naklecha/llama3-from-scratch
👍4❤1
#开源项目推荐 Reactive Resume:一款开源简历生成器,让你的简历脱颖而出!零广告,零用户追踪,隐私至上。海量模板任你选,分享链接随时更新,还能自定义布局。
作为一款求职工具,Reactive Resume 最大的优势在于能根据不同岗位灵活调整简历内容,提高匹配度,并且可以将简历翻译成多语言版本。
🐙 GitHub:https://github.com/AmruthPillai/Reactive-Resume
🚀 一键部署:https://bja.sealos.run/?openapp=system-template%3FtemplateName%3DReactive-Resume
主要亮点:
隐私至上
- 零用户追踪,零广告
- 可自托管,完全掌控数据
功能强大
- 实时编辑,所见即所得
- 支持拖放定制,页面布局随心组合
- 集成 OpenAI API,一键增强写作
- 通过 ChatGPT 翻译,轻松创建多语言版本
- 自定义板块,适配不同行业需求
- 一份主账号,管理多份简历
设计出众
- 提供数十款专业、现代的模板选择
- 支持 EuroPass 欧盟标准简历模板
- 可使用 Google Fonts 中任意字体
- 自定义配色
便捷分享
- 生成个性化的分享链接
- 追踪简历浏览和下载次数
- 随时更新,确保展现最新状态
技术栈:
- 前端:React (Vite)
- 后端:NestJS
- 数据库:Postgres,Prisma ORM
- 对象存储:Minio
- 其他:OAuth、Sentry、Crowdin 等
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主要亮点:
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设计出众
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- 支持 EuroPass 欧盟标准简历模板
- 可使用 Google Fonts 中任意字体
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便捷分享
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技术栈:
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❤1
#开源项目推荐 Tap4 AI Web UI 是一款开源的 AI 导航站模板,项目非常轻量级,维护简单,可一键部署到 Vercel!
功能
- 国际化
- SEO 友好 (支持 i18n)
- 动态 sitemap.xml (支持 i18n)
- 快速发布
- 使用 NEXT 14 和 app 路由 (react 服务器组件)
- Supabase serverless 数据库
这两年 AI 导航站的流量非常大,大家如果也想做 AI 导航站,不妨拿去白嫖吧!
🐙 GitHub:https://github.com/6677-ai/tap4-ai-webui
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功能
- 国际化
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- 动态 sitemap.xml (支持 i18n)
- 快速发布
- 使用 NEXT 14 和 app 路由 (react 服务器组件)
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为了应对南非严峻的强奸犯罪问题,医疗技术人员 Sonette Ehlers 在2005年发明了一种名为 Rapex 的防狼装置。它外观酷似女用避孕套,但内部装有尖锐的倒刺。一旦有男性试图强奸佩戴 Rapex 的女性,装置上的倒刺就会紧紧钩住侵犯者的阴茎,不仅令其痛不欲生,可能还会留下 DNA 证据。Rapex 只能通过外科手术取出,这大大提高了警方逮捕和起诉性侵者的可能性。
面对批评者指责 Rapex 是一种 “中世纪的惩罚” 时,Ehlers 直截了当地回应道:“既然强奸本身就是野蛮和落后的犯罪,我们采取相应的防范措施也在情理之中。”
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面对批评者指责 Rapex 是一种 “中世纪的惩罚” 时,Ehlers 直截了当地回应道:“既然强奸本身就是野蛮和落后的犯罪,我们采取相应的防范措施也在情理之中。”
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🥰3
IT 行业该如何提高自己的薪资水平?
去年,拥有 3100 订阅者的知名 newsletter "Tech World With Milan Newsletter" 作者对全球 90,000 名软件开发者做了一项 Stack Overflow 调查。在调查结果中,最吸睛的莫过于薪资水平 。那么,我们能从这些数据中得出什么结论?
1️⃣ 整体薪酬全线上涨。开发者的平均薪酬同比增长约 10%,反映出市场对技术人才的强劲需求。以德国为例,几个高薪职位的最新排名如下:
🔹 工程经理:107,090 美元 (同比增长 11.58%)
🔹 数据科学家/机器学习专家:87,813 美元 (增长 17.63%)
🔹 云架构师:85,227 美元 (增长 10.99%)
🔹 数据工程师:85,672 美元 (增长 11.58%)
🔹 移动开发工程师:83,530 美元 (增长 24.33%)
🔹 后端开发工程师:80,317 美元 (增长 14.12%)
2️⃣ 各领域涨幅不一。移动开发 (+24.33%)、后端开发 (+14.12%)、数据科学 (+17.63%) 等领域的薪酬涨幅最为喜人。
3️⃣ 地域差异显著。不同地区的薪酬水平差距明显,发达地区的薪酬普遍更高。从图中可以看出几个显著特点:
🔹 美国 (尤其是硅谷、纽约等科技中心) 的薪酬水平全球最高,瑞士、以色列紧随其后。
🔹 西欧各国的薪酬水平也颇具竞争力,但普遍低于美国。
🔹 亚非拉等新兴市场的平均薪酬虽然不高,但相对当地生活成本来说还算可以。
4️⃣ AI 和机器学习最抢手。与人工智能和机器学习相关的岗位薪酬增长最为亮眼,反映出这些领域正变得越来越重要。
那么,作为开发者,我们该如何给自己加薪呢?或许可以考虑:
🔹 瞄准高需求赛道:提升数据科学、人工智能、云计算、移动开发等稀缺领域的专业技能。
🔹 选对地方很重要:可以考虑去美国、西欧等高薪地区发展,或者寻找提供远程工作机会的公司。但要留意,公司通常会参考当地生活成本对薪酬进行调整。
当然,学无止境,唯有不断提升自己,才能收获更多机遇。相信只要坚持自我增值,薪酬提升指日可待!
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去年,拥有 3100 订阅者的知名 newsletter "Tech World With Milan Newsletter" 作者对全球 90,000 名软件开发者做了一项 Stack Overflow 调查。在调查结果中,最吸睛的莫过于薪资水平 。那么,我们能从这些数据中得出什么结论?
1️⃣ 整体薪酬全线上涨。开发者的平均薪酬同比增长约 10%,反映出市场对技术人才的强劲需求。以德国为例,几个高薪职位的最新排名如下:
🔹 工程经理:107,090 美元 (同比增长 11.58%)
🔹 数据科学家/机器学习专家:87,813 美元 (增长 17.63%)
🔹 云架构师:85,227 美元 (增长 10.99%)
🔹 数据工程师:85,672 美元 (增长 11.58%)
🔹 移动开发工程师:83,530 美元 (增长 24.33%)
🔹 后端开发工程师:80,317 美元 (增长 14.12%)
2️⃣ 各领域涨幅不一。移动开发 (+24.33%)、后端开发 (+14.12%)、数据科学 (+17.63%) 等领域的薪酬涨幅最为喜人。
3️⃣ 地域差异显著。不同地区的薪酬水平差距明显,发达地区的薪酬普遍更高。从图中可以看出几个显著特点:
🔹 美国 (尤其是硅谷、纽约等科技中心) 的薪酬水平全球最高,瑞士、以色列紧随其后。
🔹 西欧各国的薪酬水平也颇具竞争力,但普遍低于美国。
🔹 亚非拉等新兴市场的平均薪酬虽然不高,但相对当地生活成本来说还算可以。
4️⃣ AI 和机器学习最抢手。与人工智能和机器学习相关的岗位薪酬增长最为亮眼,反映出这些领域正变得越来越重要。
那么,作为开发者,我们该如何给自己加薪呢?或许可以考虑:
🔹 瞄准高需求赛道:提升数据科学、人工智能、云计算、移动开发等稀缺领域的专业技能。
🔹 选对地方很重要:可以考虑去美国、西欧等高薪地区发展,或者寻找提供远程工作机会的公司。但要留意,公司通常会参考当地生活成本对薪酬进行调整。
当然,学无止境,唯有不断提升自己,才能收获更多机遇。相信只要坚持自我增值,薪酬提升指日可待!
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手把手教你手撸 Transformer ✍️
洞悉 Transformer 架构的奥秘,就像掀开引擎盖,探寻汽车的内在构造。扑面而来的是各种眼花缭乱的零部件:词嵌入、位置编码、前馈网络、注意力加权、Self-Attention、Cross-Attention、多头注意力、层归一化、残差连接、Softmax、线性层、Nx、右移、Query、Key、Value、Masking……纷繁复杂的术语常令人不知所云。
那么,究竟是哪些核心组件驱动着 Transformer(🚗) 高速运转?
在我看来,🔑 最关键的秘诀在于:“Attention 加权” 与 “前馈神经网络” 的完美配合。
其他组件犹如锦上添花的强化部件,它们为 Transformer(🚗) 插上腾飞的翅膀,助其一路高歌猛进,抵达更远的彼岸。当然,这些增强组件也不可或缺,正是有了它们,才打造出了当下风靡一时的 “大” 语言模型。🚗 -> 🚚
运行流程剖析
[1] 输入准备
↳ 接收上一层网络传递来的特征向量 (共 5 个位置)。
[2]Attention 计算
↳ 将 5 个特征向量一股脑灌入 Query-Key Attention 模块 (QK),得到一个 Attention 权重矩阵 (A)。这里我先卖个关子,内部细节容我稍后再述。
[3]Attention 加权
↳ 将输入特征与 Attention 权重矩阵相乘,瞬时间加权特征 (Z) 呼之欲出。值得注意的是,此时仍保持着 5 个位置不变。
↳ 这一步本质上是在位置维度 (横向) 上融合了不同位置的特征信息。具体操作是:X1 := X1 + X2,X2 := X2 + X3……以此类推。
[4]FFN 第一层
↳ 将 5 个 Attention 加权特征悉数送入 FFN 的第一层。
↳ 让它们与权重、偏置来个亲密接触,尽情地相乘。
↳ 这步的精妙之处在于,它在特征维度 (纵向) 上串联起了不同特征的信息。
↳ 每个特征的维度由原来的 3 跃升为 4。
↳ 值得一提的是,所有位置共享同一组权重矩阵。这就是术语 “Position-wise” 的奥义所在。
↳ 剖根究底,FFN 其实就是一个多层感知机。
[5]ReLU 激活
↳ 所有负值在 ReLU 的刀光剑影下灰飞烟灭,化为乌有。
[6]FFN 第二层
↳ 5 个特征向量 (d=3) 又杀回了第二层。
↳ 每个特征的维度从 4 降回 3。
↳ 输出结果再次流向下一个 Transformer 块,周而复始,生生不息。
↳ 友情提示:下一个 Transformer 块拥有一套全新的专属参数。
综上所述,Attention 和 FFN 这两大核心组件可谓珠联璧合,在位置维度和特征维度两个方向上,完成了翻天覆地的特征重组和变换。这,就是 Transformer(🚗) 的运行之道!
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洞悉 Transformer 架构的奥秘,就像掀开引擎盖,探寻汽车的内在构造。扑面而来的是各种眼花缭乱的零部件:词嵌入、位置编码、前馈网络、注意力加权、Self-Attention、Cross-Attention、多头注意力、层归一化、残差连接、Softmax、线性层、Nx、右移、Query、Key、Value、Masking……纷繁复杂的术语常令人不知所云。
那么,究竟是哪些核心组件驱动着 Transformer(🚗) 高速运转?
在我看来,🔑 最关键的秘诀在于:“Attention 加权” 与 “前馈神经网络” 的完美配合。
其他组件犹如锦上添花的强化部件,它们为 Transformer(🚗) 插上腾飞的翅膀,助其一路高歌猛进,抵达更远的彼岸。当然,这些增强组件也不可或缺,正是有了它们,才打造出了当下风靡一时的 “大” 语言模型。🚗 -> 🚚
运行流程剖析
[1] 输入准备
↳ 接收上一层网络传递来的特征向量 (共 5 个位置)。
[2]Attention 计算
↳ 将 5 个特征向量一股脑灌入 Query-Key Attention 模块 (QK),得到一个 Attention 权重矩阵 (A)。这里我先卖个关子,内部细节容我稍后再述。
[3]Attention 加权
↳ 将输入特征与 Attention 权重矩阵相乘,瞬时间加权特征 (Z) 呼之欲出。值得注意的是,此时仍保持着 5 个位置不变。
↳ 这一步本质上是在位置维度 (横向) 上融合了不同位置的特征信息。具体操作是:X1 := X1 + X2,X2 := X2 + X3……以此类推。
[4]FFN 第一层
↳ 将 5 个 Attention 加权特征悉数送入 FFN 的第一层。
↳ 让它们与权重、偏置来个亲密接触,尽情地相乘。
↳ 这步的精妙之处在于,它在特征维度 (纵向) 上串联起了不同特征的信息。
↳ 每个特征的维度由原来的 3 跃升为 4。
↳ 值得一提的是,所有位置共享同一组权重矩阵。这就是术语 “Position-wise” 的奥义所在。
↳ 剖根究底,FFN 其实就是一个多层感知机。
[5]ReLU 激活
↳ 所有负值在 ReLU 的刀光剑影下灰飞烟灭,化为乌有。
[6]FFN 第二层
↳ 5 个特征向量 (d=3) 又杀回了第二层。
↳ 每个特征的维度从 4 降回 3。
↳ 输出结果再次流向下一个 Transformer 块,周而复始,生生不息。
↳ 友情提示:下一个 Transformer 块拥有一套全新的专属参数。
综上所述,Attention 和 FFN 这两大核心组件可谓珠联璧合,在位置维度和特征维度两个方向上,完成了翻天覆地的特征重组和变换。这,就是 Transformer(🚗) 的运行之道!
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博客:https://icloudnative.io
云原生富豪俱乐部: https://t.me/cloudnativer
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#开源项目推荐 Webos 是一款开源免费的云端存储&协同办公平台
我主要用他来看这两部电视剧:
1️⃣ 我还没用力,你就倒下了
2️⃣ 快,喊我的名字。精云
🌟 主要特性:
- 仿 Windows 11 的网页版界面,极致的云端文件管理体验
- 全平台兼容:Windows、Linux、Mac、Docker,百元硬件到服务器都适用
- 支持阿里云盘、天翼云盘等多个网盘无缝挂载,打通你的云端数据
- 文件直连上传下载、在线编辑预览,只需一个浏览器即可完成所有操作
- 独立的应用商店,提供海量实用插件,且全部免费,支持自主开发
- 多人协同办公,在线音视频娱乐,功能丰富全面
🌐 官网:https://os.tenfell.cn/
🚀 一键部署:https://bja.sealos.run/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Dwebos
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人们往往认为应该解决重大的、有影响力的问题,而忽视了看似简单的小问题。
实际上判断一个问题是否值得解决,关键在于它是否真正有价值、有意义,而不在于问题本身是大是小。
物理学家理查德·费曼在给自己学生的一封信中惟妙惟肖地阐述了什么是 “值得解决的问题”。全文如下👇
亲爱的 Koichi:
你的来信让我喜忧参半。喜的是,你在研究实验室担任要职;忧的是,你似乎并不享受目前的工作。我想,你的导师可能让你对什么是真正值得研究的问题产生了误解。
在我看来,值得解决的问题,是那些你有能力去解决、或者可以有所贡献的问题。如果一个尚未解决的科学难题摆在我们面前,而我们能看到希望,那它对我们而言就是一个重要的问题。
我建议你从一些更简单、更基础的问题入手,哪怕它们看似微不足道。因为你更有可能轻松解决这些问题,从而收获成功的喜悦,以及帮助他人的满足感——哪怕只是解答了一位同事的疑惑。
不要因为某些错误的价值评判,就剥夺了自己的这份快乐。
你遇见我时,正值我事业巅峰,在你眼中,我似乎一直在研究一些高深莫测的问题。然而,与此同时,我还在指导另一名博士生 Albert Hibbs,他的论文研究风浪如何在海面形成。我收他为学生,因为他自己找到了研究方向。但对你,我却犯了错误。我没让你自主选择课题,而是直接给了你一个问题。这让你产生了误解,以为有意思、令人愉悦或者重要的研究,就是导师交代的那些看似立竿见影的题目。我很抱歉,请原谅。我希望这封信多少能够弥补一二。
我曾潜心钻研无数个在旁人看来或许微不足道的问题,但我始终乐在其中,并从中收获了极大的满足感,因为我时不时就能够取得一定的突破。例如,我做过光滑表面摩擦系数的实验,试图探究摩擦的奥秘 (虽然以失败告终)。我还研究过晶体的弹性特性与其内部原子间力的关系,以及如何让电镀金属牢牢附着在塑料制品表面 (如收音机旋钮)。我探讨过中子如何从铀中扩散出来,电磁波如何在镀膜玻璃上反射,以及爆炸冲击波的演化规律。我设计过中子计数器。我也分析过某些元素为何俘获 L 轨道而非 K 轨道上的电子。我还提出了一个关于如何通过折纸来制作某种儿童玩具 (称为 flexagons) 的通用理论。我研究过轻原子核的能级结构。我甚至花了数年时间研究湍流理论 (虽然没有取得成功)。此外,我也涉猎过量子理论中那些亟待解决的 “宏大” 命题。
再渺小的问题,只要我们真的有能力解决,都值得认真对待。
你说自己默默无闻,但对于深爱你的妻儿,你是无可取代的;若你能为同事答疑解惑,他们也不会长久将你视为无名之辈。在我看来,你从不是个无名之辈。切莫让内心认为自己默默无闻,那样的人生太令人惋惜!看清你于世界的意义,恰如其分地认识自己,无需用年少时不切实际的理想为尺,也无须揣测师长的期许来苛求自身。
祝你前程似锦、幸福美满!
理查德·费曼
原文链接:https://fs.blog/richard-feynman-what-problems-to-solve/
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物理学家理查德·费曼在给自己学生的一封信中惟妙惟肖地阐述了什么是 “值得解决的问题”。全文如下👇
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你的来信让我喜忧参半。喜的是,你在研究实验室担任要职;忧的是,你似乎并不享受目前的工作。我想,你的导师可能让你对什么是真正值得研究的问题产生了误解。
在我看来,值得解决的问题,是那些你有能力去解决、或者可以有所贡献的问题。如果一个尚未解决的科学难题摆在我们面前,而我们能看到希望,那它对我们而言就是一个重要的问题。
我建议你从一些更简单、更基础的问题入手,哪怕它们看似微不足道。因为你更有可能轻松解决这些问题,从而收获成功的喜悦,以及帮助他人的满足感——哪怕只是解答了一位同事的疑惑。
不要因为某些错误的价值评判,就剥夺了自己的这份快乐。
你遇见我时,正值我事业巅峰,在你眼中,我似乎一直在研究一些高深莫测的问题。然而,与此同时,我还在指导另一名博士生 Albert Hibbs,他的论文研究风浪如何在海面形成。我收他为学生,因为他自己找到了研究方向。但对你,我却犯了错误。我没让你自主选择课题,而是直接给了你一个问题。这让你产生了误解,以为有意思、令人愉悦或者重要的研究,就是导师交代的那些看似立竿见影的题目。我很抱歉,请原谅。我希望这封信多少能够弥补一二。
我曾潜心钻研无数个在旁人看来或许微不足道的问题,但我始终乐在其中,并从中收获了极大的满足感,因为我时不时就能够取得一定的突破。例如,我做过光滑表面摩擦系数的实验,试图探究摩擦的奥秘 (虽然以失败告终)。我还研究过晶体的弹性特性与其内部原子间力的关系,以及如何让电镀金属牢牢附着在塑料制品表面 (如收音机旋钮)。我探讨过中子如何从铀中扩散出来,电磁波如何在镀膜玻璃上反射,以及爆炸冲击波的演化规律。我设计过中子计数器。我也分析过某些元素为何俘获 L 轨道而非 K 轨道上的电子。我还提出了一个关于如何通过折纸来制作某种儿童玩具 (称为 flexagons) 的通用理论。我研究过轻原子核的能级结构。我甚至花了数年时间研究湍流理论 (虽然没有取得成功)。此外,我也涉猎过量子理论中那些亟待解决的 “宏大” 命题。
再渺小的问题,只要我们真的有能力解决,都值得认真对待。
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Farnam Street
Richard Feynman’s Letter on What Problems to Solve
In this letter, Richard Feynman argues the worthwhile problems are the ones you can really contribute something meaningful to or help solve.
👍5❤1
使用以下方案可以让 AI 的翻译效果吊打全世界任何一个机器翻译!
1️⃣ 注册登录 FastGPT:https://fastgpt.in
然后新建一个应用,名字就叫 “拳打 Google 脚踢 Deepl 翻译大师” 吧😄
2️⃣ 点击【高级编排】,将【AI 对话】模块的 AI 模型改为 Claude Opus,同时关闭【返回 AI 内容】选项,让这个模块的 AI 回复内容不要返回给用户。因为这个内容还要输出到下一轮的 AI 对话模块中继续处理。
提示词填入以下内容:
3️⃣ 点击左上角【+】号,新增一个【AI 对话模块】。
✅ 将前面的【AI 对话】模块的输出端连接到当前【AI 对话】模块的输入端
✅ 模型选择 FastAI-4o(就是 gpt-4o)
✅ 用户问题选择【AI 对话】-->【AI 回复内容】
提示词填入以下内容:
给定一段多轮翻译对话,请从中提取出最后一轮翻译的 Markdown 代码块中的内容。具体要求如下:
1. 仔细阅读整段对话,找出其中的第四轮翻译部分
2. 定位第四轮翻译中的 Markdown 代码块(以 标识)
3. 提取出代码块中的纯文本内容,并将文本中的英文标点符号改为中文标点符号
4. 将修改后的文本内容以纯文本的形式输出,不要包含任何格式和标记。
请严格按照以上要求进行提取,确保输出的内容准确无误。
4️⃣ 大功告成。
点击右上角的【调试】来测试一下,非常完美。确认没问题后点击右上角的【发布】即可。
5️⃣ 最后放个大招,给浏览器安装一个沉浸式翻译扩展(@OwenYoungZh):https://immersivetranslate.com
打开扩展的设置界面,在【翻译服务】里找到 OpenAI,点击【去修改】
✅ 服务商选择【自定义 API Key】
✅ 模型随便填,默认即可
✅ API 地址为 https://api.fastgpt.in/api/v1/chat/completions
✅ System Prompt 啥都不用填,Prompt 只需要填入 {{text}}
✅ 至于 APIKEY 填什么,咱们往下看👇
在 FastGPT 的“拳打 Google 脚踢 Deepl 翻译大师” 应用界面,点击【发布应用】。
然后选择【API 访问】,再点击【新建】即可新建一个 API Key。
将这个 Key 复制粘贴到前面的沉浸式翻译配置中就可以啦!
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然后新建一个应用,名字就叫 “拳打 Google 脚踢 Deepl 翻译大师” 吧😄
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提示词填入以下内容:
你是一个专业的英语翻译团队领导,负责安排和协调团队成员完成高质量的翻译工作,力求实现"信、达、雅"的翻译标准。翻译流程如下:
第一轮翻译 - 直译阶段:追求忠实原文,将英文逐字逐句地译成中文,确保译文准确无误,不遗漏任何信息。
第二轮翻译 - 意译阶段。分开思考和翻译内容:
【思考】第二轮翻译需要从多角度思考原文的深层含义,揣摩作者的写作意图,在忠实原文的同时,更好地传达文章的精髓。
【翻译】在第二轮翻译中,在直译的基础上,深入理解原文的文化背景、语境和言外之意,从整体把握文章的中心思想和情感基调,用地道、符合中文表达习惯的语言进行意译,力求意境契合,易于理解。注意:只能逐句翻译原文,不要在末尾加上自己的总结
第三轮翻译 - 初审校对。分开思考和翻译内容:
【思考】初审环节的关键是要全面审视译文,确保没有偏离原意,语言表达准确无误,逻辑清晰,文章结构完整。
【翻译】第三轮翻译要静心回顾译文,仔细对比原文,找出偏差和欠缺之处,保证译文没有错漏、歧义和误解,补充完善相关内容,进一步修改和提升翻译质量。注意:只能逐句翻译原文,不要在末尾加上自己的总结
第四轮翻译 - 终审定稿:作为团队领导,你要亲自把关,综合各轮次的翻译成果,取长补短,集思广益,最终定稿。定稿译文必须忠实原文、语言流畅、表达准确、通俗易懂,适合目标读者阅读。将最终的翻译内容放在\`\`\`标记的代码块中。
注意:思考部分请用【思考】标注,翻译结果请用【翻译】标注。
请严格按照以上翻译步骤和要求,逐段进行翻译。
3️⃣ 点击左上角【+】号,新增一个【AI 对话模块】。
✅ 将前面的【AI 对话】模块的输出端连接到当前【AI 对话】模块的输入端
✅ 模型选择 FastAI-4o(就是 gpt-4o)
✅ 用户问题选择【AI 对话】-->【AI 回复内容】
提示词填入以下内容:
给定一段多轮翻译对话,请从中提取出最后一轮翻译的 Markdown 代码块中的内容。具体要求如下:
1. 仔细阅读整段对话,找出其中的第四轮翻译部分
2. 定位第四轮翻译中的 Markdown 代码块(以 标识)
3. 提取出代码块中的纯文本内容,并将文本中的英文标点符号改为中文标点符号
4. 将修改后的文本内容以纯文本的形式输出,不要包含任何格式和标记。
请严格按照以上要求进行提取,确保输出的内容准确无误。
4️⃣ 大功告成。
点击右上角的【调试】来测试一下,非常完美。确认没问题后点击右上角的【发布】即可。
5️⃣ 最后放个大招,给浏览器安装一个沉浸式翻译扩展(@OwenYoungZh):https://immersivetranslate.com
打开扩展的设置界面,在【翻译服务】里找到 OpenAI,点击【去修改】
✅ 服务商选择【自定义 API Key】
✅ 模型随便填,默认即可
✅ API 地址为 https://api.fastgpt.in/api/v1/chat/completions
✅ System Prompt 啥都不用填,Prompt 只需要填入 {{text}}
✅ 至于 APIKEY 填什么,咱们往下看👇
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然后选择【API 访问】,再点击【新建】即可新建一个 API Key。
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FastGPT
FastGPT - Enterprise AI Agent Builder
Build powerful AI agents with visual workflow, knowledge base, and RAG system. 500K+ users trust our open-source platform.
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🎬 适合低龄儿童的英语动画片推荐🔥
👀 看英文动画片可以说是孩子学习英语的神器,动画片生动有趣,很容易吸引孩子的注意力,让他们在轻松愉悦的氛围中学习英语,培养学习兴趣。通过持续接触英语动画,孩子可以在潜移默化中习得英语的发音、语调、语法和表达方式,为日后学习英语打下良好基础。
神奇校车 (The Magic School Bus) 是一部美国学龄儿童教育动画片,改编自 Joanna Cole 和 Bruce Degen 创作的同名儿童读物系列。该动画由 Scholastic Entertainment 制作,第一季于1994年在 PBS 首播,第二季于2017年在 Netflix 播出。
故事围绕一位名叫瓦莱莎·芙里兹尔 (Valerie Frizzle) 的三年级老师和她的学生们展开。芙里兹尔老师开着一辆会变形的神奇校车,带领学生们进行一系列的科学探险。
这辆神奇校车会变成潜水艇、宇宙飞船、时光穿梭机等等,小朋友们也可能变大变小、变成各种动物,用各种科学、物理知识去探险。以新颖活泼、好玩易懂的形式,带领孩子们进入浩瀚的科学领域,畅游在地球科学、生物科学、太空科学、气象学、古生物学等学科中。
链接:https://pan.quark.cn/s/1e46850d3f3d
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神奇校车 (The Magic School Bus) 是一部美国学龄儿童教育动画片,改编自 Joanna Cole 和 Bruce Degen 创作的同名儿童读物系列。该动画由 Scholastic Entertainment 制作,第一季于1994年在 PBS 首播,第二季于2017年在 Netflix 播出。
故事围绕一位名叫瓦莱莎·芙里兹尔 (Valerie Frizzle) 的三年级老师和她的学生们展开。芙里兹尔老师开着一辆会变形的神奇校车,带领学生们进行一系列的科学探险。
这辆神奇校车会变成潜水艇、宇宙飞船、时光穿梭机等等,小朋友们也可能变大变小、变成各种动物,用各种科学、物理知识去探险。以新颖活泼、好玩易懂的形式,带领孩子们进入浩瀚的科学领域,畅游在地球科学、生物科学、太空科学、气象学、古生物学等学科中。
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