不知道从什么时候起，人们开始喜欢上数字大屏这种“花里胡哨”的东西，仿佛只要用上“科技蓝”这样神奇的色调，就可以让一家公司焕然一新，瞬间变得科技感满满。不管数字大屏的实际意义，是用来帮助企业监控和决策，还是为了方便领导参观和视察，抑或是为了向
转眼间，2023 年已进入下半场，在这样一个时间节点下，长视频平台如爱奇艺、优酷、腾讯视频等，以及短视频平台如抖音、快手等，对大家来说早已是司空见惯的事物。然而，在我们追剧、刷弹幕的时候，很少有人会去深入思考这些平台背后的技术奥秘。直到最近，
豆瓣上的观影记录映入眼帘的那一刻，我突然意识到，看 《疾速追杀4》 居然是五月份的事情啦，而六月份到目前为止仅仅看过《千寻小姐》 这部电影，甚至今年连去电影院的次数都屈指可数，我想，这大概能证明我此刻忙碌与困顿交织在一起的心境。在某一趟下班回家的
多年前，我曾写过一篇关于 Python 动态导入的文章，当时想要解决的问题是，如何通过动态导入 Python 脚本来实现插件机制，即整个应用程序由主程序和插件两部分组成，主程序通过 importlib 模块中的 import_module 方法动态地导入一个 Python 脚本，最终通过 getattr、setattr 等方法实现反
在刘慈欣老师的《三体》小说中，整个故事是以杨冬的死亡线索展开的，而她自杀的原因是物理学不存在了。随着 GPT-4 的发布，『NLP已死』和『NLP不存在了』的声音开始不绝于耳。如果说杨冬认为物理学被颠覆源于智子的“欺骗”，那么，现在的大型语言模型对于 NLP
最近我一直在优化一个人脸识别项目，这个过程令我深感科学的尽头永远都是殊途同归。一年前，我使用 dlib 实现人脸识别时遇到了两个悬而未决的问题：一是因为人脸样本数目增加导致性能下降问题；二是如何快速地判断目标人脸是否在人脸样本中。然而，在经过虹软人脸
在某个瞬间，我忽然发觉，三体或是AI，本质上是非常相近的事物，甚至在面对任何未知领域的时候，人类总会不自觉地划分为降临派、拯救派和幸存派。姑且不论马斯克等人叫停 GPT-5 的真实动机如何，当大语言模型(LLM)裹挟着 AIGC 的浪潮气势汹汹地袭来时，你是否会
2023年三月对于金融和科技领域来说，可谓是“冰火两重天”。硅谷银行倒闭事件像一枚深水炸弹一样在金融领域扩散开来，而 OpenAI 则凭借 ChatGPT 这款产品一路“狂飙”，成为当下最负盛名的爆款话题。就在百度推出同类产品“文心一言”的前夕，OpenAI 正式发布了 G
新年的第一篇博客迟迟没有落笔，我想，大抵是因为过去一年并没有一个“圆满”的结局，而这一切就好像，你总是要写完一个句号，方能心安理得地另起一行。我猛然意识到，这场疫情无形中放大了故乡在时间和空间上的距离感。因此，面对阔别久矣的故乡，我甚至选择
作为一名软件工程师，不，或许应该叫做 YAML 工程师、Markdown 工程师、Dockerfile 工程师……等等，这绝非自谦，更多的是一种自嘲。毕竟，从入行的那一天开始，追求配置上的动态灵活，就如同思想一般刻进每个程序员的 DNA 里。可当你意识到，在这个
有时候，我们需要在容器内执行某种定时任务。譬如，Kerberos 客户端从 KDC 中获取到的 TGT 默认有效期为 10 个小时，一旦这个票据失效，我们将无法使用单点登录功能。此时，我们就需要一个定时任务来定时刷新票据。此前，博主为大家介绍过 Quartz 和 Hangfire 这样的定时任务
回顾我这些年的工作经历，面向企业(2B)和面向用户(2C)的项目都曾接触过。我个人觉得，面向企业的项目更注重业务，参与决策的人数多、周期长，目的是为企业提供生产经营价值，如缩减成本、提升效率等等，而面向用户的项目更注重体验，参与决策的人数少
周末独自前往大唐芙蓉园，心中盘桓已久的想法，于此时此地显得不合时宜，因为无论是指渐渐转凉的天气，还是指此消彼长的疫情，都俨然有一点沉默和突兀。更不必说，冬天的雾霾会让整个城市呼吸困难，蓝色的口罩像一张巨网，将相关或者不相关的人们笼络于其中。
本文是 #视频是不能 P 的系列# 的第三篇。此前，我们已经可以通过 OpenCV 或者 Dlib 实现对人脸的检测，并在此基础上实现了某种相对有趣的应用。譬如，利用人脸特征点提取面部轮廓并生成表情包、将图片中的人脸批量替换为精神污染神烦狗 等等。当然，在真实的应用场景中，
最近拜读了 Artech 大佬的新文章 《几个Caller-特性的妙用》，可以说是受益匪浅。不过，对我而言，最大的收获当属这篇文章里的第二主角，即 ActivitySource 和 Activity，这组 API 可以认为是微软针对 OpenTelemetry 规范的一种实现，即：每一个 Activity 都对应着一个 Span 。在以前的博客 《En
