人工智能中的数学基础
AIGC生成式人工智能进化史——谁在布局生成式AI？大模型的生态：模型即服务（MaaS）的新生态加速形成！禅与计算机程序设计艺术:大模型的生态：模型即服务（MaaS）的新生态加速形成结合目前行业“基础设施层-模型层（MaaS）-应用层”三层结构，我们预计未来可能形成一个模型即服务（MaaS）的新生态。自下而上，三层结构的构成如下：基础设施层：GPU芯片、AI芯片、超级计算机等算法基础设施，以及机器学习框架、云操作系统等软件。模型层（MaaS）：通用AI大模型，以及基于大模型在垂直领域训练生成的行业模型（中间层），即在预训练AI大模型基础上，可以快速微调或使用嵌入等方式、开发出场景化、定制化、个性化的中小模型，实现在不同行业、垂直领域、功能场景的工业流水线式部署，同时兼具按需使用、高效经济的优势。应用层：AIGC技术面向终端用户带来的新的功能、产品、服务和应用等；正如之前的“互联网+”一样，“AIGC+”或者说“AI+”将来有望和各行各业深度结合，持续带来新的应用形式。未来，一方面，现有的APP都可以用大模型重做一遍，另一方面，还会出现更多新的AI原生类APP，从而诞生更多新的独角兽甚至巨头企业。
GPU加速深度学习模型测试和评估的方法禅与计算机程序设计艺术:GPU加速深度学习模型测试和评估的方法主要基于以下原理：利用GPU硬件资源进行模型训练和测试，从而优化模型的训练和测试效率；利用GPU并行计算能力，将模型训练和测试分解成多个小任务，然后在GPU上并行执行，从而提高模型训练和测试的速度；利用GPU的GPU加速功能，将模型训练和测试转换成GPU可以处理的并行计算任务，从而加速模型训练和测试。
编程为什么有趣？浅谈编程的快乐。禅与计算机程序设计艺术:首先，这种快乐是一种创建事物的纯粹快乐。如同小孩在玩泥巴时感到快乐一样，成年人喜欢创建事物，特别是自己进行设计。我想这种快乐是上帝创造世界的折射，一种呈现在每片独特的、崭新的树叶和雪花上的喜悦。其次，这种快乐来自于开发对他人有用的东西。内心深处，我们期望我们的劳动成果能够被他人使用，并能对他们有所帮助。从这一角度而言，这同小孩用粘土为“爸爸的办公室”捏制铅笔盒没有任何本质的区别。第三，快乐来自于整个过程体现出的一股强大的魅力--将相互啮合的零部件组装在一起，看到它们以精妙的方式运行着，并收到了预期的效果。比起弹球游戏机或自动电唱机所具有的迷人魅力，程序化的计算机毫不逊色。第四，这种快乐是持续学习的快乐，它来自于这项工作的非重复特性。人们所面临的问题总有这样那样的不同，因而解决问题的人可以从中学习新的事物，有时是实践上的，有时是理论上的，或者兼而有之。最后，这种快乐还来自于在易于驾驭的介质上工作。程序员，就像诗人一样，几乎仅仅在单纯的思考中工作。程序员凭空地运用自己的想象，来建造自己的“城堡”。很少有创造介质如此灵活，如此易于精炼和重建，如此容易实现概念上的设想(不过我们将会看到，容易驾驭的特性也有它自己的问题)。然而程序毕竟同诗歌不同，它是实实在在的东西；它可以移动和运行，能独立产生可见的输出；它能打印结果，绘制图形，发出声音，移动支架。神话和传说中的魔术在我们的时代已变成现实。在键盘上键入正确的咒语，屏幕会活动、变幻，显示出前所未有的也不可能存在的事物。
程序员修炼之道：务以己任，实则明心——通向务实的最高境界禅与计算机程序设计艺术:务实的程序员的特质是什么？是他们面临问题时，在解决方案中透出的态度、风格及理念。他们总是越过问题的表面，试着将问题放在更宽泛的上下文中综合考虑，从宏观大局结构和精微本质着想。毕竟，若不去了解来龙去脉，结合实际如何谈起？又怎能做出明智的妥协和合理的决策？责任感，驱使务实派程序员不会在他们的项目分崩离析时坐视不管。软件开发，和生命过程一样，都是在和“熵增”作斗争，在做“负熵”运动。在软件的熵中，我们将告诉你如何让项目保持清爽。
程序员职业生涯系列：关于技术能力的思考与总结禅与计算机程序设计艺术:抽象复杂类工作的不同做法第一种：找到抱怨的同学，问一问具体的问题是什么，然后针对性解决。第二种：更加广泛收集问题，然后列出来表格，归类分析并安排负责人跟进解决，最后定期跟踪进度。第三种：深入分析表格的中的问题并对问题进行抽象，从架构调优和产品功能的角度去寻找原因，并寻找解决这些问题带来的业务价值，并确定目标拆解路径，最后按照任务推进和跟踪进展。第四种：从更全局角度去思考此目标与年度目标的关系，与组织发展的关系，思考如何扩大此事的效益，思考如何通过这些事的解决锻炼和培养团队同学。