解锁大语言模型潜力：4种提示工程技术解析，带你玩转 AI

这些 LLM 包括了来自 OpenAI 的广泛流行的 ChatGPT 和 GPT4、来自 Anthropic 的 Claude 和来自谷歌的 Bard，它们可用于所有类型的语言任务，从起草电子邮件和文档到总结或分类文本都能适用 第 4 阶段：决策 - 要求 LLM 根据生成的评估和场景对每个解决方案进行排名或评分。 对于需要涉及搜索类型的工作、填字游戏甚至创意写作的问题类型，ToT 框架的性能比 CoT 大大提高了。 总 结 在本文中，我们介绍了一些学术论文中提到的一些最新的提示工程技术。虽然这些技术已经得到了经验证明，但我们仍然不知道它们到底为什么会有效果。

Python的9个特征工程技术

https://github.com/NMZivkovic/top_9_feature_engineering_techniques 在本文中，探索了获得良好结果通常需要的最有效的要素工程技术。 以下是箱线图的一个示例： 将其应用于PalmerPenguins数据集： fig, axes = plt.subplots(nrows=4,ncols=1) fig.set_size_inches(10 通常，为此使用2到4之间的值。 最后，可以使用一种检测离群值的方法来使用百分位数。可以从顶部或底部假设一定百分比的值作为离群值。同样，用作离群值边界的百分位数的值取决于数据的分布。 4.分箱 Binning是一种简单的技术，可以将不同的值分组到bin中。 结论 在本文中，有机会探索了9种最常用的特征工程技术。

Python机器学习（数据科学与工程技术丛书）

Sebastian Raschka是密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上具影响力的数据科学家。他有一整年都使用Python进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。正是因为Sebastian 在数据科学、机器学习以及Python等领域拥有丰富的演讲和写作经验，他才有动力完成此书的撰写，目的是帮助那些不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。

独家 | 新的ChatGPT提示工程技术：程序模拟

为阐明这种技术，让我们明确一下被设计成一个互动创新者的工作坊的chatGPT4中的一个小应用程序指定参数。我们的小程序将会包含以下的功能和特性： 1. 构思新想法 2. 阐述想法 3. 总结的想法 4. 检索的想法 5. 继续完成之前的想法 6. 标记/“内存”使用统计 需要明确的是，我们不会要求ChatGPT用任何特定的编程语言编写小应用程序，我们将在程序参数中反映这一点。 4. 检索想法:程序检索在会议期间产生的想法摘要的标题。用户可以选择显示其中一个想法的摘要或继续处理之前的想法。 5. 继续研究以前的想法:程序检索期间产生的想法摘要的标题。 如果您希望以一种更具交互性的方式进行操作并亲自测试，可以随意将提示加载到ChatGPT4中。 下面是从ChatGPT到提示符的完成过程。 到目前为止一切顺利。 我接下来的步骤包括对该技术进行更深入的检查，以评估一个全面的测试框架是否可以阐明该方法如何与其他提示工程技术相比较。这种类型的测试也可能有助于确定这种技术最适合于哪些特定的任务(或任务类别)。

sklearn中的这些特征工程技术都掌握了吗？

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上 限而已。根据特征使用方案，有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,目的是 最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。

自问三连，如何建设团队里的前端工程技术？

图片本文为原创文章，引用请注明出处，欢迎大家收藏和分享1、如何理解前端工程技术建设老生常谈了，前端工程技术建设可以理解为团队内的前端技术和框架建设的整体表现，包括了 技术/规范文档、工程模板研发、组件库和开发工具沉淀 一句话总结：前端工程技术建设是保证工程整个流程、研效高可用，并且能提升对外影响力而做的一系列建设。3、为何前端技术要工程化抛砖引玉，要理解前端工程技术建设的必要性，先从前端工程化讲起。 4、前端工程技术建设的场景需求之所以先抛出前端工程化概念，是因为它是前端工程的核心。试想下，假如前端工程足够简单，何必要搞开发模板，搞devops、多环境、组件库呢？对吧。。。 5、前端工程技术建设拆分再提下，前端工程技术建设是保证工程整个流程、研效高可用，并且能提升对外影响力而做的一系列建设。 这类技术像钻井，可以帮助整个体系纵向发展，拓展技术广度之余能增加工程技术深度。

向ChatGPT询问高质量答案的提示工程技术

Uber工程技术栈（二）:看曾经的独角兽背后用了哪些技术

我们的服务彼此交互，还与移动设备进行交互，而那些交互对业务状况（比如动态定价）和内部使用（比如调试）来说都很重要。就日志而言，我们使用了多个Kafka集群，数据被归档到Hadoop及/或文件存储Web服务中，然后将数据从Kafka弃用。这些数据还被各个服务实时获取，并索引到ELK堆栈，用于搜索和可视化（ELK代表Elasticsearch、Logstash和Kibana）。

工程技术：在智能体优先的世界中利用 Codex（转）

原文：https://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering/

OpenDaylight系列文章（二）：OpenDaylight初窥（上篇）之OpenDaylight的工程技术架构

它的工程技术架构又是怎样的呢？ 万殊一辙。OpenDaylight的工程技术架构其实就像一座高楼大厦的构造，核心技术如同风靡建筑行业的装配式技术。 3、编译项目 root@ubuntu:~# cd topology/ root@ubuntu:~/topology# mvn clean install -DskipTests 4、验证工程 编译成功后

Uber工程技术栈（三）:看曾经的独角兽背后用了哪些技术

Argos是我们的内部异常检测工具，负责分析进来的度量指标，并基于历史数据，将它们与预测模型进行比对，从而确定当前数据是不是在预期范围内。

Kaggle前1%参赛者经验：ML竞赛中常被忽视的特征工程技术

同理，对于Tver标签—— m=Tver标签下的真实目标数量=3 n=Tver标签下的目标总数=4 相应的，Tver编码就是m/n=3/4=0.75（约等于0.8） 问：为什么均值编码优于其他编码方法？

思维链CoT进化成思维图GoT，比思维树更优秀的提示工程技术诞生了

这让用户可使用 GoT 快速为 prompt 的新设计思路构建原型，同时实验 GPT-3.5、GPT-4 或 Llama-2 等不同模型。 用例示例 研究者描述一些 GoT 的一些用例，包括排序、集合运算、关键词计数、文档合并；下图 4 便是 GoT 的排序用例中一个图分解示例。这里我们不对用例做详细介绍，详情参阅原论文。

人社部拟发布 18 个新职业：数据安全工程技术员、数字孪生应用技术员、农业数字化技术员、机器人工程技术员等

2022年6月14日，人社部发布《关于对拟发布机器人工程技术人员等职业信息进行公示的公告》。 2021年4月，人力资源社会保障部、国家市场监督管理总局、国家统计局联合启动对《中华人民共和国职业分类大典（2015年版）》（以下简称大典）的修订工作。 同时，为促进青年特别是大中专毕业生就业创业工作，近期，人力资源社会保障部将向社会公示相关新职业信息，其中机器人工程技术人员等18个新职业信息作为第一批向社会进行公示，广泛征求意见。 此次公示的“机器人工程技术人员”“增材制造工程技术人员”“数据安全工程技术人员”“数字化解决方案设计师”“数据库运行管理员”“信息系统适配验证师”“数字孪生应用技术员”“商务数据分析师”“农业数字化技术员

Uber工程技术栈（一）:看曾经的独角兽背后用了哪些技术

（2015年4月，Uber运营有业务的300个城市分布在地图上） 不像免费增值服务，Uber只有交易型用户：乘客、司机，还有现在的食客和快递员。

一行代码价值百万美元：从工程技术角度看云成本优化

示例 4：基础设施代码泄漏（Terraform 版） 我们不要忘了基础设施即代码，比如 Terraform 和 CloudFormation。

Python爬虫与逆向工程技术的结合，实现新闻网站动态内容的多线程抓取

在这种情况下，我们可以借助逆向工程技术，结合多线程抓取的方式，来实现对新闻网站动态内容的抓取。本文将向你展示如何使用Python编写一个多线程爬虫，通过逆向工程技术实现对新闻网站动态内容的摘要。 以下是示例代码，演示如何使用Python爬虫和逆向工程的技术来获取网页中的重要信息：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 目标网站的URLurl = = link.text.strip() print("链接:", href) print("文本:", text)# 使用正则表达式提取信息import repattern = r"\d{4} 首先，我们需要使用Python的请求库来发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库来解析网页内容接下来，我们需要利用逆向工程技术来分析网站的动态内容生成方式。 一个示例代码：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport threading# 亿牛云爬虫代理参数设置proxyHost = "u6205.5.

【干货】谷歌软件工程技术实践总结：软件开发、管理和人员调配（20PDF）

Release Engineering） 2.9.验收 2.10.复盘 2.11.频繁修改 3.项目管理 3.1.20%时间 3.2.目标和关键结果 3.3.项目验收 3.4.团队重组 4. 但大多数主要涉及商业、管理和文化; 只有一小部分作者（例如[1,2,3,4,5,6,7,13,14,16,21]）探索了软件开发方面的事情，并且大多数只涉及一个方面; 尚且没有一篇文章提供了Google 截至2015年1月，这个86TB的存储库包含了10亿个文件，包括超过900万个源代码文件（总共包含20亿行源代码），具有3500万提交的历史和每工作日4万提交的变化率[18]。 4.人员管理 略 5.结论 我们简要介绍了大部分在Google使用的重要软件工程实践。当然，Google现在是一个庞大而多样化的组织，它 的某些部分有不同的做法。

对话高通工程技术SVP：AI研发最关注高能效，云端AI推理芯片已流片成功

Rajesh Pankaj，高通工程技术高级副总裁，是为数不多能够回答这些问题的人，再次来到中国。 Rajesh Pankaj是一名“老高通”，从1997年至今，已经在高通工作了22年。 ? 此外还有高精度训练、低精度推理的方法来实现能效的提升： 高通用量化8位推理模型，实现内存和计算4倍能效提升，可以和FP32实现近乎相同的准确率。 而是其4月份发布的一个数据中心AI推理芯片：Cloud AI 100。 同样，这一芯片主打的也是高能效。 ? 在发布的时候，高通表示，这一芯片能降低终端与数据中心的延迟，提高AI云端效率。

国家颁布 7 个职业标准：包括云计算、集成电路、AI、物联网、工业互联网、虚拟现实工程技术人员、数字化管理师

2021年9月29日，人力资源社会保障部、工业和信息化部颁布云计算、集成电路工程技术人员等7个国家职业标准。 此前，人力资源社会保障部与工业和信息化部已经颁布了智能制造、大数据、区块链工程技术人员等3个国家职业技术技能标准。 这10个职业均是2019年4月以来人力资源社会保障部办公厅、市场监管总局办公厅、统计局办公室陆续发布的新职业，属于《中华人民共和国职业分类大典（2015年版）》第二大类“专业技术人员”中的职业。 《云计算工程技术人员国家职业技术技能标准》全文： 《集成电路工程技术人员国家职业技术技能标准》权重表： 《人工智能工程技术人员国家职业技术技能标准》权重表 ： 《物联网工程技术人员国家职业技术技能标准》权重表： 《工业互联网工程技术人员国家职业技术技能标准》权重表： 《虚拟现实工程技术人员国家职业技术技能标准》权重表： 《数字化管理师国家职业技术技能标准