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搭乘乐桃航空 A320ceo 从台北飞往冲绳!

Flying Peach Aviation A320ceo from Taipei to Okinawa!

欢迎阅读我的 2024 年版 Peach 航空旅行报告!简介冲绳是我喜欢去的城市之一,尤其是在听到朋友的很多好评后,所以经过深思熟虑,我决定把它作为我的第一站,看了航空公司列表后,我决定选择 Peach。捷星日本是我的首选,但因为有中途停留,机票也不便宜,我决定不选,所以只好在中华航空和 Peach 之间选择。我最终选择了 Peach,想看看自我上次乘坐该航空公司以来,这家航空公司发生了多大的变化,也许我有机会乘坐该航空公司的 A320neo。然而,查看航班历史,我乘坐较新的 A320 机型的机会很小,但这并不重要。事不宜迟,让我们开始这次旅行报告吧。预订座位有不同的票价,我建议支付更高级别的

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就业和工资不是由劳动力的供求决定的

Employment And Wages Not Determined By The Supply And Demand Of Labor

图 1:劳动力需求1.0 简介在竞争市场中,工资和就业并非由表现良好的供给和需求曲线的相互作用决定,正如许多入门经济学所描绘的那样。至少,没有理由这么认为。我时不时地会想起,这是《剑桥资本论》的一个暗示。2.0 技术考虑一个非常简单的竞争资本主义经济,其中玉米和铁是由劳动力、铁和玉米投入生产的。本例中的所有生产过程都需要一年才能完成。企业经理知道两种生产玉米的过程和两种生产铁的过程(表 1)。生产玉米的过程 a 和 b 要求在年初为生产的每蒲式耳玉米提供表中的投入,并在年底提供。同样,例如,过程 c 要求在年初为通过此过程生产的每吨铁提供一个人年、1/40 蒲式耳玉米和 1/10 吨铁。这是流

Spicychat 替代品

Spicychat Alternatives

什么是 Spicychat?Spicychat 是一个创新平台,旨在创建和与 AI 驱动的聊天机器人互动,为用户提供独特且可定制的体验。它提供了一个易于使用的界面,允许个人制作自定义角色,调整他们的个性特征和反应以符合个人偏好。该平台还提供高级自定义选项,使用户能够微调他们的聊天机器人,以创建更具吸引力和互动性的对话。无论是休闲聊天、娱乐还是尝试人工智能,Spicychat 都能满足新手和经验丰富的用户的需求。该平台的角色创建过程非常简单,允许用户定义聊天机器人的外观、声音和 […]

Google 通过使用 SLM 作为教师,将 AI 训练速度提高 28%

Google is Making AI Training 28% Faster by Using SLMs as Teachers

训练大型语言模型 (LLM) 对大多数组织来说已经变得遥不可及。由于成本高达数百万美元,计算要求让超级计算机汗流浃背,人工智能开发仍被锁在科技巨头的大门后面。但谷歌用一种非常简单的方法颠覆了这个故事,它让你 […] 这篇文章谷歌通过使用 SLM 作为教师将人工智能训练速度提高 28% 首次出现在 Unite.AI 上。

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The Damcasters 播客上的机组人员书评!

Aircrew Book Review on The Damcasters podcast!

几个月前,我曾为自己无法完成书评而感到遗憾,因此我愿意通过其他渠道来宣传,于是我与 Matt Bone 坐下来,录制了他广受欢迎的 The Damcasters 播客的一集。虽然这原本只是我谈论一些我还没有机会详细写过的书籍的一种方式,但 Matt 也对我所做的编辑工作感到好奇。从大局来看,我所做的事情非常简单;在我的脑海里一切都是合理的,但试图以某种清晰的方式解释这个过程,以便可以用作播客内容,却是一个相当大的挑战。然而,我发现这令人耳目一新,因为除了潜在客户之外,我通常不会解释我做什么或如何去做。每个项目都不同,所以方法也不同,但我应用了一些一般规则和程序,而 Matt 能够梳理出这些规则

AvtoVAZ提议用证书取代优惠汽车贷款

АвтоВАЗ предложил заменить льготные автокредиты на сертификаты

AvtoVAZ 提议改变国家优惠汽车贷款计划并发放折扣凭证以代替贷款。这一想法是由 AvtoVAZ 负责对外关系和股东关系的副总裁 Sergei Gromak 于 12 月 17 日提出的。现在我把它变得非常简单:不是通过贷款,而是通过某种直接向公民提供折扣的证书来提供汽车折扣,”Prime 引用 Gromak 的话说。

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产权保险、产权盗版和在别人的土地上建造的房屋。

Title insurance, title pirates, and a house built on someone else's land.

几年前,房地产开发商吉娜·莱托 (Gina Leto) 和她的商业伙伴购买了一处房产。整个过程和往常一样:大量的文书工作;虚拟交易。非常简单明了。吉娜和她的合伙人开始在这处房产上建造房屋。但在花费 80 万美元进行建设时,吉娜接到了律师打来的令人不安的电话。有些不对劲。起初,吉娜以为房子被烧毁了。结果发现情况……可能更糟。今天的节目:购买土地似乎很安全,对吧?一路上有很多文书工作和验证。但是,产权出售、转让和记录的混乱系统为一种新型犯罪分子提供了完美的切入点:产权盗版。今天的节目由 Erika Beras 和 Jeff Guo 主持。由 Sam Yellowhorse Kesler 制作。由

埃隆·马斯克的 Grok AI 聊天机器人支持卡玛拉·哈里斯吗?以下是 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 的说法

Does Elon Musk's Grok AI chatbot support Kamala Harris? Here's what OpenAI CEO Sam Altman is saying

最近,OpenAI 首席执行官 Sam Altman 向聊天机器人 Grok AI(由 Elon Musk 最终打造)提出了一个非常简单的问题:谁最终会成为更好的美国总统。Grok AI 给出的所谓“觉醒”答案让所有人都感到震惊。

“经济学的简单原理”:专家警告特朗普上台后“食品将变得更贵”

'Straightforward principles of economics': Experts warn 'food will get more expensive' under Trump

布朗大学教授雷切尔·弗里德伯格警告称,唐纳德·特朗普的经济政策让经济学家“非常确信食品价格会上涨”。据《大西洋月刊》周六报道,尽管美国人“非常担心”食品价格,但特朗普竞选期间的两项重大“承诺——大规模驱逐非法移民和实施更严格的贸易法规——几乎肯定会提高食品价格”,因为国内劳动力短缺和进口税增加会加重美国人的食品杂货账单。 “这只是非常简单的经济学原理,”弗里德伯格告诉《大西洋月刊》,“因果动态‘可能是我的期末考试’。”阅读更多:参议院共和党人私下表示盖茨不适合担任司法部长:‘多达 30 人反对他的确认’正如《大西洋月刊》报道的那样,“农业行业已经陷入了长期的劳动力危机。”如果特朗普兑现他的竞选

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邓克尔弗劳特灾难:当风力发电停止时会发生什么

The Dunkelflaute Disaster: What Happens When Wind Power Goes Silent

事实非常简单。欧洲的可再生能源梦想依赖于天然气、煤炭和核能。没有这些,整个系统就无法启动。Dunkelflaute 只是漫长历史中的最新篇章,表明可再生能源,就目前而言,无法维持现代电网。尽管绿色游说团体喜欢妖魔化化石燃料,但它们仍然必不可少,尤其是在风停的时候。

工作原理:摇晃但精确的高扭矩谐波传动齿轮

How it works: The wobbly but precise high-torque Harmonic Drive gear

谐波传动是无数机器人应用的关键部分。这个齿轮系统非常简单,但看起来却很奇怪,它非常精确,扭矩重量比令人印象深刻,即使它确实会摆动。那么它是如何工作的呢?继续阅读类别:机器人技术,技术标签:传动,机器人,机械,工程

黑洞研究挑战了 Kerr 解决方案假设

Black hole study challenges Kerr solution assumptions

黑洞继续吸引着科学家:它们是纯粹的引力物体,非常简单,但却能够隐藏挑战我们对自然法则理解的奥秘。迄今为止,大多数观察都集中在它们的外部特征和周围环境上,而它们的内部性质基本上未被探索。

如何使用 Hugging Face Transformers 对 T5 进行微调以完成问答任务

How to Fine-Tune T5 for Question Answering Tasks with Hugging Face Transformers

使用 Hugging Face Transformers 对 T5 模型进行微调以完成问答任务非常简单:向模型提供问题和上下文,它就会学习生成正确的答案。

RAG 终极指南 — 剖析每个组件

The Ultimate Guide to RAGs — Each Component Dissected

RAG 终极指南 — — 剖析每个组件视觉导览构建生产就绪的 LLM 管道所需的条件让我们学习 RAG 吧!(图片来自作者)如果您使用过大型语言模型,很有可能您至少听说过 RAG(检索增强生成)这个术语。RAG 的想法非常简单 — — 假设您想向 LLM 提问,您首先要从外部知识库中检索相关信息,而不是仅仅依赖 LLM 的预训练知识。然后,将检索到的信息与问题一起提供给 LLM,使其生成更明智、最新的响应。将标准 LLM 调用与 RAG 进行比较(来源:图片来自作者)那么,为什么要使用检索增强生成呢?当提供准确和最新的信息是关键时,您不能依赖 LLM 的内置知识。 RAG 是一种廉价实用的方法