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百万数据下的大模型校验应用

目前有一些算力做支撑，场景是几百万的 json 数据需要交给大模型做校验，依据一些业务规则让模型来判断数据是否符合标准。想请教一下各位大佬们，这种场景下业务系统调用大模型传递数据，相比于一条一条调用，如果批量的把数据给到模型会影响准确率吗，因为现在测试下来几百万的数据一条一条调用解析确实太慢

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Aileen2025-04-29阅读(44)

买了个 pixel 7 想买来刷 grapheneos 当工作机，结果人脸识别不过，微信都难登

pixel 到手刷了 grapheneos 系统，新号码注册了微信，结果没几天就提示需要验证，人脸验证一直通过不了，我以为是账号的问题，换到 iPhone 上可以正常登录，后来申诉了人工客服通过登上了，想正常用个手机太费劲了。

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Aileen2025-04-29阅读(39)

救救我~~， k8s 的 containerd 的镜像加速还有那些办法可以用呀

配置以下方式失败~~ [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry] [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors] [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.io"] endpoint = ["https://bqr1dr1n.mirror.aliyuncs.com"] [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."k8s.gcr.io"] endpoint = ["https://registry.aliyuncs.com/k8sxio"]

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Aileen2025-04-29阅读(35)

GitHub 开源项目提 PR，求推荐！

兄弟们，在 GitHub 提一提 pr 充实自己的简历，顺利提升提升自己解决问题的能力，但是不知道从哪里入手，看上一个 clash 的开源项目（ clash-verge-rev ），结果是 rust 写的，我主要是做 Java 开发的，读起来有点吃力，有没有其他的推荐呀。

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Aileen2025-04-29阅读(36)

今天帮人做验收测试, 差点坑了不认识但认真工作的前端打工人了.

简单说下背景: 就是一个客户找我帮忙验收他们外包开发的系统, 然后系统分为三个端, 我测试了一圈发现三个端的开发完成度差异特别大. 两个端各种遗漏、bug 、错误等. 另一个就很明显的用心、认真、挑不出啥毛病. 然后是我跟客户的对话: 差点犯了罪, 让一个认真工作的前端给垃圾同事的烂摊子去擦屁股了最有意思的是, 他们一开始系统做出来就上线了, 我点了一圈, 提了一堆问题, 还有几个严重的漏洞, 然后他们又下线重新去改. 第二次上线,我又测出来一堆问题, 并且那几个漏洞还没改好...又回去改了昨天来找我, 说: 哥, 能帮我们测试一下系统不, 我们打算五一上线, 你看要多少钱可以. 现在好了, 我拿到了授权, 测试范围更广了, 又发现了一大堆问题... 估摸着如果那个前端五一不加加班的话, 他们的系统应该是上线不了了... 整天救火的不一定是好开发, 但用心开发的程序员值得点名表扬.

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Aileen2025-04-29阅读(39)

腾讯新开源的 Kuikly，但是我不太敢用，害怕又是一个 kpi 产物

有没有内情人说说具体啥情况 https://github.com/Tencent-TDS/KuiklyUI

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Aileen2025-04-29阅读(38)

两个人的数据开发团队,被要求从零开始治理企业数据

从互联网大数据岗位跳槽到制造业 ToB 公司，本以为能逃离“卷需求”，结果发现真正的噩梦是“没有需求”——只有领导的模糊概念和业务部门的“与我无关”😇 现在在这个公司,就感觉需求像个传话游戏：大老板说“要做数据驱动”，传到子公司 A 变成“随便给个看板”，子公司 B 直接装死，最后我们俩夹在中间，用 SQL 给领导造海市蜃楼… 建模跟尼马的侦探破案一样业务部门自己都说不清指标口径，问就是“大概和去年一样”，等开发完了才跳出来说“这数不对”（艹,你们倒是早说啊！）要个数据像讨债一样，对方一句“系统老旧导不出来”就能打发我们. 最近领导又想起来要治理数据了,要求两个人的团队能集成全集团业务数据搞出体系化的数据建模.会上说了做不来,就要求我们参考其余制造业的经验,要我们去调研.我寻思哪家做的好的制造业能两个人搞数仓.....再说了,两个臭开发的咋能要到别人企业的内部搭建经验,头都裂开有前辈指点下不?我现在到底该自上而下硬刚，还是自下而上偷跑？

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Aileen2025-04-29阅读(47)