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技术领导力(ID：jishulingdaoli)作家苏岑说过一句很有名的话:“不必把所有人，请进生命里。”

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转自｜ToB老人家昨天被一件事情刷屏了，那就是：刘润道歉了。挺有意思的，前1天还振振有词的反驳质疑者，声称：“被误解，是表达者的代价。我接受这些代价，但请不要让我的读者们，成为代价。”隔天就诚恳道歉了，还自爆了另一个错误：他在比较“德基广场年收入”与“全国购物中心平均年收入”时，前者是用的整个广场商铺的收入，后者则用的购物中心收入。我百度了一下，前者应该类似于“淘宝上店铺的总GMV”，后者则类似于“淘宝自身的营业收入”。怪不得两者的差异这么大（当然这样的震撼效果也更明显）。其实在10月31号的文章《刘润的年度演讲，当真你就输了》中，我就说了，刘润也是普通人，不可能深入理解他涉猎的每一个行业。在这种情况下，他其实可以停留在自己的“舒适区”，继续分享一些商业通识，或者一些前沿观点。就像他的《5分钟商学院》一样，理论并不高深，但是通俗易懂，特别适合普罗大众。但是现在，他非要涉足具体的行业，甚至分析具体的企业，那就得对自己有更高的要求。至少不能人云亦云，品牌伙伴说什么，就都照单全收，完全失去了客观立场。比如，刘润对飞书people的评价，外行人看了可能觉得很“哇塞”，我看了就觉得很奇怪：很难想象刘润这样的管理咨询大咖能认可“字节跳动赢得人才的原因是飞书招聘工具”，以及“OKR形同虚设的解决办法是用飞书OKR工具”等观点。这一点我在文章《关于飞书People，我想请教刘润老师》有过详细阐述，大家有兴趣可以点击阅读。所以，刘润的问题并不是现在才有的，而是早就埋下了病根，翻车是早晚的事。而这次他的道歉，也说明他的成功不是偶然的。因为改进的第一步，往往就是真心承认错误。那这次事件能带给我们什么启示呢？我觉得最大的一点就是：做一个专业的人，才能立于不败之地。刘润这次翻车，有很大一点原因就在于：他在一个很苛刻的环境下，做出了不专业的行为。年度演讲应该是刘润每年最重要的活动之一。重要到什么程度？仅以2022年为例——根据刘润公布的数据——除了刘润自己120万用户的视频号，他们还邀请了超过100家视频号转播（最终有超过300家视频号转播）。如果不考虑重复的问题，仅仅通过视频号触达到的人群，就有1.5亿。用“万众瞩目”来说，一点都不为过。如果是平时，像折扣MAMA、德基广场这样具有误导性的内容，很难掀起什么风浪。但这次可是有1.5亿人关注的大会！这种不专业的行为当然很容易出问题。回到我们自己。最近很多同学都感受到了经济的寒冷。我在SaaS产品群里经常看到大家说，“公司全体降薪30%”，“公司要继续裁员10%”。我不想散播焦虑，但是各方面的消息都在传递一个信息：短时间内，经济很难有大的起色。也就是说，我们接下来可能要面对一个漫长的冬天。我们的工作环境将变得更加苛刻，竞争将变得更加激烈。在这种情况下，我们应该怎么办？我觉得对于普通大众来说，唯一可行的办法就是“让自己变得更专业”。实际上，虽然现在机会更少、竞争更加激烈，但是不专业的人仍然比比皆是。就连刘润这样的成功人士，同样也会犯下不专业的错误。所以，只要我们把自己变得更加专业，仍然有很大机会脱颖而出。给大家举一个例子：一位产品经理粉丝拿着自己的作品去面试，本来HR说公司规定最多只能涨薪20%。但是在看到他的作品以后，招聘方又给他额外安排了一场面试，结果最后拿到了60%的涨薪。其实，精心准备一份专业作品并不难，但是你有没有发现：带着作品去面试的候选人，其实少之又少。甚至有面试官感叹：从来没见过拿着作品来面试的产品经理。这也许说明了一点：即便是在寒冬，专业的人仍然会有机会。就像一位拿到4个offer的产品经理粉丝说的：不是大家求职都难，其实优秀的人求职不难。可以加入技术琐话读者群，请后台回复：读者群往期推荐：​OpenAI

打包方案赚大钱的故事了？”在他看来，不少初创公司在网络流量上的表现已经超越了价值数十亿美元的传统公司，而且其业务定位均匀分布在打包、微调和专有模型等各个领域。也就是说，部分

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的线下活动中，如果发现有哪个会员是外地赶来的，或者是新加入的，我会主动拉上他，给他现场介绍几个朋友。如果我当时忙着，我就会委托一位老会员，帮忙带他熟悉环境，融入圈子，顺利度过这个艰难时刻。好，下面是

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订单拆分以后就会产生父子订单的订单数据结构，示例：宇宙购买了2个商家的ABC三个商品，总价是100元，平台优惠20元，其中A商品属于店铺1，B商品属于店铺2。订单拆分后的父子订单如表5所示。

各位读者大大们好，我是你们的老朋友大白；最近在网上看到一个帖子，一位网易员工，自曝硕士工作七年，才达到百万年薪，是不是很失败？一言激起千层浪，引发评论区的各种回应；很多人认为帖主是在凡尔赛也有人鄙弃帖主出身贫寒还有人安慰帖主要内心强大有人认为这是一个失败的案例，也有人认为这是对互联网平均工资的挑战。然而，这篇文章并不是为了探讨互联网工资水平的高低，而是想给大家带来一些正能量的思考。首先，我们需要明确一点：年薪百万并不是一个普遍的标准。在大多数公司，即使是硕士学历的员工，也需要经过多年的努力才能达到这个水平。也有更多的人达不到这个收入水平，在当前经济形势下，还有一些失业的人；所以，我们不能因为一个员工的工资水平没有达到百万就认为他/她失败。其次，事实上，互联网行业的工资水平的确比其他行业要高一些，但是具体到个人，工资水平会受到很多因素的影响，比如个人能力、工作经验、职位等等。所以，我们不能简单地将一个人的工资水平与整个行业的平均水平进行比较，从而得出他/她是否失败的结论。再者，我们来看看这个帖子所涉及到的职业发展。在互联网行业，职业发展的机会是非常丰富的。一个人可以通过不断学习和提升自己的能力来获得更好的职位和更高的工资。所以，即使一个人的初始工资水平没有达到百万，只要他/她不断努力，也一定会有所成就。最后，我们来看看这个帖子所带给我们的启示。作为一名职场人士，我们需要明确自己的职业规划和发展方向。只有有了清晰的职业规划，我们才能更好地制定自己的发展计划，从而不断提升自己的能力和竞争力。同时，我们也需要保持积极的心态和乐观的态度，不要因为一时的挫折就放弃自己的梦想和追求。总之，硕士7年年薪百万并不是衡量一个人成功与否的唯一标准。我们应该从多个角度来考虑这个问题，不要轻易地给一个人贴上失败的标签。同时，我们也应该从自身出发，明确自己的职业规划和发展方向，不断提升自己的能力和竞争力，为自己的未来打下坚实的基础。在这个充满挑战和机遇的时代，我们需要保持积极的心态和乐观的态度，勇敢地面对困难和挑战。只有这样，我们才能在职场中获得更多的成就和成功。让我们一起努力吧。可以加入技术琐话读者群，请后台回复：读者群往期推荐：腾讯工作13年之所思所想，那些优秀程序员的共性特征从管理1800人团队到退隐江湖，聊聊张雪峰一文搞懂“账户系统”文心大模型

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每个业务场景发生以后，需要记哪些账在上面已经完成设定。那么这些账怎么记呢？计给哪些对象，计入哪些账户呢？这就是记账规则的职能了，比如我们介绍“01支付成功”以后的记账规则，如表4-14所示。

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「稀土掘金创新论坛」进入倒计时，思维的火花即将迸发！2023年10月28日诚邀您相约北京线下。这场论坛以“AI时代下的管理变革”为主题，汇聚了行业内多位专家和企业代表。他们将分享最近的科技创新和行业趋势，探讨AI带来的挑战和机遇。这将是一个思想碰撞，互相交流的舞台，为各位开发者呈现一个拓展视野、拥抱变革的机会！一起来提前看看本届大会的精彩亮点吧～亮点1：大咖坐阵

代码能够有很强的自解释能力，工程师们更愿意阅读可读性强的代码，而不是编写得很烂的配置文档。配置只能通过厚重的配置说明书去解释。当你缺乏完备的配置说明书，配置变成了地狱。Golang

投资或者创业，入局时机非常关键。有个网友刚入住新房，说是首付跌没了，我问他买在哪里，从多少跌到多少。他说20年买在临安，买入价1.9万，现在什么价位他也不清楚，因为有价无市，挂什么价的都有，有跟他一样的户型，挂价比买入价少了四五十万的都有。关于买房，两周前打车遇到的司机也很典型，闲聊得知，司机主业管工地，行业不景气现在没啥活，他大部分时间都在兼职跑滴滴补贴家用，我问他在工地干了多久，他说来杭州就干这个。司机是河南人，08年二本电子商务专业毕业，他说这个专业学了等于没学，毕业后去深圳干了两三年，具体干啥我忘了，反正不是啥好工作，然后就回到河南老家开小商店。16年年初他来到杭州定居，他那会有个谈了几年的对象，河南本地人，对象一家子都在杭州打工，老丈人给小舅子在杭州买了房，打算在杭州定居，老丈人就跟司机说，要跟他女儿结婚就必须来杭州买房定居。司机那会在河南开店赚了些钱，15年下半年，司机来了趟杭州，顺便买了套房，在老余杭，不贵，单价五六千块，首付只需要两成。第二年把家里的店铺处理掉，司机就来了杭州，后面这套房子涨到2万左右。也是在20年前后，司机手上又有了些钱，第一套房贷也还的差不多了，原本看中了老余杭一套房，那会行情好，房东反悔，司机一气之下跑到临安买了套公寓，去年公寓交付，租不出去……我最近研究短视频赛到，发现活跃在各个平台的大主播，入局都非常早。薇娅跟李佳琦，都是16年入驻淘宝直播，这一年淘宝直播刚刚上线。辛巴17年入驻快手，小杨哥15年注册了快手账号，快手做到了几百万粉丝，18年转战抖音，现在粉丝超过一亿。别看这些大主播赚的盆满钵满，但学历都不高，四个人凑不出一个本科毕业证。但凡打工能赚个月薪八千一万，他们绝不会全职干短视频跟直播，正因为没有的选，他们才抓住了这波红利，毕竟当时谁也不知道这是个大机会。抖音有个大V，言必称自己是清华博士，自己是干AI的，带了百来号人AI研发团队，实际上这哥们是清华美院的毕业的，跟AI不搭嘎，去年还在卖抖音课，今年摇身一变成了AI博士。尽管吃相难看，但人家抓风口的能力确实一流，AI入门课卖了十万多份，好几千万的收入。最近关注的朋友越来越多，还有朋友问用

技术面手册！400万token，大模型推理飙升22倍！清华校友爆火一作，GitHub狂揽1.8k星技术琐话

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编辑：润大模型上下文限制不是事儿？大语言模型的上下文长度限制从此不存在了？！Meta、MIT、CMU的研究者最近刚刚发表了一篇论文，提出了一种被称为是「高效流式语言模型」（Efficient

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则没那么难——你只需要编写好的代码即可。”但作为一家商业公司，他又对花钱雇佣初级人员这事儿有点犹豫，“目前尚不清楚这种花钱的方式是不是最好的。”分析机构

随着OpenAI在2020年发布了开创性的GPT-3，我们见证了LLM的普及度稳步攀升，如今还在逐渐升温发酵。这些强大的人工智能模型为自然语言处理应用带来了新的可能性，使开发人员能够创建更为复杂、类似于人类交互的聊天机器人、问答系统、摘要工具等产品。LangChain作为一个多功能框架应运而生，旨在帮助开发人员充分发挥LLMs在各种应用中的潜力。基于“链式”不同组件的核心概念，LangChain简化了与GPT-3/4，Bloom、Huggingface等LLM的工作过程，允许开发者无缝地构建基于LLM的高级应用程序。

SuperCluster，支持超万亿参数的大模型训练。还发布了金融、政务、制造、电力、铁路等九大行业智能化解决方案。全联接大会持续了3天，期间，华为还面向全球发布了华为云Stack

的兴趣一路飙升，但不少品类还没有决出最终的胜利者。下图所示，为各品类领域中排名第一与第二的厂商之间的流量差异。虽然也有例外情况（例如陪伴类应用），但在大多数品类上，二者的差距都在

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这样一款优秀的产品值得我们为之一试。原文链接：https://altinity.com/blog/is-clickhouse-moving-away-from-open-source声明：本文为

万元人民币）的融资，他计划用这笔钱来扩展北欧市场，投资者对公司与芬兰监狱的关系很感兴趣。他说：“每个人都激动不已，对这种创新方式很感兴趣，我认为从产品方面来看，这非常有价值。”

转自｜阿里云开发者日志是系统中熵增最快的一个模块，它承载了业务野蛮生长过程中的所有副产品。本文介绍了一个日志治理案例，围绕降本和提效两大主题，取得一定成效，分享给所有渴望造物乐趣的同学。前言履约管理是一个面向物流商家的OMS工作台，自从初代目把架子搭起来之后，就没有继续投入了，后来一直是合作伙伴同学在负责日常维护和需求支撑。经过几年的野蛮生长，系统已经杂草丛生，乱象百出。再后来，甚至一度成为一块无主之地，走行业共建的方式来支持。对于一个不支持行业隔离的系统，行业共建意味这个系统将快速腐化。两年前我开始接管履约管理，来到这片广阔的蛮荒之地，正如所有那些渴望造物乐趣并且手里刚好有锤子镰刀的人，我就像一匹脱缰的野马，脑子里经常会产生很多大胆且新奇的想法，希望借此把履约管理打造成一个完美的系统。只可惜真正能够付诸实践的少之又少，本篇就是为数不多得以落地，并且有相当实用价值idea中的一个，整理出来分享给有需要的同学做参考。日志乱象日志是日常开发中最有可能被忽视，最容易被滥用的一个模块。被忽视是因为打日志实在是一个再简单不过的事，前人设计好了一个logback.xml，后面只需要依样画葫芦定义一个logger，随手一个info调用就搞定，他甚至不确定这条日志能不能打出来，也不知道会打在哪个文件，反正先跑一次试试，不行就换error。被滥用是因为不同场景日志的格式内容千差万别，或者说日志打法太灵活，太随意了，风格太多样化了，以至于几乎每个人一言不合就要自己写一个LogUtil，我见过最夸张的，一个系统中用于打日志的工具类，有二三十个之多，后人纠结该用哪个工具可能就要做半个小时的思想斗争，完美诠释了什么叫破窗效应。最好的学习方式就是通过反面教材吸取教训，下面我们列举一些最常见的日志设计开发过程中的问题。分类之乱一般来说，一个系统必然需要设计多个日志文件以区分不同业务或场景，不可能所有的日志都打到一个文件里。但是怎么进行分类，没人告诉我们，于是就有了各种各样的分类。按系统模块分。这种分类应该是最基础的一种分类，也是最有层次感的分类。比如履约服务中枢的系统分层。基本上每一层对应一个日志文件。按租户身份分。一般中台系统都会支持多个租户(行业)，每一个租户单独对应一个日志文件。这种分类一般不会单独使用，除非你要做完全意义上的租户隔离。意识流分类法。不符合MECE法则，没有清晰统一的分类逻辑，按业务分，按系统模块分，按接口能力分，按新老链路分，各种分法的影子都能看到，结果就是分出来几十个文件，打日志的人根本就不知道这一行的日志会打进哪个文件。以上说的各种分类方式，都不是绝对纯粹的，因为无论哪一种，无论一开始设计的多么边界清晰，随着时间的推进，最后都会演变为一个大杂烩。某人希望单独监控某个类产生的日志，新增日志文件；新增了一个业务，比如一盘货，想单独监控，新增日志文件；发起了一场服务化战役，针对服务化链路单独监控，新增日志文件；某个业务想采集用户行为，又不想全接日志消息，新增日志文件；资损敞口的场景，需要特别关注，新增日志文件；特殊时期内产生的日志，比如大促，新增日志文件；凡此种种，不一而足。发现没有，总有那么一瞬间能让人产生新增日志文件的神经冲动，他们的诉求和场景也不可谓不合理，尽管这些日志的维度完全不相关，然而没有什么能阻止这种冲动。最开始的那一套日志设计，就像一个濒临死亡的大象，不断地被不同的利益方从身上扯下一块分去。格式之乱对于日志需要有一定的格式这点相信没有人会有异议，格式的乱象主要体现在两个方面，一个是格式的设计上，有些系统设计了非常复杂的格式，用多种分隔符组合，支持日志内容的分组，用关键词定位的方式代替固定位置的格式，同时支持格式扩展，这对人脑和计算机去解析都是一种负担。第二个是同一个日志文件，还能出现不同格式的内容，堆栈和正常业务日志混杂。来看一个例子，我不给任何提示，你能在大脑里很快分析出这个日志的结构吗？requestParam$&trace@2150435916867358634668899ebccf&scene@test&logTime@2023-06-14

C-Eval，效果远超基于LLaMA-2的其他中文汉化模型。尤其是与原始LLaMA-2相比，Colossal-LLaMA-2在中文能力上有了质的飞跃

typingmind.com（https://www.typingmind.com/），并开始了几个小时的原型工作。推特上的戏剧让我在这周剩下的时间里都很忙，但我设法在周末完成了《Typing

作为一个技术人员，内心非常沸腾。一是高并发、高流量、分布式这些耳熟能详的高大上名词之前只是听说过，不曾想这么快就能够接触到这样的系统；二是我们此前做的系统很“边缘”，有多边缘呢，白天几乎没什么请求，

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导读：在论坛上见过几次王兴，觉得他很沉稳、逻辑性很强。出门吃饭，经常去美团找优惠，觉得界面很方便。看了美团7条价值观构筑的金字塔，感受到美团快速发展背后的精神动力。来源：钟sir

运维的很大工作量。当然云平台从原则上来说规模化会带来成本的降低，实际情况并非如此，上一定规模以后可以适当考虑场景和成本自建服务器或搭建混合云方式。与第三方云厂商合作的时候，折扣可以谈一谈，争取

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关于“信息化”与“数字化”概念的讨论已经泛滥，如何拨开迷雾，看清本质？在2035年传统燃油车被完全替代后，为了解决充电时间长的难题，有人突然提出一个创意：“有没有可能发明一种液体，汽车加上2分钟就能跑几百公里？”

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作者：老喻微信公众号：孤独大脑（ID:lonelybrain）欢迎转载，请注明出处。“一些未知的东西正在做我们不知道的事情。”阿瑟·爱丁顿“为何不尝试制作一个模拟儿童思维的程序呢？”艾伦·图灵“只要是人脑能提出的问题，它就能够得到解决。”库尔特·哥德尔开始传说中的扫地僧，在现实中极其罕见。有些僧，只是在假装扫地；而绝大多数“扫地僧”，并非真正的高僧。电影《心灵捕手》讲述了这样一个少年天才，清洁工“呆萌”在大学拖地板时，解出了麻省理工学院数学系教授给出的难题，他的天赋震惊了这位菲尔茨奖（数学界的“诺贝尔奖”）得主。谁是电影中贫苦而不羁的天才主角的原型？人们也许会想起沃尔特·皮茨，一位在计算神经科学领域工作的逻辑学家。他提出了神经活动和生成过程的具有里程碑意义的理论表述，这些表述影响了认知科学和心理学、哲学、神经科学、计算机科学、人工神经网络和人工智能等不同领域，以及所谓的生成科学。某种意义上，正是ChatGPT的源头所在。上世纪三十年代，皮茨在芝加哥大学扫地时，大约是15岁。这是他人生当中重要的转折点，也几乎决定了当今最火热的神经网络的起点。皮茨出身于一个穷苦家庭，和《心灵捕手》的主角一样，打架之余靠在公共图书馆里借书自学，他喜欢逻辑和数学，还掌握了希腊语、拉丁语等多门语言。住在贫民区的他，12岁时花三天时间读了罗素的《数学原理》，并写信给作者指出其中的错误。惜才如命的罗素立即邀请皮茨去剑桥大学当研究生，未果。15岁初中毕业时，父亲强行要他退学上班养家，皮茨离家出走了。无处可去的皮茨得知罗素要到芝加哥大学任教，只身前往，果真撞见了旷世大师。罗素爱才之心不减，将他推荐给哲学家卡尔纳普教授。听闻皮茨是少年天才，卡尔纳普把自己的《语言的逻辑句法》一书给皮茨看。皮茨很快看完，并将写满笔记的原书还给作者。这位著名的分析哲学家深感震撼，为初中毕业生皮茨安排了一份在芝加哥大学打扫卫生的工作。电影里那令观众动容的一幕在现实世界出现了。扫地的工作不仅可以令皮茨不可不用流浪街头，还让他能跟随大师们自由地探索真知。命运在此刻埋下的最大注脚，是让这个可怜而又幸运的孩子，在两年之后遇见此生对他而言最重要的一个人。1940年，17岁的皮茨与42岁的麦卡洛克教授相逢，从此两人一起改变了世界。与人生混乱不堪的皮茨截然不同，麦卡洛克先后就读于哈佛、耶鲁和哥伦比亚大学，拿了一串眼花缭乱的学士、硕士和博士学位。麦卡洛克也不像《心理捕手》的那位落寞的心理学教授，他出生优越，家庭幸福，事业蒸蒸日上，过着主流而正统的生活，学术上已经受到广泛赞誉。可是，两个仿佛来自不同时空的人，在思想的最深处走到了一起。1943年，麦卡洛克和皮茨发表了题为《A

今年年初，ChatGPT像一声惊雷，让全球见识到了生成式AI的威力，也让背后的GPT大火，掀起大模型创业潮。它刷新了很多数字，最让人印象深刻的，是史上用户增长速度最快的消费级应用，在推出仅两个月后，ChatGPT的月活用户已经突破了1亿。截至目前，有众多对GPT的原理的解释性书籍，而其中唯一被OpenAI

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