LLM服务资源
TensorRT-LLM
https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM
TensorRT-LLM为用户提供了一个易于使用的Python API，以定义大型语言模型（LLM）并构建包含最先进优化的TensorRT引擎，从而在NVIDIA GPU上高效地执行推理。TensorRTLLM还包含用于创建执行这些TensorRT引擎的Python和C++运行时的组件。
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2024年16个最佳开源Bug跟踪工具：比较指南
In this blog post, we’ll look at 16 of the best open-source bug tracking tools, highlighting their key features and ideal use cases.
TL;DR:
- Bug跟踪工具对于内部QA、测试版测试、UAT、客户审查和最终批准至关重要。
- 这些工具的开源版本包括BugZilla、MantisTB、The Bug Genie和OpenProject。
- 将这些漏洞跟踪解决方案与报告工具相结合，是以开源方式发布高质量软件的两全其美。
Read on for details 👇
任何人开发过的每个网站、应用程序或软件都有漏洞。
在网站和软件开发中，即使有熟练的开发人员，错误和错误也是不可避免的。
如果不加以检查，这些错误可能会给您的客户、他们的客户和最终用户带来重大问题。
错误使网站和应用程序无法正常工作，这意味着它们对用户不友好。
客户点击其他地方。删除下载。放弃推车。
2024年17个优秀的开源Bug跟踪工具
在过去的几年里，开发人员拥有了一些超能力。或者至少开源漏洞跟踪等技术使开发人员能够做出惊人的事情。这太不可思议了。这一点，再加上对用户和客户反馈的理解，使开发人员在企业中比以往任何时候都更重要。
然而，每一个新的网站或应用程序都会带来一个巨大的挑战。我们——精通技术的人——称之为“bug”。这些bug给我们开发者带来了困难。这些错误就是我们需要使用错误跟踪系统来发现、记录和解决这些错误的原因。
今天，我将向您展示17个优秀的开源和开源漏洞跟踪工具，它们可以帮助您开始使用漏洞跟踪游戏。
那么…为什么需要一个开源的bug跟踪工具？
bug跟踪器对于任何网络和软件项目都是必不可少的。为了使我们的软件项目取得进展，我们需要一个简单而有效的工作流程，使我们能够报告、记录和跟踪错误，报告我们的软件或网站造成的错误和故障。
我们有一个封闭来源的替代品列表，比如本文中的Usersnap。
总而言之，我们仔细查看了以下17个开源漏洞跟踪工具
那么…为什么需要一个开源的bug跟踪工具？
12个高级ChatGpt提示，将使您比99%的ChatGpt用户更优秀
【⚡12个高级ChatGpt提示，将使您比99%的ChatGpt用户更优秀。⚡】
ChatGpt拥有1800000多名用户。但几乎每个人都不知道如何使用ChatGpt。
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⛳1.帕累托原则：
80%的影响来自20%的原因
Prompt:：“我想学习…………你能用帕累托原理为我制定一个有重点的学习计划吗？帕累托原则确定了主题的20%，会产生80%的期望结果。”
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⛳2.资源：
从ChatGpt获取建议和视频。
Prompt:
建议我为上述主题提供各种学习资源（如书籍、视频、播客、互动练习），以满足不同的学习风格，例如视觉
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⛳3.像初学者一样解释。
Prompt:：简单解释[主题]。像初学者一样向我解释。
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⛳4.集体讨论独特的内容想法。
使用ChatGpt快速生成独特的内容创意-主题：如何使用人工智能工具在推特上疯传。
Prompt:
针对上述主题，提出独特而创新的内容创意。"
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⛳5.自己测试
Boyer–Moore 算法
Pattern searching is an important problem in computer science. When we do search for a string in a notepad/word file, browser, or database, pattern searching algorithms are used to show the search results.
A typical problem statement would be-
LLaVA：大型语言和视觉助理
多模式Instruction Following Data
基于COCO数据集，我们与纯语言GPT-4进行了交互，共收集了158K个唯一语言图像指令跟随样本，其中对话样本58K个，详细描述样本23K个，复杂推理样本77k个。请在[HuggingFace数据集]上签出“LLaVA-Instruct-150K”。
使用Cohere的 Command R自托管RAG应用程序
Cohere的Command R在检索增强生成（RAG）和工具使用任务方面拥有高精度。它提供低延迟和高吞吐量，具有长的128k令牌上下文长度。此外，它还展示了10种关键语言的强大多语能力。
在这个工作室里，我们正在构建一个完全自主托管的“与您的文档聊天”RAG应用程序，使用：
- -Cohere的“R”在当地使用Ollama服务。
- -Qdrant矢量数据库（自托管）
- -用于生成嵌入的Fastembed
下面是我们正在构建的内容的快速演示：
https://youtu.be/aLLw3iCPhtM
2024年Node.js后端框架排名前五
探索Hapi、Express.js、NestJS、Koa.js和Adonis.js，在2024年构建您的API
介绍
Node.js自2009年以来一直是人们谈论的话题，大多数后端开发人员倾向于使用Node.js。在过去的几年里，它的受欢迎程度有所提高。
LLM 开发框架
LangChainGo
https://tmc.github.io/langchaingo/docs/
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