DPS Build

找到了蛋白棒的完美替代 在中东又吃到了心心念念的鹰嘴豆泥。这玩意看似简单，但其实还是有点门槛的：要用新鲜的鹰嘴头，搅拌的时候要加柠檬和冰块，有的还会加橄榄油。加冰块是为了防止升温太快，影响口感。 所以在中东以外吃到的鹰嘴豆泥，要么不新鲜，要么太咸，要么口感不对。而且卖得还死贵，要知道在中东，hummus 和 pita 都是免费无限量供应的。 回来之后，想着要么找找鹰嘴豆，好像只能找到罐头装的，仔细一看，还不错，可以拿来替代蛋白棒了： 1. 热量蛋白质都和蛋白棒类似； 2. 有更多碳水和膳食纤维； 3. 加工比蛋白棒少得多； 4. 没有添加的糖； 5. 便宜 最好选低盐，可以拉开的鹰嘴头罐头，这样随时可以当零食吃。

Daily Productive Sharing 1128 - The Right Thing 什么是写代码时正确的事？Paul W. Homer 给出了他的答案： 1. 正确的事是减少人类在阅读代码时的负担，确保代码的可读性和整洁性； 2. 在面对糟糕的代码时，开发者不应忽视，而是应将其封装在最低的层级，以避免复杂性在代码中扩散； 3. 代码的质量通常与其在系统中留存的时间成正比。 如果你喜欢的话，不妨直接订阅这份电子报⬇️ https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1128/

呵呵，其实跳出来之后才会发现写代码有反馈是多么幸福的一件事： 1. 几乎所有的 bug 都有明确且及时的错误提示； 2. 几乎所有的 bug 都可以隔离复现。 要知道很多工作都不具备这两点，所以都不知道如何改进。举个例子，以销售为例： 1. 反馈是完全滞后的，几乎无法找到反馈与问题之间的直接关联，很不用说因果了； 2. 出问题很难复现，也极难隔离。 并不是说写代码简单，但是有明确且及时的反馈总比找不到反馈要好得多。以上是我跳出代码之后的一点心得。 https://t.me/laoself/9978

https://mjtsai.com/blog/2024/11/25/black-friday-2024/

https://linghao.io/posts/building-llm-apps-2024

在 Huggingface 的 blog repo 下发现一个中文翻译的文件夹，质量颇高，更新也很及时： https://github.com/huggingface/blog/tree/main/zh

Daily Productive Sharing 1107 - Do What You Love 到底要不要追随自己的兴趣/激情去做事？Paul Graham 给出了他的见解： 1. 人们付钱给你做他们希望做的事，而不是你希望做的事。除非你们希望做的事同一件事； 2. 如果你想赚很多钱的话，那么最好做让你感兴趣的事； 3. 如果你不知道自己要选哪条路，那通常是因为你忽略了一些东西：你不知道什么让你开心，你不知道你喜欢什么样的工作，你也不知道自己能做好什么样的工作； 4. 离开学校之后，不会有人告诉你应该做什么，也不会有人告诉有多难； 5. 如何面对不确定性？主动去寻找确定性，所以做你感兴趣的事就是一个上佳选择； 6. 明白自己应该做什么可能需要耗费你许多时间，所以越早开始越好； 如果你找到了自己感兴趣的工作，那么通常你也会被同样感兴趣的人所包围，那将非常有意思。 如果你喜欢的话，不妨直接订阅这份电子报⬇️ https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1107/

Daily Productive Sharing 1106 - How Herman Martinus Builds Things 如何做一个个人项目？Herman Martinus 分享了他的心得： 1. 他的项目都是基于他的好奇心，满足他自己的需求； 2. 重要的是尝试新点子，并且把结果发布出来； 3. 一旦这些发布的雏形吸引了别人，他就会全力以赴，花更多的精力去开发； 4. 在他看来，这些点子首先吸引了他自己，更妙的是吸引了其他人。 如果你喜欢的话，不妨直接订阅这份电子报⬇️ https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1106/

真的不是来拉用户的吗？😂

https://linghao.io/posts/why-is-ml-runtime-infra-so-hard

我敢打赌下一季的财报还会继续跌。最近的改版一个页面好几种字体，看都看不清，谁还用啊？

这个完全是外行话了，归因错误：大家不愿开发小众语言的相关工具最主要的原因不是赚不到钱，而是成本太高： 1. 没有足够的样本数据 2. 没有相关的工具链 以阿拉伯语为例吧，使用人群够大了吧？但是阿语的口语没有统一，基本上每个地区都有自己的口音/用法。比如阿联酋就有自己的 emirate accent，而说这个口音的人只有一两百万，搜集口语数据非常困难，更不用说更小众的语言。 再说工具链，搜搜 github 上，英语的 NLP 工具有多少？中文的 NLP 工具有多少？阿语的呢？几个最简单的例子，中文的分词一直是一个很大的问题，我们现在有多少开源工具可以拿来用？阿语有同样的分词问题，可用工具少得可怜。 连研发都谈不上，就根本不用谈再往后的产品化。赚不到是一个原因，但绝对不是主要原因。 https://overcast.fm/+AA67ml3takc