静态网站悖论 个人网站的两种不同实现方式：一种是复杂的内容管理系统（CMS），另一种是简单的静态 HTML 文件。文章指出，尽管大多数普通用户倾向于使用复杂的解决方案（如 WordPress），但实际上，只有少数专业软件工程师能够选择更简单的静态网站。 via HackerNews 2024 10 09 前两天刚好听朋友说 square space 已经涨到了近乎搞笑的 $25 月费，做不用来盈利的个人博客实在难以 justify。这篇文章中吐槽得很在点子上： normal users are stuck with a bunch of greedy clowns that make them pay for every little thing, all while wasting ungodly amounts of computational power to render what could have been a static website in 99% of cases. 普通用户被困在了一群屁大点功能都要收费的贪婪小丑手里，与此同时浪费着人神共愤额度的算力来渲染 99% 的情况下都可以作为静态的网站。 当然原文中说的“只有少数专业软件工程师才能选择更简单的静态网站”略微夸张并不认同，因为静态站至少是比 self-host 的动态 CMS 少太多维护了。我的 backlog 里也一直躺了篇安利新手用静态站并拉踩 WP 的文，不过网上这种文已经有无数了也还是拦不住前赴后继往各种 CMS 的坑里冲的新手，觉得写了又有什么意义呢就还搁着没写。（当然迟早会像以前反复造的无数轮子一样被废话欲战胜的 but not today） #indieblog#newletter
Hashtags
搜索 #andrewng
@abmedia_news · Post #23855 · 2026/04/14 03:00
【🚀 AI 人工智慧｜Andrew Ng：AI 讓寫程式變簡單，但「決定做什麼」正成為新瓶頸 】 #AIagent#AndrewNg 📍 請見報導： https://abmedia.io/andrew-ng-product-management-bottleneck-ai-coding-future 🥳 [活動] LBank 推出 80,000 美元新用戶獎勵，慶祝與 Nobody Sausage 達成品牌合作！
@abmedia_news · Post #24571 · 2026/05/13 10:30
【🤖 AI 人工智慧｜Andrew Ng：「AI 不會引發失業大潮」、軟體業徵才仍熱】 #AI失業#AndrewNg DeepLearning.AI 創辦人 Andrew Ng 於 5 月 12 日發文反對 AI 導致大規模失業，指出 jobpocalypse 恐懼正逐漸退去。 他揭露 SaaS 廠商將定價錨定員工薪資，同時指出軟體開發與數據科學徵才數據依然強勁。相對於失業敘事，他更看好 AI jobapalooza 盛會，呼籲停止不負責任的誇大宣傳。 📍閱讀全文： https://abmedia.io/andrew-ng-no-ai-jobpocalypse-jobapalooza-may-2026 📍 訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
@ai_machinelearning_big_data · Post #8713 · 2025/10/07 18:06
🧠 Новый курс от Andrew Ng - Agentic AI! Создание AI-агентов становится одной из самых востребованных профессий на рынке. Теперь вы можете научиться этом на курсе. Курс научит вас реализовывать четыре ключевых паттерна дизайна агентов: - Reflection - как агент анализирует свои ответы и улучшает их - Tool use - модель выбирает, какие инструменты использовать (поиск, почта, календарь, код и т.д.) - **Planning**- ИИ планирует и разбивает задачу на подзадачи - Multi-agent collaboration - взаимодействие нескольких агентов, как сотрудников в команде Andrew Ng делает акцент на оценке (evals) и анализе ошибок - ключевых навыках для успешной отладки агентных систем. В курсе есть практика, где можно создадите deep research-агента, который умеет искать, синтезировать и формировать отчёты, применяя все эти паттерны. 🟢Особенности курса: - Все уроки и код на Python - Очень подробно и пошагало объяснены все вунтренности - В курсе рассматриваются для самые популярные фреймворками для создания ИИ агентнов 🟢Формат: self-paced (проходите курс в удобном для себя темпе) Требование для учащихся - базовые знания Python 🟠Записаться:https://deeplearning.ai/courses/agentic-ai/ @ai_machinelearning_big_data #AI#AgenticAI#AndrewNg#DeepLearningAI#AIagents