DOTS全称是Data-Oriented Tech Stack，翻译过来就是多线程式数据导向型技术堆栈（DOTS），它由任务系统（Job System）、实体组件系统（ECS）、Burst Compiler编译器三部分组成。DOTS保证相同类型组件在内存中都是顺序排列，极大程度增加缓存的命中率，此外配合任务系统（Job System）让开发者无需头疼多线程同时访问数据需要手动加解锁的麻烦，最终加持

【代码】Python开发工具pycharm的tkinter模块开发简单的计算器。

《How to Study in College》 书中提到的做笔记时 24 个应该做的和 12 个不应该做的事情，英文原版。二十四个要做的事和十二个不该做的事。接下来的二十四个要做的事和十二个不该做的事就是记笔记的经纬度。将它们编织成你自己设计的魔毯，在所有粗糙的地方滑动拿着。24 个应该做的事1. 课前复习以前的笔记。（保持连贯性）2. 听课。（这是一个连续的故事）。3. 在学业上要有进取心。

lm_sensors是一款linux的硬件监控的软件，可以帮助我们来监控主板，CPU的工作电压，风扇转速、温度等数据。这些数据我们通常在主板的BIOS也可以看到。

第三节到第六节里的 tcpdump 命令示例，只为了说明参数的使用，并不一定就能抓到包，如果要精准抓到你所需要的包，需要配合第五节的逻辑逻辑运算符进行组合搭配。不同 Linux 发行版下、不同版本的 tcpdump 可能有小许差异， 本文是基于 CentOS 7.2 的 4.5.1 版本的tcpdump 进行学习的，若在你的环境中无法使用，请参考man tcpdump进行针对性学习。1. tcpd

计算机视觉的GPT时刻，来了！最近，来自UC伯克利的计算机视觉「三巨头」联手推出了第一个无自然语言的纯视觉大模型（Large Vision Models），并且第一次证明了纯视觉模型本身也是可扩展的（scalability）。除此之外，研究人员还利用超过420B token的数据集让模型可以通过上下文学习来理解并执行下游任务，并且统一了图片/视频、有监督/无监督、合成/真实、2D/3D/4D等几乎

然而还存在一个问题，仍然以目标识别任务为例，假设有一个已经训练好的模型A，其任务是识别（猫，狗，人，鸡，鸭，鹅）这6+1（背景）个类别的目标，当我们的需求发生变化，需要再增加一类目标“猪”时，如果采用重新训练一个新模型B的方式无疑会增加成本，而且造成了资源浪费——A和B的模型需求相似度高，我们为什么不可以利用到已经成熟的模型A呢？解决以上问题的方案就是fine-tune，微调！2. 对于较为复杂的

腾讯科技频道记者张小珺一篇《陆奇最新演讲实录—我的大模型世界观》刷爆朋友圈。文章知识点丰富、字里行间处处流淌着创业方法论和AI应用商机，含金量极高！PS：一家之言、不求苟同。如有不爽之处，欢迎来 找我。腾讯新闻原文：“就连陆奇都说他跟不上大模型时代的狂飙速度了。他让下属做“大模型日报”，一方面便于他跟上论文和信息更新，另一方面给奇绩生态创业者共享。他用了三个“实在”表达这一点。“我实在不行了，论文

Github下载链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agentsML-Agents是游戏引擎Unity3D中的一个插件，也就是说，这个软件的主业是用来开发游戏的，实际上，它也是市面上用得最多的游戏引擎之一。而在几年前随着人工智能的兴起，强化学习算法的不断改进，使得越来越多的强化学习环境被开发出来，例如总所周知的OpenAI的Gym，同时还有许多实

程序员是最擅长革自己命的职业，让我们借助AI的力量一起摸鱼一起卷！