#算法
经过这一周密集的刷力扣题目，以及看别人总结讲解思路，我感觉编程能力是有长进的，有些题目我之前做过，现在掌握了套路之后再看以前的做法惨不忍睹。
例如：https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/ ，左边是以前的实现（大概35行），右边是我掌握了思路之后的实现（大概20行），明显简洁了很多。
我打算以后即便不准备面试了，也把做算法题当成一个智力游戏来经常玩玩。
经过这一周密集的刷力扣题目，以及看别人总结讲解思路，我感觉编程能力是有长进的，有些题目我之前做过，现在掌握了套路之后再看以前的做法惨不忍睹。
例如：https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/ ，左边是以前的实现（大概35行），右边是我掌握了思路之后的实现（大概20行），明显简洁了很多。
我打算以后即便不准备面试了，也把做算法题当成一个智力游戏来经常玩玩。
Forwarded from 面条实验室
做了个 AI 工作流，抓取 Hacker News 每日热门文章生成中文播客 🎙️
可以在每天上班路上听到最顶级的科技趣事了
地址：https://hacker-news.agi.li/
仓库：https://github.com/ccbikai/hacker-news
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#人工智能
我最近的一个感想，人工智能时代，知识的获取不再困难，但是获取经验仍然很难。就是说，很容易变成一个“知道分子”，但是一提具体问题的思路，就无从下手。
我最近的一个感想，人工智能时代，知识的获取不再困难，但是获取经验仍然很难。就是说，很容易变成一个“知道分子”，但是一提具体问题的思路，就无从下手。
#人工智能
从我的观察（朋友圈、微博、微信群）来看，今天GPT4.5发布的讨论度，甚至还不如DeepSeek今天公布的开源项目3FS。GPT 4.5没有什么讨论度，说明产品并不惊艳，距离当初的GPT 4发布已经过去了两年多了，这中间OpenAI只是发布了一个演示性质的Sora而已，两年多的时间过去，再没有交出实打实的好产品，领先的优势基本被追平了。
从我的观察（朋友圈、微博、微信群）来看，今天GPT4.5发布的讨论度，甚至还不如DeepSeek今天公布的开源项目3FS。GPT 4.5没有什么讨论度，说明产品并不惊艳，距离当初的GPT 4发布已经过去了两年多了，这中间OpenAI只是发布了一个演示性质的Sora而已，两年多的时间过去，再没有交出实打实的好产品，领先的优势基本被追平了。
Openai
Introducing GPT-4.5
We’re releasing a research preview of GPT‑4.5—our largest and best model for chat yet. GPT‑4.5 is a step forward in scaling up pre-training and post-training.
#人工智能
最近在朋友圈看到大量的腾讯元宝广告。毫无意外，在大量的广告投入以后，腾讯元宝也一下超越豆包、DeepSeek官方App来到第一名。
在DeepSeek完成市场用户教育，打好基建（将模型开源）以后，凭借社交媒体的优势，腾讯元宝只要能够支持好普通人使用DeepSeek模型，摘下这个桃子一点都不意外，也早就驾轻就熟了。
可换一个角度来想，DeepSeek同样也是需要腾讯的社交来帮助自己更广泛传播的。这就好比果实要通过被鸟吃下，才能完成种子的传播一样。DeepSeek志在建立一个更广泛的开源模型生态，而搭上腾讯的便车，让更多一般老百姓就能使用上它的模型，才是后续建立生态的基础。
从这个角度而言，两者相互需要，因为诉求不一样但却互补：鸟想果腹，而果实希望被传播。
最近在朋友圈看到大量的腾讯元宝广告。毫无意外，在大量的广告投入以后，腾讯元宝也一下超越豆包、DeepSeek官方App来到第一名。
在DeepSeek完成市场用户教育，打好基建（将模型开源）以后，凭借社交媒体的优势，腾讯元宝只要能够支持好普通人使用DeepSeek模型，摘下这个桃子一点都不意外，也早就驾轻就熟了。
可换一个角度来想，DeepSeek同样也是需要腾讯的社交来帮助自己更广泛传播的。这就好比果实要通过被鸟吃下，才能完成种子的传播一样。DeepSeek志在建立一个更广泛的开源模型生态，而搭上腾讯的便车，让更多一般老百姓就能使用上它的模型，才是后续建立生态的基础。
从这个角度而言，两者相互需要，因为诉求不一样但却互补：鸟想果腹，而果实希望被传播。
#开源项目
krep - 一个C写的高性能的字符串搜索工具
github.com/davidesantangelo/krep
krep 的设计以性能为主要目标：
🌟内存映射 I/O：避免昂贵的 read() 系统调用
🌟优化算法：默认使用 Boyer-Moore-Horspool 算法
🌟SIMD 加速: 在可用时利用 SSE4.2 或 AVX2
🌟多线程: 并行处理大文件的块
🌟最小化内存分配: 减少内存开销和碎片化
感觉可以拿来学一学SIMD编程，正好不会。
krep - 一个C写的高性能的字符串搜索工具
github.com/davidesantangelo/krep
krep 的设计以性能为主要目标：
🌟内存映射 I/O：避免昂贵的 read() 系统调用
🌟优化算法：默认使用 Boyer-Moore-Horspool 算法
🌟SIMD 加速: 在可用时利用 SSE4.2 或 AVX2
🌟多线程: 并行处理大文件的块
🌟最小化内存分配: 减少内存开销和碎片化
感觉可以拿来学一学SIMD编程，正好不会。
GitHub
GitHub - davidesantangelo/krep: Fast text search tool with advanced algorithms, SIMD acceleration, multi-threading, and regex support.…
Fast text search tool with advanced algorithms, SIMD acceleration, multi-threading, and regex support. Designed for rapid, large-scale pattern matching with memory-mapped I/O and hardware optimizat...