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吾妻之死 原文

随笔杂谈
这篇长文，我写得很苦很痛，但我自感有种责任，必须写。 我妻子在加拿大温尼伯**“健康科学中心”HSC住院的日子里，大部分时间都有我的日夜守候，使我目睹亲历了很多关于我妻子病情以及加拿大医疗体制针对危重病患的实际应对**，使我有很多感慨和不解，也令我下定决心一定要付诸文字。 这篇长文，我尽力客观陈述，因为在医学方面我有不可回避的短板，所以我特别希望国内外的医疗专业人士，特别是呼吸和肿瘤方面的专家学者能读到我的这篇文章，帮我厘清妻子整个病程，毕竟这其中有太多让我难以理解的地方。 这篇文章，写作过程很煎熬。实际上，我原本打算大约在我妻子离世一周年之际再写的，也就是2024年11月再写，主要考虑的是我的承受能力。即使是今天，我翻看妻子过往的音像文字，整理妻子的遗物，仍会泪流满面，不能自抑。所以把时间拉长，一年之后再写，可能就可以平静客观地回顾妻子临终医疗和去世的过程。

澳洲IT薪资了解

澳洲思考
根据澳洲知名招聘网站Talent.com最新数据，2024年澳洲应届毕业生的平均年薪为74,944澳元（约合人民币35万），时薪为38.43澳元（约合人民币180元）。另据澳洲知名职业与教育技术公司Prosple发布的数据，澳洲不同行业和不同地区的薪酬水平也存在一定差异。以行业来看，石油天然气矿业毕业生薪酬最高，可达82,000澳元；银行金融服务业和能源公用事业紧随其后，平均年薪分别为80,000澳元和75,000澳元。

快速部署YOLOv9

人工智能学习笔记
from ultralytics import YOLO # Build a YOLOv9c model from scratch model = YOLO("yolov9c.yaml") # Build a YOLOv9c model from pretrained weight model = YOLO("yolov9c.pt") # Display model information (optional) model.info() # Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640) # Run inference with the YOLOv9c model on the 'bus.jpg' image results = model("path/to/bus.jpg")

ChatGPT 正在做什么……为什么它有效？(上)

人工智能学习笔记
ChatGPT 能够自动生成类似于人类书写文本的东西，即使是表面上的相似，这是非常了不起的，也是出乎意料的。但它是如何做到的呢？为什么它会起作用呢？我的目的在于大致概述 ChatGPT 内部发生的事情，然后探讨它为什么能够在生成我们认为有意义的文本方面做得如此出色。我应该在一开始就说，我将专注于正在发生的大局，并且虽然我会提到一些工程细节，但我不会深入探讨它们。（我将要说的实质同样适用于其他当前的“大型语言模型”[LLMs]，如同适用于 ChatGPT。）

ChatGPT 正在做什么……为什么它有效？(下)

人工智能学习笔记
The Practice and Lore of Neural Net Training神经网络训练的实践与知识 特别是在过去的十年里，神经网络训练的艺术取得了许多进展。是的，这基本上是一门艺术。有时候，尤其是事后，人们可以看到至少有一点“科学解释”来解释正在进行的事情。但大多数情况下，这些发现都是通过反复试验、添加想法和技巧来逐步建立了关于如何处理神经网络的重要知识。 有几个关键部分。首先，关键是要考虑为特定任务使用什么样的神经网络架构。然后是如何获取用于训练神经网络的数据的关键问题。而且，越来越多的情况下，不再需要从头开始训练网络：相反，一个新网络可以直接整合另一个已经训练好的网络，或者至少可以使用该网络为自己生成更多的训练示例。
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一个普通的干饭人🍚
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