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在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型，它通过精心设计的掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）来模拟人类对语言的认知，并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义，形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进行实体抽取、NER的方法是当前在NLP和知识图谱的产业化应用中最常用的方法，是效果与成本权衡下的最佳选择。本文详细讲解使用BERT来进行实体抽取，看完本文就会用当前工业界最佳的模型了。
文章系统解析 Go 协程池的实现原理和实践，包括为何需要协程池、基本实现方式、协程数设置依据及性能对比测试。示例代码演示如何手动构建协程池，并推荐三种高性能第三方库（如 ants、tunny）。适合进行高并发控制和资源管理优化的场景。
本文介绍了合成控制法（Synthetic Control Method，SCM）原理及其扩展：首先通过选择多个未受干预单位并加权构建一个“合成对照组”，以模拟受干预单位在无干预情况下的表现；然后详细推导了权重 W 与协变量权重矩阵 V 的嵌套最优化过程；最后介绍了“合并损失函数 + 正则化（Lasso/ElasticNet）”的扩展方案，以增强模型稳健性。适用于政策或市场活动影响评估。
这篇文章详细介绍了 WebSocket 协议的工作原理，包括握手过程、数据帧格式以及如何在 C++ 和 C# 中实现 WebSocket 通信。作者提供了一个轻量级的 WebSocket 解析库，特点是仅包含一个头文件、逻辑清晰且不依赖特定的网络接口，方便集成。此外，文章还提供了一个在线的 WebSocket 模拟客户端，便于测试和理解 WebSocket 的通信过程。
适合人群：对网络编程感兴趣的开发者，尤其是使用 C++ 或 C# 进行服务器开发，并希望深入理解 WebSocket 协议及其实现的工程师。
想知道如何在 Android 中通过阿里云 SDK 实现双路推流不同画面？本文介绍了一个巧妙的解决方案，虽然阿里云 SDK 不支持原生多路推流，但通过跨进程调用，实现了同时推送不同区域的画面，适用于直播和录播场景的分离展示。开发者不容错过的实战分享，赶快阅读！
本文总结了大模型中的指令微调（Instruction Tuning）技术，重点介绍了如何通过指令化数据对大语言模型进行参数微调以提升任务性能。文章探讨了数据构建方法如Self-Instruct和Evol-Instruct，以及微调策略包括优化设置和高效微调方法。通过这些技术，模型可以在多任务场景中表现出色。此内容对希望提升大语言模型能力的研究者和开发者具有参考价值。
本文介绍了提示学习（Prompt Learning）的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用，以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧，并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。
文章探讨了使用AI帮助实现红黑树数据结构的过程。作者尝试使用多种AI工具模拟专家（如Rob Pike）实现红黑树，并进行了代码优化、单元测试和Fuzz测试。过程中发现AI生成的代码存在问题，但通过不断调整和AI协作，最终实现了功能完善的红黑树实现。文章强调AI在代码生成、测试和优化方面的潜力与不足。
菜品作为到店餐饮各相关业务的基石，提供了更细粒度的视角理解餐饮供给，为到餐精细化运营提供了抓手。美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作，利用多模态检索实现图文食材的识别，扩展了多模态菜品食材识别的范围，提升了食材识别的准确性。
文章介绍了如何通过简单的Web技术实现图片的马赛克效果。作者主要讨论了使用SVG滤镜来实现此效果，尤其是通过使用像<feFlood>、<feComposite>和<feMorphology>等SVG元素。此外，文章还探讨了通过CSS属性image-rendering: pixelated来模拟马赛克效果的方法，即通过放大小图片来达到效果。文中提供了详细的示例和代码片段来帮助实现这些效果。
最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题，看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions）的场景。在亿万僵尸中，场景中描绘了上万的僵尸潮，但我们这个游戏，超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然，手机的硬件性能比不上 PC ，但 500 这个数量级还是略低于预期。
对于游戏中大量类似的动画物体，肯定有方法可以优化。