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汇总「编程」相关的原创 AI 技术文章与大模型实践笔记，持续更新。
SQLCoder 是 Defog 团队推出的一款前沿的语言模型，专门用于将自然语言问题转化为 SQL 查询。这是一个拥有150亿参数的模型，其性能略微超过了 gpt-3.5-turbo 在自然语言到 SQL 生成任务上，并且显著地超越了所有流行的开源模型。更令人震惊的是，尽管 SQLCoder 的大小只有 text-davinci-003 的十分之一，但其性能却远超后者。
华为盘古大模型一直是国内大模型领域比较早的先行者，不过由于该模型并不针对个人开放，因此很少有人可以体验到该模型的效果。但是，盘古大模型一直在不断发展。2023年7月27日，华为发布最新的论文，展示了新一代盘古大模型的编程能力。该模型名字为PanGu-Coder2，论文的数据显示该模型目前超越所有开源编程大模型的效果，也超过GPT-3.5，接近GPT-4。
编程大模型是大语言模型的一个非常重要的应用。刚刚，清华大学系创业企业智谱AI开源了最新的一个编程大模型，CodeGeeX2-6B。这是基于ChatGLM2-6B微调的针对编程领域的大模型。
Aquila-7B是北京人工智能研究院（BAAI）开源的一个可商用大语言模型。因为其良好的推理效果和友好的商用协议，使用的人较多。今天，BAAI再次开源2个基于Aquila-7B微调的编程大模型：AquilaCode-7B-multi和AquilaCode-7B-py。
Salesforce是全球最大的CRM企业，但是在开源大模型领域，它也是一个不可忽视的力量。今天，Salesforce宣布开源全新的XGen-7B模型，是一个同时在文本理解和代码补全任务上都表现很好的模型，在MMLU任务和代码生成任务上都表现十分优秀。最重要的是，它的2个基座模型XGen-7B-4K-Base和XGen-7B-8K-Base都是完全开源可商用的大模型。
大语言模型中一个非常重要的内容就是关于代码的支持。通常，基于代码数据训练的模型不仅在代码补全方面有着更好地支持，也可能是大语言模型逻辑能力的部分来源。本文将总结目前业界专门针对代码补全（生成）方面而做的8个大模型。
昨天，前苹果工程师、swift编程语言创建者Chris Lattner创立的ModularAI发布了一个新的编程语言Mojo。根据测试，该语言比Python最高提速35000倍！本文将简单介绍一下这个Mojo编程语言。
《Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter》是由Wes McKinney撰写的Python数据分析专业工具书籍。很容易理解，这本书就是教大家如何使用Pandas、NumPy以及Jupyter分析数据的。
Jupyter Notebook虽然在教学等领域有着非常大的优势，但是实际编程中，它的效率、可维护性等方面与python脚本相比的差距到底在哪也一直不那么清晰。就在上个月底，JetBrains的研究人员使用了大量的数据详细对比了二者的差异。这里总结一下其主要结论。
不久前，Java18发布，至此这款编程语言已经走过三十多年。随着近几年深度学习的发展，python已经开始霸榜编程语言，Java的流行度似乎下降很多。那么，如今的Java到底是什么状态，未来它的方向在哪？近期，JRebel对中大型企业技术人员的访谈，给我们一些指引和回答。
这几天逛reddit的时候发现了一个很有意思的讨论，有个童鞋说他在GitHub上提交代码的时候发现了提交文件被提示有一个红色警告的提示，鼠标移动上去会告诉你“No newline at end of file”（也就是文件末尾没有换行）。因此，他很奇怪，他不懂为什么GitHub要求文件的末尾必须有换行符。这个问题引起了很多的讨论。这里我也顺便记录共享一下。
pandas是Python中一个非常重要的分析工具，在数据处理方面应用非常广泛。但是，也是因为pandas包含的操作很多，所以初学者很多时候也不能特别能理解这些操作。 为了让初学者能够充分理解pandas中的操作，Pandas Tutor将pandas的操作变成可视化的过程，让我们充分理解这个过程。
pandas.get_dummies是pandas中一种非常高效的方法。它最主要的作用是可以将分类变量转变成dummy变量，也就是虚拟变量。这篇博客将简要的介绍一下pandas.get_dummies()方法，并描述其在机器学习中的应用的一些注意事项。
对于刚接触使用Python的同学来说，Python强大的生态与优秀的开源工具应该印象十分深刻。同时对于一些已经在使用Python解决问题的童鞋来说，使用pip来安装一些别人提供的工具应该已经熟悉了。当然，也有一些同学应该也听说可以使用conda来安装一些第三方的开源包。那么，python的包管理工具pip是一个什么样的东西？conda作为一个替代者或者补充，与pip有什么区别，二者分布适合什么情况下使用呢？本文将根据我的个人经验与观点为大家做一个简单的说明。
在Python工程中，我们经常可以看到带有“\_\_init\_\_.py”文件的目录，在PyCharm中，带有这个文件的目录被认为是Python的包目录，与目录的图标有不一样的显示。那么这个文件的作用是什么，我们平时如何使用呢，这篇文章将解释这个问题。
C/C++的源程序文件都是程序员按照相关语法和规则编写的。但是这样的程序文件并不能直接被硬件识别和执行。本文将简要描述C/C++的源代码是如何经过转化并最终转变成可以被硬件识别执行的二进制文件的。
在编程的世界中，有不同层次的语言（language），这些语言有时候也称代码（code）。本文将简单介绍编程语言（Programming Language）、汇编语言（Assembly Language, ASM）、机器语言（Machine Language/Code）的区别。
C语言的编程与Java和Python有所差别。C语言的开发环境的搭建与其它也有所不同。本文主要是针对初学者提供一个C语言开发环境的搭建指南。
为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目, 10000, 小木, PythonHub今天在推上给大家分享了一个非常棒的项目，就是这个为为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目。 亲自动手实践一些项目可以增加我们的实际的编程技巧。每一次都做一点将会得到很多。很多人都在GitHub、Reddit或者是Quera上搜索过哪些项目可以让Python初学者、中级者增加经验的Python项目。这次它来了。
使用配置文件控制程序的运行是一种非常常见的编程技巧，因此配置文件的解析是所有编程语言中都不可缺少的模块。在Python中，通常使用configparser模块进行配置文件解析。但是configparser解析配置文件有几个常见问题：读取当前项目下某个位置的配置文件、重复配置项的处理以及大小写配置项的读取。本文将描述如何解决这三个问题。
运行本地dask集群的时候出错Task exception was never retrieved的解决方法
有的时候使用Python遇到内存溢出的问题，但其实机器剩余内存很多。需要注意Python版本是否正确
网站启用HTTPS必须制作证书，而证书的制作需要定期更新。这里介绍了Certbot证书自动生成工具和自动更新的方法。并描述了Tomcat如何配置pem证书。
