本文将带你从零开始，一步步构建一个全栈书签应用。无论你是经验丰富的后端开发者，还是对 javascript 生态系统知之甚少的小白，都能从这个教程中获益。我们将学习 javascript 语言，使用 Express.js 和 React 等常见框架搭建前后端，并通过 MongoDB 实现数据存储。最终目标是部署一个简单易用的在线书签管理器。这篇教程将侧重于实践操作，帮助你快速掌握全栈开发的核心概念和流程。

Andrej Karpathy的LLM使用心得涵盖了大语言模型 (Large Language Models) 的生态、基础概念如Tokens和训练，以及思维链模型 (Thinking Models) 的应用。重点介绍了工具使用，如搜索引擎和代码解释器，以及模态 (Modality) 交互，包括语音、图像和视频。此外，还提到了附加功能，如持久记忆和自定义指令。

分享一些有趣的TCP和HTTP面试题，并给出一些解答。

将包管理方式从requirements.txt升级到Poetry

接上回书，我们来到了Foobar挑战的第五层，题目越来越困难了。本题主要涉及一些数论和组合数学的知识点。

本文探讨了在线航空公司经营游戏Airline Empires中，如何通过最佳座位配置来提升盈利能力。从游戏机制到座位优化，逐步引导读者了解如何运用混合整数二次规划来提升游戏中的航线盈利。This article explores how optimal seating configurations can be used to improve profitability in Airline Empires, an online airline operating game. From game mechanics to seat optimization, the reader is guided step-by-step through how to use Mixed-Integer Quadratic Programming (MIQP) to improve airline profitability in the game.

接上回书，我们来到了Foobar挑战的第四层，题目越来越困难了。这篇文章给出了Foobar Level 4 的两道题 Running with Bunnies 和 Distract the Trainers 的解题思路和python代码。这一层要求我们掌握图相关的算法，包括Dijkstra，Floyd-Warshall，以及二分图和网络流算法，如匈牙利算法和Hopcroft-Karp算法。

接上回书，我们来到了Foobar挑战的第三层。每一层都比上一层更加困难。这篇文章给出了Foobar Level 3 的三道题 Queue To Do， Hey, Fuel Injection Perfection 和 Doomsday Fuel 的解题思路和python代码。这一层要求我们掌握一些位运算，贪心算法，线性代数和概率论的知识。

因为机缘巧合，我偶然点开了Google的Foobar Challenge页面，发现自己仍然可以登陆并继续Foobar旅程。这篇文章简单介绍了Foobar挑战的机制，并给出了Foobar Level 2 的两道题 Gearing Up for Destruction 和 Hey, I Already Did That! 两道题的解题思路和python代码。

本文详细描述了我是如何一步步在树莓派4B上运行LLaMA模型。LLaMA是由Meta AI发布的一个大语言模型。ggerganov/llama.cpp是一个由C++实现的LLaMA移植版本，并使用4-bit量化技术以将模型适配至个人设备上。超大型语料模型从未如此唾手可得。在树莓派上获得你的个人chatgpt。如果你对树莓派、LLaMA模型或大型语言模型感兴趣，那么本文一定会对你有帮助。How I run the LLaMA model step by step on a Raspberry Pi 4B. LLaMA is a large language model released by Meta AI. ggerganov/llama.cpp is a C++ implementation of the LLaMA port, which uses 4-bit quantization techniques to adapt the model to personal devices. A large-scale Machine Learning model has never been so readily available for normal people. If you are interested in Raspberry Pi, LLaMA model, or large-scale language models, this article will provide you with useful information.