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- LLM 正在逐步改变人们的生活，而对于开发者，如何基于 LLM 提供的 API 快速、便捷地开发一些具备更强能力、集成LLM 的应用，来便捷地实现一些更新颖、更实用的能力，是一个急需学习的重要能力。由吴恩达老师与 OpenAI 合作推出的 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》教程面向入门 LLM 的开发者，深入浅出地介绍了对于开发者，如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能，是入门 LLM 开发的经典教程。
learn.deeplearning.ai 展开评论点赞 - 除了查找和排序之外，常见的一些编程算法类型：
动态规划（Dynamic Programming）：这种类型的算法通过将复杂问题拆分成较小的子问题，并存储这些子问题的解（通常是使用数组），来避免重复计算，优化性能。
贪心算法（Greedy Algorithms）：贪心算法在每个步骤中都采取最优的选择，希望这样能导致全局最优的解决方案。它们通常用于求解最优化问题。
分治算法（Divide and Conquer）：这类算法通过将问题分解成较小的、相似的子问题，递归解决这些子问题，然后合并它们的解来解决原始问题。
回溯算法（Backtracking）：回溯算法是一种通过试错来找到问题所有（或一部分）解的算法。当它发现已不满足求解条件时，它会返回，尝试另一种路径。
图算法（Graph Algorithms）：图算法用于解决图论中的问题，如最短路径、最小生成树、网络流等。
数论算法（Number Theory Algorithms）：涉及素数测试、最大公约数计算、同余式求解等数论问题的算法。
几何算法（Geometric Algorithms）：解决几何问题的算法，如计算多边形面积、点在多边形内判断、凸包问题等。
字符串算法（String Algorithms）：用于处理字符串的算法，包括字符串匹配、最长公共子序列、最长回文子串等。
随机化算法（Randomized Algorithms）：使用随机性来简化算法的设计和分析的算法。一个典型的例子是蒙特卡罗算法。
并行与分布式算法（Parallel and Distributed Algorithms）：设计用于在并行计算机或分布式计算环境中运行的算法。展开评论点赞 - Flesch-Kincaid年级级别（Flesch-Kincaid Grade Level）是一个度量文本可读性的工具，它通过单词长度和句子长度来估计阅读材料所需的美国学校年级。这种计算给出一个数值，该数值大致对应于学生需要完成的学年数，以便他们能够理解该文本。以下是一个大致的指南，解释了不同的Flesch-Kincaid年级级别以及它们所代表的内容：
0-1 年级：非常简单的文本，适合刚开始学习阅读的儿童。
2-3 年级：简单的词汇和句子结构，适合小学初级学生。
4-5 年级：适中难度的文本，使用基本的语言，适合小学中高年级学生。
6-8 年级：较为复杂的结构和词汇，适合中学生阅读。
9-10 年级：高中初级水平的文本，使用更复杂的句子结构和专业术语。
11-12 年级：高中高级水平，适合准备进入大学的学生。
大学：文本足够复杂，适合大学生和以上水平的读者。
大学毕业及以上：这类文本使用高度专业化的词汇和复杂的句子结构，通常是专业研究、学术论文等。展开评论点赞 - # 扣子（coze.cn）初体验# 试着创建了一个bot，感觉和通用的差别不会太大，可以帮助做问题聚焦，不用每次都重复声名. 知识库，数据库和工作流是个苦活，猜测帮助集成现有知识很有帮助，但许多人用不上。
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评论4 - 意外上了后端优质作者number 5, 不知道意义多大，不过有正向反馈感觉更有动力了。可以缓解一些最近对工作稳定性的担忧。设想失去工作就转行做技术内容创建，但一直感觉不靠谱，掘友们鼓励我一下，确定掘坑
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