2024-02-09

Article / Translation

17 分钟读完 (大约 2555 个字)

我不再使用 React.setState 的 3 个理由

Michel Weststrate published in CloudBoost · Jun 15, 2016

自几个月前，我已在所有我新写的 React 组件弃用 React 的 setState 。别误会我，我没有弃用本地组件状态，我只是不再用 React 去管理它，并且令人愉快！

使用 setState 对初学者来说很棘手。即使经验丰富的 React 程序员在使用 React 自有状态机制时，也很容易引入微妙的 bug，例如：

忘记 React 状态是异步的而引入了 bug，日志输出总是在后面一项。

这篇优秀的 React 文档总结了错误使用 setState 的各种情况：

2023-11-10

Article / Translation

26 分钟读完 (大约 3925 个字)

AI 网页爬虫实验（用 GPT-4 解析 HTML）

从网络搜索结果中解析数据往往是一件麻烦事。但如果有一种方法能让这一艰苦的过程变得轻而易举呢？让我们尝试一下 OpenAI 的新人工智能模型吧。

Hilman Ramadhan

2023-11-08

Article / Translation

11 分钟读完 (大约 1721 个字)

打造一款人工智能工具，即时总结书籍内容

无需从头到尾阅读一本书，就能掌握其要点

在本文中，我们将使用 Python、Langchain 和 OpenAI embeddings 构建一个简单但功能强大的书籍摘要器。

用 DALL-E 3 生成上图。

面临的挑战

GPT-3 和 GPT-4 等人工智能模型功能强大，但也有其局限性。其中一个重要的限制就是上下文窗口，它限制了模型在同一时间可以考虑的文本数量。这意味着你不能把整本书输入模型，然后期待得到一个连贯的摘要。此外，处理大量文本的成本也很高。

解决方案

为了克服这些挑战，我们设计了一种既经济又高效的方法。流程如下：

简化流程

以下是我们如何将长篇大论的书籍转化为简明扼要的摘要：

拆分（Splitting）与嵌入（Embeddings）：我们将图书分解成小块，并将其转换为嵌入。这一步的成本出奇地低。
聚类（Clustering）: 接下来，我们对这些嵌入内容进行聚类，找出书中最具代表性的部分。
摘要（Summarization）: 然后，我们使用更具成本效益的 GPT-3.5 模型对这些关键部分进行摘要。
合并摘要（Combining Summaries）: 最后，我们使用 GPT-4 将这些摘要拼接成一个流畅的叙述。

通过仅在最后一步使用 GPT-4，我们成功地降低了成本。

现在，让我们来分析一下代码和每个步骤背后的原理。

让我们深入代码，一步步构建我们的摘要器。

我不再使用 React.setState 的 3 个理由

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