本期【精选好文】栏目聚焦技术领域，精选51CTO媒体和博客的软件开发文章周榜单 Top6 优质内容，帮助技术人从技术、思想等层面系统化学习，快来一起成长吧！
本项目利用Python实现某一城市招聘相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 Flask+echarts+Bootstrap+jquery搭建系统，分析各个区域所招聘企业的数量以及对学历、工作经验、工资等的数据分析。
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—goland远程编译环境配置
本系列教程主要是为了弄清楚容器化的原理，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，理论始终不及动手实践来的深刻，所以这个系列会用go语言实现一个类似docker的容器化功能，最终能够容器化的运行一个进程。
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原始形式的数据对大多数人来说可能都是枯燥乏味的，但是如果掌握正确的可视化工具，给人的印象就会变得引人入胜。本文通过实际例子，让我们利用数据可视化工具来探索不一样的数据体验。
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阿卜杜拉国王科技大学
MiniGPT4图像对话能力可观
MiniGPT4是近期由沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学研究团队推出的一款全新开源模型。据研究人员透露，MiniGPT4具有许多类似于GPT4的功能。除了可执行复杂的视觉语言任务外，MiniGPT4还拥有与GPT4相似的图片解析功能。
研究团队所发布的论文显示，为了构建MiniGPT4，研究人员使用了基于LLaMA所构建的Vicuna作为语言解码器，并使用BLIP-2视觉语言模型作为视觉解码器，且由于使用开源软件的缘故，MiniGPT可以用较少的数据和费用进行训练和微调。虽然由于模型发布较晚，该模型相关测评并未公布，但据GitHub显示，目前该研究团队已将MiniGPT的代码、预训练模型和数据集进行了开源。
原文链接：http:github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4
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Stability AIStableLM
万亿token训练
4月19日，Stability AI发布了一个新的开源语言模型——StableLM。该模型的Alpha版本有30亿和70亿参数，后续还会推出150亿和650亿参数的版本。根据CC BY-SA-4.0许可证的条款，开发人员可以出于商业或研究目的自由检查、使用和修改我们的StableLM基本模型。
据官方介绍，StableLM的构建基于非盈利研究中心EleutherAI所开源的多个语言模型，包括GPT-J，GPT-NeoX等，该模型在The Pile基础上构建的新数据集上进行训练，该数据集包含 1.5 万亿个token。可支持4096的上下文宽度，且RL调试模型可用。
但值得注意的是，该模型并为发布基准测试，也没有发布有关模型的详细信息，其基本型号上也存在一些限制性许可证。并且StableLM会抓取ChatGPT的输出内容，这会违反OpenAI的使用条款，OpenAI有权在收到通知后终止用户的访问。因此，在进行商用时，该模型依然存在一定的潜在风险。
原文链接：http:github.com/Stability-AI/StableLM/issues
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作为首个中文版开源对话模型，元语智能ChatYuan大模型自发布以来便在人工智能社区引发了广泛的讨论。而在近期，元语智能团队再次开源了一个全新ChatYuan系列大模型：ChatYuan-large-v2。
据介绍，ChatYuan-large-v2支持在单张消费级显卡、PC甚至手机上进行推理使用。新版本支持中英双语、支持输入输出总长度最长4k，这也是继此前PromptCLUE-base、PromptCLUE- v1-5、ChatYuan-large-v1模型之后，元语智能的再一力作。
技术方面，ChatYuan-large-v2使用了和v1版本相同的方案，并在指令微调、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。作为ChatYuan系列模型中的代表，ChatYuan-large-v2仅通过7亿参数量可以实现业界100亿参数模型的基础效果。
原文链接：https://github.com/clue-ai/ChatYuan
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