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乐视回应『没有996和内卷』：情况基本属实

对于近日网传的乐视400名员工过着『没有老板的神仙日子』，乐视给出了官方回应，确实400人，确实没有996，确实没内卷，确实五年从未拖欠过工资和社保，确实营收还行，甚至在考虑四天半工作制了。

乐融致新CEO张巍表示，乐视视频和乐视电视都有各自的会员和广告收入，这是持续多年的传统收入，乐视视频目前还有与其他第三方合作的MCN、小程序等收入，乐视电视有智能硬件收入等。

工具&框架

『AutoRegex』根据文本描述，自动生成正则表达式(基于GPT-3)

https://www.autoregex.xyz/

正则表达式模式复杂，编写和理解都超有难度（谁写谁知道）。这个网站借助NLP(Natural Language Processing，自然语言处理)技术，可以将日常英语生成正则表达式，也可以对正则表达式进行英文解释。

『massCode』面向开发者的代码段管理器，免费开源，2.5k✨

https://github.com/massCodeIO/massCode

massCode 为三栏式的界面，第一栏显示储存片段所在的应用程序库，第二栏显示当前位置的所有代码段，第三栏是代码编辑器。massCode 灵感来自于 SnippetsLab 和 Quiv，并持续吸收各类应用的优点，目前GitHub已经 2.5k Star 啦！

『PocketBase』一个开源 Go 后端，5.7k✨

https://github.com/pocketbase/pocketbase

PocketBase 是一个开源后端，由嵌入式数据库 SQLite 组成，具备实时订阅、内置用户管理、仪表盘 UI 和简单的 REST-ish API 等功能。PocketBase 既可以作为独立应用程序上手即用，也可以作为 Go框架/工具包实现自定义的业务逻辑。GitHub 5.7k Star！

『StoneDB』一个开源的 MySQL HTAP 和 MySQL 原生数据库，用于OLTP、实时分析

https://github.com/stoneatom/stonedb

StoneDB 是一个兼容 MySQL 的高性能混合交易/分析处理(HTAP)数据库，为 MySQL 提供了分析处理(AP)能力。运行中的系统可以不改变任何代码、无缝迁移到 StoneDB。

『ROLL』一个实时、稳健的 LiDAR 惯性定位系统

https://github.com/HaisenbergPeng/ROLL

ROLL 提出了基于LOAM的全局匹配模块（其中包含了临时地图）。这可以防止在场景变化较大或地图覆盖不足的地区出现定位失败。并且一旦匹配再次可靠，临时地图可以被合并到全局地图上。

项目&代码

『Gaokao Benchmark』来自CMU，能完成高考英语试卷的 AI 实现

https://github.com/ExpressAI/AI-Gaokao

Gaokao Benchmark 旨在跟踪 human-level intelligence 实现的研究和进展，全面评估各任务/领域，并提供多样化的人类表现，这使得人工智能系统与人类表现的直接比较更为便捷。

博文&分享

『算法工程师-机器学习』面试题目总结

https://github.com/zhengjingwei/machine-learning-interview

『人员分析中的图谱与网络』基于R与Python，免费电子书

https://ona-book.org/ ， https://github.com/keithmcnulty/ona_book

Keith McNulty 在《Handbook of Graphs and Networks in People Analytics》 书中描述了网络分析技术一个有趣的应用方向——组织管理。网络分析将个人之间看似简单的对偶关系编织成一个完整的社会结构，并可以通过分析和应用网络数据来应对组织挑战。

作者做了大量努力，使得数据和代码变得简单生动——只阐述最重要的理论、大量的示例数据集和代码片段、可视化图表等。作者对于网络分析在组织中的应用方向，也非常激动人心——新员工入职、鼓励多样化的合作、寻找有效的沟通策略、确定更好的组织结构、寻找潜在的领导者等等。

数据&资源

『CelebA-Dialog Dataset』带有细粒度标注的大型视觉-语言人脸数据集

https://github.com/ziqihuangg/CelebA-Dialog

CelebA-Dialog 是一个大规模的视觉-语言面部数据集。面部图像上有丰富的细粒度标签，根据其语义将一个属性划分为多个等级。每张图片也都有描述属性的标题和用户要求的样本。

研究&论文

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科研进展

• 2021.01.13『机器学习』 MLGO: a Machine Learning Guided Compiler Optimizations Framework
• 2022.07.05『计算机视觉』 Efficient Spatial-Temporal Information Fusion for LiDAR-Based 3D Moving Object Segmentation
• 2022.07.05『代码生成』 CodeRL: Mastering Code Generation through Pretrained Models and Deep Reinforcement Learning
• Meta AI 2022『自然语言处理』 No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation