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想找一些书来度过圣诞假期，获得一些灵感

利用 Resend 新推出的入站功能，我想构建一个简单的应用程序，用于处理 webhook 事件并为多个应用程序转发电子邮件。目前，Resend 要求你在每个新应用程序中实现该逻辑。<p>代码库 - <a href="https://github.com/lsherman98/resendforward" rel="nofollow">https://github.com/lsherman98/resendforward</a><p>线上体验 - <a href="https://resendforward.com" rel="nofollow">https://resendforward.com</a><p>使用 React + PocketBase 构建，非常易于自托管。

选课中，我正在纠结是选自然语言处理（NLP）课程还是大型语言模型（LLM）工程课程。哪个是更好的选择呢？我感觉最近关于LLM在不久的将来会变得无关紧要的讨论很多。 自然语言处理：介绍人类语言的计算建模；创建能够用自然语言与人交流的计算机程序的持续努力；以及自然语言领域的当前应用，如自动化文档分类、智能查询处理和信息提取。主题包括语法计算模型和自动解析、统计语言模型和大型文本语料库的分析、自然语言语义和理解语言的程序、话语结构模型以及智能代理对语言的使用。课程作业包括对语言模型的正式和数学分析，以及分析和解释自然语言文本的实用程序的实现。具备统计学知识会有帮助。 LLM集成系统工程：研究集成大型语言模型（LLM）的系统的软件工程基础。考察LLM集成系统如何将自然语言指令转化为行动。提供构建具有自然流畅界面的系统、将其与现有软件集成、严格测试其行为以及了解其失效模式和局限性的机会。 不确定哪个会更有帮助！背景介绍：我是一名数据科学专业学生，但对未来从事机器学习工作感兴趣！