无人汽车、智慧大脑等悉数登场，人工智能正在一步步的进入我们的生活。...可以想象，在不久的未来，随着机器学习快速发展，人工智能会在各个领域大面积使用，各种重复性劳作、简单的脑力和体力劳动，未来交给人工智能去做的可能性是很大的。...围棋人工智能可以下围棋、医疗人工智能可以看病、金融人工智能可以投资、销售人工智能可以推销， 然而没有人工智能可以用同一系统学会两个领域的事。...对旧有数据的学习和遵循是人工智能可以做的，但是对不存在的事物的想象，人工智能远远不如人类。...人工智能可以通过随机制作或统计模仿，只要一个程序，就可以随机生成一百万幅画，或者统计畅销小说中的语词和桥段，进行模仿和组装。但这并不是创造，人工智能也并不理解他们创作了什么？
当然也不是所有的公司都要搞中台建设，如果公司的业务线不超过三条，或者各业务线的通用模块并不多，最好不要搞中台建设。...既想要中台的高产能力，又想节省成本，不舍得应有的技术投入，这不是天方夜谭，最后只会竹篮打水一场空。 中台更多适合在一些高确定性、高通用性的场景下孵化建设，这样更利于发挥其最大价值。...另外，本着简单就是最优的原则，不是所有的业务都要接入中台，一些简单的功能可能会被中台的复杂规则带偏节奏，人为的将其复杂化，从而加长开发工期。我们的目标是尽快落地，而不是接入中台。...一定要保持清醒的头脑，不要盲从。 中台不是万能药 由于中台的高复用能力，很多人会有种错觉，感觉中台无所不能，全是优点。...那是不是中台就要凉了？个人觉的应该不会。 中台的位置偏底层，投入成本巨大，很难像业务直接看到收益，老板们有焦虑心态也是可以理解。但中台的价值也是不容小觑，当然中台与前台的边界博弈也一直存在。
接下来，将从 JWT 的概念，基本原理和适用范围来剖析为什么说 JWT 不是银弹，需要谨慎处理。...众所周知，如果我们的账户信息（用户名和密码）泄露，存储在服务器上的隐私数据将受到毁灭性的打击，如果是管理员的账户信息泄露，系统还有被攻击的危险。那么，JWT 的信息发生泄露，会带来什么样的影响？...无状态：你不需要向传统的 Web 应用那样将用户状态保存于 Session 中。 6-2、使用 JWT 的弊端 JWT 不是万能的，使用 JWT 也会带来诸多问题。...如果单纯的依靠 JSON Web Token 解决用户认证的所有问题，那么系统的安全性将是脆弱的。...JSON Web Token 的出现，为解决 Web 应用安全性问题提供了一种新思路。但JSON Web Token 也不是银弹，你任然需要做很多复杂的工作才能提升系统的安全性。
而机器的“学习”（如果有的话）“目的”不是为了发现联系，而就是为了寻求一个结果。 智能的根本不是算，是法，是理解之法、之道！...言下之意，只有人工智能做到像人一样去感受外部的世界，并用处理器做人一样的理性思考，从内至外地模拟和学习人类，这样的人工智能才是完善的。...概念就是一种界限、约束、条件，在不同的情境下，这些界限、约束、条件会发生许多变化，甚至会走向它的对立面……这也是为什么智能难以定义，有人参与的活动里会出现各种意外的原因吧！...此外，人体是由亿万个分子组成的，所以它不是一个小系统，也不是一个大系统，而是比大系统还大的巨系统。这个巨系统的组成部分又是各不相同的，它们之间的相互作用也是异常复杂的。所以是复杂的巨系统。”...目前主流人工智能理论丧失优势的原因在于，它所基于的理性选择假定暗示着决策个体或群体具有行为的同质性。
大数据是人工智能赖以实现的基础，而人工智能的境遇也同大数据太像了：一旦某项技术用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了，以至于我们老是在抱怨为什么都看不到人工智能的成熟应用。...，比如你的IP是不是在我们可信范围之内，你的支付环境是不是异地支付、或者是不是在常用的设备上进行支付，你支付的动机是不是用来诈骗或者做什么坏事的，通过后台强大的风控系统和数据来实时进行这些操作。...也许你今年的车险已经到期了，腾讯提供了一个服务能够让我们的车险买的更便宜，我们的目标是希望它是目前全网最便宜的车险，这是怎么做到的呢？为什么我们能给出比传统的保险公司更低的保费呢？...很多人会想问，我们财富值是不是跟传统银行的模式一样，是不是跟我们信用的体系是一样的？...我们如何判断一个人能贷多少钱，这个人是不是有风险，这是不是一笔真实的交易？
Sora 到底是不是 world simulator 呢？...南京大学人工智能学院教授俞扬近日撰文溯源了世界模型（world model）的概念，认为世界模型的核心作用是反事实推理，而 Sora 更多是视频工具，难以作为反事实推理的工具准确回答 what if 问题...Sora没有准确学到物理规律这一现象或许表明，简单的堆砌数据并不是通向更高级智能技术的道路。...其实熟悉强化学习的同学能一眼看出来，这张图的结构是错误（不完整）的，而真正的结构是下面这张图，RNN的输入不仅是z，还有动作action，这就不是通常的序列预测了（加一个动作会很不一样吗？...OpenAI认为Sora证明了一条通往simulators of the physical world的路线，但看起来简单的堆砌数据并不是通向更高级智能技术的道路。
现在主流的VR硬件设备，主要的输入输出设备还是类似传统游戏手柄的外设：Oculus在Touch没发布之前，一直用的是微软的Xbox的手柄；HTC和索尼都有自己研制开发的控制器作为交互工具。...早期的手势识别识别是基于二维彩色图像的识别技术，所谓的二维彩色图像是指通过普通摄像头拍出场景后，得到二维的静态图像，然后再通过计算机图形算法进行图像中内容的识别。...结构光的代表产品有微软的Kinect一代。不过由于以来折射光的落点位移来计算位置，这种技术不能计算出精确的深度信息，对识别的距离也有严格的要求。...手势识别不是VR万能的交互方式 VR的最大特点就是沉浸感和交互性，摆脱外设的手势识别可以加强体验的沉浸感。在虚拟世界里，你可以完全像真实世界中一样去使用你的双手。...但如果是那种需要使用各式各样武器工具的重型的VR游戏体验，手上空无一物的话，沉浸感和真实性就要大打折扣了。从这个角度来看，手势识别并不是VR万能的交互方式。
数据猿导读 人工智能无疑是21世纪最具变革性的力量之一，也许人工智能会以好的方式或坏的方式改变世界，但我们一致认为如果没有大数据，人工智能将毫无意义。...人工智能无疑是21世纪最具变革性的力量之一，也许人工智能会以好的方式或坏的方式改变世界，但我们一致认为如果没有大数据，人工智能将毫无意义。...微软的人工智能语音助手Cortana、亚马逊的机器学习Polly、谷歌的AlphaGo。除了这些国外的科技巨头外，在国内人工智能也成为BAT的主要战场。...所以，海量的数据是人工智能的原始材料，使得它以惊人的速度前进。 过去由于数据集有限，代表性的数据样本并不是实时的真实数据，并且无法在数秒内分析大量数据，人工智能的发展受到阻碍。...如今，各行各业的企业都开始使用人工智能，为他们的组织实施人工智能解决方案。
本文将从 JWT 的基本原理出发，分析在使用 JWT 构建基于 Token 的身份验证系统时需要谨慎对待的细节。 任何技术框架都有自身的局限性，不可能一劳永逸，JWT 也不例外。...接下来，将从 JWT 的概念，基本原理和适用范围来剖析为什么说 JWT 不是银弹，需要谨慎处理。...众所周知，如果我们的账户信息（用户名和密码）泄露，存储在服务器上的隐私数据将受到毁灭性的打击，如果是管理员的账户信息泄露，系统还有被攻击的危险。那么，JWT 的信息发生泄露，会带来什么样的影响？...无状态：你不需要向传统的 Web 应用那样将用户状态保存于 Session 中。 6-2、使用 JWT 的弊端 JWT 不是万能的，使用 JWT 也会带来诸多问题。...如果单纯的依靠 JSON Web Token 解决用户认证的所有问题，那么系统的安全性将是脆弱的。
然而，就像很多新的或者刚刚流行的技术一样，DaaS并不是适合于所有企业的最佳方式。它并不适合需要使用图像密集型应用的员工或者Internet带宽十分有限的企业。...相反地，如果企业已经花费大量费用购买了桌面硬件设备，那么也许现在并不是迁移到云桌面的恰当时机。 另外一种需要考虑的重要因素是DaaS需要占用大量Internet带宽。...因此，云桌面可能并不适合于那些Internet带宽十分有限的企业，或者Internet服务提供商按照所消耗的流量和企业进行收费的情况。 企业还应该考虑服务中断可能造成的影响。...大多数声誉良好的DaaS提供商都会使用全部冗余的后端基础架构以降低服务中断可能造成的影响。但是即便如此，Internet连接中断也有可能导致虚拟机无法访问，这种情况是DaaS提供商所无法控制的。...同样，图形密集型应用所消耗的Internet带宽也要比常用的office办公软件要大。即便带宽不是个问题，延迟也可能导致问题发生。
小E最近在小破站重温了下斯皮尔伯格的经典电影《人工智能》，看到结尾，还是忍不住流出老父亲般感动的的泪水。...不过感动之余，也不禁蹦出一个问题，人工智能到底是怎样的，现如今的人工智能真能像电影中展示的，那么Q弹可爱吗？ 你所理解的人工智能，是真正的人工智能吗？ 人工智能是什么？...人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。 对于现阶段大放异彩的人工智能领域（如影像识别、语言分析、棋类游戏等等），严格意义上只能称作弱人工智能，在单方面能力已经匹拟人类甚至超越人类。...但离具备思考能力的统合强人工智能还有很长的路要走。 人工智能具有着高端与亲民共存的特性，人工智能渗透深入的今天，方方面面都有着AI的身影。 AI翻译家 人工智能热门研究领域之一：自然语言处理。...在短时间内完成上千万次的模拟计算，让以往耗时数月的计算机辅助药物筛选，在数小时内完成。 AI展望 类脑，或是人工智能的终极目标。众多科幻片向人们展示了人工智能发展到顶峰的美好场景。
隐式转换相关的历史文章， 隐式转换之前谈的比较多了，这个问题如果单从功能测试上，不一定能发现，但是通过执行计划、静态扫描等，还是能找到一些端倪的，归根结底，还是不规范的设计和开发，导致出现的。...有些隐式转换能通过替代方案解决，例如创建函数索引、将左侧的表达式转换到右侧、更改字段类型、更改变量类型等，但是不是说所有的替代方案在所有场景都适用。...SYS_EXTRACT_UTC(SYSTIMESTAMP(6))) 如果是varchar2、number，通常能通过to_number()函数作为方案让其能用到索引，但是针对date、timestamp类型的，...timestamp改成date，或者将数据库中的字段类型从date改成timestamp，不能通过仅仅创建函数索引解决。...还是最开始说的，大多数隐式转换，是可以通过规范设计和开发，在投产前的环节进行规避，否则就只能等着出现问题，然后尝试各种替代方案了寻求解决了。
其实这是个再正常不过的coding习惯，当我们代码量小的时候用来做条件判断是再简单不过的了。 但对于优秀程序员来说，这并不是好代码， 为啥？...以上面的代码为例子，当需要判断的情况逐渐增加的时候，上面的代码可能会变的难以维护。...如何重构掉这段代码 对于这种代码我们重构的目标可以有两个深度，看自己强迫症的严重程度决定 · 继续用 if-else，只达到剥离执行代码块 · 用工厂模式去耦合 对于这两种其实不是非此即彼的关系，而是优化深度不同...从上的代码看的出来，不同的条件下，执行的逻辑是不同的，那么可以把这种执行逻辑抽象出来，用多态的概念来定义不同的执行方式。 ?...在经过这一轮重构之后，我们之前在一个类里面写的那堆代码已经抽离到多个不同的类里了， 现在在原来的类里的代码变成怎样了呢， ?
我：StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的 面试官：那StringBuilder不安全的点在哪儿？我：。。。...（哑巴了） 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的这个结论，至于StringBuilder为什么不安全从来没有去想过。...我们看到输出了“9326”，小于预期的10000，并且还抛出了一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常（异常不是必现）。...我们先不管代码的第五行和第六行干了什么，直接看第七行，count += len不是一个原子操作。...这就是为什么测试代码输出的值要比10000小的原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。
引言 你是不是遇到过这种问题： ❝ 面试官：StringBuilder 和 StringBuffer 的区别在哪？...我：StringBuilder 不是线程安全的，StringBuffer 是线程安全的 面试官：那 StringBuilder 不安全的点在哪儿？ 我：。。。...（哑巴了） ❞ 在这之前我只记住了 StringBuilder 不是线程安全的，StringBuffer 是线程安全的这个结论，至于 StringBuilder 为什么不安全从来没有去想过。...，而不是 12。...这就是为什么测试代码输出的值要比 10000 小的原因。 2、为什么会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException 异常。
我：StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的 面试官：那StringBuilder不安全的点在哪儿？ 我：。。。...（哑巴了） 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的这个结论，至于StringBuilder为什么不安全从来没有去想过。...我们看到输出了“9326”，小于预期的10000，并且还抛出了一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常（异常不是必现）。...，直接看第七行，count += len不是一个原子操作。...这就是为什么测试代码输出的值要比10000小的原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。...为了充分理解这一说法，我们先看一看ADAM和SGD的优化算法的利弊。 传统的梯度下降是用于优化深度学习网络的最常见方法。...Adam的优化方法根据对梯度的一阶和二阶的估计来计算不同参数的个体自适应学习率。它结合了RMSProp和AdaGrad的优点，对不同的参数计算个别的自适应的学习率。...上图来自cs231n，根据上面的描述Adam能迅速收敛到一个“尖锐的最小值”，而SGD计算时间长步数多，能够收敛到一个“平坦的最小值”，并且测试数据上表现良好。 为什么ADAM不是默认优化算法呢?...但是，本文这并不是否定自适应梯度方法在神经网络框架中的学习参数的贡献。而是希望能够在使用Adam的同时实验SGD和其他非自适应梯度方法，因为盲目地将Adam设置为默认优化算法可能不是最好的方法。
人工智能的腾空出世，让许多人心存疑惑，这究竟对人类来说，是机遇，是挑战，还是某种未知的危险？成为了一个饱受争议的问题。...人工智能应用已经在各领域崭露头角，除了对工作场景产生影响之外，对于人们的教育场景和日常生活场景也会逐渐产生影响，其中人工智能产品对于教育的影响已经开始显现。...人工智能逐渐改变了我们的生活方式，让我们更快的踏入到人工智能时代。而且能够引领新一轮的科技革命，成为促进传统产业转型升级的核心驱动力。...但是，新技术不是让人失业，而是让人做更有价值的事情，让人不去重复自己，而是去创新，让人的工作能够进一步进化。...人工智能虽然在未来依旧有很大的发展空间，但是远远达到不了威胁人脑的地步，人类无须因人工智能而恐慌。面对新技术的威胁，与其担心、不如担当。与其担心技术夺走就业，不如拥抱技术，去解决新的问题。
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