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人工智能不是万能

无人汽车、智慧大脑等悉数登场,人工智能正在一步步进入我们生活。 可以想象,在不久未来,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、简单脑力和体力劳动,未来交给人工智能去做可能性是很大。 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事。 对旧有数据学习和遵循是人工智能可以做,但是对不存在事物想象,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?

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为什么说机器学习不是人工智能

而机器“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世界,并用处理器做人一样理性思考,从内至外地模拟和学习人类,这样的人工智能才是完善。 概念就是一种界限、约束、条件,在不同情境下,这些界限、约束、条件会发生许多变化,甚至会走向它对立面……这也是为什么智能难以定义,有人参与活动里会出现各种意外原因吧! 此外,人体是由亿万个分子组成,所以它不是一个小系统,也不是一个大系统,而是比大系统还大巨系统。这个巨系统组成部分又是各不相同,它们之间相互作用也是异常复杂。所以是复杂巨系统。” 目前主流人工智能理论丧失优势原因在于,它所基于理性选择假定暗示着决策个体或群体具有行为同质性。

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    隐式转换替代方案不是万能

    隐式转换相关历史文章, 隐式转换之前谈比较多了,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,归根结底,还是不规范设计和开发,导致出现。 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, timestamp改成date,或者将数据库中字段类型从date改成timestamp,不能通过仅仅创建函数索引解决。 还是最开始说,大多数隐式转换,是可以通过规范设计和开发,在投产前环节进行规避,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。

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    JWT不是万能,入坑需谨慎!

    接下来,将从 JWT 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,如果我们账户信息(用户名和密码)泄露,存储在服务器上隐私数据将受到毁灭性打击,如果是管理员账户信息泄露,系统还有被攻击危险。那么,JWT 信息发生泄露,会带来什么样影响? 无状态:你不需要向传统 Web 应用那样将用户状态保存于 Session 中。 6-2、使用 JWT 弊端 JWT 不是万能,使用 JWT 也会带来诸多问题。 如果单纯依靠 JSON Web Token 解决用户认证所有问题,那么系统安全性将是脆弱。 JSON Web Token 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工作才能提升系统安全性。

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    JWT不是万能,入坑需谨慎!

    接下来,将从 JWT 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,如果我们账户信息(用户名和密码)泄露,存储在服务器上隐私数据将受到毁灭性打击,如果是管理员账户信息泄露,系统还有被攻击危险。那么,JWT 信息发生泄露,会带来什么样影响? 无状态:你不需要向传统 Web 应用那样将用户状态保存于 Session 中。 6-2、使用 JWT 弊端 JWT 不是万能,使用 JWT 也会带来诸多问题。 如果单纯依靠 JSON Web Token 解决用户认证所有问题,那么系统安全性将是脆弱。 JSON Web Token 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工作才能提升系统安全性。

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    JWT 也不是万能呀,入坑需谨慎!

    本文将从 JWT 基本原理出发,分析在使用 JWT 构建基于 Token 身份验证系统时需要谨慎对待细节。 任何技术框架都有自身局限性,不可能一劳永逸,JWT 也不例外。 接下来,将从 JWT 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,如果我们账户信息(用户名和密码)泄露,存储在服务器上隐私数据将受到毁灭性打击,如果是管理员账户信息泄露,系统还有被攻击危险。那么,JWT 信息发生泄露,会带来什么样影响? 无状态:你不需要向传统 Web 应用那样将用户状态保存于 Session 中。 6-2、使用 JWT 弊端 JWT 不是万能,使用 JWT 也会带来诸多问题。 如果单纯依靠 JSON Web Token 解决用户认证所有问题,那么系统安全性将是脆弱

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    解读手势识别,或许不是VR交互万能工具

    现在主流VR硬件设备,主要输入输出设备还是类似传统游戏手柄外设:Oculus在Touch没发布之前,一直用是微软Xbox手柄;HTC和索尼都有自己研制开发控制器作为交互工具。 早期手势识别识别是基于二维彩色图像识别技术,所谓二维彩色图像是指通过普通摄像头拍出场景后,得到二维静态图像,然后再通过计算机图形算法进行图像中内容识别。 结构光代表产品有微软Kinect一代。不过由于以来折射光落点位移来计算位置,这种技术不能计算出精确深度信息,对识别的距离也有严格要求。 手势识别不是VR万能交互方式 VR最大特点就是沉浸感和交互性,摆脱外设手势识别可以加强体验沉浸感。在虚拟世界里,你可以完全像真实世界中一样去使用你双手。 ? 但如果是那种需要使用各式各样武器工具重型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万能交互方式。

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    为什么 StringBuilder 不是线程安全

    我:StringBuilder不是线程安全,StringBuffer是线程安全 面试官:那StringBuilder不安全点在哪儿? 我:。。。 (哑巴了) 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全,StringBuffer是线程安全这个结论,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值要比10000小原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。

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    为什么 StringBuilder 不是线程安全

    我:StringBuilder不是线程安全,StringBuffer是线程安全 面试官:那StringBuilder不安全点在哪儿? 我:。。。 (哑巴了) 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全,StringBuffer是线程安全这个结论,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值要比10000小原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。

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    为什么 StringBuilder 不是线程安全

    我:StringBuilder不是线程安全,StringBuffer是线程安全 面试官:那StringBuilder不安全点在哪儿?我:。。。 (哑巴了) 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全,StringBuffer是线程安全这个结论,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值要比10000小原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。

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    为什么 StringBuilder 不是线程安全

    引言 你是不是遇到过这种问题: ❝ 面试官:StringBuilder 和 StringBuffer 区别在哪? 我:StringBuilder 不是线程安全,StringBuffer 是线程安全 面试官:那 StringBuilder 不安全点在哪儿? 我:。。。 (哑巴了) ❞ 在这之前我只记住了 StringBuilder 不是线程安全,StringBuffer 是线程安全这个结论,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值要比 10000 小原因。 2、为什么会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException 异常。

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    为什么人工智能被认为是机遇而不是危险?

    人工智能腾空出世,让许多人心存疑惑,这究竟对人类来说,是机遇,是挑战,还是某种未知危险?成为了一个饱受争议问题。 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影响已经开始显现。 人工智能逐渐改变了我们生活方式,让我们更快踏入到人工智能时代。而且能够引领新一轮科技革命,成为促进传统产业转型升级核心驱动力。 但是,新技术不是让人失业,而是让人做更有价值事情,让人不去重复自己,而是去创新,让人工作能够进一步进化。 人工智能虽然在未来依旧有很大发展空间,但是远远达到不了威胁人脑地步,人类无须因人工智能而恐慌。面对新技术威胁,与其担心、不如担当。与其担心技术夺走就业,不如拥抱技术,去解决新问题。

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    为什么说没有大数据的人工智能什么都不是?

    数据猿导读 人工智能无疑是21世纪最具变革性力量之一,也许人工智能会以好方式或坏方式改变世界,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世纪最具变革性力量之一,也许人工智能会以好方式或坏方式改变世界,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、亚马逊机器学习Polly、谷歌AlphaGo。除了这些国外科技巨头外,在国内人工智能也成为BAT主要战场。 所以,海量数据是人工智能原始材料,使得它以惊人速度前进。 过去由于数据集有限,代表性数据样本并不是实时真实数据,并且无法在数秒内分析大量数据,人工智能发展受到阻碍。 如今,各行各业企业都开始使用人工智能,为他们组织实施人工智能解决方案。

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    腾讯蒋杰:不是大数据大数据与不是人工智能人工智能

    大数据是人工智能赖以实现基础,而人工智能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成熟应用。 ,比如你IP是不是在我们可信范围之内,你支付环境是不是异地支付、或者是不是在常用设备上进行支付,你支付动机是不是用来诈骗或者做什么坏事,通过后台强大风控系统和数据来实时进行这些操作。 也许你今年车险已经到期了,腾讯提供了一个服务能够让我们车险买更便宜,我们目标是希望它是目前全网最便宜车险,这是怎么做到呢?为什么我们能给出比传统保险公司更低保费呢? 很多人会想问,我们财富值是不是跟传统银行模式一样,是不是跟我们信用体系是一样? 我们如何判断一个人能贷多少钱,这个人是不是有风险,这是不是一笔真实交易?

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    人工智能根本不是你想那样!

    小E最近在小破站重温了下斯皮尔伯格经典电影《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,现如今的人工智能真能像电影中展示,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? 人唯一了解智能是人本身智能,这是普遍认同观点。 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。 但离具备思考能力统合强人工智能还有很长路要走。 人工智能具有着高端与亲民共存特性,人工智能渗透深入今天,方方面面都有着AI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模拟计算,让以往耗时数月计算机辅助药物筛选,在数小时内完成。 ? AI展望 类脑,或是人工智能终极目标。众多科幻片向人们展示了人工智能发展到顶峰美好场景。

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    AI不是魔法:人工智能能与不能

    而作为激光雷达,如果单纯车身自己也有同样逻辑判断问题,什么样东西是有威胁,什么是无威胁。什么是潜在威胁,这都不是计算机视觉这种单一智能所能解决。 但大数据没告诉大家喝咖啡是不是原因,或许是生活水平高的人才有钱、有时间喝咖啡。所以真实情况是长寿的人喝咖啡。 人工智能算法 ? 例如,Alpha Go打败了李世石,你要问AlphaGo是为什么走这步棋,它是答不上来。也就是说,我们没办法知道机器做事情动机和理由。 认知复杂度高的人,善于同时用互补,或者互不相容概念来理解客观世界,因为真实世界本身就不是非黑即白。那么对于机器来说,“认知计算”和“人工智能”有啥关系呢? 其实AI并不是魔法,它只是数学、统计学、以及使用大数据来进行模式识别,是对环境和物体识别和相关性分析智能。

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    为什么说你数据不是大数据?

    这种想法是不对,我们从很早以前就已经有海量数据了,那时候甚至还没有大数据概念。那么大数据究竟是从哪里来呢?为什么我们需要大数据呢? 你只有在想要分析用户行为时,才会大量收集这样数据。 而现在情况是,存储这些数据成本是比较低,而且你收集越多数据,通过比对不同趋势,你就可能获得更多价值。 也就是说,大数据并不是你频繁访问数据,除了作为分析之用,甚至你从来不会去用到它。事实上,除了分析之外,我们可以把大数据“冷冻”起来。 最终结果也就可想而知。 不要轻视其他数据价值 现在,你需要从大数据狂热中退一步思考,你现在最重要数据也许并不是那些大数据,而是我们所说热数据。 记住,大数据最佳实践并不适合这些数据。你数据也许这是一些重要有价值数据,它们并不是大数据。

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    为什么说你数据不是大数据?

    这种想法是不对,我们从很早以前就已经有海量数据了,那时候甚至还没有大数据概念。那么大数据究竟是从哪里来呢?为什么我们需要大数据呢? 你只有在想要分析用户行为时,才会大量收集这样数据。 而现在情况是,存储这些数据成本是比较低,而且你收集越多数据,通过比对不同趋势,你就可能获得更多价值。 也就是说,大数据并不是你频繁访问数据,除了作为分析之用,甚至你从来不会去用到它。事实上,除了分析之外,我们可以把大数据“冷冻”起来。 不要轻视其他数据价值 现在,你需要从大数据狂热中退一步思考,你现在最重要数据也许并不是那些大数据,而是我们所说热数据。 记住,大数据最佳实践并不适合这些数据。你数据也许这是一些重要有价值数据,它们并不是大数据。

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    为什么 useState 返回是 array 而不是 object?

    [count, setCount] = useState(0) 这里可以看到 useState 返回是一个数组,那么为什么是返回数组而不是返回对象呢? 为什么是返回数组而不是返回对象 要弄懂这个问题要先明白 ES6 解构赋值,来看 2 个简单例子: 数组解构赋值 const foo = [1, 2, 3]; const [one, two, three ,这个问题就很好解释了 如果 useState 返回是数组,那么使用者可以对数组中元素命名,代码看起来也比较干净 如果 useState 返回是对象,在解构对象时候必须要和 useState 内部实现返回对象同名 总结 useState 返回是 array 而不是 object 原因就是为了降低使用复杂度,返回数组的话可以直接根据顺序解构,而返回对象的话要想使用多次就得定义别名了 首发自:为什么 useState 返回是 array 而不是 object?

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    键盘排列为什么不是“ABCD”而是“QWER”?

    本期就来分享下我们常用键盘, 它字母排列方式为什么不是按顺序排列, 而是看似杂乱无章排列 ? 这个就要从键盘起源说起了, 有看过老电影朋友们或许看到过, 在早期没有电脑出现时候, 文件是通过打字机打出来, 而最早期打字机, 排列还是按照正常顺序排列。 ? 那为什么这个键盘顺序, 后来变成了“QWER”呢? 这个其实是为了降低打字速度你能信? ? 可事实就是这样, 这里就不能不提一个人, 就是美国人克里斯托夫·拉森·肖尔斯, ? 也就是他把键盘排列形式, 变成了我们现在使用样子。 ? 所以为了避免卡键, 肖尔斯在1868年, 就发明了“QWER”键盘布局, 这种布局其实并不是最科学, 仅仅只是为了减低打字速度, 强制你慢下来, 这样就不会卡键了。 ?

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