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ChatGPT版Office来了:微软下周四举行发布,CEO亲自上

谷歌确实是一只 800 磅重的大猩猩,但它也「踢微软和 OpenAI 的屁股」。 为什么这么说呢?他列出了六点理论: 1、谷歌垄断了搜索领域。...这证明了 LaMDA 是在对话中训练的,而 ChatGPT 是在网络文本中训练的。大家可以自己比较一下: 既然谷歌在这方面已经深耕了几十年,为什么不早点推出产品?...即使他们拥有这个人工智能,但人工智能「吃掉」搜索收入。...在最近的一次采访中,山姆・奥特曼说:「关于某项技术是一家巨头公司的终结者的言论,通常是错误的。」 即使是 OpenAI 的 CEO 也对谷歌的能力充满信心。我们又为什么不相信呢?...现在说了这么多,如果在未来几年里发现自己错了,我会等着你们在这个话题上吐槽。如果是对的,那么在此提前说一早就说过」。

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Geoffrey Hinton 最新访谈:不出五年,我们就会破解大脑的运作机制,但不是通过反向传播

每次它听到其他神经元的“ping”时,就会在它得到的一些输入存储中增加权重,当权重达到一定输入后,它也会发出“ping”。...认为人们不理解的演讲,因为不擅长演讲,但他们也为什么要在你的比赛中做递归。...所以它们更容易犯和我们一样的错误,而不会犯那些不同寻常的错误。举个例子,如果你有一辆自动驾驶汽车,它犯了一个任何正常人类司机都会犯的错误,这似乎比犯一个非常愚蠢的错误更容易被接受。...即使是标准的对比学习,你也可以做得比较好,你必须使用很多动量之类的东西。所以我认为,睡眠的功能很有可能是做遗忘或做消极例子,这就是为什么不记得你的梦。...如果把这一刻记忆去除,就能解释为什么,整个系统就会崩溃。你犯灾难性的错误,开始产生幻觉,做各种奇怪的事情。 再多说一点关于对消极例子的需求。

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java final 关键字

一旦一个final引用被初始化指向一个对象,这个引用将不能在指向其他对象。java并未提供对任何对象恒定不变的支持。这一限制也通用适用于数组,它也是对象。    下面的事例示范fianl域的情况。...接下来创建B3的第二个对象,这也导致B3类中成员的初始化,但static final int INT_2= r.nextInt(100);不会在被初始化,为什么前面已经提过。...但空白final在fianl的使用上提供了很大的灵活性,为此,一个fianl域可以根据某些对象有所不同,却又保持恒定不变的特性。下面的事例说明了一点。...当然,如果一个方法很大,你的程序代码膨胀,因而可能看不到内嵌所带来的性能上的提高,因为所带来的性能花费于方法内的时间量而被缩减。     上面标颜色的地方不太懂。...final 类     当将类定义为final时,就表明了你不打算继承该类,而且也不也许别人这样做。

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一个困扰122天的技术问题,好像知道答案了。

为什么还有 Integer ?也不知道,可能是玄学吧! 先出个题 ? 这个程序的意思就是定义一个 boolean 型的 flag 并设置为 false。...常常在夜里想起这个题以及这个题的变种问题,为什么呢?到底是为什么呢? ? 再给你提供一个可以直接复制粘贴运行的版本,建议文中的代码你都去执行一遍,你就会知道:MD,这事儿真是绝了!...执行之后你会发现,这个程序居然正常结束了,但是你也不知道为什么,你只能再次大喊一:卧槽,这TM绝了! ? sleep 语句里面没有 synchronized 了吧,你再给我解释一波?...在这个角度里面,解释是这样的:前面我们已经知道了,即使一个变量没有加 volatile 关键字,JVM 会尽力保证内存的可见性。...而这个 lock 指令,就相当于一个内存屏障。触发 Java 内存模式中的“store”和“write”操作。 这里属于 volatile 的知识点,就不详细说明了

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如何在远程会议的时候静音吃薯片?微软团队用AI去除视频噪声

大部分功能都很简单明了:举手功能表明你有话要说;离线和低带宽支持,即使在网络连接不畅或没有网络情况下,也能阅读聊天消息并回复;以及将聊天弹出到一个单独窗口。...挑战 和语音识别的功能进行比较,噪声抑制更容易实现,即使后者是实时的。那么为什么以前没有实现过?Microsoft的竞争对手可以快速重建它吗?...就可以来看我们是否使用了一个准确的训练集,以及在测试集上的表现如何?当然,理想的情况是能有一个训练集,它包含了所有Teams的录音,里面夹杂着人们正在听到的各种噪音。...但现实是,无法像通过获取其他开源数据那样轻松地获取相同规模的数据。“ 另外他还说:“你可能会说它应该变得更好。当然,如果有更具代表性的数据,它可能变得更好。...“认为价值在数据,”他说,“我们将来要做的,就像你说的,有一个计划是微软的员工可以提供给我们足够多真实的Teams Calls数据,以便对客户的真实情况和所遇到的问题进行更好的分析,并对其进行更多定制化服务

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数据分析报告,就该这么写

没理由领导随口问一下,你大喝一:“呆!给我定住,三个月后的超牛逼精准人工智能模型就好了……”所以可以简单回复,答:根据上周规律来看,明天预计1200万,比今天多20%。...很多新人脱口而出:两个分类维度,时间和产品。请注意,时间是又分成周和日的,不区分清楚,后边回答就很混乱。因为这个指标很明显有周循环趋势,因此周这个维度是不能省略的。 这里显然不止一个问题。...▌问题2解读 回答问题2前,先思考: 要答的是一个数字,还是一件事? 问题2问的是原因。注意,原因指的是一个具体影响业绩的问题,不是数字本身。...很多新人在这里错误,直接回答个:“下跌是因为周二、周三、周四业绩很少呀”。这么回答等于废话。要找到数字背后的问题才行。...比如下边这些问题: 为什么这个月业绩很差? 我们的产品体验有什么问题? 为什么的领导会听到顾客不满意的抱怨 新人特别容易在这里栽跟头!这些问题都是看似清晰,实则一塌糊涂。

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有了 GPT,还需要付费咨询吗?

即使有时给的答案有误,只要指出错误,GPT 还会说对不起,然后再给出新的答案。 关于 GPT,用的是 Cursor,专门针对编程进行了优化。...这就导致了 GPT 在回答一些比较复杂或者需要专业知识和经验的问题时,可能无能为力,或者给出错误的或者不完善的答案。...这个时候,就需要找一个真正懂得 Chromium 和 Android 开发的专家来咨询一下。他们可能根据我的具体情况和需求,给我一些更具针对性和实用性的建议。...他们不仅可以告诉怎么做,还可以告诉为什么这么做,以及可能遇到的问题和解决方案。他们还可以根据我的反馈和进展,给我更多的建议和指导,帮助我完成的项目。...而一个人类专家,则可以根据你的问题和需求,给你提供一个更具针对性和实用性的答案。他们不仅可以告诉你怎么做,还可以告诉你为什么这么做,以及可能遇到的问题和解决方案。

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Geoffrey Hinton 最新访谈:不出五年,我们就会破解大脑的运作机制,但不是通过反向传播

每次它听到其他神经元的“ping”时,就会在它得到的一些输入存储中增加权重,当权重达到一定输入后,它也会发出“ping”。...认为人们不理解的演讲,因为不擅长演讲,但他们也为什么要在你的比赛中做递归。...所以它们更容易犯和我们一样的错误,而不会犯那些不同寻常的错误。举个例子,如果你有一辆自动驾驶汽车,它犯了一个任何正常人类司机都会犯的错误,这似乎比犯一个非常愚蠢的错误更容易被接受。...即使是标准的对比学习,你也可以做得比较好,你必须使用很多动量之类的东西。所以我认为,睡眠的功能很有可能是做遗忘或做消极例子,这就是为什么不记得你的梦。...如果把这一刻记忆去除,就能解释为什么,整个系统就会崩溃。你犯灾难性的错误,开始产生幻觉,做各种奇怪的事情。 再多说一点关于对消极例子的需求。

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大数据时代的裸奔

这个例子虽然简单,却道出了大数据的一个重要特点【相关关系比因果关系更重要】,周末与买包子人多就是相关关系,但为什么多呢?是因为老张闺女这样的周六来吃包子的人多?还是周末大家都不愿意做饭?...3、要效率不要精确 俗话说的好,萝卜快了不洗泥,既然我们要的是全体数据,自然夹杂进来一些错误的数据,这是难以避免的。...我们传统的数据分析的思路是“宁缺勿烂”,因为传统小数据分析的数据量本身并不大,任何一个错误数据都有可能对结果产生相对较大的负面影响,对错误数据必须花大精力去清除,这是小数据时代必须坚持的原则。...在描绘完未来信息社会的全新生活方式后,有个学生问我:走在大街上,手机“滴”地一,通知前面有个同志聚会,系统通过以前的搜索和看过的片子早已确定了的性向,并将我的信息经过精确配对发送给了好多基友...即使是技术内行,例如卖国家机密的间谍被收网后往往马上崩溃,他所有的电话短信邮件出行会面谈话都有清清楚楚的铁证。

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Understanding PHP Generators(译)Understanding PHP Generators

PHP Generators Understanding PHP Generators 为什么需要谈论Generators,作为互联网应有,更快的速度意味着更好的用户体验,而Generators则是php...中解决速度和内存的杀手锏 原文 代码 What are PHP Generators在php5.5中加入,generators解决了在一个loop中不需要在内存中构建整个数组的问题,可能这么说还不是很明了...php function getRange ($max = 10) { for ($i = 1; $i < $max; $i++) { $value = $i * mt_rand...,也遇到同样的问题。...Conclusion Generators给我们提供了无法拒绝的性能提升。大多数时候,我们不需要高性能的服务器来解决问题,需要的这是我们重构下代码。Generators非常棒,我们应该多使用它。

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【兵棋工程总师点评】AlphaGo 的胜利与未来战争变革的曙光

这三点认为对人工智能发展具有里程碑意义。可能有的人认为,AlphaGo不过是一个围棋程序而已,离人类智能还有很大的距离,不值得我们如此看重。...承认,从人工智能的角度来看,AlphaGo的智能还只是非常初级的水平,无法与人类相提并论,但我为什么认为它具有里程碑意义呢?这就需要从机器智能的分类与应用说起。...即使最初并没有想到用于战争,但一旦出现,它也很快被纳入战争需求的轨道。另一项对技术牵引最大的需求则是医学,你会发现很多技术总是被首先用于医学领域,智能技术也不例外。...这样,无人平台即使与后方失去联络,它也可以自主地去完成任务。如果果真如此,无人化战争也就指日可待。...AlphaGo可以说就是一个对我们的重要技术预警信号。 AlphaGo的胜利,使得我们已经听见了智能化战争时代的敲门

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向Mac党的朋友吹嘘, 32GB内存超爽! Windows半年才蓝屏两次, 朋友: 蛤蛤蛤...嗝...

接触电脑开始, 蓝屏就伴随着每个版本的Windows系统, 有人问, 微软是个庞然大物啊,那么有钱,一个产品做了那么多年为什么还是杜绝不了蓝屏现象?...MacOS也会出现类似蓝屏的现象, 那就是忽然重启变白苹果, 诱发白苹果的原因主要是MacOS被安装了来源不明的软件或工具; 遇到重启变白苹果的情况, 卸载最近安装的来源不明的软件即可; Windows为什么蓝屏...(软件)在下面闹,然后突然一个杯子被打碎了,老师(Windows)就喊了一“全部给我坐好!”...为什么同样是操作系统, Mac OS比Windows在蓝屏方面的风评好?...Mac OS的硬件是官方定制的, 各种硬件驱动都经过严格的测试, 所以即使系统崩溃, 也是由软件引起的, 而Windows系统兼容市面上五花八门各种硬件, 如果硬件驱动本身有问题, Windows蓝屏的几率就会极高

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rootNUUO NVRmini2(2022 版)中未经身份验证的远程代码执行

此后,发布了固件版本 03.11.0000.0016,错误仍未修复。 想是时候公开它们了,即使没有补丁?...> 从上面的代码片段中可以看出,它只是将通过 HTTP 表单 POST 上传的文件复制到/tmp/userRAND.cfg,其中RAND一个随机数,然后调用/bin/cgi_system importuser...此版本受到许多漏洞的影响,其中一个是CVE-2011-5325,即解压缩档案时的目录遍历tar。有关更多详细信息,请查看此提交消息。以下部分还说明了如何创建恶意 tar。 我们如何结合这两个漏洞?...为什么 web shell 技术不适用于 2.0.0 之前的版本?这是个好问题。 在 2019 年的笔记中有这个,但我没有向自己提供任何细节,不想再花时间研究这个老错误。...如果您有兴趣,请尝试了解原因并给我留言,很想知道! 无论如何,对于较旧的固件版本,建议您使用2016 年的 Metasploit 模块,它可以在非常旧的固件版本上完美运行,一直到 3.0.0。

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DNSPod十问刘水音:90后女CEO的“学历内卷”破局宝典

PART 01 吴洪看过你的履历,毕业后放弃欧莱雅等名企offer,选择背包旅行环游20多个国家,觉得你挺有个性的。很好奇当时为什么会有想去世界旅行这个想法,其中有什么旅行趣事可以分享吗?...趣事太多就不一一赘述了,但这些经历带给我的是对于自己直觉选择的相信,因为不论哪个国家的人民在人性上是相通的,人文政治历史的环境只是影响人性之上的行为,这让在创业道路上即使是碰到了不同的人,也很容易去理解和做出自己的判断...PART 06 吴洪发现一个有趣的现象,做职前教育的企业创始人有几个共同点——很年轻,有一定留学或名企的背景,这是否说明了有这样背景的人更偏向,或者说,更容易在职前教育领域成功创业?...但是我们相信国家连续三年提出“坚持实施就业优先战略”的号召,是持续支持可以真正帮助学生和高校解决就业难题的企业。  PART 08 吴洪了解到职前教育的供应链上游是留学机构,招聘网站、院校等。...至于和招聘行业相比的优势,觉得就类比于行业常见议题,为什么BAT有这么大流量却依然在教育的业务上比不过真正的教育公司。

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提问的智慧

即使没有结果,在邮件列表或新闻组寻求帮助时加上一句 在 Google 中搜过下列句子但没有找到什么有用的东西 也是件好事,即使它只是表明了搜索引擎不能提供哪些帮助。...如果你的问题基于错误的假设,某个普通黑客(J. Random Hacker)多半一边在心里想着蠢问题…, 一边用无意义的字面解释来答复你,希望着你从问题的回答(而非你想得到的答案)中汲取教训。...提问者已经指明了环境,也读过了 FAQ,还列出了错误,并且他没有把问题的责任推到别人头上,他的问题值得被关注。 蠢问题: 的主机板有问题了,谁来帮我?...在最后一个问题中,注意 告诉答案 和 给我启示,指出还应该做什么诊断工作 之间微妙而又重要的区别。 如何更好地回答问题 态度和善一点。问题带来的压力常使人显得无礼或愚蠢,其实并不是这样。...尽管对那些懒虫抱怨一 RTFM 是正当的,能指出文件的位置(即使只是建议个 Google 搜索关键词)更好。 如果你决定回答,就请给出好的答案。

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【翻译】Rust生命周期常见误区

简洁明了,符合直觉,但却完全错误。...Rust爽快地编译一个程序,即使它的生命周期标记有语义上的错误, 这带来的结果就是程序变得过于受限。...为什么Rust认为这个不可变的重新借用仍具有可变引用的独占生命周期?虽然上面这个例子没什么问题,但允许将可变引用降级为共享引用实际上引入了潜在的内存安全问题。...(str_ref); // 编译错误,和我们预期的一样 } 这里的问题在于,当你将一个可变引用重新借用为共享引用,你遇到一点麻烦:即使可变引用已经析构,重新借用出来的共享引用还是会将可变引用的生命周期延长到和自己一样长...要点 尽量不要把可变引用重新借用为共享引用,不然你遇到不少麻烦 重新借用一个可变引用不会使得它的生命周期终结,即使这个可变引用已经析构 10) 闭包遵循和函数相同的生命周期省略规则 比起误解,这更像是

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大数据时代的裸奔

3、要效率不要精确   俗话说的好,萝卜快了不洗泥,既然我们要的是全体数据,自然夹杂进来一些错误的数据,这是难以避免的。...我们传统的数据分析的思路是“宁缺勿烂”,因为传统小数据分析的数据量本身并不大,任何一个错误数据都有可能对结果产生相对较大的负面影响,对错误数据必须花大精力去清除,这是小数据时代必须坚持的原则。   ...即使是技术内行,例如卖国家机密的间谍被收网后往往马上崩溃,他所有的电话短信邮件出行会面谈话都有清清楚楚的铁证。   ...犯罪成本太高了,将来无死角的摄像监控头记录下一切,即使你犯罪时蒙着面,根据前两天你没蒙脸踩点时的录像,通过姿态步态的匹配算法就能把你筛选出来。...这篇文章定的默认打赏额度是4.99元,为什么是这个数呢?

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微软内战打响,ChatGPT对决新必应!13个灵魂拷问,新老AI各有所长

因此,新必应和ChatGPT往往会对一个问题产生不同的回答。那么,相比之下,谁的答案更好呢? 最近,Insider记者向ChatGPT和Bing提了20个不同的问题,并比较了它们的回答。...Bing建议了多种类型的膳食,并以简短,易于消化的方式为总结了食谱,每个食谱还包括指向原始配方的链接。 ChatGPT给出完整的食谱,包括成分和烹饪说明的测量,清晰明了。...你能给我一个包括工作、锻炼和爱好时间的日程安排吗?...ChatGPT的答复,只能说,它回答了得问题。它的答复聚焦太窄,只突出一集和一个相关技术。 12. 为什么生命、宇宙和万物的答案是 42?...但是,如果你只想快速总结,它也可能提供大量潜在的事实信息。 另外,ChatGPT也不差,它的优势是给出快速摘要,因为它能够将信息提炼成简洁的摘要。它也更擅长解决棘手的问题。

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