此处看到的由 Playground 工具输出的配置与我几天前手动配置的配置几乎相同，我花了几天时间，这个 AI 花了几秒钟。从这里开始，我开始将其纳入我的常规工作流程。...ChatGPT 能够在几秒钟内给出答案，完美地回答了我的问题，并就最佳实践提出了建议，而阅读 Thanos 文档和不同在线资源的时间无法给出明确的前进方向。...在使用这两种工具简单地生成代码并回答基本问题几周后，我开始在我从事的另一个项目中遇到问题，所以我求助于 ChatGPT，看看它是否能为我提供答案： ChatGPT 提供有关如何对错误进行故障排除和分类的详细信息...在请求中包含所需的配置版本可能有助于获得更准确的结果。...信任但验证：正如引用所说的“信任但验证”，您可以相信 ChatGPT 给您的输出是好的并且没有错误，但是对于在线获得的任何代码，您应该始终自己通读并确保您在将其添加到您的项目之前了解它。
为什么只局限于“RPA”是错误的 基于 GUI 的自动化终归是一种妥协 任何软件过程的自动化，本质上都需要使用一系列命令将数据从一个地方移动到另一个地方。...它必须： 在屏幕上正确呈现按钮 跟踪鼠标指针的位置 注册按钮的点击 执行相应的命令 或者，用一行程序代码发出命令，就像用计算机的母语说话一样，高效而健壮，信息损失最小。...原生 RPA 流程在生产环境中很脆弱 在很长一段时间里，我没有意识到基于 GUI 的自动化是多么的脆弱，因为我在自己的计算机上实现了每个过程的自动化，所以我无法预料在生产环境中运行它会有什么不同。...此外，你还会意识到，在某些情况下，几行代码就可以实现与复杂的 RPA 工作流（跨越你监视器的两个长度）相同的最终结果。 获得更多经验的另一种方法是为你最常用的 RPA 平台创建自定义活动。...使用.NET，你可以在大多数 Windows 应用程序上自动化任务，你可以映射网络驱动器、集成 DLL，创建自定义活动，所有这些都将加速你的 RPA 代码。
为什么寻求帮助如此重要?我们都对这个项目有所了解，但没有人知道我们需要知道的一切。所以，我们需要能够请求帮助，我们需要从一个有力量的位置，而不是一个软弱的位置。在敏捷团队中，寻求帮助不是问题。...那些似乎需要完美地完成一个特性的人(无论他们是开发人员、测试人员、作者还是其他什么人)在任何人看到它之前都不适合敏捷团队。 你可以问的一系列问题之一是:“告诉我你喜欢怎样工作。”...要判断应聘者是否有能力做一件现在就足够好的事情，并将其完美地完成，你可以这样问:“请告诉我最近一次你在项目开始时什么都不知道的情况。”你做了什么?”...我并不是建议人们做一些他们不知道如何完成的事情——例如，一个开发人员不应该成为一个市场营销人员(除非开发人员愿意)。我建议，如果有人对数据库非常熟悉，那么她也应该尝试在GUI中做一些工作。...要了解更多关于这种能力的信息，你可以这样问:“告诉我你在工作中帮助团队的时间。”那是什么?” 一个候选人可能无法回答这个问题。
卷积网络可以告诉玩电子游戏的'Agent'：“是的，这个位置基本上和另一个相同，向上移动”。这使得'Agent'的工作变得容易多了。...下面是此代码块的作用： 将当前屏幕（状态）作为输入 通过3个卷积层传递输入（用于在图像中查找位置图案） 注意：不使用池化操作（空间位置在游戏中很重要，我们想知道球在哪里！）...静止的不相关数据与神经网络很好地配合。 在强化学习中，数据是高度相关和非平稳的。当pac man移到右边时，板看起来基本相同，数据高度相关。此外，网络的决定影响下一个状态，这使得数据分布非平稳。...绿色桨是由我的超级棒DQN控制的 *注：本张动图无法上传微信，请移步文末点击【阅读原文】查看 最疯狂的事情是我不需要更改一行代码就可以训练DQN来玩另一个游戏，并且，就可以在该游戏中到达超过人类的游戏水平...在款游戏beakout中，DQN学会怎么样绕过边路快速到达顶部，并获得大量的积分。 我创造了这个DQN，它学到了我甚至不知道的东西！ ? DQN可以发现其创建者从未知道的策略！
在我的职业生涯中，我已经多次观察到它，一旦您获得了自动化的质量保证或工作人员，管理层就期望他们对所有内容进行自动化测试。尽管听起来很令人愉悦，但这是不可能的。...测试用例的顺序执行是Web应用程序测试自动化失败的另一个原因。 与顺序运行测试不同，并行执行使您可以在不同的环境中同时执行多个测试。但是自动化测试可能会导致意外的代码交互。...现在，这听起来似乎很明显，但是在许多组织中却没有实践。原因是，一旦他们设计了测试套件，并发现它可以正常工作，便开始着手自动化新领域。我没有批评沉迷或探索新领域以实现自动化的努力。...这可能会导致错误的测试评估，当您遇到更多的假阴性和假阳性时，您的测试报告可能会受到影响。 例如，假设您需要针对不同的地理位置测试您的Web应用程序。在静态测试环境中执行地理位置定位时。...测试环境本身很麻烦 为了使自动化能够在不同的测试环境中工作，需要进行大量的计划。您需要在暂存环境上进行测试，以确保将代码移入生产管道时，它们可以完美地工作。
它不能完美地定位物体，而是优先考虑速度和识别。 像 faster R-CNN 这样的架构是准确的，但是模型本身相当复杂，有多个输出，每个输出都是潜在的错误来源。...动态Anchor Boxes 在上图中，我们看到我们在图像中有一个人和一辆汽车重叠。因此，汽车的一部分被遮挡了。我们还可以看到，边界框，汽车和行人的中心都落在同一个网格单元中。...我们将定义另一个 Anchor Box ，它可以容纳一个站立的人，它的高度比它宽。 首先将测试图像分解成网格，然后网络产生输出向量，每个网格单元一个。...YOLO物体检测 现在您已经了解了YOLO的工作原理，您可以看到为什么它是当今使用最广泛的对象检测算法之一。...查看这里的代码： YOLO（https://github.com/Garima13a/YOLO-Object-Detection），以获得YOLO算法的代码实现，并真正了解它如何检测不同场景中的对象和不同程度的置信水平
DRConv是处理复杂多变的空间信息分布的一种有效而优雅的方法。它可以替代任何现有网络中的标准卷积，因为它的即插即用特性，特别是在高效网络中增强卷积层。...可以看出，引导Mask中具有相同颜色的像素附着到相同区域。在每个共享区域中应用滤波器生成器模块来生成滤波器以执行2D卷积运算。因此，需要优化的参数主要在滤波器生成器模块中，其数量与空间大小无关。...作者还提供了充分的消融研究，以分析DRConv的有效性和鲁棒性。 总之，这项工作做出了以下贡献： 提出了一种新的动态区域感知卷积，它不仅具有强大的语义表示能力，而且完美地保持了方差特性。...通常，这里的方法主要分为两个步骤。首先，使用可学习的引导Mask将空间特征划分为跨空间维度的几个区域。如图1所示，引导Mask中具有相同颜色的像素附着到相同区域。...因此，引导Mask的值从0到 m−1 ，并表示应在相应位置使用的过滤器索引。 为了使引导Mask可学习，必须获得产生引导特征的权重的梯度。但是，导向特征没有梯度，导致相关参数无法更新。
重建上下文 对于程序员来说，在任务切换后重新构建上下文通常涉及返回到先前编辑或调试的旧代码。在开始编辑之前，程序员需要导航到几个位置来重建上下文。...这通常意味着： 最近打开的文件 每个打开的文件的光标位置（行和列） 断点、监视变量和表达式 窗口位置与相同布局（包括选项卡的分割） 手动在 IDE 中重建最后一个工作状态通常是一项真正痛苦和具有挑战性的任务...失去这个功能会让我的工作流程受到难以想象的干扰。这些打开的文档对我来说代表着一个“书签”，如果没有它们，我几乎无法继续工作。...Vim 在大约1998年的v5.2中引入了 :mksession 命令。 一个会话(Session)保存了所有窗口的视图以及全局设置。您可以保存一个会话，当您稍后恢复它时，窗口布局看起来相同。...您可以使用会话(Session)快速在不同的项目之间切换，自动加载您在该项目上最后工作的文件。 640 x 480 分辨率是从 1990 年到 1996 年左右的标准，但当时可以获得更多的屏幕空间。
不幸的是，与许多其他入门文章一样，最终实现充其量只能产生中等程度的结果（图1）。将在接下来的几节中更新教程代码以提高传输质量，但是首先要切线。 本文的所有随附代码都可以在GitHub上找到。...特征图只是卷积层的激活后输出。例如，如果一个卷积层有64个滤镜，它将输出64个特征图。然后，Gram矩阵可测量图层中每个特征图与每个其他特征图之间的相关性（相似性），而不必关心确切的像素位置。...为了说明为什么这是对纹理的合理衡量，假设有两个过滤器，一个过滤器检测蓝色物体，另一个检测螺旋体。可以将这些滤镜应用于输入图像，以生成2个滤镜图并测量其相关性。...这与常规分类任务的工作原理完全相同：在每个步骤中，都会对模型进行一些扩充input_img（例如旋转，裁剪，调整大小等），然后再对其进行遍历并计算损失。...进一步提高质量 现在，已经讨论了我在神经风格转换代码中实现的所有技巧。至此已经在原始PyTorch教程的基础上大大提高了传输质量。
因此，当你执行阻塞操作时，等待代码将从当前执行线程移走，直到阻塞操作完成，然后在它准备好恢复执行后将其放回另一个线程。 这样，你可以继续使用阻塞语义。第一行在第二行之前执行。...最终，你的代码会陷入 async/await 的泥潭——因为为什么你不可以在任何地方使用 async/await 呢？因此，它比使用低级非阻塞 I/O 或反应式编程要好，但好不了多少。...; 您的大部分代码保持完全不变，但现在您获得了极大改进的可扩展性。如果您创建数百万个线程，运行时不会喘不过气来。我无法预测您的结果，但您很有可能不再需要运行几乎同样多的给定服务实例来处理负载。...在容器中部署工作负载似乎是占主导地位的模式，受访者报告称 70% 的 Java 工作负载使用容器。坦率地说，我惊讶它如此之低。 同样有趣的是转向多核而不是单核配置的趋势。...我甚至还没有提到 GraalVM 原生镜像，它可以显著缩短启动时间并减少给定 Java 应用程序的内存占用。而且它已经可以完美地与 Java 21 配合使用。 这些东西就在这里，它们令人惊叹。
Transformers是人们认为最复杂和无法理解的话题之一。在这篇文章中，我将给出关于Transformer理论知识，我希望在这篇文章的结尾，你将能够了解关于变压器实际工作原理。...Self-Attention（自注意力） 自注意力用于将句子中的每个单词与句子中的每个其他单词相关联，以便每个单词可以与其他每个单词相关联，并且将为句子中的每个单词产生512个维度的输出，该输出将关联一句话中的每个单词...您可能会想到与查询，键和值有关的问题，以及这些向量实际上是什么，以及为什么要初始化它们。到本文章结尾，您将获得所有答案。...因此，所有的编码器和解码器都是相同的，它们的工作原理也是相同的。...解码器的自注意力模块会生成目标序列的关注向量，以找出目标序列中每个单词与序列中其他单词的相关程度。在解码器中，自注意层只允许关注输出序列中较早的位置。
AiTechYun 编辑：yxy 手写数字是讨论我们为什么使用机器学习时经常使用的经典案例，我们也以此为例。 下面你可以看到来自常用MNIST数据集的手写图像示例： ?...要评估我们实际预测输出的能力，我们不能依赖训练数据。虽然模型可能在训练数据中做出非常好的预测，但它不能证明它可以推广到其他数据。...特别是那些非常灵活并且能够适应数据中几乎任何模式的方法，除非数据量很大，否则它们可能会过度适合。例如，与通过线性回归获得的受限的线性模型相比，神经网络在产生可靠的预测之前可能需要大量的数据。...这使得情况大不相同，因为我们无法通过使模型适合训练数据的正确答案来构建模型。并且由于我们无法检查学习的模型是否做得好，也使得对性能的评估更加复杂。 典型的无监督学习方法试图学习数据背后的某种结构。...例如，在可视化中，相似的项目被放置在彼此附近，而不同的项目则被放置的离彼此更远。它也可以意味着集群化我们使用数据的地方，以识别彼此相似但与其他集群中的数据不相似的项目组或“集群”。
在这篇给大家介绍一些机器学习中必须要了解的几个算法常识，这些算法常识在之后从事机器学习方面研究和工作时是非常重要的。...解释下图片的内容：(左) 用一个线性函数拟合数据得到的模型导致欠拟合——它无法捕捉数据中的曲率信息。(中) 用二次函数拟合数据得到的模型在未观察到的点上泛化得很好。...样本里的噪音数据干扰过大，大到模型过分记住了噪音特征，反而忽略了真实的输入输出间的关系。...在图（a）中的数据分布下，模型A和B都完美地拟合了所有的训练样本，但是在测试样本上的表现，模型A的拟合效果超过了模型B；在图（b）中的数据分布下，模型A和B同样完美地拟合了所有的训练样本，但是在测试样本上的表现...以上所有的练习题答案我都会公布在我的知识星球中，方便后续做一个知识沉淀；另外，关于文章有任何疑问或者想要深入学习与交流，都可以加入我的知识星球来交流（加入方式：扫描下方二维码或者点击“原文链接”）。
这种架构的工作方式是接收日志，并将其并行输入批处理系统和流处理系统。我们需要两次逻辑处理，一次在批处理系统中，一次在流处理系统中。我们可以在查询时将两个系统的结果融合在一起来产生完整的答案。...这是一个显而易见但又经常被忽略的要求。代码可能会一直更改。因此，如果我们有从输入流中获取输出数据的代码，只要代码更改，就需要重新计算输出以查看更改的效果。 为什么代码会发生更改？...劣势 Lambda 架构的问题在于，在两个复杂的分布式系统中维护产生相同结果的代码会非常痛苦。我认为这个问题不会得到解决。...我认为是因为人们越来越需要构建复杂的低延迟处理系统。他们拥有的两个系统并不能完全解决他们的问题：一个是可以处理历史数据的可伸缩高延迟的批处理系统，另一个是无法重处理的低延迟流处理系统。...但这没有理由证明这是对的，流处理中的底层抽象是数据流 DAG，它与传统数据仓库中的底层抽象完全相同。流处理只是此数据流模型的一般化形式，暴露中间结果的检查点以及可以向用户连续输出结果。
在我从事UI设计师这几年的工作中逐渐发现，最让人糟心的不是应付各种奇葩的需求，完成设计稿，而是交付。每次交付的设计稿和最后开发出来的产品总是让我心塞无比，很少最终产品和我的设计稿是完全一致的。...“这个字需要多大的字号？” “这个是Android的尺寸？iOS的呢？我要自己算啊？” “这里的icon为什么不没有高度和宽度呢” ..............手动标注加大了沟通和时间的成本，让人精疲力尽。 ? 切图难 难点1：作为UI设计师，在日常工作中一个非常重要的设计输出物，就是切图。只要是无法用代码不好实现和表达出来的，就需要切图。...难点2：切图的命名格式在不同的公司都不尽相同，需要UI设计师和对接的开发工程师进行沟通，或者是团队内部进行沟通规范，才能达到良好的切图命名规范，大大降低了工作效率。 ?...特色功能： 智能标注，让设计师解放双手，再也不需要手动做；可以完整而清晰地将PS、Sketch设计图中每个元素的尺寸、位置、颜色、间距、字号等样式信息自动同步到摹客iDoc，开发师可以随时查看。
作为一名开发者，诚然编写代码如同作家提笔挥毫，非常有成就感与乐趣，但同时我也觉得删除代码是件不相伯仲的美事。为什么呢？...因为在进行删除工作时，意味着自己找出了造成干扰的位置，意味着找到了冗余无用的代码，甚至是找到了能用更少代码实现相同功能的途径。代码越少，意味着出错的几率越低。...我的观点是：利用好第三方API，减少自己的代码工作量，让出错的概率尽量降低。只有这样，我们才可以把更多精力放到更核心的开发工作或业务逻辑思考当中去。...我们没有想象中聪明 一名善于阅读和思考的程序员，想必是出众的程序员，譬如正在浏览本文的你。但是无论我们多么优秀，一个无法避免的事实是我们写的代码绝不可能零错误。...我们的目标是为客户打造最好的应用，而不是7x24小时地守候在计算机旁，关注程序运营中的每个细节。 此外，难道我们的竞争对手还会自己来打造非核心的程序组成部分吗？
当我们只有一个特征x1时，我们不能用一条线把数据分开。加上另一个特征x2，等于x1的平方时，分离这两个类变得容易。 ? 增加另一个特性使得数据可以线性分离。 支持向量机的内核到底是什么?...因为添加它们将使模型时间复杂度增加,创作者利用一些神奇的数学特性(不在本文的范围),使我们能够获得相同的结果而模型运行速度并没有变慢。 两种常见的核是多项式核和高斯径向基函数(RBF)核。...与多项式核类似，RBF核允许我们获得完全相同的结果，就好像我们在原始特征的每个值上都添加了一个参考，实现过程而不需要我们去做。让我们在月亮形状的数据上试试。...我们可以通过调整参数γ的方式来解决这个问题，它作为一个正则化器——越小则决策边界越平滑，这可以防止过拟合。然而，在本例中，我们似乎还没有完全匹配，所以我们将γ增加到0.5。 ?...为了使非线性数据线性可分(从而方便支持向量机)，我们可以给数据添加更多的特征，因为在高维空间中，数据线性可分的概率会增加。
显然，如果通过多个层次重建输出的缺失部分，你需要通过所有层次来获得信息，而反向传播已经内置于所有的模拟器中，但大脑并非如此。...当它们试图达成一致，或者想让不同位置的事物达成一致，例如希望鼻子和嘴巴同意各自是同一张脸的一部分，那它们都应该产生相同的表征，当你试图在不同地方获得相同表征，就需要允许知识从一个地方被提炼到另一个地方，...显然，从生物学角度来说，一个优势是不同位置的详细架构无需相同，另一个优势是前端处理无需相同。...而如果从一个位置提取到另一个位置，要做的就是从光学阵列获得相同函数在不同位置的表示，此时在不同的位置对光学阵列采取不同的预处理也可以，即使前端处理不同，但仍可以提炼出表示整个功能的知识。...但如果你的硬件坏了，你可以在另一个硬件上运行相同的程序。这就使得知识不朽。它不依赖于特定的硬件存活。
但现在，我认为 Python 已经在很大程度上取代了Lisp ，因为二者除了有相似的高层次属性外， Python 还拥有出色的第三方库，以及与操作系统完美地集成。...我没有对 Python 在表达层次中的位置做出精确地陈述，只是说 Python 和 Lisp 都处于相同的语言类别中，在处理诸如垃圾回收，内存安全，模块，名称空间和高级数据结构等方面的问题时有着相似的特性...此外，Python 有一个简单而一致的语法，可以让非软件工程师人员更容易使用这门编程工具。 另一个原因是 Python 的运算符重载功能，能使代码可读性更好，简洁性更高。...高级的脚本语言对于人工智能和机器学习是非常适合的，因为我们可以快速迁移并进行改动，我们创建的大部分代码代表的是实际问题中相关的数学知识和数据结构，而不是所谓的代码模板，因此我们可以根据实际问题的需要，尝试更改脚本的代码来解决我们的问题...此外，IPython notebook 等工具的可用性使得我们可以在全新的平台上重复并分享我们的数学和算法工作。
进程和线程：以正确的方式命名 现代操作系统可以同时运行多个程序。这就是为什么您可以在浏览器（程序）中阅读本文，同时在您的媒体播放器（另一个程序）上听音乐。每个程序都被称为正在执行的进程。...与进程不同，线程共享由操作系统分配给其父进程的相同内存块：媒体播放器主界面中的数据可以由音频引擎轻松访问，反之亦然。因此，两个线程更容易相互通信。...此时可能会出现两个问题： 数据争用 - 当编写器线程修改内存时，读者线程可能正在读取它。如果写者尚未完成其工作，读者将获得损坏的数据; 竞争条件 - 读者线程只有在写者写完后才能读取。...线程安全的概念 如果一段代码正常工作，即没有数据竞争或竞争条件，即使许多线程同时执行它，也会说它是线程安全的。...我们知道线程可以安全地从相同的内存位置读取，只要它们不修改它。这是函数式编程背后的主要哲学。
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