，牛津大学的未来人类研究所负责人尼克·博斯特伦在他的《超级人工智能》一书中描述了如下场景，而这个描述直接引发了一系列关于未来人工智能的口水仗。...十三年后，另外一个同类题材的《战争游戏》也进行了探讨，该片讲述了1973的西部世界机器人变得疯狂并开始杀戮。 ? 当人工智能的研究偏离了当初的崇高目标，预算也变得紧张，于是人工智能的冬天来到了。...从这种角度来看，人工智能会发展向智能机器，会从事更多的工作——这点会超出像博斯特罗姆这些人的想象。而且即使如果能够实现，也未一定要把人工智能发展到具有知觉的能力。...他指出，在过去十年里人工智能已经有了非常大的发展，而且当公众或许可以用摩尔定律来理解这个进展，实际上，当今的人工智能是非常基础的，像深度学习技术的应用，让计算机不断加深它们对世界的理解。...联名签字的不仅仅有人工智能的门外汉比如霍金、马斯克和博斯特罗姆，还有突出的计算科学家（如丹尼斯哈萨比斯，顶级人工智能专家）。
数据猿导读 将好莱坞电影奉为圭臬，幻想人工智能占领世界的幻想家们又编造出了怎样的噱头？ 作者 | 大文 本文长度为2000字，建议阅读4分钟 “震惊！恐惧！害怕！...人工智能发展出了自己的语言，绕开人类语言沟通！” 这条消息在周一晚间迅速登上了各大媒体、社交网络的热门话题。报道声称，“Facebook人工智能研究实验室的研究人员使用机器学习来训练聊天机器人程序。...虽然被证明是无稽之谈，但人工智能发明自己的语言是有可能的吗？答案是肯定的。...想要人工智能真正理解这个世界，就需要训练人工智能发明与他们自己对世界的感知紧密联系的语言。 虽然已经有了最初级的语言，但这也并不意味着人工智能已经达到了普通人类的程度。...未来，人工智能会给人类创造更多价值，到那时候，将好莱坞电影奉为圭臬，幻想人工智能占领世界的幻想家们又会编造出怎样的噱头呢？
有一些人对人工智能感到恐惧，他们呼吁要采取紧急措施，以避免一个假想的“反乌托邦”出现。 但是谷歌对人工智能还是非常乐观的。...从技术发展的历史可以看出，每个新技术的出现起初都会有很多怀疑和恐惧，但最终，这些新技术都改善了人类的生活。举个例子，柯达相机出现的时候，人们认为它会破坏艺术；电力出现时有人觉得它太危险了。...但是，一旦这些技术应用在了数以百万计的人手中，并且不断开放、发展、合作，所有的恐惧都会烟消云散。正如农业机械革命把我们的双手释放了出现，再也不用在农田里靠双手采摘农作物了。...而且，可以负责任地说，没有任何一个研究人员或技术人员希望那些好莱坞电影里的“反乌托邦”场景出现在真实世界里。不过，面对恐惧的正确方法是不要恐惧——直面恐惧，努力工作，解决问题，消除工具。...不要陷入恐惧之中，我们要努力工作，找到消除恐惧的解决方案。就拿自动驾驶汽车来说，我们可以学到很多经验教训，提升协作性。
１ 我工作的前5年，都是从事基础系统研发相关的工作。做过后台的接入层，后台的存储系统，RPC框架。说来不怕你笑话，那个时期里面，我对代码一直有一种恐惧感。这种恐惧是怎么来的呢？...我们所构建的基础系统，都是使用在亿级甚至十亿级用户产品的业务系统之上的。从客户端（前端）到后台业务逻辑层，再到基础架构层，所写的代码是跑在整个调用链路的最后端的。...这个对系统带来的影响是：一，代码出问题后，影响的用户范围会很大；二，在这亿级甚至十亿级用户量的情况下，每天所带来的请求可能是千亿级，万亿级的，在如此庞大请求量的情况下，几乎各种奇葩的异常，你都会遇到，代码要极其的健壮...2 那个时期，我们写代码都是特别小心的，变更，更是极度的谨慎。所以使得自己对代码变更有了一种焦虑和恐惧的心理。至少在那时候，写代码不是一件轻松的事情。 这个事情，我现在回过头来看。...工作第一年，我们的技术总监在一次会议上跟我们说：你写完的代码是死的，只有在线上跑的代码是活的。
在人工智能问题的技术主义未来展望中，为什么要发展人工智能的目的价值问题——人类自身能从人工智能研究得到什么样的认知和人性提升——经常被抛到一边。...人工智能被想当然地当成对人类的威胁，害怕‘人造人’毁灭人类成为一种非理性的，像传染病一样传播的恐惧。这是愚蠢而不是智慧的表现。...这些都是人可以想办法来加以纠正或改变的，因此不构成反对人工智能的必要理由，更不要说是充分理由了。对人工智能最严重的反对理由是，人类将无法控制后奇点的人工智能，它有一天会摧毁人类，人类将对此束手无策。...这也就是说，人工智能根本不构成对人类的威胁”。 三 人工智能研究的人文关怀 要让人工智能学会“想要”，发展出知觉意识，就需要为它复制一个进化的过程，让机器人的知觉在这个过程中变成它的“有价值”的能力。...人工智能研究者的回答是否定的，而人工智能研究正是为了帮助人类提高和加深对人的意识的认知。 我们对意识的认知应该是具有可实验性的，创造智能机器就是一种实验方式。
原文 | Derny Augustin 译者 | Simon 致我18岁的一封信 ? 我在2015年写了我的第一个C程序。我仍然记得当我完成时的狂喜，即使我只是完成了最简单的程序。...今天，我为那些因为不相信自己能成功而感到绝望的年轻开发人员写这篇文章。我在这里告诉你一切都会好起来的。 走出你的舒适区 学习新事物的唯一方法就是走出你的舒适区。...最好的是我终于理解了C语言，最糟糕的是我对老师和朋友的提问感到烦恼。我带着我的骄傲，把它深深放进我的背包里，并接受了挑战。 “ 经验就是每个人为错误赋予的名字。”...但是，我可以向你保证，没有什么比找到一个解决问题的方法更令人满意的了。 在我们的世界里，从失败中学习是很常见的。看看一些亿万富翁的故事就知道了。你很少会在第一次尝试时就得到东西。...最终想法 我对编程的恐惧使我无法完成伟大的事情。通过走出自己的舒适区，拥抱失败并专注于基础知识，我现在可以在技术领域发展 — 你也将如此！
「人工智能如果能获得更多控制权，会有利于他实现几乎一切目标」Hinton 谈到人工智能的未来时说道，「研究问题是：如何防止它们想要控制一切？现在没有人知道答案。」...这种理解水平似乎代表了人工智能的一个新时代。 我们有很多理由担心人工智能的不断发展。例如，担心人类工作被计算机取代就是一个很正常的事情。...给事物贴标签对人的思维很有帮助，可以帮助他们把握现实。 但人工智能这么做意味着什么呢？当Hinton在爱丁堡大学获得人工智能博士学位时，他想到了如何在计算机中模拟大脑中的 「认知」。...在谷歌的最后几年里，Hinton专注于使用更接近大脑的硬件来创造更传统的类似思维的人工智能。在当今的人工智能中，人工神经元之间连接的权重以数字方式存储，就好像大脑在记录自己一样。...Hinton怀疑，对人工智能潜力的怀疑虽然令人欣慰，但往往是出于对人类例外论的不合理信念。他对当前人工智能聊天机器人「产生幻觉」这个说法提出了质疑。 「这就是人类记忆的样子。
１ 我工作的前5年，都是从事基础系统研发相关的工作。做过后台的接入层，后台的存储系统，RPC框架。说来不怕你笑话，那个时期里面，我对代码一直有一种恐惧感。这种恐惧是怎么来的呢？...我们所构建的基础系统，都是使用在亿级甚至十亿级用户产品的业务系统之上的。从客户端（前端）到后台业务逻辑层，再到基础架构层，所写的代码是跑在整个调用链路的最后端的。...这个对系统带来的影响是： 一，代码出问题后，影响的用户范围会很大；二，在这亿级甚至十亿级用户量的情况下，每天所带来的请求可能是千亿级，万亿级的，在如此庞大请求量的情况下，几乎各种奇葩的异常，你都会遇到，...2 那个时期，我们写代码都是特别小心的，变更，更是极度的谨慎。所以使得自己对代码变更有了一种焦虑和恐惧的心理。至少在那时候，写代码不是一件轻松的事情。 这个事情，我现在回过头来看。...工作第一年，我们的技术总监在一次会议上跟我们说：你写完的代码是死的，只有在线上跑的代码是活的。
在人工智能问题的技术主义未来展望中，为什么要发展人工智能的目的价值问题——人类自身能从人工智能研究得到什么样的认知和人性提升——经常被抛到一边。...人工智能被想当然地当成对人类的威胁，害怕‘人造人’毁灭人类成为一种非理性的，像传染病一样传播的恐惧。这是愚蠢而不是智慧的表现。...人类既然能有创造超人智能的聪明才智，应该不至于愚蠢到让人工智能获得如此摧毁力量的程度。 在人工智能的未来发展中起决定性作用的是人，不是机器。这是一个基本的人文主义信念。...这也就是说，人工智能根本不构成对人类的威胁”。 三 人工智能研究的人文关怀 要让人工智能学会“想要”，发展出知觉意识，就需要为它复制一个进化的过程，让机器人的知觉在这个过程中变成它的“有价值”的能力。...人工智能研究者的回答是否定的，而人工智能研究正是为了帮助人类提高和加深对人的意识的认知。 我们对意识的认知应该是具有可实验性的，创造智能机器就是一种实验方式。
从而提升驾驶的安全性。 在迎合你的口味上，人工智能可能比你父母都了解你。我们可以完全信赖人工智能推荐的饭店、小说、电影。但当涉及到人身财产安全的场景时，人工智能就显得没那么值得信赖了。...人工智能就是一个冷冰冰的系统，它没有感情，不会高兴、愤怒、悲伤或者恐惧。 机器有情绪，对人类有用吗？ 就目前人工智能完成的各项任务来看，似乎也不太需要AI产生什么感情？...这种奖励机制，显然要优于基于“事后诸葛亮”形式的奖励机制。 学会恐惧吧，AI！ 微软的研究人员正在试图教会计算机什么是“恐惧”。他们在ICLR上发表了一篇论文，提出一种强化学习框架。...根据Science报道，该实验仍然需要碰撞实验来验证模型的效果，但一个会恐惧的AI需要的碰撞数据，要比无所畏惧的AI少1/4。听起来不错。 人工智能是否有可能产生类似人类的情绪？...那么是否我们就可以认为人工智能产生了像人类一样，真正的恐惧呢？如果人工智能可以产生恐惧，那么是否可以产生其他情绪呢？ 要回答这个问题，了解导致情绪和推理的原因非常重要。
这就是Prometheus 随着容器技术的迅速发展，Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。...Exporter: 类似传统意义上的被监控端的agent，用于暴露已有的第三方服务的指标（metrics） 。...知道了以上的组件，理解起官网的Prometheus架构图，就非常的简单了，架构图见下方： 从上图可以看出，Prometheus 的主要模块包括：Prometheus server、Pushgateway...通过挂载本地主机的 /proc和/sys等目录，容器可以访问到必要的信息以监控部署的主机。...这里需要注意的是，ro只读选项和rslave的传播挂载，不然在卸载设备的时候会被docker容器锁住，导致主机无法卸载和挂载设备。
这个问题由来已久，最著名的就是布里丹的驴子。 选择恐惧的状态使人们陷入一个看上去很荒谬的境地：即便你选择一个不好的选项，都比你困在一个可选又不选的状态里好，但是你就是难以选择。...即让你受困的不是选项本身，而是你对选择的态度。在面对不同的选项时，一个「必须选择最优」的决策程序似乎就自动开启，使你如入泥潭。 可是你有没有想过：我为什么一定要有一个最优的结果？...或者说，为什么我做的每一件事都应该是最优的？为什么我不能从眼前的选项中退出来去发现更多的选项？甚至，为什么我不能主动去追求一个糟糕的或者原以为糟糕的结果？...在你最纠结的势均力敌的A和B这两个选项之外，在你被自己框死被别人绕晕的视线之外，还有很简单的选择的，那就是很屌丝的C，和很美好的D—— 我可以接受自己在非正式的场合，去穿一件有破洞的衣服，我安慰自己说，...但在我生活的另一面，我追求最好的东西，比如我想了解什么样的文字是最美的，什么样的思想是最有启示性的，什么样的艺术品是接近永恒的。在这些方面，我也没有选择障碍，因为我会竭尽所能地全部拥有它们。
实在想象不出面试程序员还需要会“脑筋急转弯”，不过按照当时微软的半官方说法是： 计算机行业是一个新兴的行业，前面没有灯塔可以对齐，每天都有大量新鲜的问题需要解决，拥有创新性的员工是公司急需的，公司需要这些人去打破常规...水手”的，我能踏踏实实、认认真真的完成领导交给我的任务，就像一个团队需要“孙悟空”一样的大神，也需要“沙僧”一样踏踏实实干活的人。...这样选拔人才是否合理有待商榷，毕竟当时的互联网是新兴的行业，大家都在摸着石头过河，从历史的结果看，目前的微软已经被Google、Apple等企业反超了。...解决实际算法问题是一个很好的学以致用的过程，不仅考察了专业能力，也考察了动手解决问题的能力，经典算法和数据结构就那么多，设计思想也就那么多，如何用这些知识解决实际问题并不是想的那么简单，需要很强的逻辑能力...如果有，请在文章底部留言和点赞，以表示对我的支持，你们的留言、点赞和转发关注是我持续更新的动力！
上篇介绍了如何克服解决Git冲突的恐惧症？（Git移交提交记录），本篇我们将介绍Git杂项。...提交的技巧1 接下来这种情况也是很常见的：你之前在newImage分支上进行了一次提交，然后又基于它创建了caption分支，然后又提交了一次。 此时你想对的某个以前的提交记录进行一些小小的调整。...你可能会问了：有没有什么可以永远指向某个提交记录的标识呢，比如软件发布新的大版本，或者是修正一些重要的Bug或是增加了某些新特性，有没有比分支更好的可以永远指向这些提交的方法呢？ 当然有了！...它输出的结果是这样的： __g tag表示的是离ref最近的标签，numCommits是表示这个ref与tag相差有多少个提交记录，hash表示的是你所给定的...ref所表示的提交记录哈希值的前几位。
我们这些Facebook的用户们愉快的喂养着这个大数据的野兽，每天发送100亿的Facebook消息、点击45亿次“赞”、上传3.5亿新照片。...当然，Facebook已经很敏锐的意识到了这一点，并且他们的整个商业模式也是基于如何更加有效的利用他们的大数据。...最近的一项研究表明，通过分析一个人在Facebook点“赞”的数据就可以预测一系列高敏感的个人特性。...有趣的是，那些“揭示性”的“赞”往往没有或者只是很少有它所预测的属性，并且通常一个“赞”就足以产生一个精确的预测！ 笔者对Facebook使用用户数据有一个大的忧虑：它不是通过一个真正透明的方式进行！...在指控中坎贝尔和赫利说：“让用户认为Facebook消息是隐私的为Facebook提供了特殊的赚钱机会，因为那些认为他们在一个无监督的服务器上交流的用户很可能会泄露一些当他们知道被监测时不会谈论的信息。
最近，一系列关于数据的事件又重新把媒体和公众引向关于大数据的最初的是非问题：付费通与支付宝中止在水电燃气收费方面的合作，此前马云对恒生电子的收购再度引发外界对支付宝可能“掌控”了金融数据的质疑。...数据不是个新鲜的东西，电力公司有你所有电力消费的信息甚至你的家庭住址，移动运营商有你所有话费消费的信息，医院有你的健康信息，但怎么发掘这些数据更大 的价值？...而流动和共享则来自于大型平台与多种垂直类网站的合作，更多的，在于和非 互联网公司的合作。例如阿里与药监码公司中信21世纪的融合、与中国气象局的合作、与各地政府部门的合作等等。...是不是互联网公司在人口红利逐渐消失时，对新的商业机会的过于期待了？可以肯定的是，目前，对数据的应用，理解，甚至合理的存储方式，都还处于初级阶段。...对于可作为未来核心竞争力的资产，数据并不会像绚烂的烟花绽放，更像空气、水、电，以一种无声的方式浸入和改变世 界。 而我们要做的，无非是不要让恐惧排挤了精彩。
1 美国封禁Tiktok背后的恐惧 然而，这些举措，似乎是无力的，在外界看来它无法缓解美国的安全顾虑，但本质上，所谓的安全顾虑更多是一个幌子，如何遏制TikTok的发展，是美国科技巨头与其政府的共识，他们有着共同利益与立场...这才是让他们害怕的原因——技术上的问题就简单了，通过更高的技术可以压制。...“如果我们唯一能用的应用程序是美国的应用程序或来自美国认可的国家的应用程序，那么我们会丢失一些重要的东西。...但之所以美国宁愿背着违宪的争议以及违背互联网竞争精神的原则，也要扼杀tiktok，本质上还是源于美国官方与硅谷互联网巨头的利益捆绑，以及对Tiktok快速发展背后的不确定的恐惧。...因此，Tiktok的难题在于，它当前几乎让所有的硅谷巨头都感觉到恐惧，因为如果按照当前的增长趋势，谁也不知道它还会怎样蚕食他们的蛋糕，因此，从美国互联网市场竞争者的商业利益角度到其美国政府高层的利益，双方开始出现前所未有的一致性
在荒郊野外翻车的主人公David Ridley，无计可施之下只能摸黑前進。一路上散落的血跡、鞋子，以及神祕的厂房，都让人感到毛骨悚然，这里究竟隐藏着什么秘密？...以下为该游戏的视频： ? 《Stifled》以剥夺视觉的方式，将人对于未知的恐惧发挥到极致。游戏中，玩家将扮演主角David Ridley在恐怖黑暗的野外进行探险。...在黑暗的空间里，玩家需要对着麦克风说话或是丢石头来制造声波，以观察周围的环境。声音越大，声波的范围就越大。但是玩家可不能为了看清四周就一味地大声说话，有时还是得降低音量，以免被潜伏的怪物发现。 ?...此外，《Stifled》顛覆了恐怖游戏的常见玩法，采用单纯的线条来描绘地形。同时，该游戏还搭配了骇人的音效，营造出身临其境的压迫感。在伸手不见五指的黑暗中，玩家只能依靠声音前进。...神秘的尖叫声、一闪而逝的影子和闪烁的线条，都让人不时感到心惊。 ? 小编在体验这款游戏时，感觉自己內心彷彿随着声音变化而起伏。
如果你在两个月前问我对React的看法,我很可能这样说: 我的模板在哪里?javascript中的HTML在做些什么疯狂的事情?JSX开起来非常奇怪!快向它开火,消灭它吧! ?...但是等等，模型不是真相的来源么? 这里的视图模型从来获得它的状态呢? 它是怎么知道模型发生了变化的呢? 有趣的问题啊. Angular Angular 采用保持模型和视图同步的方式描述了数据绑定....数据绑定的问题 数据绑定在小的例子中运行起来很不错。不过，随着你的应用规模变大，你可能会遇到下面这些问题. 声明的依赖会很快引入循环 最经常要处理的问题就是对付状态中变化的副作用。...当依赖发生变化时，对于可以任意次序执行的代码你很难推理出问题的起因。 模板和展示逻辑被人为的分离 视图扮演了什么角色呢? 它扮演的就是向用户展示数据的角色。视图模型扮演的角色又是什么呢?...其优秀性能是使得我们拥有简化了许多的整理架构的基础。有多简单呢? React 组件都是幂等（一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同）的函数。
深渊.jpg 凝望上图的黑暗，那究竟是恐惧蔓延的深渊，还是开放光明的前厅？...如果类比于目前A股的走势，那么比特币价格曲线更接近于13年到16年开年的状态。其后续经历的可能是漫长而缓慢的横盘。...更关键的是，放弃勇气的束手就擒，让一切理想都灰飞烟灭那和对冲毫无关系。 原因很简单，你今天羡慕的比特币富豪们，都是在那些波澜不惊的横盘时刻完成了最多也最果敢的买入。...其实不是，你看美股道琼斯指数屡创新高，科技股虽在近期带来巨幅波动，FB这样的股票也能重挫20%，但寻获投资标的美股仍然是上选。 超调的，其实是自己的心理臆测。恐惧来临时，贪婪就显得宝贵。...决策的危机 这当然不是在说，大家应该接盘奉献。恰恰相反，对于非主流代币的流通价值，近期还无法逆转对它们判断的难度；我们关注和提倡的，一直是数字货币整体的思考，和头部非控盘货币的买入决策。
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