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这份清单前来「打假」

相关论文地址:https://arxiv.org/abs/2206.12179 清单 REFORMS 既然这些错误这么常见,有没有什么办法可以避免呢?...有团队做出了清单 REFORMS((Reporting standards for Machine Learning Based Science) ,供大家参考,并能够最大限度地减少基于机器学习的科学研究中的错误...该清单由计算机科学、数据科学、社会科学、数学和生物医学研究领域的 19 位研究人员共同制定。作者的学科多样性对于确保这些标准在多个领域都有用至关重要。...当然要解决基于计算机科学研究的所有缺陷,仅靠一份检查清单是远远不够的。但是考虑到错误的普遍性和缺乏系统的解决方案,该团队这样的一份清单是被迫切需要的。...参与清单制作的成员指出,如果基于计算机科学的研究都使用这份清单自查,那他们就不会费力给猪涂口红了(比喻想要把丑陋的事物变美好而做的无用功)。

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关于如何做一个“优秀网站”的清单——基础篇

前言 本文翻译自Google Developers中的文章——《Progressive Web App Checklist》 本文分为两篇,分别为基础级清单和规范级清单 一个优秀的Web App 本文中所提到的...为了帮助开发团队创造最好的用户体验,我们拆解出了这一份清单,其中包括了我们所能想到的如何进一步做出一个体验更完美的模范版PWA的重要细节。...1 基准版PWA的清单 LightHouse工具能够自动验证此列表中的许多项目,并有助于轻松测试指定站点。...下面一一列出PWA的清单项目。 网站通过HTTPS提供 确认方法:直接用LightHouse工具进行确认,确认项目名称为Served over HTTPS。 改善方法:服务端启用HTTPS ?

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这份自查清单帮你理清思路

这里有一份备忘清单,请查收。 ? 任何科研项目都是系统性的,机器学习项目也不例外,它包含一系列大大小小、或繁或简的要素和组件,如讨论、准备工作、提出问题、模型构建和优化调整等。...这时就需要对项目中经涉及到的任务做一份详尽的清单。有时开发者绞尽脑汁也无法找到一个好的起始点,那么任务清单则有助于他们在正确的信息源中提取有用的数据并建立联系,从而发掘出深刻见解。...在本文中,网页和数据科学讲师 Harshit Tyagi 以端到端机器学习项目为例,对经常涉及的任务做了一份清单。 ? 本文作者 Harshit Tyagi。...接下来,我们就来看 Harshit Tyagi 是如何一步步创建属于自己的机器学习项目任务清单的。...最后,创建任务清单时需要注意的一点是:你可以根据项目的难易程度来对清单进行实时调整。

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清单革命

人类的错误主要分为两类 无知之错:因为我们没有掌握正确知识而犯下的错误 无能之错:因为我们掌握了正确知识,但却没有正确使用而犯下的错误 倾向于“无知之错”的天平现在越来越倾向于“无能之错”了 第一部分 清单革命是一场观念变革...结果的不确定性非常大 『强制函数方法』:用相对简单而直接的方法来迫使必要行为的发生,如使用清单来塑造行为 面对未知,建筑专家们相信沟通的力量,而不相信某个人的智慧,即使他是经验丰富的工程师 第二部分 清单革命的行事原则...一开始就让人有机会发言,能够提高他们主动参与和表达意见的积极性,能够增强他们的责任感 编制清单6大要点 设定清晰的检查点,使用者在这些节点根据清单列出的项目执行检查程序 编制者需要在操作–确认和边读边做这两种清单类型中做一个选择...清单千万不能太长 清单的用语要做到精练、准确,语言为使用者所熟悉的专业用语 清单的版式也很重要。...检查项目的长度最好不要超过一页,不要排列得杂乱无章,也不要随便使用各种颜色,大小写字母要结合起来使用以便阅读 无论在编制清单的过程中多么用心、多么仔细,清单必须在现实中接受检验,因为现实往往比我们想象得更为复杂

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