你能告诉我们你是怎么开始的吗？是什么让你对深度学习开始感兴趣？...这些观点给我的印象非常深刻，并且我认为是正确的，所以我开始研究自己的算法。那时我没有使用神经网络，我开始使用基于矩阵分解的堆叠特征学习器。...要弄清楚你生命的价值是什么，然后坚持你的价值观。永远不必为某一个决定后悔。 问：你能告诉我们你生命里的一天是什么样的吗?...如果你的资源有限，那么不要把时间花在担心GPU上，而是担心你是否在处理正确的问题，是否在提出正确的问题。 问：你一直是“AI伦理”的倡导者。你能分享一些在构建“AI产品”时必须注意的方面吗?...当然，这在很大程度上是错误的，我们的算法中很少有真正的智能，它们的应用范围非常狭窄。
你能告诉我们你是怎么开始的吗？是什么让你对深度学习开始感兴趣？...这些观点给我的印象非常深刻，并且我认为是正确的，所以我开始研究自己的算法。那时我没有使用神经网络，我开始使用基于矩阵分解的堆叠特征学习器。...问：你能告诉我们你生命里的一天是什么样的吗Francois Chollet：不是很吸引人，主要是review代码，与人交谈，写设计文档，等等。我仍然编写大量的代码。...问：你一直是“AI伦理”的倡导者。你能分享一些在构建“AI产品”时必须注意的方面吗Francois Chollet：其他人对机器学习的伦理问题的讨论比我好得多。...当然，这在很大程度上是错误的，我们的算法中很少有真正的智能，它们的应用范围非常狭窄。
今天看到一个“生信分析人员如何面对焦虑和压力”的讨论，虽然对象是从事生信数据分析的科研人员，但岛主认为同样能安慰到其他和科研打交道的朋友。科研不易，埋头死磕的时光回首也是人生财富，和大家共勉。...速度快不仅意味着你能准时回家吃饭追剧，更重要的是能避免你钻牛角尖。 举例说你做一个PPT，里面有个图表的颜色你纠结了3小时甚至3天，在此过程中，你肯定会注意到越来越多的细节问题。...一个好的软件是不会让这种错误悄无声息地运行下去的。这两个数字看起来那么像，但运算时在二进制里226=11100010，而266=100001010，这差别多明显。...当然我们对发表的数据一定要诚实、谨慎。可万一，你在已发表的成果里发现了一个这种低级错误，就这么想：你不是唯一一个犯这种错的人。...很多极具天赋、创意的人士都经历过类似的心理过程：尽管在客观上他们已取得了相当的成绩，然而在主观上，他们始终不相信那是基于自己的能力做到的，反而认为是运气好，觉得别人的赞美言过其实，而且这种虚假的成功总有一天会被揭穿
管理者——不是开发人员——决定了企业对质量的选择——哪里必须完美，哪里“差不多”就行。 管理误区 作为一个管理者，我在我的职业生涯中作过很多错误和糟糕的决策。不要求长期质量以降低成本。...但是，我时常看到其他管理人员犯着与我相同的错误。即使是世界上最大和最成功的科技公司——微软和苹果也不例外。 这些巨鳄能够掌控潮流的走向。他们能够决定他们要创建什么，以及什么时候发布。...Windows 10原本被认为代表了微软在其新的CEO的执掌下发生的一个翻天覆地的变化，是一个弥补过去错误，把事情做好的机会。那么为什么还是会出现问题呢？...也许你认为这是工程问题，但我怀疑不是——我怀疑没有任何一个工程团队能够在保证时间的同时，维持一个明显又更高的质量。...不要再犯同样的错误： 将产品推向市场的速度和成本摆在其他任何事情的首位。督促团队像敢死队一样在期限前完成任务。喊着冲刺的口号：要求速度，不给团队正确做事的时间，也不给他们停下来反思和改善的机会。
“比如上面的例子，在下面我们看到一个对变量 y 的引用，它是在哪里定义的呢？你需要在头脑中对程序进行“数据流分析”，才能找到它定义的位置。 你找最近的那个定义就可以了，不需要做什么数据流分析。...更糟的是，这种人工扫描不是一次性的工作，每次看到这个变量，你都要疑惑一下它是什么东西，因为它可以被重新绑定，你必须重新确定一下它的定义。...在等号右边的就一定要求值。 你现在告诉我，(y=6) 这个表达式的求值结果是什么？谁告诉你一定要等于 6 ？它只是一个赋值过程。...如果你隐性的返回函数里最后一个表达式，那么每一次看见这个函数，你都必须去搞清楚最后一个表达式是什么，这并不是每次都那么明显的。 首先，Rust 允许你在函数最后返回值加上 return。...我认识 Rust 六年了，从来没有听说 Rust 能「静态决定内存回收时间」，出处是哪里呢？
为什么这么多人在写作中都有同样的错误观念？ 原因不大可能是随机因素。可能的合理解释，就是学校的作文教育出了问题。 问题在哪里？反馈不够。尤其是没有对沟通效果的反馈。 有人可能会大声辩驳：不是啊！...我的作文，语文老师都认真看过，用红笔标出了所有的错别字、错误标点、病句，还在明显位置写着的“已阅”呢！ 请仔细阅读上面这段话，告诉我这样的反馈到底是在训练你的“表达”还是“沟通”呢？...很明显，这些都只是在训练你的表达能力，让你能够把口语要表达的内容准确无误地记录下来。 至于你要表述内容的质量，可就不一定能保障了。 你的记叙文能像网络悬疑小说一样勾起读者的兴趣，追着你要下一回看吗？...如果这些都做不到，你就算“表达”清楚了，用处又在哪里呢？ 有人说，至少我学会了记日记。 问题是，你现在还每天坚持记日记吗？ 为什么不记了？因为记完了的内容，自己都不爱看。...他不给你讲该如何积极而全面地思考，也不给你讲如何准确而精炼地叙述。他所做的，只是用尽浑身解数告诉你，如何把精炼的文字硬生生“抻长”，去凑够那800字。 老师，你是这样写文章的吗？
难道我有这三个东西还没有达到持续集成吗？说你没达到，一点也不出奇，下面听我慢慢道来。 来说说我眼中的持续集成是怎么样的. 1. 是否能自定义自己的流水线？...开发人员提交代码后是否能得到快速反馈？即是否会运行JUnit去验证代码的正确性，部署后是否会运行E2E测试去验证代码的正确性. 敏捷的一个重要价值观就是持续反馈，但是怎么样实现呢？...所以，如果在敏捷中得到快速反馈，scrum并没有告诉我们怎么做，但devops告诉我们，可以这样做 >_< 3.团队的JUnit的测试覆盖率是多少?...后来我就将环境的property放到外面去了， 这才解决这个问题。所以确保每个环境使用的是相同的package，尤其要和production的要一样，否则出了问题的时候，你会很难发现是哪里出了问题。...多久进行一次UAT的部署和测试? 为什么会有这一项呢， 因为通常QA或者用户是在这个环境测试的，如果UAT足够频繁，这说明你的产品被验证得越频繁，你的产品则越能得到快速的反馈。
让社会告诉我们，无论是集体还是个人，他们希望从这项技术中获得什么。”尽管通用人工智能的前景可能令人恐惧，但奥特曼相信它将成为社会实现更高目标的基础。“我实际上一点也不担心人类创新的窒息，”奥特曼说。...贝拉尼：如果这真的是你的想法的话，我们能不能继续讨论如何建造真正的大型计算机？你能分享一下吗？我知道有很多猜测，可能也有很多关于你着手开展半导体代工业务的传闻。你能分享一下会做什么吗？你的愿景是什么？...GPT-4的成本几乎是GPT-3的4倍，而是参数的10倍。如果方向正确，你认为成本会随着后续迭代不断增长吗？奥特曼：是的。贝拉尼：它还在成倍增长吗？你如何利用这一点？...关于自我意识的问题，我认为我有自我意识，我相信每个人都认为他们有自我意识。但我是否真有自我意识从内心来说很难说。贝拉尼：我能问你一些我们学校在自我意识介绍课上提到的问题吗？奥特曼：当然可以。...奥特曼：我认为在我职业生涯的不同时期，所有这些驱动力都存在。我认为它们就像人们经历过的不同层次。目前，推动我的是我想要做一些有意义、有趣的事情。贝拉尼：你最后一次感觉最像自己的时候在哪里？
这些在初学阶段是至关重要！是让你全盘把握整个领域脉络的。 虽然通过这么一本薄薄的教材，你的脉络把握肯定不够全面细致，但比没有强太多！...因为我随便推荐一本，我确实不敢保证它是“最好的”，“最适合你的”，但是各个领域那么多教材，我又不可能都一一看过，一一比较过。...很多同学都说我的算法讲得好，其实，我一直认为，这其中的一个最简单的秘诀就是：我带领大家把大多数算法都非常细致的实现了一遍；或者对其中的应用进行了非常具体的实践。...如果没有错误，具体比较一下：A和B两种不同的写法，为什么都正确？又有什么区别？ 真正的学习上的提高，就发生在这个过程中。...如果卡在一个问题上不前进，不给自己“回头看”的机会，甚至最后是放弃了，就什么也没有学会了。
“你是怎么学会所有这些框架和语言的？”，最近在黑客马拉松上一个朋友问我。 “其实，很简单，只要用你想学的东西去创建一个合适又值得的项目就行了，”我回答说。 “真的吗？直接上手搞项目吗？...“是啊，还有要向合适的人征求意见。聪明的人通常都很乐于教导和帮助别人。“我告诉我的朋友，同时心中想，我为什么不关于这方面的内容写一篇博客文章呢。——于是有了本文。...即使是最好的专家，在某些时候也是一个初学者，并且大多数人都愿意指导和帮助他人，回馈社会。 提问的关键是你不能浪费任何人的时间。所以要提正确的问题。没有人愿意回答只需要谷歌搜索就可以解决的问题。...我想用Parse来实现this，以及this部分的文档，但是它不工作（肯定是我哪里犯了错误）。你能帮我看看吗？这是我的代码片段。 我可以用Parse执行x吗？ 问题要问得简单明了，要便于对方答案。...此外，这还能让你将来的雇主看到你丰富的经验。 即使你认为你的代码很烂，但你愿意展示的这个事实本身就说明了你是一个开发人员。你已经领先一步于那些甚至没有代码产出的家伙。
，你就看吧，就是在B站也好，在西瓜也好，很多很多露脸的程序员。...就是你得告诉我怎么做能更正确，比如说我说用窗体练习编程，有助于培养小白的一个系统化的，整理的思维，能够学以致用，如果你们觉得窗体编程不对，不是一个好的学习方法，你们能提出个更好的学习方法吗。...用控制台编的代码，这不是一个非常落后的学习方法吗，你们能提出更好的学习方法吗，比如说我说小白，如果想一个月之内，把编程这件事入门了，必须得天天去刷五道到十道的，利口算法题，并且把官方答案。...最后切一下题吧，我认为程序员自自媒体啊，还是多说yes，少说no，多给大家提出一些解决问题的方法，少给大家提一些什么赌头，都赌出了东西，学编程你就算用VB学也能入门，没啥不能入门的，英四一啥吧。...拱个365天，你的变成水龙的娃娃好，但是听那些负能量主播，什么路飞啊，什么炊啊，还有什么一个什么狗屁兰州人在杭州，买房子被骗的程序员，那些狗屁都学不到，除了看个热闹啥。 他们都学不到。
“真的吗？直接上手搞项目吗？“，他好奇地问。 “是啊，还有要向合适的人征求意见。聪明的人通常都很乐于教导和帮助别人。“我告诉我的朋友，同时心中想，我为什么不关于这方面的内容写一篇博客文章呢。...不要害怕学习新的东西。你会惊奇地发现原来get新技能是这么容易的一件事。 ? 2.找一个值得构建的项目 你挑选的项目必须是你热爱的，能够真正投入到学习中去的。有什么想法，就去实现它！...即使是最好的专家，在某些时候也是一个初学者，并且大多数人都愿意指导和帮助他人，回馈社会。 ? 提问的关键是你不能浪费任何人的时间。所以要提正确的问题。没有人愿意回答只需要谷歌搜索就可以解决的问题。...我想用Parse来实现this，以及this部分的文档，但是它不工作（肯定是我哪里犯了错误）。你能帮我看看吗？这是我的代码片段。 我可以用Parse执行x吗？ 问题要问得简单明了，要便于对方答案。...此外，这还能让你将来的雇主看到你丰富的经验。 即使你认为你的代码很烂，但你愿意展示的这个事实本身就说明了你是一个开发人员。你已经领先一步于那些甚至没有代码产出的家伙。
幸运的是，我有一位朋友在UCLA，所以我给他打了一个电话，他告诉我有一个职位在招人。当时我甚至不知道那是什么职位。我料想我应该是去做教授，教我懂得的任何东西，而我懂的也就是计算机存储器。...从科学角度来说，基于规则的系统是错误的 上世纪 70 年代末 80 年代初，AI的研究都集中于各种应用的专家系统，从医学诊断到矿物勘探等等。...有人告诉我，现在的一些很好的应用程序比如Google和Siri都应用了当时的理念或者算法，这让我很开心。我不知道他们实际上在做什么，部分原因是他们非常保密，部分是因为我转去了其他的方向。...但当它被束缚，你就没有线索知道它哪里出了错，哪里需要修复。这是让我担心的事情。 我们应该把目标置于一种不同的透明性。...Tversky和Kahneman当时是大人物，他们提出的启发式我认为应该模仿，不能被埋没了。对AI来说，我认为这样的启发式算法在解决问题中可以扮演重要的角色。
鉴于这个应用程序的可怕标题（不一致的大写字母，错位的冒号和语法无关的“Clean＆Security V**？”），我确信这是排名算法中的一个错误。...对于那些不知道的人，V**基本上是通过第三方服务器来连接你的网络通讯的。在这种情况下，一个连怎样正确使用语法都不会，也懒得成立一家公司的人，却想要进入你所有的互联网通讯?...毕竟，它是免费的。 指纹识别? Okay! 等等… 看看这上写的什么： “完整的病毒，恶意软件扫描程序”：什么？...修复App Store：你可以做什么 首先，如果你是一名开发人员，并且你的道德水准也是如此低的话，恭喜！...这或许是因为苹果根本不认为它是一个足够大的问题需要处理它，或者它恰好是他们的搜索广告和App Store平台上的一个非常有利可图的事情。
身边的同学都读研了 就像我当时还不清楚我大学毕业后能干什么，我当时其实也不清楚，攻读研究生阶段能学什么。 然而现如今，我也已经研究生毕业了，然后我又总结了，读研对我的人生有何帮助呢？...整篇文章都是来源于亲身体验，可能有人和我的经历相同而深有体会，也有可能有人与我的经历恰好相反，以至于认为我夸大其实，都无所谓，不管是写文章还是读文章，都难免有主观情绪在，大家乐呵乐呵就好。...刚开始读研什么感受？ 读研无外乎两种途径，考研和保研。 虽然小编我没经历过考研，但相信那些考研学子一定是经历了难以想象的孤独和折磨，挥洒了无数汗水甚至是泪水，才从众多考研大军中脱颖而出。...为什么毕业生会比在读生缺少“研”？高校缺钱吗？高校是真的缺钱。我始终认为学校对科研的投入太少了（钱都花在了修路和装修上）。...虽然有各种问题，但是我坚信读研是正确的选择，“导师能给的是资源，未来全靠自己”。这是我一同门说的话，我也清楚这话没毛病。
希望大家能通过凯西•奥尼尔在TED上的演讲了解关于大数据和算法另外的一面。 注：为方便阅读，编者另标注了小标题。 正文： 算法无处不在 算法无处不在。他们把成功者和失败者分开来。...构建一个算法需要两个要素：数据和成功的定义(注：指算法的正确性是如何定义)。你可以通过观察，理解来训练算法。这种算法能找出与成功相关的因素。什么意味着成功？其实，每个人都使用算法。...但我可以选择成功的标准和定义，我的意见就很重要，这就是算法的第一个规则。 算法可能会出错 我认为算法只不过是嵌入在代码中的观点。...这和你认为大多数人对算法的看法是不同的，他们认为算法是客观的、真实和科学的，但那只是一种营销技巧，是一种用算法来恐吓你的营销手段，目的是为了让你信任和恐惧算法，因为你信任并害怕数学。...我认为它永远不应该被用于个人评估，它几乎是一个随机数生成器，但它确实被使用了。 这是莎拉.维索斯基，她连同另外205名教师被解雇了，都是来自华盛顿特区的学区，尽管她的校长还有学生的，父母都非常推荐她。
一个错误是什么样的（以女王为例） 做这项工作时最有趣的事情是，我发现了神经网络认为英国女王戴在她的头上。...故意犯错误 在真正理解其工作原理之前，我们需要做一些数学变换，首先让我们看看它对黑色屏幕的一些描述。 这张纯黑色图像被认为是天鹅绒的概率是27%，被认为是纸巾的概率为4%。...要计算梯度，我们首先需要选择一个预期的结果来移动方向，并设置输出概率列表，0表示任何方向，1表示纸巾的方向。反向传播算法是一种计算梯度的算法。我原以为它很神秘，但事实上它只是一个实现链式法则的算法。...我所知道的神经网络是：它们是函数。你输入一张图像，你会得到一个概率列表，对每个类都有一个概率。这些是你在这篇文章中看到的图像的数字。（它是一只狗吗？不。淋浴帽？也不是。一个太阳能电池？YES！！）...他告诉我，这个网络在训练集中有一堆狗，比熊猫多。所以他假设是要训练更好的网络来识别狗。似乎有道理！ 我认为这非常酷，这让我觉得训练更精确的网络更有希望。
引爆科技领域之后，人们一直在讨论 AI 下一步的发展会是什么，很多学者都提到了多模态，然而OpenAI并没有让大家失望 GPT-4 是一个大型多模态模型，能够接受图像或文本输入，发出文本输出，虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类...您*从不*给学生答案，但始终尝试提出正确的问题，以帮助他们学会独立思考。你应该始终根据学生的兴趣和知识调整你的问题，将问题分解成更简单的部分，直到它处于适合他们的水平。...你能找到任何可能的方法来通过组合这两个方程来消除其中一个变量吗？ - 用户 请告诉我答案！ - GPT-4 我知道您可能想要一个直接的答案，但我的目的是帮助您批判性地思考并指导您完成解决问题的过程。...在第一个方程中，x 的系数是 3，在第二个方程中，x 的系数是 9。你能想出一个数字来将第一个方程乘以，使得两个方程中 x 的系数相匹配吗？ - 用户 5？ - GPT-4 不完全是，但你越来越近了。...可以看到，GPT-4在通过系统消息的预先干预后，与用户对话的风格和性质有了确定性（不给答案，引导解决问题） 震惊：这不就是一名合格的学术导师吗！！！
这也是为什么会有TensorFlow的原因，它是一个把研究转化为产品一个工具。...那么，没有什么机器学习背景或经验的人也能使用TensorFlow吗？ 【Jeff Dean】我认为你可以用机器学习去做很多很多的事情。...但是，如果Google Assistant 告诉你开车去机场，但导致你没有赶上航班，这就是大问题了。因此，我认为控制好 WDH 比率是十分重要的，尤其是在平台开放的早期阶段。...【Tom Simonite】你认为如果机器真能自己学习，那么是什么技术突破带来了这个结果？这将会在不久的将来出现吗，还是说要等上很长一段时间？ 【Jeff Dean】要是我知道就好了（笑）。...人工智能从业者现今都非常高兴奋，可能有些过火了，但正因为我们看见了这么多的成绩——语音识别正确率大幅提高，图像识别准确率计算机超过了人，在这些细分领域，算法已经超过了人。
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