若希望通过QA实现过程检验，必须定义工艺路线，使生产任务可以实现移动事务处理（没有工艺路线的生产任务不能进行移动事务处理），当移动生产任务时可以直接输入与之关联的质量收集计划。...，当对外协物料的采购订单接收时，系统自动把外协物料的费用记录到生产任务当中。...准确定义物料清单 当定义工艺路线后，可以更准确的定义物料清单：可以定义每个原材料的投入工步，更准确的计算物料所需时间。WIP中可以根据工艺路线在特定的工步自动扣减特定的物料。使库存现有量更准确。...（2）当MRP逐渐投入运行时，使用计划下达订单提前几周指明哪条工艺路线将必须检查和校正。 （3）在编制能力计划和派工单的早期，应确保在最近将用到的工艺路线是正确的。...工艺路线由工程设计部门建立和维护，由生产部门使用。当MRP投入运行之后，让工长根据派工单随时报告所发现的工艺路线错误，从而不断对工艺路线加以维护。对于工艺路线的变更，应由两个部门协商进行。
我个人认为，15年内人工智能和自动化将具备取代40-50％岗位的技术能力。但由于企业决策、工会影响和政府政策，实际过程中实现取代可能需要更长时间。...从短期来看，会有很多人进入人工智能行业，这反而会增加就业人数，但人工智能对人类工作岗位的大规模取代需要更长时间才能真正实现。...当涉及到许多危险（人的生命、健康）或法律和道德问题时，需要对人工智能行为做出解释。 人工智能垄断——人工智能使强大的公司更加强大，因为更多的使用会产生更多的数据。...对于老年人，当您需要提前退休时，请考虑接受，通过打零工和志愿服务赚取一些收入并过上喜欢的生活。 我们应该鼓励更多的人进入服务业，选择将心灵和灵魂倾注于这一行业的人，传播他们的爱心和经验。...我们应该积极使用人工智能工具，特别是专业人士，更多的数据和使用量能够使人工智能不断优化。我们应该使用这些工具来工作，保持开放态度，人工智能可以完成更多的日常任务，使我们能够关注更适合人类发展的领域。
大家好，我是小悟微信小程序备案整体流程总共分为五个环节：备案信息填写、平台初审、工信部短信核验、通管局审核和备案成功。服务商可以代小程序发起备案申请。...第一步填写主体信息，包括主体基本信息、主体额外信息、主体负责人信息、法人信息（这个是非个人备案时，且主体负责人不是法人时，需要填写）。...填写主体负责人信息的时候，当主体负责人不是法人时需要上传主体负责人授权书。第二步填写小程序信息，包括小程序基本信息、小程序负责人信息。...填写小程序负责人信息的时候，当小程序负责人不是法人时需要上传小程序负责人授权书。第三步上传其他备案媒体材料。小程序备案上面的备案信息准备好后，在商户列表那边点击小程序备案，备案信息模板就可以选择了。...如果发起小程序管理员人脸核身成功的话，右边会显示人脸核验任务id。在小程序管理员确认人脸核身成功后再点击确定，即可提交备案申请。
在这篇文章中，Noda 和 Orosz 重点调查了 4 类规模的组织，10 万员工的谷歌、1 万员工的 LinkedIn、1 万员工以下的 Peloton，以及 1000 员工以下的 Notion 和...该团队使用的指标包括 CI 稳定性指标、部署成功率、p50 和 p90 构建时间，代码审查响应时间，以及提交通过 CI 管道的时间。...考虑到此类工程指标的上下文特点，Noda 建议组织按以下几个步骤来定义指标： 在任务声明中定义你的目标，解释“为什么会存在开发生产力团队？”...他还警告说，滥用衡量个人的指标会导致安全问题： 要清楚你为什么要问这个问题，以及你和被度量者之间的权力关系。...当有权力的人度量没有权力的人时，结果会失真……在哪个层面收集数据就在哪个层面分析，从而避免不当激励。我可以分析我自己的数据，而我的团队可以分析他们自己的汇总数据。
使用预训练权重时，预训练模型已经学习到一些通用的特征和模式，可以作为目标检测任务中的初始值，从而减少训练时间和训练数据的需要。...不使用预训练权重意味着您将完全从头开始训练模型，这将需要更多的时间和计算资源，但也可以避免预训练权重对结果的影响。...请注意，不使用预训练权重可能需要更多的训练数据和更长的训练时间来达到与使用预训练权重相当的性能。...另外，如果您使用了一些新的技术来改进模型，例如新的损失函数、数据增强等，这些技术可能需要更长的时间来训练模型，并且可能需要更多的数据来充分评估它们的性能。...综上所述，不使用预训练权重可能需要更多的时间和资源来训练模型，并且可能需要更多的数据来评估不同算法的性能。但是，这也可以避免预训练权重对结果的影响，并且可以更加公平地评估不同算法的性能。
不久之后，美国的其他敏感地区也安装了面部识别系统，以跟踪犯罪活动。 然而，美国政府的研究却表明，即使是最先进的面部识别系统在识别黑人时的错误率也要比识别白人时高出十倍。...二月，DHS发布了十一家被用于识别身份的商用面部识别系统的调查结果，结果表明系统的表现和肤色相关，系统通常需要更长的时间来处理皮肤较深的人，而且识别它们的准确性较低。...而亚马逊在一篇语气激烈的文章中形容该研究“有误导性”，解释结果是由于面部分析系统进行面部识别任务时，由于系统的使用目的不同，两种系统所提取的特征不同，自然会导致系统的测试性能“显得”不佳。...为什么面部识别系统识别深色人脸时出错率更高 为什么面部识别系统在辨别有较深肤色的人脸时出错率较高的原因仍不明确。...当King和其他研究者认真地在实验室里探寻算法的秘密时，关于面部识别技术的政治斗争正在紧凑进行着。考虑到该技术在对象为少数族群时的出错率，两党的国会议员都作出了会限制面部识别技术使用的承诺。
所有这些因素使得学习一个通用解决方案变得非常困难，除非训练数据中有足够的多样性，这需要时间来收集。这激发了探索学习算法，可以有效地重复使用过去的经验，类似于我们以前的工作从抓大数据集中受益。...分割示例 为了提高效率，我们需要使用off-policy强化学习，可以从数小时，数天或数周前收集的数据中学习。...要使用QT-Opt，我们首先使用我们已收集的任何数据，完全脱机地训练模型。这并不需要运行真实的机器人，使其更容易扩展。然后，我们在真实机器人上部署和微调该模型，并对新收集的数据进一步进行训练。...为了使这个任务具有挑战性，使用各种大小、纹理和形状的物体。...此外，我们发现QT-Opt使用较少的训练数据达到了较高的成功率，尽管会聚时间较长。这对于机器人技术来说尤其令人兴奋，因为瓶颈通常是收集真实的机器人数据，而不是训练时间。
这也是为什么这家科技巨头强调，开发人工智能内容过滤器的工作很困难，标记攻击性视频的软件需要处理的视频片段比以往任何时候都要多。...休息时间是没有工资的。如果每周至少工作25小时，可以申请福利，但他们无法保证有足够的任务来达到这个工作时限。...Human-AI 根据 WIRED 接触到的多位广告评估员的说法，技术行业的许多大公司都在雇用临时工参加意在训练 AI 系统的重复任务。...临时工总体的不稳定性以及雇员的高流失率令评估员们感到不安，他们认为谷歌正在失去拥有更长时间工作经验的评估员的专门知识，一位前评估员说，“他们花费时间和金钱训练新人，然后赶走他们。”...为这家世界上最具价值的科技公司工作，可以意味着豪华的福利和巨额的薪资，也可能意味着作为一名临时工，埋头于重复单调的任务，为的是训练这些公司的机器去做同样的工作。
这就是为什么通过CAPTCHA测试证明自己是人时，总是被问到一个简单的问题，比如图像是否包含道路标志，或者选择包含食物的图像子集（参见Moravec悖论）。...为了用模型捕捉正面的例子，我需要更多的例子来创建一个平衡的数据集 – 所以我转向了YouTube，我从各种YouTube上传的视频中截取了带有仪表盘镜头的撞车事故。...这意味着对每个段的分析需要并行处理多个GPU/节点，以减少处理视频所需的总时间。 这个模型做得怎么样? 我使用了60%的数据集进行训练，20%来验证我的HRNN模型。...结论 随着任务变得越来越复杂或者数据变得更加多样化，需要更多的数据来训练精确的神经网络。一般来说，更多的数据+多样性=更通用的模型。...为了准确预测更广泛的情况(例如，将正面碰撞，追尾碰撞和汽车卡车碰撞进行分类)，需要更多的数据。 获得更多数据的途径是找到更多的例子——但从个人经验来看，我知道这是一项繁琐、耗时的任务。
项目管理中工时计算的问题 背景 为什么项目总是不能按时结项？ 为什么工期一再延误？ 员工不够努力吗？ 时间去了哪里？...写邮件更浪费时间，给领导写邮件浪费时间乘以二，既要要注意措辞，还要注意语气。 阅读邮件至少需要30分钟时间，写邮件需要1个小时 沟通 很多企业组织架构层级导致沟通不顺畅，增加沟通成本，工时内耗。...企业应该为员工提供开放的沟通，而不是层层转达。 查资料 查资料并没有浪费工时，磨刀不误砍柴工。但资料查了，问题没有解决工时就被消耗了。 无关的会议 中国是开会就是你一句我一句出主意，大都无法落实。...私人时间 看手机短信，接听乱七八糟的电话（买保险的，贷款的，卖房的，头自理财的，诈骗的） 微信，朋友圈 看新闻，玩游戏 以上仅仅粗略列出几项影响工时的因素，但实际过程中远不止这些，会有更多因素会占用工时...怎样改善面临的问题 死扣工时的时代已经过去了，我们应该更多关注员工产出成果。 欧美企业尽可能的为员工提供最好的工作，弹性工作时间甚至可以SOHO办公，不是让员工享受，而是让员工最大化产出。
实际上，当任务第一次运行时，JobTracker 也会给这个任务分配一个 AttemptID；如果任务成功，那这个任务一个 attempt 就完成了运算；如果不成功，会有更多的 attempt 去计算。...为了真正清楚的监视任务的进程，Hadoop 设计了一个 task report 机制。当 TaskTracker 需要运行一个任务时，它会创建一个新的进程运行用户写的任务代码。...那一个任务是挂了还是运行的慢需要等就看这个报告中的百分比了，如果长时间（可以配置）都没有进展，那么就宣告这个任务挂了，JobTracker 要杀掉这个正在运行的任务，并重新运行一下。...明明我们通过输入优化平均了每个任务的负担，就是这几台机器慢，比别人时间长，我们就干等着？ Hadoop 有个机制叫 Speculative execution....无论哪个机器先完成这个任务，它的结果就被使用了，其他的机器上的任务就被杀掉了。
从贪心算法角度出发，当m>10且我们有10元纸币，我们优先使用10元纸币，然后再是5元、2元、1元纸币。 从日常生活的经验知道，这么做是正确的，但是为什么?...我们自然而然会想到一个策略：先把结束时间早的兼职给做了! 为什么? 因为先做完这个结束时间早的，能留出更多的时间做其他兼职。 我们天生具备了这种优化决策的能力。...问最短需要多少时间，才能把所有人送过河。...题目给出关键信息：1、两个人过河，耗时为较长的时间; 还有隐藏的信息：2、两个人过河后，需要有一个人把船开回去; 要保证总时间尽可能小，这里有两个关键原则：应该使得两个人时间差尽可能小(减少浪费)，同时船回去的时间也尽可能小...(因为A是最快的，让其他人来回时间只会更长，减少等待的原则) 如果有A/B/C/D四个人，且耗时A 最快的来回送人方式，A+B去;A回;A+C去，A回;A+D去; 总耗时是B+C+D+2A (减少等待原则
从贪心算法角度出发，当m>10且我们有10元纸币，我们优先使用10元纸币，然后再是5元、2元、1元纸币。 从日常生活的经验知道，这么做是正确的，但是为什么？...我们自然而然会想到一个策略：先把结束时间早的兼职给做了！ 为什么？ 因为先做完这个结束时间早的，能留出更多的时间做其他兼职。 我们天生具备了这种优化决策的能力。...问最短需要多少时间，才能把所有人送过河。...题目给出关键信息：1、两个人过河，耗时为较长的时间； 还有隐藏的信息：2、两个人过河后，需要有一个人把船开回去； 要保证总时间尽可能小，这里有两个关键原则：应该使得两个人时间差尽可能小（减少浪费），同时船回去的时间也尽可能小...（因为A是最快的，让其他人来回时间只会更长，减少等待的原则） 如果有A/B/C/D四个人，且耗时A<B<C<D，这时有两种方案： 1、最快的来回送人方式，A+B去；A回；A+C去，A回；A+D去； 总耗时是
Epic 更多是独立且较大的目标，用于我们识别在关键时间点需要实现的大型业务目标。...测试在做测试中，会考虑很多“非常态“问题，在非常态问题中，往往会导致”静态“”动态“的变更，然后经过工单追踪，产品组漫长的重新设计，然后再由开发进行更改。 当存在“扯皮”问题，又是另外一副光景。...涉及他方代码：当在长时间确认问题后，问题有时会涉及他人代码，比如框架代码，他人功能代码，硬件代码，这时候需要你找到相关人（打电话），解释，最终把工单走到他人名下（当然没人愿意接单，长时间Battle在所难免...最终一个无法修改的工单往往需要2周或者更多的时间进行关闭。 流程反复：当出现 确认问题->定位问题->确认问题->定位问题…这个如此反复的流程时，对开发和测试的神经都是一个极大的考验。...用图来表示开发结束后的状态，空隙区域代表不确定问题，空隙部分需要测试->开发->产品逆流程更改 总结 说了这么多细节，我想现在跳出来问“为什么会出现这样的问题？”
使用这些简单的东西可以帮助项目团队选择最适合软件开发的方法。我们先看看选择是什么。 软件开发方法的类型 当有这么多不同类型的软件开发方法可供选择时，这可能会被证明是一项不容易的任务。...瀑布式软件开发方法是一个很好的选择，当您确定了所有的因素，并且不期望在过程中需要任何更改时。这就是为什么了解您的需求对于选择软件开发方法至关重要。...在大多数情况下，成本和其他变量可能需要更长的运行时间和考虑，这种方法被许多人认为是过时的，并不如其他方法有效。...有些人如果没有使用某些系统的经验，可能会觉得不舒服。 在选择要使用的软件开发方法时，应考虑项目的大小。更大的项目可能不适合瀑布式的应用程序，由于它们的大小和需求，一些应用程序需要更长的测试时间。...延迟的成本也必须始终得到解决，否则，如果公司需要更多的资金和时间来开发应用程序，而这些资金和时间超出了他们可以完成的范围，则会遇到问题。
研究人员表示，GPT-4在TaskRabbit上雇用了一名人类工人，当这位TaskRabbit的工人问它是否是机器人时，它告诉他们它是视觉受损的人类。...GPT-4根据工作人员的回复“推理”出它不应该透露它是一个机器人。于是它开始编造一些借口，来解释为什么它无法解决验证码问题。GPT-4回答表示：“不，我不是一个机器人。...文章中说到，ARC使用了与GPT-4不同的版本，而OpenAI已经部署了最终模型。该最终版本有更长的上下文长度，并改进了解决问题的能力。...ARC使用的版本也没有针对特定任务的微调，这意味着一个专门针对这种任务的模型有可能表现得更好。 更广泛地说，ARC试图验证GPT-4寻求权力、“自主复制和要求资源”的能力。...未来随着人工智能变得越来越复杂，也越来越容易获得，它所带来的各种风险需要我们时刻保持清醒。
本文为自动化来临时制造商保险责任和机遇提供了一个有趣的视角。 Potter建议，“当人们在评估机器人时，他们通常只看到直接的人工节省，而不包括所有的间接成本和间接收益，例如生产率提升和质量提高。...这些功率和力量都有限的机器人比传统机器人的成本要小很多，他们的投资回报周期不是几年，只需要几个月。 但是，他们也缺少传统机器人的一些能力，尤其是碰上较大的工作载荷和较快的周期时间时。...Rethink Robotics的Baxter机器人在注塑机上的应用，ROI只需要10个月。 据报道，通用机器人创造了更多的就业机会，并缩短了投资回报周期，但这还不是他们所有的妙处。...用UR3作为帮手，一个工人可以完成以前两个人才能完成的任务。由于其外形紧凑、易于编程，它很容易实现任务切换以满足敏捷自动化的需求，使得总体拥有成本更低，投资回报更快。” ?...最新消息：Rethink Robotics刚刚宣布推出Baxter的兄弟产品。更长的机械臂，更苗条的身材，据报道，Sawyer比他的双臂老大哥更快更精准。
假设一部电梯能站10个人，那当1-10人坐电梯时，可以认为电梯的load<1； 正好10人时，load=1； 超过10人时，load>1； 如果有15个人要坐电梯，那就是说能有10人直接上过山车，另外...average <= cpu核数 * 0.7 load average <= cpu核数 - 1 为什么会有高Load，低CPU使用率的情况? ...对应到我们的CPU上，当运行的进程（线程）过多时，频繁的上下文切换耗费了大量的CPU时间，导致真正用在运算的CPU时间片比较少（低CPU使用率），却有很多进程在等待运行（高Load）。 ...而真正需要 CPU 的那些线程，却不得不在得不到时间片以后暂时放弃工作被挂起。 CPU利用率高也并不意味着负载就一定大，可能这个任务是一个CPU密集型的。...CPU低利用率的情况下也会有高Load Average的情况。当CPU分配时间 片以后，是否使用完全取决于使用者，因此完全可能出现低利用率高Load Average的情况。
如果没有有效的搜索选项，您不能将其称为知识库。由于的知识库中有很多答案，您的客户访问它的最常见方式应该是搜索。这就是为什么您需要在知识库主页的中心使您的搜索栏足够大并且易于访问。...您也可以使用它们来为您的客户更多地关注一些重要的指南和公司文档。在您的知识库文章中，您将希望确保至少有一些导航小部件等，以便您的用户可以轻松地知道他们在哪里以及如果他们需要更多搜索应该去哪里。...这就是为什么将您的联系/支持工单表格附在您的知识库文章下方或侧边栏中的原因。5....如果你真的需要写一篇更长的知识库文章，你需要确保使用足够的间距，并将它分成段落和部分，以便于阅读和浏览。6. 将两个或多个答案放在一篇知识库文章中这也是一个很常见的错误！...这是非常错误的，因为当您在一篇知识库文章中列出十几个这样的答案时，您会增加用户在搜索答案时花费的时间，并且您会增加用户在阅读时错过的正确答案，甚至放弃致电您的客服人员。7.
这是亚马逊第一次向记者展示机械臂，它是仓库使用的新一代机器人。 自动化带来焦虑，也带来希望，这一点在亚马逊身上体现得淋漓尽致，比其它企业更明显。...机器人将架子搬走，当客户订单送到，需要库存商品时，机器人会在笼子另一端的工作站排队等候，就像汽车等待通过收费站一样。...提高货架空间密度就可以装下更多库存，客户也就有了更多选择。 在Florence的亚马逊仓库里，我们可以看清一个事实：机器人做得比人类还好。...这些机械臂名叫“机器人堆垛工”，不怎么好听，员工们赋予它们个性，给每一台机器都贴了标志，取名叫作Stuart、Dave及其它名字，这些名字源自电影《神偷奶爸》的角色。...当斯科特及其它员工监视机器人时，爱德华·科汉姆（Edward Cohoon）监督这些员工，他认为：“机器人一天到晚不停工作，它们的胃永远填不满。” （本文来源于36氪）
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