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【思维模型】拥抱复杂性(第 1 部分)

那些拥有人工智能(人工智能)的组织和那些没有人工智能的组织之间似乎存在着危险的鸿沟。为什么 Google 可以识别你的脸,理解你的讲话,并且显然知道你对新浓缩咖啡机的秘密渴望,而你的组织却需要几个月的时间才能在你的状态报告中添加几个字段? 这个问题的简单答案是,解决方案根本不在于简单,而在于接受和尊重复杂性。谷歌等组织并没有接受简单的“快速修复”解决方案的最新主张,而是通过将网络置于其工作的核心来接受复杂性。数据、计算机和人工神经元网络可以对复杂系统进行建模。任何希望在未来证明自己并保持竞争力的组织都必须毫不拖延地采用这种“网络模式”。

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如何降低云计算基础设施的复杂度?

云计算的应用浪潮已然席卷全球,而且速度有增无减。根据 Flexera 的《2020 年云计算现状年度报告》,93% 的受访者使用多云或混合云战略。将计算资源作为一种服务提供出来为企业带来了极大的灵活性,这使得他们可以控制成本,并专注于核心业务需求,而不是数据中心的运营。多年来,随着高带宽的普及,计算领域不断发展,各种服务和定价模式不断增加。由于供应商不仅提供基本的计算能力,而且还提供平台即服务的替代方案和高度专业化的服务,如数据存储和机器学习,因此,消费者实现最佳成本或最佳方式的复杂性也在不断增加。不过,也许有人会说,这种显而易见的复杂性是选择多样化的结果,而实际上,就个别应用来说,总体复杂性可能会降低。本文探讨了导致云计算基础设施复杂性的不同方面,以及缓解这种复杂性的方法。

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主动推理的控制流:生物如何调控自身的资源

⽣命系统⾯临着环境的复杂性和⾃由能源的有限获取。在这些条件下⽣存 需要⼀个控制系统,该系统可以以特定于上下⽂的⽅式激活或部署可⽤的感知和⾏动资源。在第⼀部分中,我们介绍⾃由能原理(FEP)和⻉叶斯预测误差最⼩化主动推理的思想,并展⽰主动推理系统中控制问题是如何出现的。然后我们回顾 FEP的经典公式和量⼦公式,前者是后者的经典极限。在随附的第⼆部分中,我们表明,当系统被描述为执⾏由FEP驱动的主动推理时,它们的控制流系统始终可以表⽰为张量⽹络 (TN).我们展⽰了如何在量⼦拓扑神经⽹络的总体框架内实现TN作为控制系统,并讨论这些结果对多尺度⽣物系统建模的影响。

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不要和一种编程语言厮守终生:为工作正确选择

我们程序员在着手一个项目时,需要做的关键决定之一就是选择一种语言,或一组语言,用于实施该系统。这一决定不仅会影响系统的实现,也会影响设计。例如,我们应该使用面向对象的语言还是过程语言?选择什么语言对项目以及作为项目一部分的程序的生命周期有着深远的影响,很多次,我们基于一些非常善变的因素,没有思考太多就去选语言:这语言是我惯常用来实现这类系统的;这语言我了解得最透彻;这是我最喜欢的语言,我很享受于用这种语言编程;等等。   既然这个决定会导致深刻而长远的结果,那么我们是不是在做这个抉择时应该更加务实?很多时候

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