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动态类型思维静态类型思维

其实接口有利有弊,动态类型也是有利有弊,但因为使用语言不同造成了思维和观点的差异,确实是蛮有意思的。熟练掌握多几种编程语言,领会其思想,跳出单个编程语言思维局限,确实是能够提升自身编程能力的。

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德勤 | 思维机器:人工智能时代的预测之术

最近,大数据的兴起和人工智能的复兴让人类机器能力的对比更加突出,也引起了更多的担忧。 我们人类的思维本质上大多数时间都是在系统1中运行的,从整体上看,这已经足够了,因为我们每天都要做几百个决策。完全依赖于时间和能量消耗的系统2类的深思熟虑会让人产生决策瘫痪。 从统计学上看,系统1的思维模式是非常糟糕的。 他们的主要的发现是,许多加入到系统1思维中的心理“经验法则”(启发式)是带有系统性偏见的,其方式也是常常令人惊讶的。 当然,这几个规则都是大数据和时下的人工智能出现之前指定的。它们会很快过时吗? 计算机还不能做什么 物联网传感器源源不断产生的数据、云计算以及机器学习的发展,引起了人工智能的复兴。 而人工智能将有可能重塑人计算机的关系。有句话说得好——数据是新的石油。

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    AI设计:技术思维设计思维的mix

    最近在思考一些机器学习给设计带来的思维转变,还有对交互设计的影响,本文把一些读书笔记,及感想总结而成,主要是涉及AI技术、技术思维、设计思维、设计工具、用户体验设计等内容。 2 RNN算法设计 2.1 RNN RNN具有自动补全的能力,被广泛应用于预测一串文本中的下一个字符或者一段音乐中的下一个音符之类的任务。 中场休息下 3 AI产品的用户体验设计 人工智能产品越来越多,机器不仅执行我们的命令,而且他们自己做事。这将改变用户的反应方式、行为方式以及用户对这些产品的心理预期。 新技术都会有一种很自然的新的交互方式之匹配。 更多文章推荐 从Storyboard到DIY实现一个漫画生成器-01 Awful AI 人工智能的可怕应用 DIY一个人工智能珠宝设计师v1.0 你是 Infinite Learner 吗?

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    算法思维工程思维差异的根源

    这两种思维的本质差异是什么呢? 工程思维是确定性的,而算法思维是概率性的。 我想这就是差异的根源。 你可能会反对,工程也不是完全确定的,墨菲定律随时在发生作用,你永远都不知道什么时候就出bug了。 所以涉及算法的项目,最后交付都变成比较有挑战的事情,客户想要人工智能,但是你却交付了个人工智障!

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    创新思维范式

    因此,计算思维集中于使机器更加实用(例如,通过人工智能)和更快速(例如,通过并行计算)。 从机制的角度来看,计算思维意味着以计算为中心的设计,使计算组件的速度尽可能快。 如果这个推荐是基于深度学习或其他人工智能方法生成的,我们通常不知道这些推荐背后的确切原因。 从早期的大型计算机到目前数以百万计的处理器核心,都可以类比为“少而巨”和“小而多”,需要考虑计算机系统中组件之间的几个维度,包括单核多核、简化复杂、共享私有、分布集中、延迟带宽、局部并发、同构异构 、同步异步、通用特殊用途等。 对于 A-C 和 A-D 的连接,计算思维和数据思维可以通过体系架构的思想在物理上实现。例如,应用于计算组件的顺序并行维度包括流水线、多线程和多核技术。

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    继续聊技术思维设计思维的mix

    本文继续聊设计思维技术思维的mix,基于志荣做的访谈《第三期采访:设计师如何在智能化时代持续学习和成长?》,mixlab社区重新梳理了4个内容跟大家分享下。 产品设计师/数字极客/跨界学习者 公众号:HackHYourself ML01-TVB 独立开发者/交互设计师 公众号:薛志荣 ML00-shadow 无界社区发起人/设计师/程序员 ---- 1 编程思维设计思维 ——结构化的思维往往是技术思维,例如平面设计领域,平面设计师最后设计完成的是一张设计图,而在计算机/技术的思维角度看,其实是一份结构化的数据。 例子: svg格式的图,看起来跟我们传统的图片没啥区别。 中场休息,推荐基本深度学习的书: 3 AI对交互设计的影响 AI技术对交互流程的影响,在往期的文章也有所提及,例如《TensorFlow.js、迁移学习AI产品创新之道》 这里再补充一些例子。 4 艺术也是可以被机器所创作的 这里举AI音乐的例子,如果用工程的角度去看待音乐,它其实跟数学还有编程有密切的关系。

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    衡量:DevOps 架构下的人工智能思维

    如果人工智能做了半天对你的行为没有任何影响,这是没有意义的。 第四个是最重要的,会改变你的行为。 一定要专业人士才可以做这件事吗?一定要专业人员才可以做 AIOps 吗?不需要。 看板衡量 ? 接下来介绍一下传统的看板的衡量方式,然后迅速移到敏捷开发的看板方法,这是我经历的最大的改变。 传统的看板里面,如果是黄灯的我们把进度延迟,如果是绿灯,我们把进度加快。 ? 谈系统思维衡量 敏捷开发最有趣的是什么?当初定的时候是2011年,它只有Dev,没有Ops。 你们在公司有执行敏捷开发的,是不是进入了Ops了呢? 真正要敏捷化,走到精实,再走到系统思维,需要很长的路线,不仅是AIOps要出来,后面还要把需求再拉进来,把需求拉进来以后,后面还要到业务的团队也加入,这样会得到快速回馈。

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    人工智能大数据,开启保险新思维

    国内外100多家保险公司信息化主管和IT行业精英齐聚一堂,以“ 新技术助力互联网+保险的创新规范“为主题,热烈探讨“人工智能、大数据、移动互联网、云计算”等新技术给保险行业未来带来的颠覆和变化。 “互联网+”时代大红利下,保险行业迎来崭新的机遇,逐渐从传统的保护壳中走出来,不断接触新技术、新思维。 大数据时代,数据结构化势在必行,如何低成本、高效率的实现数据结构化, OCR人工智能技术,是最快捷和高效的解决方案,可以在存量数据和新增数据上同时入手。“ ? OCR人工智能,让机器自动识别、录入数据,快速实现数据结构化的新技术。合合信息专注OCR人工智能超过十年,合作伙伴遍布全球。 在传统的OCR技术前提下,好好学习的OCR人工智能,加入了大数据和深度学习的算法,尤其在智能移动设备,凸显明显的优势:识别率高,速度快。

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    计算推断思维 五、表格

    输出是一个新表,列原始表格相同,但行是重新排列的。 它的输出是一个表格,列原始表格相同,但只有特征出现的行。 where的第一个参数是列标签,列中包含信息,有关某行是否具有我们想要的特征。 如果特征是“薪水超过一千万美元”,那么列就是SALARY。 Python 中的其他地方一样,范围包括左端但不包括右端。 如果我们指定一个任何行都不满足的条件,我们得到一个带有列标签但没有行的表。 蓝色曲线显示 2014 年的比例年龄。 从 0 岁到 60 岁,这个比例差不多是 1(表示男性和女性差不多相等),但从 65 岁开始,比例开始急剧上升(女性多于男性)。

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    架构思维:系统容量设计

    运营的评估和线上数据的收集 2、评估日平均访问量QPS:评估运营时间内的平均QPS 3、评估高峰区间的QPS:流量曲线计算 或 28 法则估算 4、性能压力测试:评估实例能够承受的极限吞吐量 5、根据线上冗余度,实际的差值进行调整

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    计算推断思维 十三、预测

    SUV 价格加速度之间的关系也呈线性趋势,但是斜率是正的。 示例 假设我们的目标是使用回归,基于巴塞特猎犬的体重来估计它的身高,所用的样本回归模型看起来一致。 它是点直线之间的垂直距离,如果点在线之下,则为负值。 请注意,定义lw_mse的定义类似,不同的是拟合值基于二次函数而不是线性。 残差是y的观测值y的拟合值之间的差值,所以对于点(x, y): residual函数计算残差。

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    计算推断思维 十五、分类

    现在,为了预测她是否有 CKD,我们在散点图中找到最近的点,检查它是蓝色还是金色;我们预测爱丽丝应该接受该患者相同的诊断。 但是,行数组有一些特征。 你可以使用item来访问行中的特定元素。 我们可以使用它来定义distance_from_alice,它将一行作为参数,并返回该行 Alice 之间的距离。 例如,第一层面积(平方英尺)销售价格相关,但仅解释其一些变化。 为了加速计算,我们将只使用原始分析中销售价格相关性最高的属性。

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    架构思维:系统容量设计

    运营的评估和线上数据的收集 2、评估日平均访问量QPS:评估运营时间内的平均QPS 3、评估高峰区间的QPS:流量曲线计算 或 28 法则估算 4、性能压力测试:评估实例能够承受的极限吞吐量 5、根据线上冗余度,实际的差值进行调整

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    计算推断思维 十一、估计

    十一、估计 原文:Estimation 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在前一章中,我们开始开发推断思维的方法。 我们将用推断思维来回答这个问题。 基于随机样本的统计量可能是总体中未知参数的合理估计。例如,你可能希望使用家庭样本的年收入中位数,来估计美国所有家庭的年收入中位数。 之类似,第 70 个百分位数是该集合中(一定条件的)最小值,至少 70% 的元素一样大。 现在 5 个元素中的 70% 是“3.5 个元素”,所以第 70 个百分位数是列表中的第 4 个元素。 从样本中随机抽取样本,原始样本大小相同。 二次样本的大小原始样本相同很重要。 原因是估计量的变化取决于样本的大小。 由于我们的原始样本由 500 名员工组成,我们的样本中位数基于 500 个值。 这种关系的一个简单的衡量标准是出生体重怀孕天数的比值。ratios表包含baby的前两列,以及一列ratios。

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    传统软件思维To C思维,SaaS的两大天敌

    一是传统软件思维,二是To C思维。 这两个思维方式对中国SaaS的误导极深。 大家不要小看思维方式的问题。 这两种思维模式都没有错,但是放在SaaS身上就错了,SaaS模式的价值就没有了。 什么是传统软件思维? SaaS企业的CEO不是来自传统软件就是2C的背景,有点惯性思维情有可原。 但是SaaS本身有一套自己的思维方式。中国SaaS要想长大,CEO和高管团队必须用真正的SaaS思维武装自己。 销售第一次客户见面,通常就是打开PPT介绍产品。说了两个小时,才发现客户需求不对。 不仅是一线销售,CEO重要客户的第一次见面,也是习惯性的先用PPT介绍产品技术。 ———— / END / ———— 腾讯SaaS加速器·产业升级实战派 腾讯SaaS加速器,作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分,旨在搭建腾讯SaaS相关企业的桥梁,通过技术、资本、商机、生态等层面的扶持

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    思维体系---技术思维、业务数据思维、产品思维、复合思维

    甚至到现在能看到的区块链、人工智能。。五花八门日新月异,搞的有目标的程序员变得浮躁,都要去接触一下,你不接触,就好像跟时代脱节了一样。其实,这是一份焦虑,一份不安全感,一份压力。 那区块链,本人也没接触过,但是通过它的基本行为,可以判断出各个节点的全量存储 节点的加密运算及通信,不准确的理解是另一种形式的分布式,同时会牵扯更多其他算法领域上的。 那么下来说下数据思维,数据思维更多的是发现数据数据之间的关联性,事物事物之间的联系,通过哪一类事物,我们可以通过数据处理、数据分析、算法分析等手段去应证,去推算。 三、产品思维   对于产品思维,很多人会想到,程序员总想砍死产品经理,改来改去哈哈。。但是其实产品思维的核心在于 与人打交道、业务打交道、技术打交道 以及 事物的推动作用。 这并不是一件容易的事,同时还包含同理心,不同结构的成员交流的融合。那么产品思维,我们就可以概括为:业务本身、技能专业度、洞察力、心理学、全局观、高情商以及耐心,是一种复合的思维

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    计算推断思维 十七、更新预测

    检测树中描述的相同。 但是有这种疾病的比例是这个函数的参数。 我们将 0.004 用作参数来调用population,然后调用pivot,对这十万人中的每一个人进行交叉分类。 将其 475 个假阳性相比:在阳性中,拥有疾病的比例与我们通过贝叶斯规则得到的结果相同。

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    技术思维孰轻孰重?

    同时也会触发大家对未来的担忧,提升技术和思维哪个更重要? 其实这是一个伪命题。技术是指所做的事,常见之相对的是管理,而思维是做事的方式,二者并不冲突,反而相辅相成。 ? 1 ● 常见的思维模式 ● 【简介】 思维模式相信大家都听过很多,比如互联网思维、产品思维等等,不过这些都是一些策略方法上的思维,常见的底层思维有4种:发散思维、收敛思维、水平思维和系统思维。 【发散思维】 发散性思维是指大脑天马行空,四处发散的一种思维模式,所谓思维导图、创新思维、发散联想等等都属于发散思维 在王世明老师的《思维力》一书中,有个经典的案例是分析如何能挣到100万,纯发散性思维得到的可能就是下面这张图 2 ● 技术系统思维 ● 【什么是系统】 系统反映了人们对事物的一种认识论:即系统是由两个或两个以上的元素相结合的有机整体,并且系统的整体不等于其局部的简单相加——即不仅要考虑系统的构成元素、更要考虑元素之间的联系 4 ● 最后 ● 技术思维孰轻孰重? 如果是这个问题,答案当然是技术,因为技术能力里面已经包含了思维方式。 不过我想有这个疑问的同学更多地是想问专业知识和思维孰轻孰重?

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    【观点】大数据统计新思维

    毫无疑问,大数据时代已经来临,它正在悄悄地改变着人们的行为思维,难以阻挡,无法抗拒。 在计算机科学、电子商务等领域已率先在大数据技术开发应用方面做出不俗成就的时候,以数据为研究对象的统计学该如何应对? 无动于衷还是盲目追从? 正确的态度应该是理性对待、积极跟进、改变思维、谋求发展。 那么,统计思维应该发生怎样的变化? 现在,我们拥有了大数据,就等于拥有了超大量可选择的数据———备选“黏土”的体量种类都极大地增加了,所要做的最重要的工作就是比较选择,因此我们的思维应该是如何充分利用大数据,凡是大数据源中能找到的数据就不再需要进行专门的调查 ( 三) 分析数据的思维要变化 基于上述两个变化,数据分析的思维必然要跟着变化,那就是要主动利用现代信息技术各种软件工具从大数据中挖掘出有价值的信息,并在这个过程中丰富和发展统计分析方法。

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    异步思维——把请求解析分开

    在昨天的文章《Callback ——从同步思维切换到异步思维》,我们举的例子似乎还不能很好地说明 Callback 的优势。今天我们再来看另外一个场景。 我们在创建 RequestObj 对象的时候,把不同的 parse 函数通过 callback 参数 url 关联起来。

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