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    学习前端开发,不要有轻松的念头

    任何渲染“轻松”学会前端开发的言论,我觉得都值得被封杀。因为它会化解你的勇气,消磨人的斗志。使你在战略层面上就处于被干扰的状态,从而做出错误的预期和判断。 很容易就学会的东西,客观事实上真的存在吗?也许吧,也许其它人遇到了,但我没有,我认识的人也没有遇到。就算我确实看到有一些聪明的人能够相对快速的学会一些东西,那也只是人家聪明而已。被他们所学会的东西的难度,依然是客观存在的。并不会因为聪明人能够快速学会从而导致它的难度有降低。 (我上面那段话中的聪明人,真的就是字面的意思。聪明,比你聪明。天生的!) 那么对

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    简单易懂解释机器学习:以在线赌博和游戏公司为例

    编译 | 量子位 若朴 赌徒往往依赖直觉,庄家偏爱铁一般的事实。他们的最终结局,殊途同归于预测。对于在线赌博和游戏公司而言,他们可以藉由用户鼠标的每次点击获得大量数据,而把这些数据变成有价值预测的关键,就是复杂的机器学习。 有何帮助? 机器学习的意思是,不需要细致入微的编程,就能让机器从数据中学到关系和模式。这种方式需要大型数据集和规划。不同的公司在开发机器学习算法是,有不同的优先级和目标。比方,有公司想利用玩家数据来改进游戏设计;而另一公司可能更希望最大化收入,并识别出最可能花钱的玩家。 让我们举个实

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    比特币和区块链(4):比特币成功的不可复制性

    0 上一篇我们详细介绍了比特币的共识机制。简单来说,比特币的共识机制是通过算力来随机选择产生新区块的节点,通过给予产生新区块的节点比特币奖励来做好人。这整个系统的健壮安全运行,从博弈论角度来看,有着一套非常复杂的的互相壮大的体系在里面。 换句话来说,虽然比特币的源代码是开放的。但是今天如果我们把比特币的源代码稍微改一点复制一份,然后作为其他币发行出去,这个新发行的币,很大程度上不会达到比特币的高度。 这种更改源代码发行的币并非没有,莱特币是里面较为成功的一个。然而从价值的角度来说,莱特币是远不如比特币的

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    终结者最强大脑!谷歌发布史上最大「通才」模型PaLM-E,5620亿参数,看图说话还能操控机器人

    ---- 新智元报道   编辑:编辑部 【新智元导读】谷歌刚刚上线了一个炸弹级「通才」模型PaLM-E,足足有5620亿参数。它是一种多模态具身视觉语言模型,从引导机器人执行任务,到回答关于可观察世界的问题,全都能搞定。 大语言模型的飞速「变异」,让人类社会的走向越来越科幻了。点亮这棵科技树后,「终结者」的现实仿佛离我们越来越近。 前几天,微软刚宣布了一个实验框架,能用ChatGPT来控制机器人和无人机。 谷歌当然也不甘其后,在周一,来自谷歌和柏林工业大学的团队重磅推出了史上最大视觉语言模型——PaL

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    这些年来,看人工智能如何“助攻”医疗领域

    这几天,南京本地论坛的一条消息备受关注,去年接受600多万捐款的南京4岁脊索瘤女孩“媛媛”在奔赴美国治疗一年之后还是离开了人世,在不少人为之惋惜的时候,也有不少网友关注着另一个方向,那就是善款的走向。 其实,早在去年6月份的时候,社会上关于这笔善款就有了一番争论,后来结果是其父母站出来向人们做出了公开回复。而此时这个要求的再次出现,往深了讲,也还是慈善事业的一个通病——信息不透明。 由于信息不透明,中国的慈善事业遭到了很大的打击,尤其是在“郭美美事件”之后,慈善事业更是被推上了风口浪尖。而由于民众的不信任,

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    引爆AI不仅靠技术,执行有力才明势:明势资本科技高峰论坛实录

    【新智元导读】明势资本年会4月7日在北京举行。明势资本创始合伙人黄明明介绍了2016年度基金情况和2017年基金发展展望,并解析了明势资本的投资价值观和方法论。年会同时举办《科技高峰论坛》,新智元创始人杨静主持,明势资本创始合伙人黄明明、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣、北京航空航天大学教授王田苗王田苗、紫牛基金创始合伙人张泉灵、微软亚洲研究院副院长张益肇等嘉宾参与讨论了人工智能的引爆点、如何落地问题。 2017年4月7日,明势资本在北京举行年会,发布了2016年度基金情况和2017年基金发展展望。明势资

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