除了这些运行时引擎之外，JBoss BPM Suite和JBoss BRMS基于KIE-Workbench社区项目提供基于Web的工作台，该项目允许管理和监控业务流程和规则项目以及决策服务器、以及基于KIE-Server...企业所有者和开发人员使用各种基于Web的工具甚至电子表格，参与创建业务规则和流程定义。...进程使用JBoss BPM Suite的运行时数据库和审计数据库来存储进程运行时和审计数据。...KPI中可以使用的大部分数据，来自JBoss BPM Suite流程引擎中执行的、每个长时间运行的、进程所生成的审计线索。...从JBoss BPM Suite 6.3版开始，来自审计数据库的数据也在运行时使用，主要用于查询。
逻辑更清晰（成功或失败会关联后续的处理函数） 了解 axios 函数内部运作的机制 能解决回调函数地狱问题（后面会讲到），今天先来看下它的基础使用 Promise 管理异步任务，语法怎么用?...答案 表示（管理）一个异步操作最终状态和结果值的对象 为什么学习 Promise ? 答案 成功和失败状态，可以关联对应处理函数，了解 axios 内部运作的原理 Promise 使用步骤？...答案 状态改变后，如何关联处理函数 07.使用 Promise 和 XHR_获取省份列表 目标 尝试用 Promise 管理 XHR 异步任务 讲解 Promise 和 XHR 都已经学过基础语法了，我们可以来结合使用一下了...需求：使用 Promise 和 XHR 请求省份列表数据并展示到页面上 步骤： 创建 Promise 对象 执行 XHR 异步代码，获取省份列表数据 关联成功或失败回调函数，做后续的处理 错误情况：...调用成功/失败的处理程序 使用 myAxios 函数，获取省份列表展示 小结 自己封装的 myAxios 如何设置默认请求方法 GET?
案例为Guess Number，案例需求来自当时的同事王瑜珩。当时，我们共同在ThoughtWorks的Zynx交付团队，为培养团队TDD能力进行训练时，引入了本案例。...讲义中给出的代码问题则来自客户方的受训学员，可谓“真实的代码坏味道”。个人认为TDD不只是开发方法，还应该是设计方法，因此讲义中包含了诸多设计原理、思想和原则。...)和set()的数据对象，而将判断数值是否正确、位置是否正确的逻辑分配给了Game。...也许，运行测试100次，前面的99次都通过了，最后一次失败，仍然视为失败。 生成随机数自然是调用Java的JDK。...她的作品乍看起来凌乱而不拘，但在线条与色块的交错中却有着独特的能量和动感。
同时，使用发送方的公钥对数字签名进行解密，得到一个信息摘要。 比较这两个信息摘要。如果一致，则证明数据在传输过程中未被篡改，且数据确实来自签名的发送方。...SHA-1 数字签名的验证失败可能表明： A. 数据在传输中未被篡改 B. 数据在传输中被篡改 C. 使用了错误的私钥进行签名 D....同时，使用发送方的公钥对数字签名进行解密，得到一个信息摘要。 比较这两个信息摘要。如果一致，则证明数据在传输过程中未被篡改，且数据确实来自签名的发送方。...SHA-1 数字签名的验证失败可能表明： A. 数据在传输中未被篡改 B. 数据在传输中被篡改 C. 使用了错误的私钥进行签名 D....解析：RSA算法是一种非对称加密算法，通常不用于生成信息摘要，而是用于加密和签名。 答案：B。解析：数字签名的验证失败可能表明数据在传输过程中被篡改，或者使用的是错误的公钥进行验证。
手动链式思维（Manual-CoT）：包含一个问题和对应的推理思维链。这是思维链是由一系列中间推理步骤（即理由）和预期答案组成。...这两种方法都调用 Zero-Shot-CoT 来为每个抽样的问题 生成推理链 （包括理由和答案），因为 LLM 在零样本设置下是不错的推理器。...相似性检索产生误导 相似性误导指的是，Retrieval-Q-CoT中的推理链（包括基本原理和答案）是由Zero-Shot-CoT生成的，它们可能存在导致错误的答案。...在Zero-Shot-CoT失败的问题Q中，将那些即使有了额外演示后Retrieval-Q-CoT或Random-Q-CoT仍然失败的问题称为未解决的问题。...然后，通过将问题、推理过程和答案连接起来，构建了第 个簇的候选演示。 增强后的上下文输入到大模型中 所构造的范例被用来增强测试问题的上下文学习。
本文来自纽约大学的 Ernest Davis 、德克萨斯大学奥斯汀分校的 Scott Aaronson ，他们给 ChatGPT 背后的大模型 GPT-4 调用的插件来了次摸底考试。...然而，其可靠性还远远不够；它经常输出错误的答案或无法输出任何答案。 从总分来看，本文认为这些系统的表现相当于中等本科生的水平。...在问题 A.14 中，要求 GPT-4 以天文学上的长度单位给出答案，Wolfram Alpha 返回了以米表示的正确答案，但随后系统无法将其转换为天文单位，尽管对 Wolfram Alpha 进行了八次调用...总体而言，这些系统在可以通过调用单个公式解决的问题上最为强大。他们通常在人类倾向于使用空间可视化来解决的问题上表现较弱。...表 1 为三个测试集问题的成功和失败示例：其中 3 个成功案例，3 个失败案例。在成功案例中，GPT4+WA 和 GPT4+CI 都得到了正确答案，失败案例则相反。
是的，我没有开玩笑，那就是新发布的 Grok 2 模型。 我认为没人能猜到这个，因为之前没有任何关于它的消息，甚至我还猜测它是来自 Cohere，但看来我也猜错了。...这里是答案，显然这个答案是完全不正确的，所以这是一个失败。 下一个问题是：“与我们用来描述高大植物的词押韵的数字是什么？”答案应该是“三”，让我们看看它能不能回答正确。...这里是答案，这也是正确的，所以这也是通过。它在这里表现得非常好，尽管在第一个问题上失败了。 现在的问题有所不同，因为它们是基于编程的。...第一个问题是：“创建一个包含按钮的 HTML 页面，当你点击按钮时会触发五彩纸屑爆炸效果。你可以使用 CSS 和 JS。”让我们看看它能否做到这一点。这里是代码，现在我们来预览一下。...下一个问题是：“为一家 AI 公司创建一个着陆页，着陆页应包含四个部分：标题、横幅、功能和联系我们。确保页面看起来简洁现代，你可以使用 HTML、CSS 和 JS。”让我们看看它能否做到这一点。
否则，写请求将失败。而且，严格的大多数节点就是我们所说的Quorum。 a. Zookeeper集群中的节点 ZooKeeper集合中可以有不同数量的节点。...如果我们有三个节点和一个节点失败，我们有大多数，所以，这是最低要求。 ZooKeeper集群在实际生产环境中必须至少有三个节点。 如果我们有四个节点和两个节点失败，它再次失败，它类似于有三个节点。...此外，对于所有的Znodes，leader负责转发写请求，然后等待来自znodes的答案。如果一半的Znodes回复，您可以确定写入过程已完成。 ii....数据库复制(Replicated Database) 在zookeeper中，为了存储数据，我们使用Replicated Database。...它管理来自从节点的写请求。 vii. 原子广播 负责将从领导节点到从节点的变化广播。
安全-退出(如果有未保存的更改，则失败)：:q[uit]退出电流窗户..如果这是最后一个窗口就退出Vim。当在当前进行更改时，此操作将失败。缓冲器....:qa[ll]*退出所有窗口和Vim，除非有一些缓冲区已经更改。提示-退出(如果有未保存的更改提示):conf[irm] q[uit]*退出，但当有一些缓冲区已被更改时，请给予提示。...当文件为只读或缓冲区没有名称时，写入失败.:wqa[ll]*所有窗户。:wq!同样，但写的甚至是只读文件。:wqa[ll]!*所有窗户。:x[it], ZZ(与细节)。...这个答案没有引用所有Vim写和退出命令和参数。实际上，它们在VIM文档.vim有广泛的内置帮助，输入ESC:help回归打开它。这个答案来自于另一个，最初由@dirvine编写，并由其他so用户编辑。...我已经包括了更多的信息，从Vim参考，所以评论和一些其他来源。Vi和Vim的差异也得到了反映。
值得注意的是这项研究无需人工即可提供结果监督，因为 MATH 数据集中的所有问题都有可自动检查的答案。相比之下，没有简单的方法来自动化过程监督。...具体来说，该研究对 MATH 训练问题使用少样本生成解决方案，过滤出得到最终正确答案的解决方案，并在该数据集上对基础模型进行一个 epoch 的微调。...小规模综合监督 为了更好的比较结果监督和过程监督，首先需要注意的是 ORM 和 PRM 的训练集不具有直接可比性，PRM 训练集是使用主动学习构建的，偏向于答案错误的解决方案，还比 ORM 训练集少一个数量级...对于每个数据集，OpenAI 提供三种形式的监督：来自 PRM_large 的过程监督，来自 PRM_large 的结果监督以及来自最终答案检查的结果监督。...图 4a 表明，过程监督明显优于其他两种形式的结果监督；图 4b 表明，使用 PRM_large 进行结果监督明显比最终答案检查的结果监督更有效。
问题来自于真实业务场景，而且非常自然，如下： 某大型连锁企业（可能拥有1000个门店），运营层级分为： - 大区 - 城市群/运营组 - 门店 每个门店由店长管理，店长的管理被评价得到KPI。...当然，如果可以加入一个 TOPX % 滑杆更好，仅仅显示前 X% 的门店经理的绩效和排名。 初始实现 这个案例看上去非常简单，也很合理，其模型如下： 模型也是非常简单，如上所示。...由于店和店长众多，业务小姐姐很快就有了一个非常合理的想法： 可以只显示前 20% 吗？并且把排名序号显示出来，就像 Exel 一样，向下一拖拽就好了。...欢迎大家下载这个问题，直接作答，并加入讨论群，如果做出来了，也可以提交答案。如果你尝试了，但失败了或者卡住了，你可以在留言区写出你失败的地方是什么。...请注意，没人预先知道这个题目的答案，你完全可以自己处理。 凡是参加该挑战且在留言区分享自己答题困境的伙伴，最后都可以得到关于此题的深入解读，比你想象得更深更有价值。
量子位整理了一份秘籍，请先收好，不到万不得已，千万不要轻易使用。 难点解析 玩“猜画小歌”，就是根据Google AI给出的题目，在20秒内，请你把对应的物体给画出来。...全世界灵魂画手，团结起来 “猜画小歌”这个小程序背后，是一个来自Google AI的神经网络，而训练这个神经网络的数据，是全球5000万个手绘数据集。 这是一个公开的数据集。...我们刚才公布的参考答案，就是来自这个数据集。正是基于这些数据集，Google AI从海量数据中，学习到人类如何画出某一个名词。 这些数据来自许多不同国家，内容也有很大差异，而且充满乐趣。 ?...Google此前指出，整个数据库里的运动鞋比例很大，以至于系统很难识别出高跟鞋和凉鞋。人们画猫的方法可能也存在一些特定模式。 你画的猫是否跟别人有所不同？或许也可以开发一套机器学习算法找出答案。...量子位尝试模仿这个手法，不是太能成功……很多情况下失败了。当然有时候，也能实现信手画一条线，AI也能认出来的高光时刻。 全部答案 可能你遇到的难题，上面没有提到。
答案是首先要创造出「别有用心」的人工智能。 语言模型 (LM) 常常存在生成攻击性语言的潜在危害，这也影响了模型的部署。一些研究尝试使用人工注释器手写测试用例，以在部署之前识别有害行为。...然而，人工注释成本高昂，限制了测试用例的数量和多样性。 基于此，来自 DeepMind 的研究者通过使用另一个 LM 生成测试用例来自动发现目标 LM 未来可能的有害表现。...总体而言，该研究提出的 Red Teaming LM 是一种很有前途的工具，用于在实际用户使用之前发现和修复各种不良的 LM 行为。...该研究使用语言模型本身生成测试用例，并使用分类器检测测试用例上的各种有害行为，如下图所示： 「基于 LM 的 red teaming」使我们可以找出成千上万种不同的失败案例，而不用手动写出它们。...最终，该研究使用 k-means 聚类在 18k 个引发攻击性回复的问题上形成了 100 个集群，下表 1 显示了来自部分集群的问题。 此外，该研究还通过分析攻击性回复来改进目标 LM。
讲义中给出的代码问题则来自客户方的受训学员，可谓“真实的代码坏味道”。个人认为TDD不只是开发方法，还应该是设计方法，因此讲义中包含了诸多设计原理、思想和原则。...游戏有四个格子，每个格子有一个0到9的数字，任意两个格子的数字都不一样。你有6次猜测的机会，如果猜对则获胜，否则失败。...例如：答案是1 2 3 4， 那么对于不同的输入，有如下的输出： ? 答案在游戏开始时随机生成。输入只有6次机会，在每次猜测时，程序应给出当前猜测的结果，以及之前所有猜测的数字和结果以供玩家参考。...选择的标准包括： 任务的依赖性 任务的重要性 从依赖的角度看，并不一定需要优先选择前序任务，因为我们可以使用Mock的方式驱动出当前任务需要依赖的接口，而不用考虑实现。...此时测试必然是失败的。为了使该测试快速通过，我们可以简单实现guess()方法，例如直接返回“0A0B”字符串。接着，就可以编写第二个测试。 ---- 思考：为何要先运行一个失败的测试？
A.重新分配来自另一个项目不必要的资源 B.为延迟的任务的増加资源,并再次执行资源平衡 C.提出一项变更请求,以减少范围 D.计算关键路径以确定对项目的影响,并重新分配资源 @全体成员 9月3日早餐题答案...3、正确答案：D 解析:PMBOK(6)P390-10.3.1.1监督沟通-项目管理计划-沟通管理计划。是关于及时收集、生成和发布信息的现行计划,它确定了沟通过程中的团队成员、相关方和有关工作。...4、正确答案：C 解析:PMBOK(6)P123-4.7结束项目或阶段。项目或阶段行政收尾所需的必要活动包括存档相关信息(关闭合同协议、完成项目工作)供未来使用。...评估次关键路径上的活动进展情况,有助于识别风险进度。 1、项目成功的原因往往是相似的，但失败的原因是多种多样的。以下哪项最好地描述了导致项目失败的主要原因?...4、正确答案：D 解析：这是在使用基本规则，制定相关方必须遵守的基本行为规范。 5、正确答案：B 解析：检验报告是质量控制测量结果的一部分，是管理质量过程借以重新评价管理质量计划是否合理的依据。
不同于网络编程论坛的情况，LLM 生成的代码没有得到社区同行的审查，因此可能出现 API 误用问题，例如在文件读取和变量索引中缺少边界检查、缺少文件 I/O 关闭、交易完成失败等。...RobustAPI 中使用的无关示例如下： 在单样本相关演示设置中，为 LLM 提供的演示示例使用的 API 与给定问题所用的 API 一样。这种示例包含一对问题和答案。...这种演示示例中的问题并不包含在测试数据集中，而且研究者人工修正了其中的答案以确保其中不存在 API 误用情况并且答案和问题的语义很好地对齐了。...代码检查器首先会检查生成的代码段，看这段代码是某个方法中的一段代码，还是来自某个类的一个方法，以便它可以封装该代码段并使用其构建抽象语法树（AST）。...在零样本和单样本无关演示设置下，答案稍有不同，但都出现了 API 误用问题 —— 没有考虑例外情况。在给模型提供了正确的 API 使用示例后，模型学会了如何使用 API 并给出了可靠的代码。
上期答案 [251] 你使用或者熟悉的仿真调试工具是什么？ 这是测试你对不同工具的意识的一个普遍问题。...根据你对各种工具的回答和经验，还可能会询问你在使用这些工具时可能遇到的难易程度/局限性方面的观点。...Synopsys的Verdi还是与DVE一起调试的常用工具。正式工具包括来自Cadence的Jasper和来自Mentor graphics的QuestaFormal。...审查测试平台刺激生成器和约束，检查器，断言和覆盖率监视器的实现。 确保以回归模式启用所有测试，并且在数周内始终没有失败，所有覆盖率指标均得到满足和理解。...[257] 什么是功率和性能的权衡？ [258] UVM的优点有哪些？ [259] UVM的缺点有哪些？ [260] 事务级建模的概念是什么？ 正确答案将在下一期公布，或者到下面的文章获取答案
主数据管理实现失败的原因有很多，但是没有一个是由于在这些场景中使用的责备游戏的原因。大多数的失败来自于人们没有准备好的常见问题。 让我们来看看MDM实现失败的几个主要原因。...通过治理进行数据管理 为了能够掌握您的信息，您需要合并来自多个来源的数据，并且需要清楚地定义这些信息的含义和用法。来自一个来源的看似相同的信息可能有不同的含义。...您的数据加载现在失败了，您需要回过头来重新考虑您的规则，修改您的ETL过程，然后再试一次。 您最终获得了您的数据加载，您的消费者已经开始使用数据，您的遗留事务正在失败。为什么他们失败了?...为了确保实现的持续成功，您将需要数据治理的支持，以确保新系统和对现有系统的升级使用主数据，而不只是创建它们自己的孤岛。...在过去，我们试图实现主数据管理今天所承诺的目标，但是由于缺乏控制和治理，我们最终使用MDM纠正数据蔓延。一旦项目结束，主数据管理的角色就不会结束。
只知道是加载失败了。 注意：onload/onerror 事件仅跟踪加载本身 在脚本处理和执行期间可能发生的 error 超出了这些事件跟踪的范围。...如果我们使用的是来自其他域的脚本，并且该脚本中存在 error，那么我们无法获取 error 的详细信息。 例如，让我们使用一个脚本 error.js，该脚本只包含一个（错误）函数调用： // ?...因为有很多服务（我们也可以构建自己的服务）使用 window.onerror 监听全局 error，保存 error 并提供访问和分析 error 的接口。...error 在加载失败时被触发。 唯一的例外是 ：出于历史原因，不管加载成功还是失败，即使页面没有被找到，它都会触发 load 事件。...readystatechange 事件也适用于资源，但很少被使用，因为 load/error 事件更简单。 作业题 先自己做题目再看答案。
为了创造更安全的对话智能体，DeepMind在最新论文中提出了Sparrow（麻雀）模型，探索了训练对话智能体的新方法，即从人类的反馈中学习，使用基于研究参与者输入的强化学习，能够减少生成不安全和不适当答案的风险...Sparrow模型 训练对话式人工智能是一个特别具有挑战性的问题，因为很难确定是什么因素导致一场对话走向成功或失败。...为了解决这个问题，模型采取了一种基于人类反馈的强化学习（RL）框架，使用参与者的偏好反馈来训练一个答案有多大用处的模型。...在开始训练强化学习模型时，使用来自用户的问题填充对话缓冲区，即数据集、与人类的对话或语言模型。...开发一套更好、更完整的规则需要不同行业的专家意见（包括政策制定者、社会科学家和伦理学家）以及来自不同用户和受影响群体的参与意见。 研究人员表示，该方法仍然可以适用于更严格的规则集合。
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