如果单独应用多个程序可以成功地产生相同的输入-输出训练图像转换，我们可以使用其中的任何一个，或者选择一个，例如：最短的程序，根据奥卡姆原则，它更有可能是正确的。...例如，假设图3中的输出是正确的，但程序生成了图4中的所有线条，就像我们展示的较短的Prolog程序一样。对于这个程序，它涵盖的正例将是图3中的两条线，而它涵盖的负例将是图4中的所有线，除了垂直线。...让我们看一系列逻辑程序，它们解决了前两个训练示例，并且也会成功解决测试示例： 测试示例在输出网格中只需要两次平移，所以一个具有更多平移的程序可以工作，因为它会填满整个网格，额外的平移只是不会应用。...我们的系统认为这是一个有效的程序。但如果测试网格更长，需要的平移次数多于训练示例中的次数，我们的程序就无法工作，因为平移次数不会产生精确的解决方案，而是不完整的解决方案。...搜索将寻找正确的逻辑程序序列，可以从空网格开始构建输出网格。
通常来说，MapReduce 对外提供简单的“全有或全无（all-or-nothing）”的输出保证：如果整个任务成功，即使子任务一时失败重试，但最终的输出也会看起来像运行了一次；如果整个任务失败，则没有任何输出...但直接从任务内部将输出写入外部服务，会产生外部可见的副作用。在这种情况下，你就必须考虑任务的部分成功状态可能会暴露给其他系统，并要理解 Hadoop 内部重试和推测执行的复杂机制。...如果你在代码中不小心引入了 bug，使得输出出错，你可以简单地将代码回滚到最近一个正确的版本，然后重新运行任务，则输出就会变正确。...或者，更简单地，你可将之前正确的输出保存在其他的文件夹，然后在遇到问题时简单的切回去即可。...但对于频繁出错的任务场景来说，这个取舍是合理的。 但这种假设在多大程度上是正确的呢？在大多数集群中，机器确实会故障，但非常低频——甚至可以低到大多任务在运行时不会遇到任何机器故障。
它允许用户构建和共享常见 AI 任务的提示——但更多关于这个的内容将在未来的文章中谈及。...你必须确保徽标在上下文中看起来正确，并且不会破坏周围元素的任何样式。这是那些太简单的任务之一，我通常会拖延直到我真的需要。 所以，我觉得这对 AI 来说是完美的。...任务是对你想让 CW 构建的内容的自然语言描述： 来源：作者提供的截图。 你会注意到，我给它的任务描述包括一些细节，比如我希望它修改的文件，我希望徽标出现的位置，以及徽标图像的文件名。...为了更加简单，它用普通英语进行了说明： 此外，你可以编辑这个过程的每一步，如果你愿意的话，用自然语言添加自己的想法。基本上，你可以给 CW 提供你自己的成功测试标准，以便它在编写代码时进行检查。...首先，我经常要求 ChatGPT 问我关于我正在构建的功能的问题，以便在它开始规划如何构建功能之前完善任何未明确说明的内容。这有助于使我的思维更加清晰，使其计划更有可能是正确的。
假设你有训练数据，并使用你构建另一个程序（模型）的程序处理这些数据，例如决策树。学习器是从输入数据构建决策树模型的程序，而决策树模型是分类器（能够为每个输入数据实例提供预测输出的东西）。...由于固定大小的训练集覆盖了输入空间的一小部分（可能的组合变得巨大），因此随着示例的维度（即特征的数量）的增长，正确泛化的难度呈指数级增加。但这就是为什么机器学习既有必要又有难度。...事实上，我们经常陷入这样的陷阱：认为获取更多特征不会带来负面影响，因为在最坏的情况下，它们不会提供关于类的新信息。但事实上，维度的诅咒可能会超过它们的好处。...相反，如果类是需要通过复杂方式处理特征后才能被使用，那么事情就变难了，这也就是特征工程——根据现在输入的特征创建新的特征。 通常原始数据格式基本不能为建模所用。但你可以从中构建可用于学习的特征。...例如，我们可以保证，给定一个足够大的训练集，在很大的概率上，学习器会返回一个成功泛化的假设或无法找到一个保持正确的假设。 另一种常见的理论保证是给定无穷的数据，学习器可以保证输出正确的分类器。
假设你有训练数据，并使用你构建另一个程序（模型）的程序处理这些数据，例如决策树。学习器是从输入数据构建决策树模型的程序，而决策树模型是分类器（能够为每个输入数据实例提供预测输出的东西）。...由于固定大小的训练集覆盖了输入空间的一小部分（可能的组合变得巨大），因此随着示例的维度（即特征的数量）的增长，正确泛化的难度呈指数级增加。但这就是为什么机器学习既有必要又有难度。...反过来，这使得设计好的分类器变得困难。事实上，我们经常陷入这样的陷阱：认为获取更多特征不会带来负面影响，因为在最坏的情况下，它们不会提供关于类的新信息。但事实上，维度的诅咒可能会超过它们的好处。...相反，如果类是需要通过复杂方式处理特征后才能被使用，那么事情就变难了，这也就是特征工程——根据现在输入的特征创建新的特征。 通常原始数据格式基本不能为建模所用。但你可以从中构建可用于学习的特征。...例如，我们可以保证，给定一个足够大的训练集，在很大的概率上，学习器会返回一个成功泛化的假设或无法找到一个保持正确的假设。 另一种常见的理论保证是给定无穷的数据，学习器可以保证输出正确的分类器。
然而，我们可以采取一种巧妙的策略，将这些复杂任务重新拆解成一系列简单任务的工作流程。 这样一来，前面任务的输出就可以被用于构建后续任务的输入。...最直接的方法是简单地询问模型学生的解答是否正确。 在上图中，GPT-4认为学生的方案是正确的。 但实际上学生的方案是错误的。...这时候就可以通过提示模型生成自己的解决方案，来让模型成功注意到这一点。 在生成了自己的解决方案，进行一遍推理过后，模型意识到之前学生的解决方案不正确。...但在某些应用中，模型得出最终答案的推理过程不适合与用户共享。 比如，在作业辅导中，我们还是希望鼓励学生制定自己的解题方案，然后得出正确答案。但模型对学生解决方案的推理过程可能会向学生揭示答案。...这也提供了额外的优势，即模型的解决方案不会受到学生解决方案偏见的影响。 接下来，我们可以让模型使用所有可用信息来评估学生解决方案的正确性。 最后，我们可以让模型使用自己的分析来构建导师的角色。
也许最具挑战性，如果不是最紧迫的障碍就是，当你发现并非所有的 YAML 都具备相同的安全性或合规性。引入一种工具来帮助你和你的团队正确编写 YAML 配置，这对采用的成功至关重要。...包含的规则正是你对一个现代策略平台的所有期待: 安全规则可以确保你的部署不会暴露可利用的攻击面，包括符合 NSA/CIS 框架的合规性。 资源使用规则可以确保你的应用程序正确使用资源。...资源链接规则可以确保资源不会引用无效/未知的对等资源。 如果这些规则不能满足你的验证需求，定制策略当然也是可能的(详见下文)。...Monokle GitHub 应用程序/机器人将策略实施集成到你的 GitHub PR 和构建工作流中。...模拟运行 - 对 Kustomize 覆盖和 Helm Chart 执行模拟运行以验证其输出并与已部署的应用程序进行比较。
但若完成了嵌套（子）作用域的执行，所有的副本都会删除，而原始的父作用域将恢复，嵌套作用域中操作的变量将不会更新到父作用域中。...若需要知道include() 指令操作是否成功，可以提供一个带有变量名的RESULT_VARIABLE 关键字，若include（）引用成功，则用包含的文件的完整路径填充，失败则用未找到(NOTFOUND...要强制搜索与脚本本身相关的内容，请提供绝对路径： include("${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/.cmake") 若不提供路径，但提供了模块的名称(没有.cmake...此命令还确保hello-world可执行文件可以正确地依赖于消息库。因此，在消息库链接到hello-world可执行文件之前，需要完成消息库的构建。...编译成功后，构建目录包含libmessage.a一个静态库(在GNU/Linux上)和hello-world可执行文件。
使构建具有可重现性 计算机通常是确定性的，因此您可能认为所有构建都将同样可重现。从某种意义上说，这是正确的。让我们将某个信息称为相关输入，当构建的输出取决于该输入时。...如果构建可以重复使用所有相同的相关输入，那么构建是可重现的。不幸的是，许多构建工具事实上包含了我们通常不会意识到是相关的输入，而且可能难以重新创建或提供作为输入。...但这些都不会改变构建出来的工具链。如果我们从相同的工具链源代码开始，我们将得到完全相同的工具链二进制文件。...引导库（Bootstrap Libraries）：编译器使用的任何库，如果它可以从多个不同的正确输出中选择，可能会在不同的 Go 版本之间更改其输出。...如果该库的输出更改导致编译器输出更改，那么 "toolchain1" 和 "toolchain2" 将不会在语义上相同，"toolchain2" 和 "toolchain3" 也不会在比特位上相同。
但是在每个人工智能成功的故事背后，都有无数个项目死在实验室里。这是因为将机器学习研究投入生产并且用它为客户提供真正的价值通常比开发一个科学合理的算法更困难。...数据是人工智能的关键。例如，如果你想让聊天机器人学习，你必须向其算法模型提供客户请求和相应的正确响应的样本数据。样本通常是静态化、结构化的数据，如 CSV 的数据格式。...虽然你可以使用静态数据集构建很酷的人工智能演示，但真实世界中的人工智能算法模型需要新的数据进行增量式的训练，使其随着时间的变化而变得更聪明。...人工智能产品鸿沟 优化正确的目标。人工智能的成功取决于正确地定义你的预测问题。从一开始,你需要清楚地识别输入查询,输出预测，并且分辨哪些预测是好的，哪些预测是坏的。...虽然你可以通过显示预测模型的准确性来尝试建立信任，但大多数消费者不能真正去关注可靠的科学指标。 因此，你需要使用你的产品的用户体验/用户界面（UX / UI）来克服构建信任的困难。
虽然像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）可以正确地回答许多问题，但它们的知识可能会过时，因为 LLM 被训练好以后并不会得到更新。...此外，模型只能输出文本，这意味着它不能直接代表用户执行操作。 为了解决这个问题，研究人员探索了一些允许 LLM 调用 API 或访问知识库的方法。...我们发现清单中有“description_for_model”，本质上就是在获取上下文之前注入的提示词，它是成功构建插件的关键。...OpenAI 提供了一些指南，但归根结底还是要开发者自己找到正确的提示词。 InfoQ：OpenAI 说插件是“以安全为核心原则、专门为语言模型设计的”。...其次，生成式语言模型一直存在正确性问题。我们发现，早期版本的插件偶尔会提供不正确的响应，但随后的迭代提高了准确性，同时也承认某些问题超出了它们可处理的范围。
注意我们的数据集中不包含红色/蓝色鞋子或黑色裙子/衬衫，但本文所介绍的 Keras 多输出分类方法依然能正确预测这些组合。...下载图像和人工移除 7 个组合中的无关图像的整个过程大约耗时 30 分钟。在构建你自己的深度学习图像数据集时，要确保你遵循了上述链接的教程——这能为你开始构建自己的数据集提供很大帮助。...在训练过程中，模型确实看到过鞋子（但是黑色的）；也看到过红色（但是衬衫和裙子）。让人惊喜的是，我们的网络能得到正确的多输出标签，将这张图像分类为「红色鞋子」。成功！ 正确！...接下来看看我们的网络能正确分类「黑色裙子」吗？记得吗，在之前的多标签分类教程中，当时的网络并没有得到正确的结果。 我认为这一次我们很可能成功，将以下代码输入终端： ? ?...结果同样很好——我们的网络没在「蓝色鞋子」图像上训练过，但还是能使用多输出和多损失分类的两个子网络正确分类它们。
它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。...即使机器或软件故障，既没有重复数据，也不会丢数据。 Flink很久就提供Exactly-Once，checkpoint机制是Flink有能力提供Exactly-Once语义的核心。...Flink对端到端的Exactly-Once语义的支持不仅局限Kafka，可将它与任何一个提供必要的协调机制的源/输出端一起使用。...Flink负责在checkpoint成功时正确提交这些写入或故障时中止这些写入。 3 Flink应用启动pre-commit阶段 当进程具有『外部』状态，需额外处理。...一种极端的情况是，预提交成功了，但在这次commit的通知到达operator之前发生了故障。在这种情况下，Flink会将operator的状态恢复到已经预提交，但尚未真正提交的状态。
我们想要给所有工程师提供强大的工具，而不会让其中一些人感到被排除在外。 挑战在于创建一个对初学者来说直观易用，但仍然为有经验的开发者提供预期的深度和灵活性的平台。...挑战在于确定正确的 KPI 集合并用其来指导平台的持续改进。...解决方案：考虑 DORA 虽然正常时间或延迟不会显示平台工程的有效性，当然也不会立即显示任何信号，但谷歌云团队建议更好的指标来衡量开发者编写、测试和交付代码的便利性。...DORA 指标自身需要实现要求，但如果您需要可衡量的结果，那么这是值得做的工作。有关详细信息，请参阅下一节关于衡量成功的内容。 PE 团队如何衡量成功？...总结 有效的平台工程通常被称为“工程领域的创业公司”，随着我们研究成功案例，这一观察仍然正确。
机器之心报道 编辑：小舟、力元 当提供更多数据时，人们不会做出更好的决定，那么为什么假设 AI 会呢？ 随着人工智能技术的兴起，AI 中存在的问题也被逐步暴露出来。...此外，人们在构建 AI 模型时并没有完全消除人为偏见，而是试图从越来越多的数据中构建「完美」的 AI 模型，但这些数据参差不齐。...但决策毕竟是根据结果来判断好坏的，在正确分析的基础上还需要一点运气。在结果出来之前，即使是在绝佳数据支持下最仔细、最彻底构建的策略也无法保证决策的绝对正确。...实际上，更多的信息可能会改变决策背后的组织策略。人工智能可以正确识别内容，但基于该内容做出的决策会在很大程度上受到用户和组织的规范及期望的影响。...设计反脆弱型 AI 很难，因为将算法分析的输出作为结论与将其视为建议或提示之间存在着很大的差异。决策者可能会为了节省成本而将人工智能的输出作为结论。这是目前在应用人工智能时已经存在的灾难性错误。
获得的知识允许计算机正确地推广到新设置。 尽管机器学习在今天的人工智能思想的主导地位，但人工智能曾经以一种截然不同的方式被研究。...它们理解这些数据，并将其转化为可能性，为它们的产出提供动力。这与专家系统非常不同，专家系统每个if-then规则只有一个输出，每个“if”只有一个“then”。...机器学习的核心是在大量数据上进行训练机器，使机器能够识别数据中的模式，从而确定使用特定输出而获得成功的可能性。...机器学习模型基于在数据集中自行构建的模式进行输出。人类在没有任何上下文的情况下为机器学习算法提供数据，并且该算法提供了一些基于人类目前无法识别的模式来确定结果。...现在，开发人员在开始构建人工智能解决方案时，通常不会构建专家系统; 他们建立机器学习模型。是实现人工智能相同目标的两种截然不同的方法：让计算机完成传统上为人类保留的智力任务。
虽然在家远程工作环境特定于内部用户，但延迟问题通常也会影响外部或面向客户的应用程序。 (2)云计算账单中出现意外情况 从长远来看，云计算账单中的一两次意外超支并不会立即引起恐慌。...如果应用程序开始遇到比以前更多的停机或其他问题，那么这显然应该表明组织策略可能存在问题，尤其是与将正确的工作负载匹配到正确的环境有关的时候。...Sneddon表示，其原因之一是私有云基础设施通常被构建为“5个9”的可靠性，并且通常不会超额订购。 Sneddon说：“以这种方式构建可能会成本高昂，但是其可靠性是不可否认的。...他说：“成功指标也是获得组织高管人员的支持，保持对项目信心以及在项目生命周期内提供状态更新的关键工具。”...以上提到的中断或停机时间增加的示例(尚无充分的解释)是一个基本的示例，但还有其他示例。这些将成为组织自己的内置预警系统，该系统可能不会按计划进行，然后可以采取相应措施。
3 - 输出编码 （1）安全头部 为了确保指定资源的内容被浏览器正确解释，服务器应始终发送带有正确Content-Type的Content-Type头，并且Content-Type头最好包含一个字符集...服务器还应发送X-Content-Type-Options：nosniff，以确保浏览器不会尝试检测不同于实际发送的内容类型的其它类型（会导致XSS）。...使用正确的JSON序列化程序来正确编码用户提供的数据，以防止在浏览器上执行用户提供的输入，这一点至关重要。...当设计REST API时，不要只使用200成功或404错误。 以下是每个REST API状态返回代码要考虑的一些指南。 正确的错误处理可以帮助验证传入的请求，并更好地识别潜在的安全风险。...401未授权 -错误或没有提供任何authencation ID /密码。 403禁止 -当身份验证成功，但身份验证的用户没有权限使用请求的资源。 404未找到 -当请求一个不存在的资源。
Copilot提供完成其余部分，正确地补全了第二行“neighbors”后的文本。...Copilot 照顾了我： 有时(这更是例外而不是规则)，它通过提供完成整个方法而让我感到惊讶： Copilot 有用，但由于两个原因受到限制。首先，它经调优以保守地(正确地)犯错误。...它仍可能产生幻觉，但很少见；当它不知道做什么时，它不会提供完成选项。其次，它受限于需要快速地无缝集成到人类键入的短暂停顿中，这暂时排除了使用像 GPT-4 这样的重量级模型。...来自这次对话的最终输出仍需一些调整，但已经足够接近我想要的，手动完成会更简单快速，而不是试图让 GPT 完全正确。...我通常不相信神奇的提示词 —— 最好使用直接的提示，如果 GPT 朝错误方向发展，进行纠正——但在某些地方，正确的提示词确实可以提供很大帮助。Java 中的并发编程就是这样的地方之一。
一个糟糕的 CLI 工具会让用户觉得难用，而构建一个成功的 CLI 需要密切关注很多细节，同时需要站在用户的角度，创造良好的用户体验。要做到这些特别不容易。...1.2 构建友好的 CLI ✅ 正确： 尽可能多的输出一些信息以帮助用户成功使用 CLI。 ❌ 错误： 由于 CLI 一直启动失败，又没有为用户提供足够的帮助，会让用户产生明显的挫败感。...➡️ 细节： 命令行工具的界面一定程度上应与 Web 用户界面类似，尽可能的保证程序能正常使用。 构建一个对用户友好的 CLI 应该尽可能的为用户提供支持。...configstore conf 1.4 提供多彩的体验 ✅ 正确： 在 CLI 工具中使用颜色来突出显示一些信息，并且提供降级方案，进行检测，自动退出以免输出乱码。...4.2 优雅降级 ✅ 正确： 在用户不受支持的环境中提供没有彩色和丰富交互的输出，比如跳过某些交互直接提供 JSON 格式的输出。
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