雨雪啦，事故啦，很多事件的发生都可能影响车辆的供需。 许多目前的机器学习模型还是基于确定性的，但是现实世界的数据基本都是不完整的，或者某种意义上不完善的。...我们可以通过它，建立一个既可以扩展也十分高效的贝叶斯深度学习模型。 编程语言那么多，为什么偏偏还要开发一种？ 因为这种语言能适应不确定性建模——对于模型中两次同样的输入值，可能会有两个不同的结果。...同时，Uber的其他业务条线也在利用Pyro，比如Uber Eats用它来预测食物的准备和运输时间；它也为无人车部门的工作做出了贡献。 Σ（ﾟдﾟlll）原来Uber搞出了这么厉害的东西！...你猜Uber和Tesla的车谁能先飞起来？（被火箭带上外太空的不算） 我们的征途是星辰大海 这张图还是好燃啊！ So long, and thanks for all the fish!...v=ATaMq62fXno 翻译：狗小白、Barbara、唱歌的蔬菜 校对：蒋畅 时间轴：蒋宝尚 后期：安琪 统筹：龙牧雪 【今日机器学习概念】 Have a Great Definition
用.submit () 方法提交表单 3).button 的 name/id 绝对不能命名为”submit” 4).form 中所有的组件（按钮，文本框等）的 name/id 也不能命名为”submit...” # 当提交按钮的 name 或者 id 为 submit 时候，用 js 提交表单，表单名.submit () 时候会报一个错误，提示对象不支持此属性或办法。...解决方法是修改提交按钮的 name 或者 id 不要与 submit 或者 action 同名即可。...那么，请问为什么 当提交按钮的 name 或者 id 为 submit 或者 action 的时候 js 提交表单会报错呢？这难道是 一个 bug？ 高手们请指教。。。。...我在项目中发现 与 得出的效果截然不同， 谁能告诉我这两着有合不同 我又如何能用图片来替代原有的提交按钮 是说这是一个按钮，它的是一个提交按钮。当点击它时，它会自动将它所在的表单进行提交.
出现这种情况有几个原因： 低概率情景：该事件发生的概率如此之低，以至于在（有限的）样本数据中根本没有观察到该事件的发生。 数据稀疏情景：观察已经发生，但很少。...基于新的证据，我们改变了对事件发生概率的看法。这是所有贝叶斯统计的关键，并使用一个称为贝叶斯规则的方程来正式描述。 贝叶斯规则 贝叶斯规则告诉我们，我们必须从某一事件发生的固有概率开始（事前）。...如果我坚信自己是正确的，那么任何人说的或做的都不能使我信服。这是无知的高度，而不是我们想要融入机器学习模型的东西。...为什么机器学习专家和数据科学家需要贝叶斯统计？ 贝叶斯统计与频率统计 对于那些不知道贝叶斯和频率论是什么的人，让我详细说明一下。频率论方法是从频率的角度看数据。...贝叶斯方法和频率方法的根本区别在于随机性存在的位置。在频率论领域内，数据被认为是随机的，参数（如均值、方差）是固定的。在贝叶斯领域中，参数是随机的，数据是固定的。 我现在非常想强调一点。
早在2002年，LinkedIn是由里德·霍夫曼（Reid Hoffman）旗下的贝宝黑手党（PayPal Mafia）的几个人创立的。...贝宝黑手党基本上是以前的贝宝员工谁创办了许多个人和成功的公司自己。 作为“a”轮投资的结果，达到100万用户是LinkedIn实现的第一个里程碑。...在“工作”选项卡菜单上，您将看到一系列选项。你需要在一个标准尺寸的显示屏上向下滚动找到带有“创建公司页面”标签的按钮，如上图所示。...不能创建超过120个字符的标语。 确保它有足够的吸引力来吸引人们的注意力，并确定你公司的目标。它必须揭示你是什么，你是谁，为什么你的公司存在，它创造了什么不同。...同时，它还应该描述你的专业知识、工作、产品或服务的领域。 为什么？因为几乎所有LinkedIn用户都会使用这些短语和关键字来查找您的商业页面。
可“快捷支付”这种骚操作一推出，情况完全变了——点一下按钮就能直接从银行卡里扣款。银行卡里的钱一般可要比支付宝余额多多了。。。...事实也证明了这一点，自从“快捷支付事件”逼老师傅们练出了大数据风控的功法之后，坏人就很难占到便宜——一年过去，两年过去，三年过去，支付宝的资损率稳步下降。张三持续吃土。。。...在此基础上，在软件外部再布置一层加密的“壳”，就能最大程度保证支付宝 App 像一个保险箱——既不能被拆开（逆向），又不能被钻开（攻破）。张三即使把手机砸碎了，里面的东西也出不来。。。...受限于相关法规，银行并不能把X卡的卡号直接告诉支付宝，支付宝也不能把X卡为什么是黑卡的判断模型告诉A银行。于是，这里就要用到另一个前沿技术——“隐私计算”。...闲聊时李俊奎说，他2008年博士一毕业就加入了支付宝，最初其实做的是支付宝的底层架构，根本没想到会和坏人作战。
小程序里有几个谜一样的存在，微信的WXS、支付宝的SJS、百度的Filter。 很多开发者都不明白为什么要造这种语言脚本的轮子出来，甚至很多开发者根本不知道它们的存在。...为什么做这些事？也是为了性能。 uni-ui库新版中的swiperaction组件，就是列表项向左滑动时拉出几个挤压式联动的菜单按钮，这种流畅的跟手动画，正是借助于WXS机制实现的。...小程序的运行环境分为逻辑层和视图层，分别由2个线程管理，其中： WXML 模板和 WXSS 样式工作在视图层，界面使用 WebView 进行渲染 JavaScript代码工作在逻辑层，运行在JsCore...这样的分离设计，带来了显而易见的好处： 逻辑和视图分离，即使业务逻辑计算非常繁忙，也不会阻塞渲染和用户在视图层上的交互 但同时也带来了明显的坏处： 视图层（webview）中不能运行JS，而逻辑层JS又无法直接修改页面...因百度小程序的Filter过滤器、支付宝小程序的SJS和微信小程序的WXS在语法上差异较大，uni-app只支持单独编写百度小程序的Filter过滤器和支付宝小程序的SJS，这两种脚本无法跨多端，仅支持自有平台
2013年底，我在《互联网22条趋势预测》中对互联网理财的预期十分乐观，认为余额宝突破6000亿是大概率事件。遗憾的是，余额宝规模在接近6000亿的时候戛然而止。...安全、体验和收益，谁能做好这三点，谁就可以在P2P网贷全民化的大潮中抓住潜在用户。 P2P网贷最大的制约在于安全性，谁能解决这个问题，成为投资人信任的平台，谁就可以独步天下。...资金层面的安全是根本，银监会王岩岫曾指出P2P平台不能建立资金池而是进行第三方托管，落实实名制，资金流透明化，与其他法定特许金融服务区分开，并且要有行业门槛，对注册资本、风险控制等方面要有一定资质要求。...有利网在这点上做得比较好，定存宝和月息通这两款主打产品针对不同人群设计，操作的简单程度与余额宝差不多（但收益是后者的三倍以上），而且投资门槛较低，50元便可尝试P2P投资理财。...第二个方向是撮合金融服务，余额宝撮合了传统基金服务孵化了世界上规模最大的基金，娱乐宝撮合了保险理财服务，P2P平台也在撮合传统的小贷金融服务。
毕竟我们不是先知，不能提前知道所有事件发生的概率。这种思考方式具有现实意义，它背后的数学原理是贝叶斯定理。...这就是贝叶斯定理的数学模型，它最早由数学家托马斯·贝叶斯提出。 贝叶斯生活在18世纪，他的本职工作是一位英格兰长老会的牧师。...还有在电子邮件软件中，也集成了基于贝叶斯方法的垃圾邮件过滤功能。 贝叶斯定理告诉我们，即便获得了新的证据，也不要完全放弃初始的信念。新的证据会让我们对某些结果更有信心，或帮助我们修正初始信念的错误。...贝叶斯定理告诉我们，1%的先验概率，不会立刻变成75%的后验概率，它只会增加到7.5%。...03 每个人都懂贝叶斯 贝叶斯定理虽然只是一个数学公式，但其内涵已远远超出了公式范畴。它告诉我们，要从不同角度去思考已有的想法，以不同的方式来检验它们，通过实践不断调整对问题的假设和看法。
贝叶斯算法 预备知识 先验概率、条件概率、后验概率 条件概率: 就是事件A在事件B发生的条件下发生的概率，表示为P(A∣B)，读作“在B发生的条件下A发生的概率。...后验概率: 在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。同样，后验概率分布是一个未知量（视为随机变量）基于试验和调查后得到的概率分布。...最烧脑的悖论，意识为什么会影响未来 参考：最烧脑的悖论，意识为什么会影响未来？颠覆你认知的三门问题 今天的内容足以颠覆你对世界的认知。在一道极为简单的数学问题上，98%的人都做了错误的选择。...可是看守根本就不吃这一套，半个字都没说。 于是他启动逆向思维问看守：现在都知道3个囚犯当中有两个会被处死，只有一个人被释放。...那么，你能不能告诉我，谁还会被处死呢？”看守听后觉得很有道理，就告诉他，李四会被处死。得到这个消息后，张三兴奋不已。 他认为李四被处死，自己和王麻子被释放的概率就从1/3上升到了1/2。
那么这样我们在按钮的点击事件中调用addFavor方法就可以实现如上图的爱心效果了。 05 — 使用贝塞尔函数实现曲线运动轨迹 我们怎么让爱心按照曲线移动?而且还有随机呢?...核心就是在动画变化过程中，实时根据贝塞尔三阶方程计算点的位置并返回。 到这一步，只要我们传入两个PonitF就能得到一个贝塞尔曲线了。...接下来我们在FavorLayout中定义获取一个贝塞尔动画的方法： ? 根据贝塞尔曲线方程可知：两个控制点才是真正控制曲线路径的关键！...聪明的伙伴可能又看出来了，我给动画集设置了结束监听，又是为什么呢？ 4、设置消失监听 ?...07 — 总结 总结没想好说什么，由于时间仓促，不免有bug或不足的地方，大家发现可以告诉我，有好的建议也可以告诉我，我们一起进步哦！
作为人类语言和文学发展的新方向，马尔可夫的思想和工作在统计学与 语言文学的结合上具有开创意义。 而后，到了20世纪中期，文献计量学、树立语言学、计算风格学相继诞生。统计学进入了一个全新的领域。...视频：纪宏老师在讲座 在《红楼梦》第六十三回“寿怡红群芳开夜宴死金丹独艳理亲丧”中宝玉过生日，晚上请来了林黛玉、史湘云、薛宝钗、李纨、探春、薛宝琴等在怡红院玩骰子抽签的游戏。...17世纪末至18世纪初，瑞士数学家J·贝努里写出一本重要的概率论著作《推测法》，提出了或然性原理和贝努里大数定律。他的这本书是在他1705年死后，由他的侄子N·贝努里于1713年整理出版的。...但统计推理逻辑告诉我们，小概率时间对大量实验观察来讲，出现的次数是极少的，对个别事件来说是不可能发生的，我们就有理由对推理的前提质疑。...这事儿不能怨曹雪芹，虽然曹雪芹如果一边写《红楼梦》，一边研究概率论，其成果可能比马尔可夫早问世一百多年，但中国的知识分子自命清高，认为赌博是有辱斯文的事儿，不可能向西方知识分子那样从中研究并创立什么概率论
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其中一位华氏集团的负责人的欣喜地告诉我们的商务，现在他们的员工们都斗志昂扬，积极为公司添砖加瓦、发光发热，原来好几天的工作任务，现在一两天就能完成了，因此公司短期内也取得了巨大的营收。...由于 360 垃圾回收具有庞大的用户群体，我们在 Java 直接采用，虽然可以降低部分 Java 新用户的学习成本，但这一事件影响范围也比较广泛。...我们起初对这一现象也觉得不可思议，后来我们成立了专门的调查组，感谢调查组同事的辛勤工作，最终我们找到了真相： 众所周知，360 垃圾清理，顾名思义，一年中只能工作 360 天，有 5 天是不能工作的，而我们都知道...Java 一般都用于大型服务器后端服务开发，其访问量都是非常巨大的，如果一年 5 天不能工作，那么可靠性只能达到 98.9%，这是远远不够的。...Java 团队和 360 团队都是伟大的团队，他们在垃圾回收中做的工作不分伯仲，都值得我们尊敬。 本文首发于知乎，点击Java 为什么不采用 360 垃圾清理来进行垃圾回收呢？
虽然已经有了自己的公司，但哈里斯知道这是一个不能拒绝的机会。彼时互联网正在兴起，贝尼奥夫的想法可能是革命性的：如果实现，它会颠覆整个软件行业。...他想从根本上改变商业模式：没有更多的长期合同或昂贵的许可交易，只有50美元的按月订阅费用。 “技术成本会越来越低，并更容易使用，这是一个连续体。让我们驾驭这个趋势吧“贝尼奥夫告诉他们。...但他们相反的个性可能是他们为什么如此融洽的原因。...贝尼奥夫在过程中是支持的，但它需要做很多自定义工作，哈里斯这时候就很理智。” “不，我们不能这样做，”哈里斯告诉团队。 “工作量太大了，它会改变我们的多租户模式。”...在这样的事件之前做一些事情是很酷的，“Harris说。
我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。...我们要求未读信息大于5条的用户流失的概率，即P(A|B)，贝叶斯公式告诉我们： P(A|B)=P(AB)/P(B) =P(B|A)*P(A)/P(B) 从公式中可知，如果要计算...为什么要开发模型呢？因为之前识别恶性商家，你只能通过用户举报和人肉识别异常数据的方式，人力成本高且速率很慢。你指望有智能的算法来提高效率。...之前监察团队的成果告诉我们，目前平台上的恶性商户比率为0.2%，记为P(E)，那么P(~E)就是99.8%。...附： 朴素贝叶斯分类的工作流程 朴素贝叶斯分类适用解决的问题 在考虑一个结果的概率时候，要考虑众多的属性，贝叶斯算法利用所有可能的数据来进行修正预测，如果大量的特征产生的影响较小，放在一起
稳定的工作真的好吗？怎样才能找到适合自己的好工作？ ? 权衡 周六早上，我从学校打车出去办事儿。不知为什么，滴滴叫不到车。我把调度费加上，一辆在学校大门口的出租车进来接了我。...为什么现在许多年轻人非得要找一个『稳定』的工作呢？ 稳定 曾经听一个女生给我讲过她对未来工作的畅想： 『我要当公务员，或者进国企。找个资料室的工作。最好资料室里就我一个人。...找份儿稳定的工作，是我妈告诉我的，错不了。』 幸存 在大学教书这几年，我愈发感受到家长对大学生的影响力。 90后大学生的家长，许多都是上过大学的。...巴菲特曾经说过，你不能看着后视镜开车。曾经的稳定工作可能是个好工作，但并不保证未来它依然是好工作，甚至都不能保证未来这工作能继续存在。 不信的话，我建议你去看看这部电影。 ?...谁能帮助你？ 你要付出什么？ 你的朋友是谁？ 曾经我们只强调找工作时兴趣的作用。但是Scott Adams告诉我们，发展你的系统，不但需要做『好玩儿』的事儿，还要做很多『不好玩』的事儿。
首先，这位面试工程师甚至都不能真正告诉我，他为什么拒绝了这个候选人，他给出的理由只不过是说“代码被过度设计了”，尽管实际上这段代买的结构是完全正确的，所有ES6操作符和短函数都是正确的、有效的。...因为拒绝这位候选人的面试官没有看我的笔记或我的视频采访记录，他没有考虑到为什么候选人使用这个框架，而只是按下了“拒绝”的按钮。...恐怖故事二：前谷歌员工竟然因为没有熟记贝叶斯公式而遭到拒绝 一个正在寻找Python工程师的创业公司面试了一个曾经在谷歌-苏黎世工作了四年的程序员。...然而，在面试结束后，团队中的一个人站了起来，明确表示因为候选人不知道也不能解释贝叶斯公式，因此不能被公司雇佣。 在座的每个人似乎都不关心，但技术主管除外。...当我在度假的时候，一个CEO告诉我他们将雇佣一个我提名的工程师。然而，在另一个国家远程工作的人力资源部没有跟进。
下班路上，和场主共饮这碗鸡汤~想想自己，当初为什么入了行…… 红雪是蚂蚁金服的研究员，带领大几百号人的技术团队，最近还入选了“全球35位35岁以下科技创新青年”。...我当时脑袋像是被砸到了一样，当即决定转专业，管他将来能不能找到工作，这至少是我确定想学的。 人生前十几年浑浑噩噩、毫无目标的状态算是告了一个段落。...被逼着走出舒适区 2007年加入支付宝是个幸运的时间节点。 那时候，支付宝用户已经过亿，用户数量还在快速飙升。...脚下是没路的，谁能舒舒服服地在无人区里活下来？ 没想更大的挑战还在后面。2012年，我被扔去带国际业务的技术团队，从零开始创业。...我们现在去东南亚，就跟出浙江省一样，每个人的护照都盖满了戳，根本用不到十年就要换。
然后，我们将看到为什么我们想用一些更有前景的技术来解决我们的例子，如贝叶斯线性回归。之后，我们将陈述贝叶斯规则，然后介绍如何采用贝叶斯规则为给定数据找到一个好的模型。...但线性回归不能给你这个。 这就是为什么我们需要贝叶斯线性回归。 那么我们如何使用高级的“贝叶斯”来解决这个问题呢？ 贝叶斯规则 ---- ---- ?...事件B发生条件下事件A发生的概率（后验 - 你感兴趣但不知道的事情）由下式给出：在A的条件下事件B发生的概率（可能性）乘以A发生的概率（先验）。 贝叶斯定理如何与这个问题相关？...通过示例，我们理解贝叶斯线性回归是如何工作的; Y =β1X +β0+ε。...我们首先看到频率主义方法解决了这个问题，但忽略了一些关键信息;答案的不确定性，但是我们看到贝叶斯方法不仅会给出最可能的答案，还会告诉我们这个答案的不确定程度。
标题： 机器学习为什么要使用概率 概率学派和贝叶斯学派 何为随机变量和何又为概率分布？...读完估计需要10min，这里主要讲解第一部分，其他知识在之后文章^-^ 机器下学习为什么要使用概率 我们借助概率论来解释分析机器学习为什么是这样的，有什么依据，同时反过来借助概率论来推导出更多机器学习算法...也就是说，当不完全建模时，我们不能明确的确定结果，这个时候的不确定，就需要概率来补充。 这块就是告诉我们，概率很重要，机器学习离不开它！...然后前面那种概率，直接与事件发生的频率相联系，被称为频率派概率；而后者，涉及到确定性水平，被称为贝叶斯概率。...贝叶斯学派就是我思故我在，同一个事件，对于观察者来说，他若知道，那就是确定性事件，如果不知道，就是随机事件，鬼知道它到底存不存在。
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