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很难想象有哪个JavaScript面试不会提到事件循环这个主题。这并非没有道理，这个主题确实是非常基础的，并且每天都被React、Vue、你用的任何框架的开发者所使用。
大数据文摘出品 编译：龙牧雪 不知道你有没有看过希区柯克的电影《惊魂记》。整部电影弥漫着惊悚和恐怖的气息，直到结尾，你还不得不接受来自精神分裂的汽车旅馆老板Norman的诡异凝视。 这绝对是文摘菌看过的恐怖电影之最 如果Norman是个AI，会不会更令人毛骨悚然？ MIT最近做了这样一个心理变态AI，还受《惊魂记》影响，给AI取名为Norman。 怎么个变态法？ 先说一般的AI。给AI看一些图片，AI可以给图片做个标注，告诉你图片里有什么，类似于看图说话。就像下面这样： AI能识别出图片里的“飞机”，是因为
几个月前，我们在一个小型网站上发布了一个称为Java“死亡竞赛”的新项目。测验发布后，超过20000位开发者参加了测验。网站以20道关于Java的多选题为主。我们得到了众多开发者的测验统计数据，今天，我们非常乐意将其中的一些数据和答案与你们分享。
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JavaScript 是一种奇怪的语言。虽然受到 Smalltalk 的启发，但它用了类似 C 的语法。它结合了程序、函数和面向对象编程（OOP）的方方面面。它有许多能够解决几乎任何编程问题的方法，这些方法通常是多余的，并没有强烈推荐哪些是首选。它是弱动态类型，但采用了类似强制类型的方法，使经验丰富的开发人员也可以使用。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】也许你时常会疑惑，比起那些不太聪明的人，为什么自己没有那么快乐呢？让心理学家告诉你答案。 许多心理学家这样定义智力： 智力是一种非常普遍的心理能力，其中包括推理、计划、解决问题、抽象思考、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习的能力。智力绝不仅仅是学习书本的能力、狭隘的学术技能或应试技巧。相反，它反映了一种更广泛、更深入的理解我们周围环境的能力——「抓住」重点、「理解」事物或「弄清楚」自己该做什么……这种智力是可以被测量的，并且智力测试的
学习 python 的基础知识是一种美妙的体验。但是，学习的喜悦可以被对实践项目的渴望所取代。想要建立项目是正常的，因此需要对项目的构想。
一个文件有两个关键属性：文件名（通常写成一个单词）和路径。路径指定文件在计算机上的位置。例如，我的 Windows 笔记本电脑上有一个文件名为project.docx的文件，路径为C:\Users\Al\Documents。最后一个句点之后的文件名部分称为文件的扩展名，它告诉您文件的类型。文件名project.docx为 Word 文档，Users、Al、Documents均是文件夹（也称目录）。文件夹可以包含文件和其他文件夹。例如，project.docx在Documents文件夹中，该文件夹在Al文件夹中，该文件夹在Users文件夹中。图 9-1 显示了该文件夹的组织结构。
http://www.woshipm.com/data-analysis/917862.html
每项重要的研究背后都离不开好的数据，是它们使分析成为可能。而每项不好的研究背后嘛……这个后面会说。人们常说“用数据说谎”，我要说往往数据的分析是没问题的，但这些分析却是建立在夸大或不实的数据之上。下面
人们常说“用数据说谎”，我要说往往数据的分析是没问题的，但这些分析却是建立在夸大或不实的数据之上。下面便是几个常见的“错进错出”案例。
每项重要的研究背后都离不开好的数据，是它们使分析成为可能。而每项不好的研究背后嘛……这个后面会说。人们常说“用数据说谎”，我要说往往数据的分析是没问题的，但这些分析却是建立在夸大或不实的数据之上。下面便是几个常见的“错进错出”案例。 选择偏倚 《纽约客》资深影评人宝琳•凯尔（Pauline Kael）据称曾经在理查德•尼克松（Richard Nixon）当选美国总统后评论：“尼克松不可能赢了竞选，我认识的人里面没一个投了他。”这句话很有可能是杜撰的，但却很好地说明了糟糕的样本（一群自由派朋友）会如何给更
自从2012年在虎嗅发布第一篇文章至今已近两年。身处广州距离互联网“圈子”太远，并没有太多机会与同行们面对面交流。从大量文章、朋友圈和微信群，却能够明显感受到，互联网圈的“偏见”之风日益浓烈，自认为心态平和、力求客观的笔者也开始越来越多地偏见看待事物。 “百度技术远没Google好，如果不是Google退出中国其早已一败涂地”，“Android体验就是垃圾，IPhone是世界上最好的手机……”，“科技媒体不都是黑公关吗？”“互联网公司做硬件是扯淡，北京创业者爱忽悠”“小米的数据一定是刷出来的，天猫双十一的数
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能
李杉 编译自 IEEE Spectrum 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在性别和种族问题上，人工智能能够消除人类的偏见吗？ 《科学》上发表的一项最新研究给我们泼了一盆冷水。普林斯顿大学信息技术政策中心计算机科学家Arvind Narayanan和他的同事们发现，机器学习算法会轻易模仿其训练数据集中隐含的偏见。 他们从网上用爬虫收集了220万词的英语文本，用来训练一个机器学习系统。结果，系统也会展示出了与这些文本相同的偏见。 在较为中性的例子中，人工智能系统更有可能将“花朵”和“音乐”与“愉快”
针对这张图，Yann LeCun在推特上发表了这么一句话：“当数据有偏见时，机器学习系统就变得有偏见。这个人脸上采样系统让每个人看起来都像白人，因为网络是在FlickFaceHQ数据集上预训练的，而这个数据集主要包含白人图像。”
摘要：人工智能已被应用于在线教育的各个方面，以促进教学和学习。然而，目前还很少有人致力于开发一个完整的由人工智能驱动的辅导系统。在这项工作中，我们探索开发一个由最先进的大语言模型（LLM）驱动的完整智能辅导系统，涵盖自动课程规划和调整、定制教学和灵活的测验评估。为了使系统能够适应长时间的交互并满足个性化教育的需要，系统被分解成三个相互关联的核心流程--交互、反思和反应。每个过程都是通过将 LLM 驱动的工具与动态更新的内存模块串联起来实现的。工具是每次执行一项特定任务的 LLM，而记忆则是在教育过程中更新的数据存储。来自学习日志的统计结果显示了每种工具的使用效果和机制。来自人类用户的主观反馈显示了每种功能的可用性，而与消融系统的比较则进一步证明了所设计的流程在长期互动中的优势。
在这份PPT中，允许学生在幻灯片放映模式下的文本框中输入答案。后续，他们还可以验证自己的答案，并看到一份报告，其中包含他们正确和错误的问题数量。
该项目设计的主要目标是聚合内容。首先，我们需要知道内容聚合器从哪些站点获取内容。然后，使用请求库来发送 HTTP 请求，并使用 BeautifulSoup 解析和抓取站点的必要内容。
让我们看看TOP-5最困难的JS挑战并分析它们。剧透：只有8%的回答者正确地解决了TOP-1测验
但谷歌不一样，作为一个曾经拿着“Don’t be evil”当口号的企业，最近放出了一个课程：机器学习公平自学训练模块，目的就是让更多的人了解偏见，评估偏见，从而减少偏见。
“举一反三”的能力更专业点叫做系统性泛化能力。像小孩子一样，一旦学会了如何“跳”，他们就可以理解如何“向后跳”、“绕锥体跳过两次”。
AI 科技评论按：ACM Fellow、微软杰出科学家和管理总监 Jennifer T. Chayes 近日以 ACM 的名义发表了一篇文章，介绍了机器学习中的公平性问题和现阶段研究人员们的应对方式。
大型语言模型（LLM）是一种基于自然语言处理和机器学习技术的大型语言处理模型。它能够理解和生成自然语言文本，并能够处理各种语言和文本类型，如对话、问答、文本生成等。
本文主要介绍了在教育背景下的forms测验表单使用和与onedrive和Power BI的配合时的不可同步的问题，并尝试使用Power Automate来实现鱼和熊掌兼得的目的。
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06291-2
由于疫情的原因，全球受认可度最高的基础教育组织“国际文凭（IB）在今年5月被迫取消了期末统考。
继 ChatGPT 之后，OpenAI 直播展示了 GPT-4 强大的支持 visual input 的多模态能力，虽然视觉输入目前还没大规模开放使用。随后学术界和工业界也纷纷把目光聚焦到多模态大模型（主要是视觉语言模型）上，比如学术界的 LLaMA-Adapter 和 MiniGPT-4，以及工业界最具代表的来自谷歌的 Bard，而且 Bard 已经后来居上开放大规模用户使用。但是学术界发布的模型大多只在部分多模态能力（少数相关数据集）上进行了评估，而且也缺少在真实用户体验上的性能对比。Bard 开放视觉输入之后也没有给出官方的多模态能力报告。
近年来，因为人才管理被越来越多的企业重视，使用测评工具对候选人进行筛选成为了很多公司提高招聘效率、提升招聘精准率的手段，但是也存在着一些令人哭笑不得的情况。
在这篇文章中，我们将列出由微软开发和维护的 Top 10 GitHub 开源软件库，排名按照 Star 数量排序（截止 2022 年 5 月 9 日的数据），并附上一些相关的统计数据和简短的官方描述信息。不多说了，让我们开始吧。注：排名顺序由外媒 Neowin 提供，我们以倒叙的形式呈现。
在这篇文章中，我们将列出由微软开发和维护的 Top 10 GitHub 开源软件库，排名按照 Star 数量排序（截止 2022 年 5 月 9 日的数据），并附上一些相关的统计数据和简短的官方描述信息。不多说了，让我们开始吧。注：排名顺序由外媒 Neowin 提供，我们以倒叙的形式呈现。 10：Cascadia Code 主要的编程语言：Python (100%) Stars：19.9k Watching：237 Forks：668 描述：Cascadia 是一种有趣的新编码字体，与 Windows T
《理性选民的神话》主要研究的一个问题是：为什么所谓的民主，总是会选出违反经济学原理的政策。比如美国出台的贸易保护主义、最低工资政策、同工同酬政策等，这些政策看似是在保护弱势群体，实际却是让弱势群体更加的找不到工作！
每个人都应该尝试参与和学习编程。学会了编程，你会发现世界仿佛打开了一扇新的大门，你可以做很多之前想不到的事情。
Python 测验续集，继续分享，欢迎自测，跟着节奏一起来，同样是来自于菜鸟教程的python课后练习Python 测验 - 条件判断与循环。
选自Science 机器之心编译 参与：吴攀、晏奇 至少从口号上来说，我们一直在追求「人人平等」，但我们也都清楚我们离这一目标还相去甚远，部分原因是因为世界并不是平的，还有一部分原因是我们的头脑里都还存在着偏见。现在随着人工智能技术的发展，机器已经开始具备了学习能力，那么它们在学习各种技能的同时也会学会人类的偏见吗？于本周发行的新一期 Science 期刊上就刊登了一项有关的研究结果，其表明人工智能也能习得人类的种族和性别偏见。机器之心在这里编译了 Science 网站上对于该研究的介绍以及该报告的摘要和部
exploit-db网站在3.15日挂出了一个Moodle<3.5版本的一个远程代码执行漏洞，如下所示：
导读：八卦，似乎一直是人类茶余饭后一个永恒的话题，怎么辨别一个人与另一个人的关系？比如，是好朋友还是好基友？
近日，伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）的李博教授及其团队与斯坦福大学共同发表的工作 “DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trustworthiness in GPT Models”一文，提出了一种评价大模型可信性的方法，重点关注 GPT-4 和 GPT-3.5。此文也被多个平台包括Huggingface AMiner 学术平台转发.
KDnuggets编辑为20个辨别真伪数据科学家的问题准备了答案，包括什么是正规化、我们喜爱的数据科学家、模型验证等等。
#0032003700380032003300331588486939470Guido van Rossum正式对外发布Python版本的年份是：
数据是机器学习研究和开发的基础，划分数据能够帮助构建机器学习模型，以及评估和基准化模型。
摘要：虽然CoT有可能提高语言模型推理的可解释性，但它可能会系统性地误导影响模型行为的因素--例如，根据用户的意见合理化答案，而不提及这种偏见。为了缓解这种有偏差的推理问题，我们引入了偏差增强一致性训练（BCT），这是一种无监督的微调方案，可训练模型在有偏差特征和无偏差特征的提示中给出一致的推理。我们构建了一套模型，在七项答题任务中测试九种形式的偏差推理，结果发现，将 BCT 应用于带有一种偏差的 GPT-3.5-Turbo 中，可将保持不变任务中的偏差推理率降低 86%。此外，该模型还能推广到其他形式的偏差，在保持不变的偏差上平均减少 37% 的偏差推理。由于 BCT 可以泛化到已排除的偏差，而且不需要金标签，因此这种方法有望减少来自未知偏差的偏差推理，以及在无法监督基本真相推理的任务中的偏差推理。
小 Z 接待的游客都是购物狂，他们恨不得将店内的商品洗劫一空，也就是说，只要他们能买，就一定会继续买（钱够不够你不用考虑，他们都有信用卡可以透支）。
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