标签：Excel公式练习 一个非负整数，将其各个位上的数字相加，再将结果的各个位上的数字相加，如此反复，直至结果为个位数。...例如，数字123456789，将其各个位上的数字相加后结果是45，再将45的各个位上的数字相加=4+5=9，最终的结果为9。...那么，非负整数各个位上的数字相加，再将其结果的各个位上的数字相加直至结果为个位数，求这个个位数，如何编写公式？ 示例数据如下图1所示。...图1 实际上，很简单，其最终的个位数结果就是原数的余数，在Excel中使用MOD函数求余，即求原数除以9后的余数： MOD(B3,9) 然而，对于9、18、27等9的倍数，其最终结果应该是9。...有了解的朋友吗，欢迎留言指导。 注：有兴趣的朋友可以在知识星球完美Excel社群下载本文配套示例工作簿。
有时候我们会听到Python里所谓的鸭子类型和猴子补丁的说法，乍一听还以为是来到了动物园，Python这只大蟒蛇还可以和鸭子和猴子一起玩耍？...非也非也，鸭子类型和猴子补丁实际上是两个生动有趣的比喻，用来说明Python的动态特性。 鸭子类型?（duck type） 是对Python中数据类型本质上是由属性和行为来定义的一种解读。 猴子补丁?...一，鸭子类型 鸭子类型是对Python中数据类型本质上是由属性和行为来定义的一种解读。 Python是一种动态语言，不像Java和C++这种强类型语言，Python里实际上没有严格的类型检查。...二，猴子补丁 猴子补丁是对Python中模块和类可以在外部被动态修改这种特性的一个比喻。 为什么叫做猴子补丁呢？...Earth 对于库中已经定义好的类，给它们添加猴子补丁有时候会非常方便，相当于可以自由地在外面做扩展，又不用修改源文件。
这是老的方式了，Heroku已经死了，不会再有用户使用它了，你现在需要使用Docker，它代表未来？ 噢，好明白，那它是什么东东？...-Docker是一个实现容器化新的方式，它类似LXC, 但是是一种包装格式，一种分布式平台，是一种让分布式系统更容易的工具。 容器..化？ — 这是什么？LXE又是什么? -它类似LXC....好吧，我有点糊涂了，让我梳理一下，有一个东西像虚拟化，称为容器，那么我能在Heroku上用它吗? -是l, Heroku已经支持docker, 但是我告诉你: Heroku已经死了....那是什么意思？ -意思是这些数据库都是狗屎，如Mongo. 我认为Mongo可以实现Web规模扩展? -没有其他人做到过. OK, 那么etcd?...就这样吗？ -Yes! 你不感到辉煌吗？ 我还是要回到 Heroku. 2333333~
用了这么多年的 SpringBoot 那么你知道什么是 SpringBoot 的 web 类型推断吗？...估计很多小伙伴都不知道，毕竟平时开发做项目的时候做的都是普通的 web 项目并不需要什么特别的了解，不过抱着学习的心态，阿粉今天带大家看一下什么是 SpringBoot 的 web 类型推断。...SpringBoot 的 web 类型有哪些 既然是web 类型推断，那我们肯定要知道 SpringBoot 支持哪些类型，然后才能分析是怎样进行类型推断的。... 接下来我们依次启动三个项目看看有什么区别， 启动 None web none-web 通过启动日志我们可以看到，在 None web 类型下，...因此这也解释了为什么我们在 pom 文件中只要加入对应的依赖就可以直接得到相应的 web 类型了，因为当我们在 pom 中加入相应的依赖过后，类路径里面就存在了前面判断的对应的类，再通过 ClassUtils.isPresent
无论用于这些任务的具体方法是什么（监督、半监督或无监督学习），都需要准确地标注数据来构建训练集，或用其作为评估性能的黄金标准。...，这是美国互联网立法的一个关键部分；主题识别（六类）；第一组框架（内容审核作为问题、解决方案或中性）；以及第二组框架（十四类）。...对于 MTurk，研究的目标是选择最好的工作者群体，特别是通过筛选被亚马逊归类为「MTurk 大师」、好评超过 90% 且在美国的工作者。...在测试了几种变体之后，人们决定使用这样的提示将推文一条一条地提供给 ChatGPT：「这是我选择的推文，请将其标记为 [任务特定说明（例如，说明中的主题之一）]。...使用模型来注释数据并不是什么新鲜事，在使用大规模数据集的计算机科学研究中，人们经常会标注少量样本然后用机器学习进行扩增。
今天为大家介绍的是来自Fabrizio Gilardi的一篇讨论chatgpt能力的论文。许多自然语言处理（NLP）应用需要进行手动文本标注，用于训练分类器或评估无监督模型的性能，这是一个常见的任务。...根据任务的规模和复杂程度，这些任务可能由众包工作者在MTurk等平台上进行，也可能由经过培训的标注员，比如研究助理，来完成。...对于MTurk，作者旨在选择高质量的众包工作者，尤其是筛选那些被亚马逊评为“MTurk大师”的工作者，他们的批准率超过90％，并且位于美国。...证据在不同类型的文本和时间段上保持一致，表示ChatGPT可能已经是与MTurk等平台上的众包注释相比更优越的方法。至少，这些发现表明有必要更深入地研究LLMs的文本注释性能和能力。...比较不同类型的LLMs。
谷歌、亚马逊与微软三大巨头在 PaaS 领域分庭对立，在强大的技术实力与基础资源的支撑下，构建了与自身文化相对应的公有云 PaaS 平台。...它包括以下特性： 具有查询、排序与事物控制的持久化存储； 自动扩展和负载平衡； 用了执行额外任务的异步消息队列； 按照指定时间与规则执行任务的事件触发器； 可与其他谷歌云服务和 API 集成。...AEB 的 Enviroment 有两种类型，一种是提供 HTTP 请求的 Web 服务，另一种是后台任务，这是依据分布式计算模型对 Enviroment 进行的划分，后面我们还会详细讲解这两种计算模型...Security Group 为运行的 EC2 实例定义了防火墙策略，在默认情况下，AEB 只运行用户访问实例的 80（HTTP）端口，你可以依据业务类型定义更多的策略。...，支持多种框架、语言、运行时环境、云平台及应用服务，使开发人员能够在几秒内进行应用程序的部署和扩展。
我们的愿景不是给猪涂口红，而是重新思考怎样彻底解决这个问题。” 卖给 Salesforce 算是一种成功吗？...各大云计算提供商都推出了新的业务，这些业务都是为了满足 PaaS 层（像亚马逊云科技那样，也不只是一家），但是直到现在，几乎没有什么公司可以与 Heroku 的简化工作流程和简单操作相媲美。...自托管的奇点 Heroku 云将变得如此可扩展，如此健壮，就像一个自引导的语言编译器一样，它能够自托管。...它将是反亚马逊云科技的。亚马逊云科技在新用户首次登录时，就向他们展示了成千上万个错综复杂、相互交叉的原始概念，而 Heroku 公司的愿景就是不让新用户看到。...Heroku 也存在着令人不齿的退化情形，比如将组织功能构建在核心 API 之上，变成了一个单独的微服务，这是由于没有任何使其更加集成的机制。
比如Json.NET的JObject明明实现了IEnumerable，具体来说是IEnumerable>，按说JObject类型的对象是可以直接调用...Select、Where等linq扩展方法的，但偏偏就是不行，代码如下： using System.Linq; ... var jobj = new JObject(); var xxx = jobj.Select...(x=>x); //报错：JObject未包含Select定义，也不存在第1个参数为JObject的Select扩展方法... foreach(var x in jobj) { } //可以 var xxx...= ((IEnumerable>)jobj).Select(x=>x); //也可以 究竟是人性的扭曲还是道德的沦丧？...，等于JObject直接和间接实现了两个不同的IEnumerable，当.Select的时候编译器不能确定调用哪个类型的Select，所以就这样了。
63.2 Heroku Heroku是另一个流行的PaaS平台。要自定义Heroku构建，请提供 Procfile ，它提供部署应用程序所需的咒语。...Heroku为要使用的Java应用 程序分配 port ，然后确保路由到外部URI工作。 您必须将应用程序配置为侦听正确的端口。...63.3 OpenShift OpenShift是Kubernetes容器编排平台的Red Hat公共（和企业）扩展。...负载平衡器具有显着的成本。要避免此成本，请将环境类型设置为“Single instance”，如 Amazon文档中所述。...您还可以使用CLI和以下命令创建单实例环境： eb create -s 63.4.2摘要 这是访问AWS的最简单方法之一，但还有更多内容需要涉及，例如如何将Elastic Beanstalk集成到任何CI
agent——这是世界里的一个代理，比如一个学习器。（存在很多学习器。） teacher——这是一种可以和学习者对话的代理，它用于实现前面提到的任务。...要添加你自己的任务： （可选）实现 build.py 以下载任何所需的数据 实现 agents.py，至少包含一个 DefaultTeacher（扩展 Teacher 或它的一个衍生） 如果你的数据是...目录中包含以下字段： hit_title：关于该 HIT 包含的任务类型的一个短的描述性标题。...hit_description：一个 description（描述）包含了该 HIT 所包含的任务类型的详细信息。...实现 agents.py，至少有一个从 Agent 扩展的代理类别。
还有人看热闹不嫌事大，直接发推称： 这是直接端了平台工作者的饭碗。 话说回来，ChatGPT是怎么抢了数据标注工作者的“饭碗”的？...评估的标准有两条： 准确性：ChatGPT和MTurk众包工作者相较于正确标注的百分比； 编码者间的一致性信度：用ChatGPT、MTurk众包工作者以及专业数据标注者任意二者之间的一致性来计算； 结果呢也显而易见...，在准确性上，ChatGPT有五分之四的任务都要优于MTurk众包工作者。...emmmmmm，你觉得你的饭碗还保得住吗？...从 ChatGPT 看，AI 模型服务化趋势是怎样的？AIGC 新时代下，文本智能创作面临什么样的变革？如何轻松训练 AIGC 大模型？基于大模型的 AIGC 工作原理和应用场景是什么样？
容器集群抽象层在相对无知的IaaS和传统的非常自以为是的PaaS之间摇晃出一个新的可替代的基础设施自动化，但企业会咬饵上钩吗？...当他们与一名客户的CIO和系统管理员交谈时，“他们谈论‘为什么Cloud Foundry不做这个？为什么不能自己运行HAProxy，为什么不能配置这个？’” Hochstrasser说。...“生产领域用这个的大多数店铺是前沿技术公司，Silicon Valley Web 2.0类型——传统商业仍沿用老方法并感到疲倦。”...据曾是SalesForce（2010年收购了Heroku）的COO如今是SVP的Alex Gross说，PaaS领导者Heroku也有这个趋势。...这并非意味着Heroku彻底改变，尽管如此，引入新的container编排架构来建造和运行PaaS比以往更切实可行。
这就引出了一个问题：计算机视觉可以提供帮助吗？...（3）尝试使用Mechanical Turk（MTurk）众包注释，这是Amazon提供的一项服务，参与者可以执行简单的任务来换取金钱。...图5：通过MTurk标注的图像的标注协议得分的分布。这显示了标记任务的高度主观性以及为什么众包困难。 结果：最终选择自己标记数据。...这是表明标记的低度和中度损坏实例彼此太相似，分类模型对两者都做出了相似的预测。 ? 图10：严重性分类网络的混淆矩阵。...但是查看MTurk结果，就很清楚这并不是那么简单。即使为MTurk提供了非常详细的说明并提供了充分的示例，工人之间也几乎没有一致意见。
为了针对应当迁移什么这个问题做出一个正确的回答，首先应评估明确工作负载需求，例如服务水平协议(SLA)、性能以及合规性等。...迁移试运行项目可帮助用户学习相关技能和积累经验，具体包括确定运行应用所需的虚拟机数量、存储类型和容量、以及网络带宽。用户还应当了解与云供应商相关的所有限制。...例如，当要把一个简单的Drupal网站迁移至亚马逊的云平台时，明确地知道各种需求是非常重要的。...用户可能需要从负载均衡器转至亚马逊网络服务(AWS)的弹性负载平衡，或者将媒体文件从块存储服务转至亚马逊的简单存储服务(S3)。...还有另一个关于Heroku开发平台的例子。Heroku的Elements Marketplace提供了有助于连接和扩展不同类型数据库的附加组件。
无论出现什么问题（如实现新功能时不小心引入了bug），你都可以轻 松地恢复到最后一个可行的快照。每个快照都被称为提交。 使用Git意味着你在试着实现新功能时无需担心破坏项目。...将项目部署到服务器时，需要确 保部署的是可行版本。如果你想更详细地了解Git和版本控制，请参阅附录D。 1....注意，这个文件名以句点打头，且不包含扩展名。...我们没有跟踪对本地数 据库的修改，因为这是一个糟糕的做法：如果你在服务器上使用的是SQLite，当你将项目推送到服务器时，可能会不小心用本地测试数据库覆盖在线数据库。...注意 你使用Heroku提供的免费服务来部署项目时，如果项目在指定的时间内未收到请求或过 于活跃，Heroku将让项目进入休眠状态。
大名鼎鼎的亚马逊数据众包平台Mechanical Turk（MTurk）从2005年启动时就已经成为许多人的副业选择。 科研人员可以发布各种琐碎的人类智能任务，比如给图像标注、调查等，应有尽有。...而这些任务通常是计算机和算法无法处理的，甚至，MTurk成为一些预算不够的科研人员和公司的「最佳选择」。 就连贝佐斯还将MTurk的众包工人戏称为「人工人工智能」。...具体来讲，研究人员首先使用真正由人类撰写的MTurk回应，和合成LLM生成的回应，来训练特定任务的「合成-真实分类器」。...其次，将这个分类器用于MTurk的真实回应（其中众包人可能使用，也可能没有依赖LLM），以估计LLM使用的普遍性。 最后，研究者确认了结果的有效性，在事后比较分析击键数据与MTurk的回应。...而这个问题将会变得更加严重，因为随着LLM的普及，众包工作者们已经广泛使用ChatGPT等各种LLM。 但对于人类内容创作者来说，这是一个好消息，提高工作效率的同时，还赚到了钱。
它意味着更多的访问控制、加密和防火墙吗？当然，但同样重要的是，这意味着加速云的成功，需要问责制和可见性。...类似地，建立在问责和验证上的信任，不仅仅只是为了专业技术偏执狂，也是为了专业软件开发团队，他们利用不断扩展的分布式组件和团队进行工作。 这三个例子阐明了信任还欠缺的地方——验证和问责仍然被需要。...例如，在一个基础设施的服务中，如Amazon’s EC2，物理基础设施是服务提供商的责任，而操作系统、虚拟机、容器，以及运行在上面的代码，这是你的责任。...或者在一个平台即服务（Platform-as-a-service ，PaaS）像Amazon Beanstalk, Pivotal, Heroku, or Azure中，这个分界点，在运行的服务和代码之间...正如Steve Yegge’s famous rant中关于为什么亚马逊如此擅长经营平台和亚马逊如何衡量开发者的生产力，这意味着，要意识到“当你的服务器说，‘哦，是的，我很好’，很可能，服务器中唯一能运行的就是一个小部件
什么是ARC-AGI？ ARC-AGI的数据集由视觉问题组成，输入输出示例是由彩色单元格组成的网格，任务是猜测从输入到输出的转换规律，然后补全缺失的网格。...每一项ARC-AGI任务都是经过人工验证的，包括公共测试集，确保ARC-AGI的所有任务都可以由人类解决。 毕竟这是一个通用人工智能基准，如果连人类自己都难倒了，那拿去测试LLM也说不过去。...据报道，亚马逊土耳其机器人( Amazon Mechanical Turk，MTurk) 训练分布的人类基线是85%，但没有针对公开测试集的人类基线，不过我们已知的是，公开测试集更难，那么针对公开测试集的人类基线应该会更低...3% 如果有更多的采样，性能会有所提高吗？...即使 LLMs 的知识比你多100,000倍，仍然做不到。ARC唯一的特殊之处在于它的设计初衷就是为了抵制记忆。这是 LLM性能的巨大障碍。
这是一个机会。...这里面包括：a、开发管理；b、资源管理；d、快速部署；e、高效运维；等 主持人：相比heroku 和 bluemix ，有什么独特之处麽？也就是和同类产品竞争优势有哪些？...灵活，可扩展性强。灵活是以应用为单元配置的，应用可以支持不同语言部署，应用可以配置成不同类型，应用可以部署在不同机房，应用可以配置伸缩的规模，多个应用可以互相拼装，配置成微服务架构。...是要先把已有的转到你们的框架下， 还是要从你们的平台部署新的服务器。另外就是 假如使用了你们的平台， 以后需要转回自己的数据中心， 有没有过度的系统耦合。顺便您能说一下parse和你们的区别吗？...请问目前的支持程度上，相对于SAE，以及阿里云+云市场扩展而言，有什么优势呢？ 刘凡：之前的paas限制非常多，甚至必须安装它的sdk 开发，而服务的支持更是有限。
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