他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔，无视红绿灯；或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头。 AI的决策规则不易被人知 为了解决这个问题，这就需要先去了解AI是如何做决策的，但这一直是个难题。...因为AI在自我学习过程中，经过海量的数据训练之后，会自创一套决策规则，但它最后创立的规则到底是什么，这对于AI的设计者有时候都是一个谜。这一点其实跟人也是相似的。...一窥AI的决策过程 格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。...格林的系统能够暗中查看，当AI对图片进行分类时，什么是它所倚重的，什么是被它忽略不计的。 结果表明，AI先是将图片上的物体分解成不同的元素，然后搜索图片中的每一个元素以确定把图片归到哪一类。...格林的软件可以帮助我们测试现有的AI，以便确保它们下判断时，关注的是我们认为重要的东西，这对于改进AI有重要的价值。 【End】
无论是生活中，还是工作中，都面临着决策问题。有句话是这么说的，听大多数人的话，参考少数人的意见，最后自己做决策。自己的做的决策，自己承担后果。没道理别人决策，我来承担后果。这不符合人性。...一般是面对一个复杂问题，才需要如此。简单问题简单处理，复杂问题，需要搜集更多信息处理。其实道理很简单，但很多人运用不好，往往是有以下两个问题 。...想要结果正确，更多是看决策者自己的信息分析能力。 【one more thing】 一、如果领导者因为精力有限，无法决策时，要把决策权下放。那么授权的这个人，也要承担决策的后果。...承担后果的意思是，成功了要有奖励，失败了要有惩罚。 二、如果自知自己能力不够，需要听从下属意见时。你需要判断，听从的这个人，是否具有做决策的能力？...如果他本身有能力能够做决策，那么让其与决策结果绑定效果会更好。如果是公司外部的人，那么请确保决策结果与其自身没有利益关系。找专业的顾问分析也是一个途径。
据悉，奈飞是利用 A/B 测试做出决策，以不断对产品做出改进。...1 做决策很容易，难的是做正确的决策 奈飞的创作理念是将消费者的选择和控制放在娱乐体验的中心，作为一家公司，我们不断改善我们的产品，以改进这一价值主张。...我们如何选择要显示的剧集？导航菜单应该放在哪里，它们应该包含些什么？这样的例子不胜枚举。 做决策很容易——难的是做正确的决策。...这项测试（以及许多其他测试）的主要决策指标是衡量会员对奈飞的用户粘性：我们正在测试的想法是否有助于我们的会员在任何特定的夜晚都选择奈飞作为他们娱乐的目的地？...这里的目标是阐明因果链，从用户行为如何响应新产品体验的变化，到我们主要决策度量指标的变化。
PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力，移动互联网时代是构建移动端的生态系统，人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。...AI技术拥有两大要素： 核心技术平台 数据循环 只有将 AI 技术与数据结合，才可形成实用性的业务。...IBM——Watson 人工智能是IBM在2014年后的重点关注领域，IBM在AI领域布局围绕Watson 和类脑芯片展开，试图打造AI生态系统。...谷歌2016年5月推出语音智能助手Google Assistant，是语音识别、人工智能、自然语音理解的集大成者。...Google Home是一个基于Google Assistant语音控制的智能音 箱。相比亚马逊 Echo 而言，Google Home 将利用谷歌庞大数据库去理解用户需求。
领英（LinkedIn）人工智能研发总监张梁发表了《AI 在大规模招聘求职上的应用》的主题演讲，并接受了 AI科技大本营的专访。...此外，我的工作还涵盖了领英众多关键产品的用户体验优化，包括广告、搜索、主页、工作推荐、电邮及短信推送。 AI科技大本营：领英的人工智能技术体系是怎样搭建的？如何保证高效、敏捷的研发？...人工智能成功地优化了领英主页上会员的文章阅读体验，文章的点击率提高了 10% - 20%。 AI科技大本营：领英是如何管理海量数据，并从中挖掘价值的？...这在复杂系统设计中经常会被忽略，最终很可能仅仅优化了本地操作，而不是全球性的优化。 AI科技大本营：大数据、机器学习在领英都有哪些应用？如何做到真正的数据驱动？...AI科技大本营：很多人认为人工智能是不需要人力投入的自动化流程，真的是这样吗？ 张梁：实际上并非如此。我们人工智能系统中所使用的非常多的数据，以及人工智能系统的部署方式都依赖于人力的投入。
一、核心问题 在Go语言（或其他强类型语言）中，整数类型的选择可以影响代码的可读性、可维护性、性能和准确性。选择过大的类型可能浪费资源，而选择过小的类型可能导致溢出。...此外，不同类型之间的转换可能导致错误和复杂性。 二、权衡因素 以下是在选择整数类型时需要考虑的主要因素： 数据范围：了解可能的最大和最小值，选择足够容纳这些值的最小类型。...避免不必要的转换 如果可能，尽量避免不同类型之间的转换。这可以通过在设计阶段选择合适的类型来实现。 3. 明确转换 如果转换是必要的，确保这些转换在代码中清晰可见，并添加适当的注释说明原因。 4....五、总结 整数类型的选择和转换可能是一个复杂的问题，但通过对数据和需求的深入了解，以及遵循一些明智的实践原则，您可以在性能和准确性之间找到合适的平衡点。...选择合适的整数类型可能需要时间和努力，但长远来看，这是值得的。明智的选择可以让您的代码更加健壮、高效和易于维护。
周末就分享一点轻松的东西，不和大家一起做题啦。依然是不写长篇大论，就说我认为最重要的。 本来想分享一下「我是如何录视频题解」的，后来想想录视频题解的人非常非常少，就等到以后再说吧。...我简单总结一下做 PPT 的要点： 前期内容准备 内容的展现方式 前期内容准备最重要 其实知识分享的东西不用太花里胡哨，对读者有用的内容和充分的内容准备是更重要的。...设计好内容的呈现顺序，让读者一点一点接受。我用到的最多的功能有 2 个： 常用功能一：渐现 不管是 Windows 的 PPT 还是 Mac 的 Keynote，都会有「渐现」的功能。...常用功能二：神奇移动 「神奇移动」是一种做动画成本非常低廉的方式，它是设置通过「幻灯片之间的切换效果」帮助我们实现动画的。例如制作一个正方形移动的动画。...然后修改里面预设的字体，字体也用最简单的「黑体」或者「宋体」，如果是自媒体，可以用「思源黑体」或者「阿里巴巴普惠体」这两种免费可商用的字体。
我们知道如何使用模型决策树来预测目标类别或数值，现在让我们了解如何创建决策树模型。 创建决策树时的假设 下面是我们使用决策树时所做的一些假设： 一开始，整个训练集被视为根节点。 特征值更倾向于分类。...对于一个类，从树根到具有相同类的叶节点的每个分支都是值的合取(Product)，在该类中结束的不同分支构成了析取(Sum)。 决策树实现中的主要挑战是确定哪些属性作为根节点以及每个级别的节点。...如果所有的例子都是正的或全部是负的，则熵为0，也就是低。 如果一半的记录是正，一半是负类，那么熵是1，也就是高。 ? 通过计算每个属性的熵测度，我们可以计算其信息增益。...在这里，我们有5列数据，其中4列是连续数据，第5列由类标签组成。 A，B，C，D属性当作是预测变量，E列类标签当作是目标变量。为了根据这些数据构建决策树，我们必须将连续数据转换为分类数据。...过拟合 构建决策树模型时，过拟合是一个实际问题。当算法越来越深入以减少训练集误差时，测试集误差却会增加，我们的模型的预测精度会下降。它通常发生于由于异常值和数据不规则而构建多个分支的时候。
决策树的基本思想是，通过构建一个树状的图形模型，将决策过程中的各种可能情况和结果以直观的方式展现出来。...这些因素可以构成一个决策树，其中每个因素是决策节点，每个选择是方案枝，最终到达叶子节点，即做出决策。...： 特征选择：选取有较强分类能力的特征 决策树生成 决策树剪枝 ID3 决策树 ID3 树是基于信息增益构建的决策树，算法的核心在于使用信息增益作为属性选择的标准，即在每个节点选择尚未被用来划分的...C4.5 决策树 C4.5决策树算法是ID3算法的改进版本，它使用信息增益率来选择划分特征。...CART剪枝算法从“完全生长”的决策树的底端剪去一些子树，使决策树变小，从而能够对未知数据有更准确的预测，也就是说CART使用的是后剪枝法。
我一直对图形编辑器如何做多人协同编辑很感兴趣，最近读了 Figma 前 CTO Evan Wallace 的文章《How Figma’s multiplayer technology works》，很有收获...用户 A 进行撤销操作，撤销为红色（因为撤销栈记录的是红变蓝），此时重做栈的命令对象跑到重做栈，本来应该是蓝变红，但是 最新的文档状态是黄色，所以这里强行把替换为黄变红。...对于用户 B，则不需要修改，因为他的历史记录是就是红变黄（黄是最终状态）。...结尾 文章看下来，大概有一些图形编辑器如何做协同编辑的概念了，以后有机会实践一下。...其中一点我是非常赞同的，就是方案能简单就不要复杂，我不是很喜欢一些高度抽象的东西，代码是写给人看的，只是顺便让机器执行而已。 我是前端西瓜哥，欢迎关注我，学习更多图形编辑知识。
这是对其最常见的理解，是对代码审查的好处的最广泛的认识。但是，依我的经验来看，这反倒是它最不重要的一点。人们确实在代码审查中找到了bug。...在很多的开发团队里，经常每一个人负责一个核心模块，每个人都只关注他自己的那个模块。除非是同事的模块影响了自己的程序，他们从不相互交流。这种情况的后果是，每个模块只有一个人熟悉里面的代码。...最重要的一个原则：代码审查的用意是在代码提交前找到其中的问题 —— 你要检查的是代码的正确性。在代码审查中最常犯的错误几乎每个新手都会犯的错误是，审查者根据自己的编程习惯来评判别人的代码。 ...作为一个审查者，你的任务不是来确保被审查的代码都采用的是你的编码风格，因为它不可能跟你写的一样。作为一段代码的审查者的任务是确保由作者自己写出的代码是正确的。...第三是速度。你不能匆匆忙忙的进行一次代码审查，但你也要能迅速的完成。你的同伴在等你。
Michaela Greiler 的 Code Reviews at Google are lightweight and fast，作者所在的团队调研了 Google 是如何做代码审查的，并做了相关的总结...对审阅者的要求不只是资历或地位 尽管许多其他公司（包括Microsoft的多个部门）看重审阅者的资历、专业领域以及决策权的层次结构，但 Google 却更看重所有权和可读性认证。...较小的更改将在 1 小时内就可以得到审查，较大的更改将在 5 小时内得到审查。其他公司报告的平均周转时间超过15小时。 那么，Google如何做到这一点？...此外，Google 员工都知道代码审查的好处是多方面的，尤其是遵循了代码审查最佳实践。在 Google 引入代码审查的员工的最初愿景是迫使开发人员编写其他开发人员可以理解的代码。...• 跟踪和跟踪决策（了解代码的演变以及发生更改的原因和方式） ? 动机因角色而异 在 Google 进行代码审查研究的另一个有趣发现是，进行代码审查的动机和期望取决于关系人的角色和职责。
= +value; } 与 ES 2015 的 isNaN 不同的是，对于 undefined，{}，原生的结果是 true，而 lodash 为 false。...这是因为如果isNaN函数的参数不是Number类型， isNaN函数会首先尝试将这个参数转换为数值，然后才会对转换后的结果是否是NaN进行判断。...function isUndefined(value) { return value === undefined; } Null Null 类型是只有一个值的数据类型，这个特殊的值是 null 。...与 undefined 不同的是，它是一个字面量，而 undefined 是全局对象的一个属性。 从逻辑角度来看，null 值表示一个空对象指针，null 是表示缺少的标识，指示变量未指向任何对象。...下面开始分析引用类型 Object 引用类型 引用类型的值（对象）是引用类型的一个实例。在ECMAScript 中，引用类型是一种数据结构，用于将数据和功能组织在一起。
本文整理了10个常用于可解释AI的Python库，方便我们更好的理解AI模型的决策。 什么是XAI？...XAI（Explainable AI）的目标是为模型的行为和决策提供合理的解释，这有助于增加信任、提供问责制和模型决策的透明度。...因为这些领域的错误决策成本很高（风险很高），所以XAI 变得越来越重要，因为即使是 AI 做出的决定也需要仔细检查其有效性和可解释性。 可解释性实践的步骤 数据准备：这个阶段包括数据的收集和处理。...Explainability 360) AI Explainbability 360工具包是一个开源库，这个包是由IBM开发的，在他们的平台上广泛使用。...它是一个用于可解释AI (XAI)的Python机器学习库，提供全方位的可解释AI和可解释机器学习功能，并能够解决实践中解释机器学习模型所做决策的许多痛点。
很有可能，这种情况根本没有发生过（译注：这文章是美国人写的）。...对于很多科技公司——其实也可以是科技圈之外的所与人——而言，系统管理（或者说运作， 随你怎么称呼）是收尾工作，是计算机科技最烦人的一个方面之一。...Todd Underwood目前是Google的一个SRE总监；他认为Google雇佣Sloss这样的码农是一件非常自然的事情。...“将软件开发和实际运营连接在一起是一件非常自然的事情，你不可能将两者自然分开；尤其是当你历史地看待这个问题的时候，你可能会更加意识到这一点。”...“这些本来是毫不相干的目标”，Underwood说，“不过开玩笑的是，当你把开发和运营联系起来，你就开始消弭他们之间的竞争目标了”。
搜索一直是公司的旗舰产品，搜索广告仍是公司的主要收入来源，Google 对搜索的重视跟外界对 Google 的关注点是不一样的。现在开始有人质疑 Google 搜索在走下坡路。...做的是语义网。MetaWeb 做的事情也是通过扫描互联网去回答问题，它拥有 1200 条人、地点与事物的实体记录，一度被认为是 Google 的竞争对手。...2000 年代中期时，Google 曾推出过一个名为Google 411的服务，做的事情跟电话公司一样，就是给客户提供电话查询系统，不同的是后者是付费的。...虽然是短短的一句话，但引擎需要了解大量信息：这涉及到了体育，某支队伍打的是主场等等。然后它还得做出选择，这里指的是棒球队还是橄榄球队？用户是想知道这支队伍的主场体育场还是像了解它下周去哪里打比赛？...“其核心观点是你现在的手机并不智能，但是是可以做到智能的，”他说：“如果我们能够把可感知、可连接的强大设备与 Google 的威力结合到一起的话会怎样？”
2018 是人工智能落地之年，在 AI 应用方面，目前中国已呈现出爆发的趋势，主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。...6 月 6 日的品友互动人工智能大会上，著名经济学家李稻葵教授表示，人工智能是机器代替人类进行思考作出决策的过程，人工智能技术的发展对于经济周期会产生积极的影响。...李稻葵从经济学角度阐释了人工智能商业决策的万亿市场。在他看来，人工智能的革命会超越电气化蒸汽机的革命，AI 决策将成为改写社会经济发展进程的里程碑。...▌MIP 亮相，模拟 CMO 决策场景 黄晓南 品友互动创始人兼 CEO 黄晓南表示，将品友的 AI 能力赋能决策者是我们的目的，对此品友推出首个 AI 赋能的营销云决策平台 MIP（Marketing...为了呈现更直观的 AI 决策赋能效果，品友互动联合创始人兼 COO 谢鹏在现场利用 MIP 系统进行了真实的 CMO 决策模拟演示，MIP 是如何将自身的人工智能技术能力悉数赋能给所有企业，帮助 CMO
SQuAD比赛简介 SQuAD全称是"Stanford Question Answering Dataset",是用于机器阅读理解的一款数据集，也是斯坦福大学主办的机器阅读理解比赛。...参赛队伍的目标是，理解文章、得到问题的回复结果。答案正确与否的主要评价指标有两个：EM值和F1值，直观理解为EM值表示答案与正确答案是否完全匹配，F1值表示答案之间的重合度。...18年最新的比赛排行如下： ? 目前科大讯飞的哈工大联合实验室排名第一，谷歌大脑并联，阿里巴巴和微软名次紧跟其后。 特定模型说明 本文将要介绍的是排名第三的国防科大与复旦大学的模型。...encoder 编码，也就是将文本信息转换为机器能够理解的信息。目前对article编码的主要模型是Bi-LSTM模型，即获取文章的序列信息。...认知智能是一个很漫长的过程，还有待进一步的发展。 参考文献 [1]Hu M, Peng Y, Qiu X.
Michaela Greiler 的 How Code Reviews work at Microsoft，作者所在的团队调研了微软是如何做代码审查的，并做了相关的总结。...因此，我与同事一起调查了 Microsoft 是如何进行代码审查的。他们的做法是常见的做法吗？开发人员是否需要进行代码审查？他们使用哪些工具？让我们在这篇文章中找到答案。...Microsoft 的代码审查是开发过程中不可或缺的一部分 在 Microsoft，代码审查是一种被广泛采用的工程实践。绝大多数工程师认为这是一个很好的最佳实践。...开发人员提到，代码审查最大的好处是提高代码质量并发现代码中的缺陷。代码审查的另一个重要好处是知识转移。 知识转移意味着互相检查代码的团队成员会熟悉大部分代码库。...这也意味着代码审查最佳实践是在团队内部不断发展形成的。另一个优势是，新团队成员和初级开发人员可以在查看或获得反馈的同时学习和提高他们的编码技能。
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