我们都知道pig和hive的作用是一致的都是为了简化mapReduce的编程而开发的，但是hive是过程化语言SQL,pig是数据流语言pig Latin. 就工具的选择来说，HiveQL类似于SQL，不需要大量的学习，所以大家在选择工具的时候一般会选择hive. 但是hive一般擅长处理的是结构化的数据，pig可以处理任何数据。pig还是有一定优势的。 tuple:tuple是一个定长的，包含有序pig数据元素的集合。tuple可以分为多个字段，每个字段对应着一个数据元素。这些数据元素可以是任意的数据类型，它们无须是相同的数据类型。 一个tuple相当于sql中的一行，而tuple的字段相当于sql中的列。 tuple常量使用圆括号来指示tuple结构，使用逗号来划分tuple中的字段。如(‘bob’,55)。 null值 在pig中null值所表达的含义是这个值是未知的，这可能是数据缺失，或者在处理数据时发生了错误等原因造成的。
生成Token过程中的数据加密 在客户端请求服务器端生成token的过程中，主要涉及的两个数据需要加密的情况。 API 使用的最简单的认证方式，只需提供用户名密码即可，但由于有把用户名密码暴露给第三方客户端的风险，在生产环境下被使用的越来越少。 每一个令牌授权一个特定的第三方系统（例如，视频编辑网站)在特定的时段（例如，接下来的2小时内）内访问特定的资源（例如仅仅是某一相册中的视频）。 默认的，当我们关闭浏览器的时候，cookie会被删除。 Cookie-工作原理.jpg Token Auth token author.png Token Auth的优点 Token机制相对于Cookie机制又有什么好处呢？
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1，减少配置 2，配置和java代码在一起会加强代码的内聚性，而采用独立的 XML 配置文件，程序员在编写一个功能时，往往需要在程序文件和配置文件中不停切换，这种思维上的不连贯会降低开发效率。 3，读取配置文件速度快， 缺点：1，如果需要对注解修改，那么要重新编译整个工程,； 2，业务类之间的关系不如xml那么清晰，不利于维护。 3，因为注解写入了class文件中，也会影响代码的质量。
听得最多的理由是:不用编译 的确, C++的编译速度很浪费时间, 但也不是不能接受. , 暂时总结一下相对C++的优势吧. 其中一些可能C++也能做到, 但是是需要花费一定的代价的. C++无所不能, 但是总有它不擅长的部分 反射 属性反射 这个是非常有用的一个特性. 这相对于C++的结束->修改->编译->重新运行->还原到指定场合, 可以节省大量的时间 另一方面就是方面调试, 因为可以实时更改运行逻辑, 那很多时间相关的逻辑代码就可以方便的屏蔽, 修改, 输出等 , 但是在做AI/技能什么的写出来的代码能简化太多了!
我是生物本科，认知神经科学研究生在读，课余时间比较喜欢编程和机器学习，正在自学，了解的稍微多一些。我试着从我的角度来说下我看到的深度学习和神经科学的联系。 不同的脑区，甚至脑区内部，神经元的形态都可以有很大的差异，如V1内部的六层就是基于神经元形态的区分。从这个角度，人类神经系统要更复杂一些。 这些都是以数字的形式存储的。在神经系统里面，记忆的存储是由一些脑区的突触的形成和消失来存储的。其实他们有一个比较共通的地方在于，他们在训练过程中都是渐变的。 深度神经网络里面门的权重也是 反向传播训练出来的，也有渐变的这个性质，当对于快速变化的刺激，有一定的滞后。从这个角度来说，人类神经系统要更灵活一些，可以在很短的时间内完成状态的切换。 再往上，谈到人类大脑皮层的工作，个人觉得做的十分的有限，对于大部分脑区，我们并不知道他们是怎么工作的，只是能把不同的脑区和不同的功能对应起来（还不一定准）。
整理 | 阿司匹林 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 人工智能（Artificial Intelligence）并不是一个新的概念，它实际上诞生于 20 世纪 50 年代。 现在有很多的研究是研究人脑怎么工作，我认为这条路也走不通。人工智能不是模仿人脑的工作原理，而是要用机器的方式实现人脑能够实现的价值或者作用。 第三个误解，人工智能威胁论。 现在有很多的研究是研究人脑怎么工作，我认为这条路也走不通。人工智能不是仿生学，现在的人工智能的技术，各种各样的算法，以及近些年的创新跟人脑的工作原理其实没有太大关系。 事实上，我们人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作的，又何谈用机器来模仿人脑的工作原理。所以人工智能不是模仿人脑的工作原理，而是要用机器的方式实现人脑能够实现的价值或者作用。 AI 这个词如果仔细去琢磨，（artificial）其实既有人工的意思，也有假的意思在里面，所以它离真人的思维方式、能力以及有可能出现的风险还非常远。
【新智元导读】Facebook的AI研究负责人指出，一味模仿人脑开发AI将会阻碍AI的发展。很多业界专家也有类似的论调，他们认为AI研究的重点不应是模仿大脑的工作机制，而应该是探寻智能的根本原则。 而人工智能可能是人类最伟大的发明，人类也一直试图按照自身来创造AI。最典型的方法是以数字形式再造人类大脑。然而顶尖科学家并不认同这一方式，认为试图完全模拟人类大脑纯属浪费时间。应从别的地方寻找灵感。 Facebook的AI研发主管 Yann LeCun认为，“你可以从生物学中获取灵感，但你并不想简单复制。从工程角度来看，溯源进化过程将会异常困难。 AI算法和神经网络可以互相训练。通常这种方式只适用于博弈。一个象棋AI可以随时与自己进行数百万次对弈，来学习象棋比赛中的微妙细节。 但这两种方法都不完美，无法真正教会AI认识世界。 对AI来说，生物基础至关重要。这个基础并不是人类大脑的完全重建。人类大脑是一个科学奇迹，但不是唯一的答案。AI研发者需要牢牢记住，人类本身并没有多么特殊，他们应该尝试寻找一些新的灵感。
而中国则仅居第二梯队，且与美国在AI高校数量上的差距非常之大。在基础层人才储备层面，美国以压倒性的优势盘踞着AI龙头老大的地盘。 但是，尽管有着殷实的技术底子，我国却一直没有实现科研、教育、生产等不同的社会分工在功能与资源优势上的协同与集成化，从而导致AI技术的创新无法进行上、中、下游的对接与耦合，长期陷于落地痛、变现难的泥淖。 相关的行业人才如果只是抱着浮躁的“唯盈利”心态去看待AI产业，缺乏长期目光，则无法正确认识AI的时代价值。 AI巨头如何理性追逐AI人才？ AI人才的需求量一直在呈直线上涨，年复合增长率超过200%。 总体而言，鉴于百度等AI巨头的平台和数据优势，B2B是目前比较合适AI发展的商业模式。但是做好To B业务所需要的不仅是懂AI的人才，而是既懂技术，又懂商业，又能销售的复合型人才。 AI大赛成赛点，但赛后人才生态的建立才是更高的堡垒 AI大赛打响了AI巨头之间的人才争夺赛，但是赛事过后，谁能真正把赛事的价值挖掘到位才是更值得关注的重点。
(iv)绘制人脑SC-FC带宽的空间分布。 因此，该模型克服了偏相关的局限性，尽管代价是FC值较低和稀疏图，相对于二元成对相关系数。 这些路径可能支持更高的信号容量和速度，相对于入射到给定FC边的其他路径(对于该度量的数学表示，请参见公式2)。 (长度为3的路径)的比例，这表明人脑中无处不在的间接连接具有生物学意义。 在这里，我们的发现有助于揭示人脑网络中SC-FC关系的非线性特征。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？ 基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。 本文为“AI 将如何影响电子信息产业”的精华内容分享。 本文主要从通信与AI的交织、AI在网络中的优势与AI在通信中的应用场景三个方面来谈谈。 一、通信理论的基本问题与人工智能的交织 通信的基本问题：在某一点上精确地或近似地再现在另一点上选择的消息。 尽管在过去的几十年发展中，通信系统已经优化的非常优秀了，甚至能够逼近传说中的香农界，新出现的一些深度学习、人工智能等新的方法似乎很难比它们在性能方面有很大的优势。 二、深度学习等AI技术在无线网络中的优势 1、对半标记\未标记数据的处理 深度学习能够处理大量数据，而移动网络恰好可以快速生成大量不同类型的数据。传统的监督学习仅在有足够的标记数据可用时才有效。
这种感知能力可确保LiveData 仅更新处于活跃生命周期状态的应用组件观察者。 应用组件观察者可以很安全的观察数据变化（绑定声明周期，自动绑定和移除），不用担心内存泄漏等问题。 该组件的优势： 确保界面符合数据状态 LiveData 遵循观察者模式。 不会因 Activity 停止而导致崩溃 如果观察者的生命周期处于非活跃状态（如返回栈中的 Activity），则它不会接收任何 LiveData 事件（也是通过LifecycleOwner实现的） ，而观察者此时重走OnCreate为0，所以可以收到上一次的数据变化通知 适当的配置更改 如果由于配置更改（如设备旋转）而重新创建了 Activity 或 Fragment，它会立即接收最新的可用数据 （ViewModel通过在OnDestory的时候保存到Configure属性中，当attach的时候取出这个属性里面的Viewodel赋值给组件，当Activity/Fragment重新get获取的时候拿到的就是上次的
快速交付 提高发布的频率和速度，以便您能够更快速地进行创新并完善产品。您发布新功能和修复错误的速度越快，就越能快速地响应客户需求并建立竞争优势。 进行监控和记录实践经验能够帮助您实时了解当前的性能。 规模 大规模运行和管理您的基础设施及开发流程。自动化和一致性可在降低风险的同时，帮助您有效管理复杂或不断变化的系统。 例如，基础设施即代码能够帮助您以一种可重复且更有效的方式来管理部署、测试和生产环境。 增强合作 建立一个适应 DevOps 文化模式的更高效的团队，强调主人翁精神和责任感。 开发人员和运营团队密切合作，共同承担诸多责任，并将各自的工作流程相互融合。这有助于减少效率低下的工作，同时节约大家的时间（例如，缩短开发人员和运营团队之间的交接时间，编写将运行环境考虑在内的代码）。 安全性 在快速运转的同时保持控制力和合规性。利用自动实施的合规性策略、精细控制和配置管理技术，您可以在不牺牲安全性的前提下采用 DevOps 模式。
RPA与现有自动化工具的对比 在RPA中，机器人主要是模仿人类操作应用程序的用户界面，并配置为以相同的方式执行步骤。 目前的RPA方法允许IT专业人员专注于战略性企业项目，如ERP、BPMS等。RPA项目以超短的实施周期，迅速实现高的ROI。 很多的RPA平台都提供了类似于流程图设计器的图形界面，在这个界面中，使用代表流程中的步骤的图标来创建业务流程定义。 RPA相对于人工进行大量重复操作有着非常明显的优势，体现为以下五点： 成本低： 通过机器人工具实现流程的自动化，同时结合流程的标准化，可以节省30%~50%的成本 效率高： 相对于人工操作，机器人操作速度可以达到人工处理的 RPA的价值 面对全球业务的需求量激增，业务对象涵盖各行各业，基本上在各种岗位上都或多或少的有对RPA的需求，并且这些企业也在积极的探索、尝试、开展以RPA\AI为基础的数字化转型。
【AI100 导读】随着人机大战的不断上演，我们有理由相信，未来的人工智能能够与人脑匹敌。是否有一天，人工智能可以完全代替人脑？答案不置可否，但是人工智能会给人类带来极大的便利，这一点是毋庸置疑的。 他设计了一系列的穿孔卡片，由这些孔我们便能找到针脚的位置。这种穿孔卡片取代了效率低下的绘图男孩，这些年轻的学徒所做的工作就是，小心翼翼地用纺织机来编织特定的图案。 IBM 宣称该芯片对实时模式的识别非常有用，比如说语音处理，或者是图像识别。但它最大的优势还是其能效：该芯片每平方厘米仅消耗20毫瓦的电能，比传统芯片能效提高了1000多倍。 本文选自《The New Yorker》，本文作者 Kelly Clancy 是住在瑞士巴塞尔的一名神经科学家。 本文由 AI100 编译，转载需得到本公众号同意。 ---- 编译：AI100 原文链接：http://www.newyorker.com/tech/elements/a-computer-to-rival-the-brain ----
虽然人脑是由多个宏观功能网络组成的这一观点在认知神经科学中得到了广泛的关注，但该领域尚未在术语方面的几个关键问题上达成共识。什么构成了一个功能性大脑网络? 构成一个功能网络的大脑区域之间连接的是典型的统计依赖性，如相关性或协方差。稳定的功能网络可能是由单或多突触的白质连接所支撑的。 然而，对认知的研究往往被孤立在离散的研究领域，一组共同的协同活动的大脑区域被命名为离散的认知功能，有限的交流和丰富的理解，这些看似不同的功能可能依赖于核心机制。 （2）“由颞顶联合部、内侧前额叶皮层和楔前叶组成的心智系统，在对抽象的目标、信仰或道德问题做出推断时被激活”。（3）“专门用于语义知识存储和检索的神经系统广泛存在，在人脑皮层中占据了很大比例。 正如我们一直提到的，一个简化的假设是静态的宏观人脑网络可以被描绘和描述。然而，最近的研究强调了功能连接的时变性质，以及考虑大脑网络的时间属性的重要性。
Mayo Clinic 和 Google Research 在 PLOS Computational Biology 上发表了一项新研究，该研究展示了一种用于脑机接口 (BCI) 的新人工智能 (AI) 在心理健康方面，BCIs正在被研究作为一种可能的治疗抑郁、焦虑、强迫症(OCD)和其他神经精神障碍的方法。 脑机接口 (BCI) 是一种将人脑与外部计算设备连接起来的系统。 这些方法通常会生成复杂、难以测量的高维数据，这对于人类识别有意义的模式来说是一项艰巨且耗时的任务，但非常适合作为辅助分析工具的 AI 机器学习。因此研究人员为此创造了一种新型的人工智能算法。 灰色表示通过阈值丢弃的站点 研究人员将他们新创建的 AI算法命名为“基本轮廓曲线识别(basis profile curve identification)”。 “这个框架可以直接解释单脉冲脑刺激数据，并且可以普遍应用于探索构成连接组的各种相互作用环境。” 据研究人员称，他们新的脑机接口AI算法可能有助于指导电极的放置，以帮助治疗脑疾病。
Php的优势在哪 PHP（PHP: Hypertext Preprocessor的缩写，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。 小编帮你细数PHP的四大特性八大优势： PHP语言的特性包括： 1、PHP 独特的语法混合了 C、Java、Perl 以及 PHP 自创新的语法。 2、PHP支持几乎所有流行的数据库以及操作系统。 4、最重要的是PHP可以用C、C++进行程序的扩展 PHP语言的八大优势： 1、开放源代码，所有的PHP源代码事实上都可以得到。 2、免费性，php和其它技术相比，PHP本身免费且是开源代码。 嵌入于HTML：因为PHP可以被嵌入于HTML语言，它相对于其他语言。编辑简单，实用性强，更适合初学者。 有很多成熟的框架，比如支持MVC的框架：phpMVC，支持类似ASP.net的事件驱动的框架：Prado，支持类似Ruby On Rails的快速开发的框架：Cake等等，足够满足你的应用需求。
历史上的每一次金融变革，都离不开技术的创新，从传统金融到互联网金融的发展，其实都是基于创新的条件下在推进，只有不断提高用户的服务水平，才能增强在市场上的竞争力。 目前的区块链技术，已经逐步成为金融科技领域的核心技术，从这几年的发展势头来看，不排除再次掀起金融创新变革的大浪潮。 区块链在技术问题上，已经可以解决金融领域的大多数痛点难题，同时其去中介化的特性，也将会给金融行业带很大的变革。 区块链作为一种新兴的技术，与当前的技术存在交叉，在“技术为土壤、金融为催化剂”的环境中，区块链技术可以无成本地融入到现有的金融体系，MOS生态将成为以后金融市场的基础设施。 MOS生态下的核心应用MOSDAO（摩斯议会）现在正在做的，就是将数字资产，代币的发行权完全交还给投资社区，由代币投资人共识的影响力决定代币的价格，以社区的代币销售量定代币的流通量。
云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力，对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图，记忆上下文和联想分析，面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具，通过对线上用户日志的挖掘，以及腾讯海量线上数据挖掘，提炼出各种问法，最终提高用户服务体验的满意度，减轻人工服务压力。
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