坊间传闻java web开发人员写了那么多代码，但是其实一半代码都在处理NPE。总是在加班，却大部分时间都在处理包冲突，类加载不了的bug。这些问题总是让新老程序员都很抓狂，有很多的工具可以辅助我们解决这些问题（maven helper插件，arthas等）但是有没有一些原则可以遵循，在源头上避免这些问题的发生呢。
插件化技术最初源于免安装运行apk的想法，支持插件化的app可以在运行时加载和运行插件，这样便可以将app中一些不常用的功能模块做成插件，一方面减小了安装包的大小，另一方面可以实现app功能的动态扩展。小编所在项目，近期有插件相关测试需求，为了更深入的进行测试，进行了学习。
最近的项目比较忙，能腾出的业余时间不多。周内，“机缘巧合” 之下，与国内的某知名手机厂商的架构师们，一起聊了聊如何进行 Android 的架构治理，而其中的出发点是：如何从依赖治理的角度来进行 Android 的架构治理？ 作为一个非常熟悉 Android 和 Harmony OS 依赖分析的、非专业移动应用开发者，我大抵还算是有一定的经验。先从结论来说，Android 应用与一般的 Web 应用存在诸多的差异，在分析方式上也存在比较大的区别。也因此，而如果没有足够的体量或者是数量，那么并不需要花费大量的时
Cordova 应用程序有几个组件。 下图展示了 Cordova 应用程序体系结构的高级视图。
来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读4分钟ChatGPT的插件使数据科学成为一种简单、愉快的体验。 我们做数据分析时一般都是使用这样的流程来进行：运行jupyter notebook、安装库、解决依赖关系和版本控制，数据分析，生成图表。ChatGPT的“Code Interpreter”插件可以帮助我们进行数据分析。 作为测试，首先要ChatGPT进入角色,让它作为经济顾问： act as an economic advisor and help me understand what i
如今短视频横行的时代，以某短视频为首的，背后依靠着强大的资金后盾，疯狂地对平台用户进行红包轰炸。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
2022年8月19日，中科院上海药物所郑明月等人在iScience杂志发表文章Uncertainty quantification: Can we trust artificial intelligence in drug discovery，总结了AI药物发现中不确定性量化问题的最新研究方法以及代表性应用。
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机器学习已广泛应用于一系列任务。但是，在某些高风险应用中，例如自动驾驶，医疗诊断和财务预测，错误可能导致致命的后果或重大的财务损失。在这些应用中，重要的是要检测系统何时犯错并采取更安全的措施。此外，还希望收集这些“故障场景”，对其进行标记，并教系统通过主动学习做出正确的预测。
区块链将大大改变经济生活，区块链研究者Bettina Warburg论述了通过区块链将形成更加分散、透明、自主的交易系统。
Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
雷锋网 AI 科技评论按：本文作者是来自 Taboola 的数据科学家 Inbar Naor，她的研究领域是探索深度学习在推荐系统中的应用，在本文作者介绍了数据科学中模型不确定性的问题，并探索了如何利用不确定性来调试模型。雷锋网 AI 科技评论根据原文进行了编译。
临床诊断中，不仅包括常见的疾病类型，往往还会描述相应严重程度和不确定性，目前的医学图像数据库往往满足于预测疾病类型，而忽视了具有重大临床意义的后者。
随着深度神经网络（DNN）变得越来越强大，它们的复杂性也会增加。这种复杂性带来了新的挑战，包括模型的可解释性。
贝叶斯推断是概率论和统计学机器学习中的重要组成部分。 它是基于由著名统计学家托马斯贝叶斯给出的贝叶斯定理。 在贝叶斯推断中，随着更多证据或信息的出现，假设概率得到更新。
本文作者是来自 Taboola 的数据科学家 Inbar Naor，她的研究领域是探索深度学习在推荐系统中的应用，在本文作者介绍了数据科学中模型不确定性的问题，并探索了如何利用不确定性来调试模型。AI 研习社根据原文进行了编译。
前段时间，公司项目完成了插件化的开发，自己也因此学习了很多Android插件化的知识，于是想把这些内容记录下来，本次带来Android插件化的第一篇：动态加载综述
决策革命简而言之就是基于数据+算法的决策。“数据+算法=服务”实现分四个环节：一是描述，在虚拟世界描述物理世界发生了什么；二是洞察，为什么会发生，事物产生的原因；三是预测，研判将来会发生什么；四是决策，最后应该怎么办，提供解决方案。
为什么要用记录呢，因为我从开始接触Android时我们的项目就在65535的边缘。不久Google就出了multidex的解决方案。我们也已经接入multidex好多年，但我自己还没有接入，所以本博文只是作者自己对multidex接入中产生的问题以及解决方案做理解和记录。
Neighborhood Spatial Aggregation based Efficient Uncertainty Estimation for Point Cloud Semantic Segmentation (2021-ICRA)
在座的各位都是清华经管学院的校友，非常高兴在清华108年校庆期间，和各位清华校友交流数字化转型这个话题。
大千世界，并非一切事物都可以进行精确的计算，都可以用是非来衡量那么简单。19 实际爱因斯坦与波尔的辩论的结局就是：上帝他老人家也是个赌徒，我们所处的客观世界充满着不确定。因此，发展一套研究不确定性的理论迫在眉睫。好在我们已经有了。
雷锋网 AI 科技评论按：「熵」大概是统计学、信息学里最让初学者愁肠百结的基本概念之一。我们都知道熵可以用来描述含有的信息丰富程度的多少，但是具体是怎么回事呢？这篇文章中雷锋网 AI 科技评论将带大家重新系统认识一下「熵」倒是在讲什么。
当开始一个新的数据科学项目时，首要任务之一将是获取数据，以便能够评估项目的范围，并开始了解可以实现的目标。如果条件允许拥有一个大的的数据集来进行研究是非常好的情况，然而更多的时候，你将获得一个小的数据集来构建一个基线模型，然后，随着时间的推移，你将收集更多的数据，重新训练你的模型，并改进它。这种情况在加入一家传统上不是“数据驱动”，而是刚刚开始发现数据科学能为他们做什么的公司时很常见。
雷锋网 AI 科技评论按：「熵」大概是统计学、信息学里最让初学者愁肠百结的基本概念之一。我们都知道熵可以用来描述含有的信息丰富程度的多少，但是具体是怎么回事呢？这篇文章中 AI 科技评论将带大家重新系统认识一下「熵」倒是在讲什么。
我们发起 Co-mate 项目的原因，可以归于：在 LLM 优先的应用开发时代，掌握相关的开发技能。这些相关的技能包含但是不限于：
什么是数字化转型的本质？阿里研究院安筱鹏博士提出十个关键词勾勒出数字化转型的本质：1、不确定性2、复杂系统3、竞争的本质4、转型的逻辑起点5、工具革命6、决策革命7、数据的自动流动8、软件的本质9、技术架构的大迁移时代10、体系重构。
这篇论文主要还是在于深度估计这块，深度估计由于硬件设备的不同是有很多方法的，双目，RGBD，激光雷达，单目，其中最难大概就是单目了。在该论文中作者利用BA导出的信息矩阵来估计深度和深度的不确定性，利用深度的不确定性对3D体积重建进行加权三维重建，在精度和实时性方面都得到了不错的结果，值得关注。
摘要：氮（N）是植物自养的重要特征，是影响陆地生态系统植物生长的主要养分，因此不仅具有根本的科学意义，而且还是作物生产力的关键因素。对冠层氮浓度（N％）进行及时的非破坏性监测需要快速且高度准确的估算，通常使用400-2500 nm光谱区域中的光谱分析法对其进行量化。然而，由于冠层结构混杂，从冠层光谱中提取一组有用的光谱吸收特征来确定N％仍然具有挑战性。深度学习是一种统计学习技术，可用于从冠层光谱中提取生化信息。我们评估了一维卷积神经网络（1D-CNN）的性能，并将其与两种最新技术进行了比较：偏最小二乘回归（PLSR）和高斯过程回归（GPR）。我们利用8年（2009年至2016年）整个新西兰的奶牛场和丘陵农场的大型，多样化的田间多季节（秋季，冬季，春季和夏季）光谱数据库（n = 7014）来开发特定季节和特定于频谱区域（VNIR和/或SWIR）的1D-CNN模型。独立验证数据集（未用于训练模型）的结果表明，一维CNN模型提供的准确度（R2 = 0.72; nRMSE％= 14）比PLSR（R2 = 0.54; nRMSE％= 19）和GPR（具有R2 = 0.62；nRMSE％= 16）。基于1D-CNN的特定季节模型显示出明显的差异（测试数据集为14≤nRMSE≤19），而测试数据集的所有季节组合模型的性能仍然更高（nRMSE％= 14）。全光谱范围模型显示出比特定光谱区域模型（仅VNIR和SWIR）更高的准确性（15.8≤nRMSE≤18.5）。此外，与PLSR（0.31）和GPR（0.16）相比，使用1D-CNN得出的预测更精确（不确定性更低），平均标准偏差（不确定区间）<0.12。这项研究证明了1D-CNN替代传统技术从冠层高光谱光谱中确定N％的潜力。
今天给大家介绍麻省理工大学的Bonnie Berger教授课题组的一篇文章 “Learning with uncertainty for biological discovery and design”。作者通过对预训练特征使用基于高斯过程的不确定性预测，解决了用于产生生物学假设的机器学习方法在探索超出训练数据分布的范围时容易失败的问题。此外，作者展示了不确定性如何促进计算和实验之间的紧密迭代循环，如何改善新型生化结构的生成设计，并概括了不同的生物学领域。
大数据文摘出品 作者：蒋宝尚、Andy 这两天，微信翻译团队难得的上了次热搜。 事情的发展是这样的。有网友发现，当翻译中带有caixukun的人名拼音时，微信翻译会出现一些奇怪的中文词语，比如 之后，不仅人名测试开始一发不可收拾，网友们纷纷出动，想要寻找微信翻译的其他彩蛋网友们因此大为惊奇，玩得不亦乐乎，以至于这个话题被推上了热搜。 针对相关问题，腾讯微信团队昨天也做出了回应，强调这不是暖心的彩蛋，是翻译引擎在翻译一些没有进行过训练的非正式英文词汇时出现误翻。 文摘菌今天早上进行测试，发现微信团队已经修复
首先，我们需要认识到的是，面对未知并不意味着无助。相反，它提醒我们有机会去学习、探索新的知识和技能，去挑战自己的舒适区。不确定性之所以令人不安，是因为它突破了我们对于世界的认知框架，使我们感觉失去了控制。因此，对未来的不确定性感到恐惧，实际上是一种对未知的自然反应，它存在于每个人的生活和职业中。
相信不少人还记得中学的时候全文背诵《陈涉世家》的痛苦，当然还有考试的时候让你翻译某一句名言，像是“燕雀安知鸿鹄之志哉”，或者“天下苦秦久矣。吾闻二世少子也，不当立，当立者乃公子扶苏”。
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https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/uncertainty_intervals
假设您的模型是驾驶一辆汽车，帮助一位医生，甚至只是直接与一个(可能很容易被惹恼的)终端用户交互。在这些情况下，您需要确保在对模型做出的预测采取行动之前，您能够对这些预测充满信心。
Meta 近日宣布发布 Bean Machine，这是一种概率编程系统，表面上可以更轻松地表示和了解 AI 模型中的不确定性。
为什么立下这个flag？因为我在各种大会上听腻了人们争论每个月微件（widget）的数量是上升还是下降，或者微件方法X是否比微件方法Y更有效率。
本文由Google的研究科学家Jasper Snoek和Google的研究工程师Zachary Nado发布于GoogleAI博客，atyun编译。
深度学习取得了很大的成功，但是在可解释，可信任等方面还很不足。模型包含对自我推理结果的置信度很重要，模型需要对自我不确定性推理结果进行告知。如果模型可以知道自己不知道，那模型就是有了最基本的意识，模型可以给出推理结果及对结果的置信度。通过不确定性推理可以达到这一点
在进行时间序列预测任务时，我们通常会开发产生未来观测点的点估计的解决方案。这是正确的，如果经过适当验证，它们可能对业务结果产生积极影响。有没有可能做得更好？通过简单添加更多信息，我们能够提供更详细的预测吗？
2. 在 pre-CTS 的时序约束中，setup 和 hold 的 clock uncertainty 分别由什么组成。
**论文: Gaussian YOLOv3: An Accurate and Fast Object Detector Using Localization
本文介绍了一篇关于多任务学习的综述，详细介绍了文章中关于多任务学习的两个主要研究方向：task balancing和其他。
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