递归思想算是编程中比较常见但对初学者而言又有些难以理解的方法了。在leetcode上刷了几道题都用递归思想成功解决后觉得应该贯彻互联网的开源共享精神，总结一下自己的爬坑经历了
从上世纪七十年代开始，许多编程语言都曾受到程序员的青睐。尽管这些语言很好、很有用，但从高级语言开始学习的人在编程知识方面都有许多遗漏。
C 语言是由美国 AT&T 贝尔实验室的研究员 Dennis Ritchie 在 B 语言的基础上，最初作为改造 Unix 操作系统的开发语言，并伴随着 Unix 操作系统兴起而流行，后来，随着微型计算机的发展，C 开始被移植到其他操作系统平台上，成为独立的程序设计语言。
客机上安装的飞行记录器有2台，一台是飞机数据记录器（FDR），负责记录飞行时间、速度、高度、飞机舵面偏度、发动机转速等数据；另一台是座舱话音记录器（CVR），负责记录机上空勤人员的对话、机上与地面的通话，以及机舱里的各种声音。黑匣子的外壳呈现明亮的桔红色并配有发光带。
我们在上一篇文章“洞察：SaaS (16) PaaS”中讨论了 PaaS；今晚，我们将讨论流行的低代码和无代码。 低代码和无代码平台是可以用很少或没有代码构建应用程序的地方。用户可以通过拖放快速创建定制应用程序。用户生成的界面或业务流程在这些Low Code和No Code平台中都会被转换成固定的代码组合，这些组合会有预定的转换算法。这肯定会延长开发时间，但它有许多难以克服的问题，所以我并不乐观地认为 Low Code 或 No Code 将成为编程的可行替代方案。 1. Low Code 或 No C
模型可解释性是当今机器学习中最重要的问题之一。通常某些“黑匣子”模型（例如深度神经网络）已部署到生产中，并且正在运行从工作场所安全摄像头到智能手机的所有关键系统。令人恐惧的是，甚至这些算法的开发人员都无法理解为什么正是这些算法真正做出了自己的决定，甚至更糟的是，如何防止对手利用它们。
腾讯科技讯 在商业航空领域，客机上安装了“黑匣子”（飞行数据记录仪），以便在发生空难之后对原因展开详细调查。据外媒最新消息，日本政府正在谋划一个政策，即要求在自动驾驶汽车中也安装一种“黑匣子”，以便在发生交通事故之后调查原因，确定各方的责任。 据日经新闻1月27日报道，1月26日（周五），在日本国土交通省的一个工作组会议上，上述“黑匣子”的方案被正式提交。预计在五月份，这一政策可能被整合到日本政府有关自动驾驶汽车发展的监管框架中。 和客机一样，这个行驶数据记录仪将会准确记录自动驾驶汽车的各种数据，其中包
这里有一个黑匣子，按黑匣子的指令，输入它需要的东西，然后得到我们想要的东西，具体黑匣子做了什么，不用关心。我们封装任何东西都是这个道理，把握好输入输出这两个点，一切就好办了!
大数据文摘出品 3月23日的新闻发布会上，中国民航局航空安全办公室主任朱涛通报，当天16时30分左右，在事故现场主要撞击点东南方向约20米处的表层泥土中发现了两部飞行记录器（黑匣子）中的一部。 现场调查人员对记录器进行了初步检查，记录器外观破损严重，存储单元也存在一定程度的损坏，但相对比较完整。初步判定为驾驶舱话音记录器（CVR）。 朱涛通报，该黑匣子已被连夜送往北京的民航专业机构进行译码。完成译泽码后，将为分析判断事故原因提供重要证据。 东航MU5735“黑匣子”——FDR和CVR 东航MU5735航班型
---- 新智元编译 来源：thenextweb 作者：艾霄葆 【新智元导读】AI决策过程的黑匣子问题一直是AI领域最大的担忧之一，但近期黑匣子决策问题似乎被破解。来自加州大学伯克利分校、阿姆斯特丹大学、Facebook AI Research团队的研究人员创建出一个AI自我解释模型，该模型可使AI在回答问题时指出问题对应的证据，在回答相关图像问题时，其能够为其决策提供自然语言理由并指出图像显示证据。 来自加州大学伯克利分校、阿姆斯特丹大学、Facebook AI Research团队的研究人
浅友们大家好~我是史中，我的日常生活是开撩五湖四海的科技大牛，我会尝试各种姿势，把他们的无边脑洞和温情故事讲给你听。如果你特别想听到谁的故事，不妨加微信（微信号：shizhongst）告诉我，反正我也不一定撩得到。
马 克-to-win：java bean简单来说很像过去的类，但是不必有main方法，但里面的将被jsp调用的方法必须是public型的。当把一大堆可被人调用的公共方法，放在一 个黑匣子当中时，你觉得这个黑匣子像个“豆”吗？bean的中文翻译就是“豆”。相比servlet，jsp的弱项就在于：当需要写大量业务代码时。现在 好了，有了useBean这个动作，jsp一下就如虎添翼了。useBean的scope属性可能让Bean关联到更多的页面，大大增加了bean的重用 性。
不过，作为钢铁直男程序员的我，要分享的并不是 You jump，I jump ，而是 咋沉的？原因咋发现的？
作者：韩璐 摘自：二十一世纪商业评论 在被称为“空难年”的2014年，马航MH370失联、MH17被击落，中国台湾复兴航空GE222迫降重摔，阿尔及利亚航空AH5017坠毁，航空安全再次成为全球焦点。 一场基于互联网和大数据的产业升级战役，在航空业的上游制造企业最先打响。 9月26日，霍尼韦尔（Honeywell）的高级研发工程师王睿获得私人飞行驾驶执照PPL (Private Pilot License)刚好满半年。如果算上此前历时4个多月的飞行训练，过去一年多时间里，从事先进飞机驾
本节讲解如何讲讲代码（Matlab、HDL、C/C++）导入到 System Generator 并使用。
言归正传。 很多人看到这个标题的第一印象可能是 —— 这是要讲飞机上的黑匣子么？有点关系，但主要讲软件中的flight data recorder。不过我们先从黑匣子讲起。 Flight Data Recorder（FDR）用于记录飞机行驶过程中的各种关键数据，其规格如下： 电源：115V AC 或 28V DC 电源能力：30天不间断 使用期限：至多6年 包含水下定位装置 能记录25小时不间断数据 能经受1100度高温 FDR的硬件架构： CPU card Analog card Discrete car
近年来，许多准确的决策支持系统被构建为黑盒子，即向用户隐藏其内部逻辑的系统。缺乏解释性既是实际问题，也是道德问题。这篇综述文献报道了许多旨在克服这一至关重要弱点的方法，有时以牺牲准确性为代价来提升可解释性。可以使用黑盒决策系统的应用是多种多样的，并且每种方法通常被开发以提供针对特定问题的解决方案，并且因此，其明确地或隐含地描绘其自身对可解释性的定义。本文的目的是提供调研文献中关于解释概念和黑匣子系统类型的主要问题的分类。给定问题定义，黑匣子类型和所需解释，此综述应该有助于研究人员找到对他自己工作更有用的建议。所提出的黑匣子模型分类方法也应该有助于对许多研究开放性问题。
然而，这种情况下，神经网络其实成了“黑匣子”——具有一定的功能，但看不见是怎么起作用的。
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从左至右：Google AI 主管 Jeff Dean，加州大学伯克利分校教授 Celeste Kidd，Pythorch 主管 Soumith Chintala，Nvidia 机器学习研究主管 Anima Anandkumar，以及 IBM 研究总监 Dario Gil
这是一个老生常谈的问题，飞机制造技术是一个技术门槛极高的行业，本身的竞争就不是特别大，全球真正意义上的民航客机，主要是美国的波音公司以及欧洲的空中客车公司，不像别的行业可以做到差异化非常明显，还属于高利润的行业所以对于厂家而言主要还是以保障安全为主，对于这种已经技术很成熟但是不是主要功能的点相对来讲不会太关注。
近期看到 C++ 标准中对 volatile 关键字的定义，发现和 java 的 volatile 关键字完全不一样，C++ 的 volatile 对并发编程基本没有帮助。
论人工神经网络内在逻辑的研究历史及现状。 伴随着大数据，人工智能（AI）在沉寂了多年之后，又迎来了新的高潮。在这场涉及大部分科学的革命中，人工神经网络释放了人工智能（AI）。但科学家们发现，这一关键技术暗含着一个问题：人工神经网络就是一个“黑匣子”。 我们都知道，无论人工神经网络有多么复杂，都可以将其看作是三部分：输入层、输出层和隐含层。其中，我们通过深度学习，对神经网络进行一层一层的叠加训练，以此来有效调整神经网络各级神经元的权重。但是，这里有一个问题，除去输入和输出，我们对隐含层发生了什么一无所知，即对
今天，腾讯“数智人工厂”正式开工！ 如何低成本低门槛生成数智人？ 让我们“进厂”一起看看： 深圳市腾讯公仔厂 一家全球领先的综合公仔厂商 生产的企鹅公仔，驰名中外 公仔很火，步履不停的鹅 亦有新征途 今天，腾讯用黑科技建的“新厂” ——“数智人工厂” 剪彩开工！ 从前，鹅制作一只“公仔分身” 需要选材、剪裁、缝纫、填充 等一系列流程 现在，通过“数智人工厂” 鹅用一段3分钟的口播视频 就能生成自己的“数字分身” “数字分身”可以用在很多场景 如短视频讲解、新闻播报、直播带货等 很忙的鹅仔工作
随着时间的推移，学习模型变得越来越复杂，很难直观地分析它们。人们经常听说机器学习模型是"黑匣子"，从某种意义上说，它们可以做出很好的预测，但我们无法理解这些预测背后的逻辑。这种说法是正确的，因为大多数数据科学家发现很难从模型中提取见解。然而，我们可以使用一些工具从复杂的机器学习模型中提取见解。
2023年刚刚过完一个月,美国科技公司就有超过6万名员工被裁，其中很多来自微软、谷歌、亚马逊、IBM、Paypal、Meta等大型企业。而算上去年末被裁的，已经有超过10万人在最近几个月的科技公司裁员浪潮中失业。从大公司被裁掉的人员总数，占硅谷总裁员人数的75%。 https://36kr.com/p/2114613782497670
我们都知道，黑匣子是用于记录飞机飞行和性能参数的仪器。在飞机出问题后，用于定位问题原因。JFR（Java Flight Record） 就是 Java 的黑匣子。
英国工程与物理科学研究理事会（EPSRC）发布了《类人计算战略路线图》，明确了类人计算（Human-Like Computing，HLC）的概念、研究动机、研究需求、研究目标与范围等。 类人计算是指使机器具有类似人类的感知与推理和学习能力、支持与人类协作和沟通的计算技术。类人计算系统将通过生物模型来形成，而不仅仅是改进的人工智能或机器学习系统。HLC系统将以类似人类的方式运行，无需人工智能和机器学习系统所需的海量数据资源，且具有与人类交流的能力。 HLC的研究动机包括：实现人类机器之间更好的沟通和协作；通过
2018 年 10 月 29 日，印尼狮航的波音 737MAX8 客机在起飞 13 分钟后坠海，机上 178 名乘客全部不幸遇难。
机器学习最离不开的就是数据。我们使用Octave写机器学习代码的时候，如何将硬盘上的数据导入Octave中？如何将这些数据放入矩阵？如何将计算的结果数据保存下来？这些问题都需要解决。
人工智能和人类之间的“竞赛”一直都是热门的研究话题，AlphaGo 战胜了人类围棋玩家，AlphaZero 在围棋比赛中击败了AlphaGo 及其更高版本，并在国际象棋比赛中击败了顶级象棋引擎之一 Stockfish。在 DOTA2 多人实时战略游戏中，OpenAI Five 战胜了世界冠军战队。
相信大家都知道，当飞机发生事故后，人们进行搜救的时候，总是会寻找一个东西---被誉为空难“见证人”的黑匣子。它可以给调查人员提供证据，帮组他们了解事故的真相。 同样，作为业界最为强大的关系型数据库，Oracle数据库也提供了无与伦比的“黑匣子”功能--数据库故障诊断基础架构。通过这个架构设计，当发生问题或者严重错误时，数据库会自动为每一个事件/错误分配一个事件号/错误号，然后输出相关的日志文件，为问题预防、发生重大问题后的追溯原因和修复缺陷等提供重要线索和证据。
计算机尚未出现之前，大多数经验丰富的心理学家都以为大脑就像个不可知的黑匣子。我们可以分析对象的行为——比如著名的巴普洛夫实验：摇响铃铛会让狗分泌唾液，但思维、记忆与情感这些又如何分析呢？这些东西太过模糊、难以了解，远超科学知识的理解范畴。因此这些自称“行为学家”的科学家们将自己的工作范围限定在对刺激和反应、反馈与强化、铃铛与唾液之类的研究上，他们放弃了理解思维内部运作方式的尝试，而这样的时日长达40年之久。 之后到了20世纪50年代中期，一群叛逆的心理学家、语言学家、信息理论学家以及早期的人工智能研究学家们
门面设计模式是面向对象设计模式中的一种，日志框架采用的就是这种模式，类似 JDBC 的设计理念。它只提供一套接口规范，自身不负责日志功能的实现，目的是让使用者不需要关注底层具体是哪个日志库来负责日志打印及具体的使用细节等。目前用得最为广泛的日志门面有两种：slf4j 和 commons-logging。
麻省理工学院的研究人员建立了一个新的基准测试工具，可以准确预测给定代码在计算机芯片上执行所花费的时间，这可以帮助程序员调整代码以提高性能。
JMC 是“Oracle Java Mission Control”的缩写，他是一个自 Oracle JDK 7u40 版本开始提供的一个 java 工具。
微软研究院开源了一个旨在解决AI“黑匣子”问题的软件工具包lnterpretML，这将为开发人员提供多种解释方法进行实验模型和系统。
美国东北大学的计算机科学家 David Bau 非常熟悉这样一个想法：计算机系统变得如此复杂，以至于很难跟踪它们的运行方式。
然而最近，波恩大学（University of Bonn）的化学信息学专家Jürgen Bajorath教授和他的团队取得了重大突破。
美国《MIT技术评论》杂志发表了Will Knight的文章，名为：美国军方要求自动化机器能够解释自身机制。文章表示：最新的机器学习技术本质上是一个黑匣子。美国国防部高级研究计划局(DARPA)正在资助一些旨在打开机器学习黑匣子的工作。 情报人员和军事人员可能会严重依赖机器学习来解析大量数据，并用于控制不断增长的自主式系统武器库。但是，美国军方想确保这不会导致对任何算法的盲目信任。 美国国防部高级研究计划局是隶属于国防部的新技术研发部门。该局正在资助一些旨在促使人工智能做出自我解释的项目。这些方法五花八门，
为了让代码尽可能快地运行，开发人员和编译器（将编程语言转换为机器可读代码的程序）通常使用性能模型，通过模拟给定的芯片体系结构来运行代码。
作者：Ben Sigelman，OpenTracing共同创建者，OpenTelemetry管理委员会的成员，以及Morgan McLean，OpenCensus产品经理，自项目开始以来他一直在谷歌
我原来一直对合并查询的模糊匹配功能不太感冒，因为模糊匹配的结果和过程不是可以精确控制的，就像给黑匣子一样！目前，很多人工智能的技术之所以没有在企业中应用，也正是这个原因——算法给出的结果，很多时候你可能甚至没有办法向领导解析为什么。
它可以导致扫描内部运行的服务，但是大多数情况下localhost在黑名单类别中，因此我们需要找到其他进入方法。我提交ssrf的最后一个错误使我进入了弹性搜索，即内部服务正在运行未经身份验证。
本文为《程序员》原创摘译文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 计算机尚未出现之前，大多数经验丰富的心理学家都以为大脑就像个不可知的黑匣子。我们可以分析对象的行为——比如著名的巴普洛夫实验：摇响铃铛会让狗分泌唾液，但思维、记忆与情感这些又如何分析呢？这些东西太过模糊、难以了解，远超科学知识的理解范畴。因此这些自称“行为学家”的科学家们将自己的工作范围限定在对刺激和反应、反馈与强化、铃铛与唾液之类的研究上，他们放弃了理解思维内部运作方式的尝试，而这样的时日长达40年之久。 之后到了20
中国网财经4月14日讯 (记者 李冰岩 里豫)在业内有“大数据独角兽”之称的九次方大数据信息集团有限公司(下称九次方)管理层核心高管日前向中国网财经爆料称：上市公司群兴玩具(002575.SZ)实控人、九次方董事长王叁寿于2020年1月15日被公安机关带走调查；2月14日补缴了大额的税款；此后办理了取保候审手续。目前，王叁寿所涉及的案件还在调查过程中。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者｜Boaz Barak 编译｜黄楠 编辑｜陈彩娴 上世纪九十年代，斯坦福大学的知名生物信息学教授 Rob Tibshirani 曾拟了一个词汇表，将机器学习与统计学中的不同概念作了简单而粗暴的对应关系： 一方面，这个表格为理解机器学习提供了基础的认识，但同时，其简单地将深度学习或机器学习中的概念归纳为统计学中的词义，也引起了大多数人对深度学习本质的认知偏差：即深度学习是“简单的统计”。 然而，在深入探讨中，这样的认知在一定程度上阻碍了研究者理解深度学习成功的本质原因。
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