【新智元导读】作者研发了第一个完全无人监督的笑话生成系统，使用的只是大量未标注的数据。这表明生成笑话并不像一般认为的那样，总是需要深度的语义理解。 摘要 幽默的生成是一个非常复杂的问题。很难准确地说出是什么使一个笑话变得可笑。一般认为解决这个问题要深入的语义理解，以及文化和其他语境线索。这一领域之前的工作是尝试使用人工特别创建的数据库和标注的训练实例来为这种知识建模。我们没有这样做，而是提出了一个模型，使用大量的未标注数据来生成诸如我喜欢我的X就像我喜欢我的Y一样，Z笑话（I like my X like
AI 科技评论按：「数据科学家」可谓是近几年的一大热门职位，很多学习了数学、信息、计算机相关专业的同学都对它表示跃跃欲试。Admond Lee 学习了物理专业，曾参加瑞典欧洲核子研究中心（CERN）的物理夏令营，而今他也走上了数据科学家的道路。近期他撰文回忆了自己的数据科学家实习经历，AI 科技评论编译如下。
AI 研习社按：「数据科学家」可谓是近几年的一大热门职位，很多学习了数学、信息、计算机相关专业的同学都对它表示跃跃欲试。Admond Lee 学习了物理专业，曾参加瑞典欧洲核子研究中心（CERN）的物理夏令营，而今他也走上了数据科学家的道路。近期他撰文回忆了自己的数据科学家实习经历，AI 研习社编译如下。
1.2 S 型神经元 学习算法听上去非常棒。但是我们怎样给一个神经网络设计这样的算法呢?假设我们有一 个感知机网络，想要用它来解决一些问题。例如，网络的输入可以是一幅手写数字的扫描图像。 我们想要网
在机器学习技能自学成才的过程中，我们必须对自身的教育和启蒙负责。本文列出了十条不应掉以轻心的戒律。前车之鉴，后车之师。
王新民 编译自BBC 量子位·QbitAI 出品 微软CEO纳德拉曾经宣称：“聊天机器人是新的App。” 一年过去了，尽管很多人在这个领域投入了大量的精力，但是一直没有什么进展——绝大多数聊天机器人都只是噱头，毫无实用的意义，最终项目难免失败。 △ 14岁的Alec Jones希望有一天能加入科技巨头公司，做激动人心的工作 但是这周，一个来自加拿大维多利亚的小男孩Alec Jones，让我们又看到了希望。 过去六个月里， Alec Jones致力于研究Christopher Bot，这种聊天机器人可
在本教程中，我们将讨论最大熵文本分类器，也称为MaxEnt分类器。最大熵分类器是自然语言处理，语音和信息检索问题中常用的判别分类器。使用像JAVA，C++或PHP这样的标准编程语言实现最大熵分类器都可以，但是，为了估计模型的权重，必需解决数值优化问题。
在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。
ChatGPT 是由创建 GPT-3 的公司 OpenAI 创建的高级聊天机器人。用户可以向 ChatGPT 提出关于任何主题的开放式问题，并收到专门针对该问题生成的回复。
我们与 WebAssembly 联合创建者和其他行业专家探讨了其采用状态、Java 用例、WASI 的重要性等。
之前有篇文章已经写过数组了 这里我直接画图代替一些数组基础话 忘记的可以翻着看看
一面：技术人员面，先自我介绍，项目经验相关介绍，问比较细，问了一些Hadoop、HBase的问题，JAVA基础，JVM内存分配小于32G原因，G1和CMS对比，问关系型数据库事务级别，脏读、幻读意思。
【热门下载】 2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载（共计21个文件） 关注PPV课微信菜单栏回复“2015数据分析师”即可下载 来源：CSDN 作者：geekmajia 本人住在有人间天堂之称的城市，6年多开发经验，最近2年主要在做大数据相关的开发，最近考虑换工作，基本也只考虑大数据相关岗位。目前新工作已经找好，但想分享最近面试的失败经历（成功的那些就不讲了），吐槽吐槽，跟广大吃瓜群众分享一下过程中的经历心得，我的语文体育老师教的，还请大家莫怪。 1国内知名电信运营商，其下面的大数据研
本人住在有人间天堂之称的城市，6年多开发经验，最近2年主要在做大数据相关的开发，最近考虑换工作，基本也只考虑大数据相关岗位。目前新工作已经找好，但想分享一下最近面试的失败一些经历(成功的那些就不讲了)，吐槽吐槽，跟广大吃瓜群众分享一下过程中的经历心得，我的语文体育老师教的，还请大家莫怪。 1.公司:国内知名电信运营商，其下面的大数据研究院，面两轮 一面：技术人员面，先自我介绍，项目经验相关介绍，问比较细，问了一些Hadoop、HBase的问题，JAVA基础，JVM内存分配小于32G原因，G1和CMS对比，
它有一些很好的属性，通常与股票价格一致，例如对数正态分布（因此向下限制为零），并且期望收益不取决于价格的大小。
是一位名副其实的狂热开发者，为社区做了很多贡献。看了一下他的 projects （有些是自己的，有些是参与的。），多到恐怖（截取一部分）：
从软件赋能到软件定义，汽车行业不仅需要解决诸如错误发现滞后带来的高昂代价、功能融合所需的跨学科知识、功能安全与实施成本之间的权衡等老问题，也面临着新的挑战：软件复杂度的不断提升、利用数据驱动创造价值、人工智能的引入和实现、数字技术和工程能力的结合。这些问题和挑战同样也给予了行业审视和重塑软件开发体系的机会，让软件能成为未来价值的真正驱动力。
D N S定义了一个用于查询和响应的报文格式。图 1 4 - 3显示这个报文的总体格式。
译者：Tocy, 亚林瓜子, 总长 出处：开源中国 链接：https://www.oschina.net/translate/how-to-read-code “我讨厌阅读别人的代码” 是所有经验层级上的软件开发人员之间普遍存在的问题。然而，这又是一个必要的技能，特别是对于开发人员进入到现有的代码库中的时候，如果你以正确的角度和正确的工具来处理它，这可能是一个愉快和有启发性的体验。 我们讨厌阅读别人的代码的原因是因为代码不是我们自己写的。这不是因为我们认为自己是地球上最好的编码人员，没有人可以像我们这样编
之前，作为 ChatGPT Plus 用户，如果你集齐下面这五个模式，就会成为别人羡慕的对象。
鉴于直接操作数字输入空间中的图像像素的能力，对手可以很容易地产生难以察觉的扰动来欺骗深度神经网络(DNN)的图像分类器，正如前面的工作所证明的那样。在这项工作中，我们提出了ShapeShifter，这是一种解决更具挑战性的问题的攻击，即利用物理上的对抗扰动来愚弄基于图像的目标检测器，如Faster 的R-CNN。攻击目标检测器比攻击图像分类器更困难，因为需要在多个不同尺度的边界框中误导分类结果。将数字攻击扩展到物理世界又增加了一层困难，因为它需要足够强大的扰动来克服由于不同的观看距离和角度、光照条件和相机限制而造成的真实世界的扭曲。结果表明，原提出的增强图像分类中对抗性扰动鲁棒性的期望变换技术可以成功地应用于目标检测设置。变形机可以产生相反的干扰停止信号，这些信号经常被Faster R-CNN作为其他物体错误地检测到，对自动驾驶汽车和其他安全关键的计算机视觉系统构成潜在威胁。
随着越来越多因为驾驶员粗心大意和疲劳驾驶而造成的一些事故，我们都会惋惜。但同时也在思考如何可以去解决这方面的问题，让这些事故变得很少发生。所以我们就有了没有人却可以驾驶技术等等一系列的汽车黑科技。甚至有科学家预言，在25年之后，人类都会被禁止亲自驾驶汽车。 更加的智能，更加的便捷，更加的安全，是我们这个汽车黑科技的最重要的三大宗旨。因为这个汽车技术，他更多的是基于对数据的分析。这些数据的分析，不像我们人类会被情感的因素所影响，他就是一个无缺点的机器，一个系统而已。所以不会被外界因素所干扰。这样他的精准度
这本《程序员的职业素养》内容相对比较简单，但是涵盖了一些程序员在工作过程中需要注意的一些细节问题，如果读者是程序员的话会对职业发展有很大帮助的。
6月底，我欣然前去，到现在刚好一年时间，马上要回学校了，我觉得该写点什么，因为这是一个很特殊的时间点，我站在学校和社会的交界处，对校园生活保持着最鲜活的记忆，对社会的法则又有了初步的认识，此刻的处境以后不会再有了，所以记录下来是最好的选择。
岁月匆匆转眼即逝，计算机这行真的不像我当年报志愿的时候想的那样上天入地无所不能，给自己的大学打分的话勉强打个75分吧。
高考考了个一般的分数，父母的期望是有一份稳定的收入，最好可以进国企。父母的期望是读附近的大学，离家近点。
刚好之前看到，一位开发者在 GitHub 上收集了任正非从 1994 到 2018 年以来共 400 余篇演讲稿，今天借此机会跟大家分享下。
选自noemamag.com 机器之心编译 机器之心编辑部 ChatGPT 虽能对答如流、花样百出，但离真正的人还差多远？深度学习三巨头之一的 Yann LeCun 等人撰文，对这一问题进行了深入探讨。 2022年底OpenAI推出ChatGPT，其爆火程度一直持续到今天，这个模型简直就是行走的流量，所到之处必将引起一番讨论狂潮。 各大科技公司、机构、甚至是个人，纷纷加紧研发类ChatGPT产品。与此同时，微软将ChatGPT接入必应，几乎前后脚，谷歌发布Bard为搜索引擎提供动力。英伟达 CEO 黄仁勋对
今天给大家分享这个话题也是很经典的一个话题了，一起来看看大佬们是怎么看待这个问题的吧。
其实没有行不行只是想不想或者值不值得方面的问题，有些人在35岁去学习编程一样可以切入行业做的很不错，年龄大了毕竟在切入新的领域不像年轻的那样干脆，年龄大了一般来讲拖家带口的，切入新的领域困难可想而知，
首先你们想想，如果一个 42 岁的中年男子，因其阅历有着优秀的经验技能，他干 8 个小时的活儿，相当于小年轻干 10 个小时，就算他真的加不动班，公司辞退他的动机是否强烈？
要提高神经网络性能并使其适配可用计算资源，一个常见做法是调整结构的深度和宽度。实际上流行的神经网络系列，包括 EfficientNet、 ResNet 和 Transformers，都是由一组灵活深度和宽度的结构组成。但是除了对准确率的影响之外，目前对于这些结构设计的基本选择如何影响模型的理解是很有限的，例如对其内部表征（internal representations）的影响。
我们经常可以看到初学者在单片机论坛中询问他们是否可以在他们微不足道的小的8位微机中运行Linux。这些问题的结果通常是带来笑声。我们也经常看到，在Linux论坛中，询问Linux运行的最低要求是什么。常见的答案是Linux需要一个32位架构和一个MMU（存储器管理单元），并至少1MB的RAM来满足内核的需求。
流行的神经网络，如EfficientNet，ResNet和Transformers都具有可灵活调整深度和宽度的体系结构。但是，除了对准确性的影响外，对于这些架构设计的基本选择如何影响对模型的理解还很有限。
今天路过楼下的水果摊 突发奇想 如此拥挤和繁荣，像不像我们云计算市场 如果用水果来类比云计算技术和品牌 那么，吃货就能懂了 虚拟化技术 容器技术 云安全技术
我们很多时候的创作都会出现一个误区，就是容易偏题！就像我们高中是写作文一样，我们拿到一个命题，我们首先要去审题，看看这个命题到底是让我们写些什么内容。当然，我们现在写的技术性博客，不完全像我们那时候写的作文一样。因为我们写的博客是我们自己去命题，然后根据自己的命题，去展开对这个问题的讲解。
机器之心编译 编辑：杜伟、魔王、蛋酱 2020 年伴随着很多前所未有的事，在坎坷的一年过去之后，我们将迎来怎样的新时代？ 在今年的最后一天，吴恩达邀请了沈向洋、李飞飞等人工智能的顶级学者，让大牛们对 2021 年的 AI 技术发展进行了一次展望。在人才不断流向业界、常规架构算力进入瓶颈期的今天，作为一名从业者应该看到什么？他们是这样说的…… 新的一年近在咫尺，吴恩达分享了自己对人工智能在接下来一年中发展的三个愿望： 缩短概念证明与生产之间的差距。尽管搭建好的模型很重要，但很多人现在也意识到，从数据管理到
CentOS Web Panel 或通常称为 CWP 是一种流行的网络托管管理软件，被超过 200,000 台独特的服务器使用，可以在 Shodan 或 Census 上找到。我们用来以 root 身份利用完整的 preauth 远程命令执行的漏洞链使用文件包含 (CVE-2021-45467) 和文件写入 (CVE-2021-45466) 漏洞。在这篇文章中，我们希望涵盖我们的漏洞研究之旅，以及我们如何接近这个特定目标。
最近一项科学研究发现，人类大脑有超过860亿神经元，而每个神经元都有好几个方向上的其它神经元进行着链接，这就形成了一个超级巨大的蜂窝结构。科学家们称，这样的结果最终就是让人类大脑运行在了一个11维度的世界里，所以人类才会有意识这样的东西。于是他们也认为，宇宙在11维度的情况下也会产生意识。这到底是怎么回事呢？ 根据这次的科学研究报告，此次对于人类大脑的深入研究是利用计算机建模来完成的，以便科学家们进行对人工智能方面的相关实验，其中最重要的就是关于意识是如何产生的问题。研究人员使用代数拓扑的数字模型来描述
画这些图的不是记者和编辑，是血拼在产业和资本第一线的领先性人物手绘出来的。他们不像我们，他们不用诗和哲学来兜圈儿，他们几乎把从这一个点到另一个点拉成了直线，一点也不修饰。他们更强调事物的本质和坐标点。这个时候，他们之变必然影响未来社会之变。
白领朋友们在工作过程中可能会遇到格式转换的问题，对于不同格式的电子文档要想进行转换，就必须要借助一些办公软件。但是要想转换格式并不像我们想象那样简单，转换后出现格式混乱是比较常见的问题。今天，小编给大家介绍一款工具网站【PaperCloud】，无需要安装软件，页面即可实现PDF转word，并且高度保持原有排版格式，不会乱码。
早期的 Unity3D 做 UI 并不容易，以至于大家习惯于使用 NGUI 插件来开发。后来 NGUI 的开发者加入开发了 Unity UI，现在就有了一套更好用的 Unity UI 可用了。
● 如果一个在模拟中被检查的属性(property)不像我们期望的那样表现，那么这个断言失败。
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