这并不意味着要复制，而是要分析是什么让它起作用，看看它是否能在你的商业部门中得到利用。如果你的榜样是Cisco（思科）、IBM、Verizon （威瑞森），那就不重要了。...为什么不从博世开始真正地跳出固有模式，开始行动呢？ 2.网络 通过成功的联网，企业可以快速与其他组织和团体以及与他们有着共同兴趣的个人进行接触。...然而，如果你对所有这些都是陌生的，就像有些企业家一样，为什么不按照第一条建议，找出其他人的网络并有效地使用这些站点呢?？...即使那些10'×10'的贸易展位也很昂贵。你会在IoT贸易展上展出，而不是从展览中追踪每一个可能的指标吗?...如果你回答不了这个问题，你就需要聘用我作为你的物理性顾问，这样我就能让你走上正轨，避免你浪费钱。你必须从每一个贸易展会上获得的指标都代表了你的公司所使用的每一种营销、销售和推广计划的相同类型的努力。
这是一个“大数据时代”，很明显，它的核心是数据，那数据有什么价值（有钱）呢？如何从数据中提取价值（挣钱）呢？这些问题是我们今天要讨论的。开始讨论之前，先来说下为什么要写这篇文章。...因为我要做一个极客，所以我打算给大家推荐书籍时结合当前的一些技术情况以及这本书的特色来说明下书籍的价值，虽说会花费我不少的时间，但是我觉得这样除了能让大家认识这本书之外，还能学习和了解一些技术。...利用数据可以做很多商业化的事情，这里我介绍一个改变了我们生活方式的一项技术——搜索引擎。很多人可能不清楚这个术语是什么含义，实际上无论是学习还是生活，你都会用到它，为什么这么说呢？...我们都知道，我们使用谷歌或者百度时，只需要输入关键字，然后就会得到一个结果列表页，列表页中包含了多个网页链接，总体来说按照相关性的强弱来进行排序，也就是越靠前的和你搜索的关键词越相关。...另外要说的是，其实谷歌或者百度这些更细分的叫法是通用搜索引擎，我们生活中还会用到垂直搜索引擎，比如在京东上进行的购物搜索、携程上的酒店搜索、机票搜索。无论是哪种搜索引擎，大体的技术原理是差不多的。
使用谷歌分析是营销人员必须要做的，因为它可以高效衡量结果。真的是这样吗？ 数据是有价值的，而谷歌分析可以快速简单地获取数据。你当然需要谷歌分析来衡量结果。这是必经之路。...任何来自机器人或蜘蛛的访问都会从你的结果中过滤掉。 但那只是错误流量的一部分。A/B测试也会导致错误的信息。 谎言5 :正向的A/B测试 A/B测试需要做大量工作，但通常没有高回报。...但他们会记住你的品牌，然后在谷歌上搜索品牌名称。从搜索引擎到达活动页面后，如果他们决定购买，他们将不会被列为直接转化用户。尽管理论上讲他们应该被算作是直接转化。...是因为你的广告引导他们产生了直接购买的行为。 那么如何解决这个问题呢？答案就是销售追踪。需要关注销售量在新的营销活动开始后是否突然增加了？尽管分析数据并没有改变。你应该把这些数据归因到转化率中。...这就是为什么你应该过滤掉它们。 不要忘记正向的A / B测试。他们并不总是成功的。 销售线索也不总是有用的。销售应该将注意力放在这些线索带来了什么。 高转化成本也会令人沮丧，但通常是虚假的。
Gabriel Weinberg：我2000年从MIT离开就创立了一家教育软件公司，Learnection,这个名字起得很不好。这是一个社交网络方面的尝试，目的是促进父母参与学校活动。...Adams:你怎么让人们在一个不存在的产品上注册呢？ Weinberg:我试过很多不同的产品。一天我决定为假名字做个网页，从Census上找那些最流行的名字。...它并不能阻止任何人追踪你的记录。它只是擦掉了你电脑上的东西，这样你的另一半就不会看到。[一位谷歌发言人声称从Incognito发出的缓存和站点访问活动在关闭后不会保存]。...Weinberg:只有两个大型的广告竞价系统。谷歌和微软雅虎。微软雅虎更便宜，能让出现在更过客户面前。很多时候有些公司通过一些能代理谷歌和微软雅虎的机构做广告，客户是不知道他们怎么做的。...Weinberg:不，他们不能。他们能找到你在谷歌上搜索了什么，但是你使用DuckDuckGo，你的搜索记录都是加密的。我们不存储任何内容。所以拿不到任何数据。
在这篇论文中，她将这些“黑匣子”一个个打开，对神经网络原理进行了详细的解释。 为什么要打开神经网络“黑匣子”？ 事实上，神经网络之所以起作用，最直观的原因就是，它由大量非线性函数组成。...这些非线性函数，使得网络可以学习原始数据中各种抽象级特征。 然而，也正是因为神经网络中的这些非线性函数，使得人类往往难以理解，它们是如何起作用的。...如果这种神经网络被应用于实践中，将会带来非常危险的结果。 此外，即使是神经网络，也会对男女性别产生刻板印象、产生种族偏见。 例如，调查表明，有些语料库和模型，在预测再犯时，会更“偏爱”男性。...为了让神经网络应用于更多的方向，也为了让我们更好地学习它的原理，作者从两个方向对神经网络进行了解释。...让神经网络自己解释 那么，如果能让神经网络一边训练、一边“解释自己”呢？ 这是论文提到的第二种方法，即在模型中植入一个生成预测解释的模块，对预测的结果进行解释。
—从科技到媒体——更好更快地完成工作。...一名 TikTok 用户 @asap_blockie 在 12 月的一段视频中说，他要求 ChatGPT 找出他在工作中处理的一些代码中的错误。 “它指出了我的代码有什么问题，” 他说。...“我把它复制并粘贴进去，然后它就起作用了。” 但编程人员在接受 AI 帮助时应谨慎行事，因为一些用户发现 ChatGPT 无法正确回答某些编程问题。 7....同一提示的不同表述，对大众来说，可能听起来很相似，但却能让 AI 产生完全不同的结果。而一个成功的提示工程师将找到一种方法来引导模型产生有用的输出。...任务：我目前自学到了控制结构可以，可以给我提供两个整型数据交换的代码吗？ 交互提问：逐步深入 清华社 IT BOOK 多得图书活动开始啦！
我：我们看《金刚大战哥斯拉》吧 女友：不，扎克·斯奈德的《正义联盟》怎么样？ 我：不，太长了。《米纳里》怎么样？ 女友：不，太严肃了。...... 怎么样？ 所以，你懂的。...在基础层面上，我知道自己需要： 处理 API 调用的后端服务器 一个实际渲染应用的前端客户端 一个存储电影和用户爱好的数据库 一个用于存储图片的对象存储解决方案 既然是第一次研究手机应用开发，为什么不学习各个层次上的新东西呢...说实话，我认为它的文档很差，交互也很难。不过，这是可行的，但有些情况，我仍然不清楚应该如何处理。 获取数据 我编写了一个自动化的网络爬虫，它用新电影填充我的数据库。...结果给我留下深刻印象。...Fuchsia OS正式公开可用，谷歌迈出了五年来最关键的一步 库克亲自出庭回应“苹果税”质疑：收取30%佣金是应该的 “数据中台”死而不僵 Data Mesh，数据架构的下一个变革！
事实上，神经网络之所以起作用，最直观的原因就是，它由大量非线性函数组成。 ? 这些非线性函数，使得网络可以学习原始数据中各种抽象级特征。...然而，也正是因为神经网络中的这些非线性函数，使得人类往往难以理解，它们是如何起作用的。 这就导致神经网络在疾病预测、信用额度、刑法等方向上“不太受欢迎”。...如果这种神经网络被应用于实践中，将会带来非常危险的结果。 此外，即使是神经网络，也会对男女性别产生刻板印象、产生种族偏见。 ? 例如，调查表明，有些语料库和模型，在预测再犯时，会更“偏爱”男性。...为了让神经网络应用于更多的方向，也为了让我们更好地学习它的原理，作者从两个方向对神经网络进行了解释。...让神经网络自己解释 那么，如果能让神经网络一边训练、一边“解释自己”呢？ 这是论文提到的第二种方法，即在模型中植入一个生成预测解释的模块，对预测的结果进行解释。 ?
而Bob选择雇用资质一般但还算能干的工程师，并将省下来的钱用于获得更好的数据。 如果是你，你会给谁投资？ 当然是Bob。 为什么呢？...从本质上讲，机器学习的原理是从数据中获取信息，并将其转化为模型权重。更好的模型使得这个过程更有效（时间或者整体质量方面），但如果假设模型训练相对都比较充分，更好的数据肯定会产生更好的结果。...在我写这些文字的时候（2019年初），谷歌和亚马逊提供了自动模型调优服务（Cloud AutoML，SageMaker）。 我预测手动调优迟早会灭绝，工程师们也会从这项繁琐的工作中解脱了。...另一种可能是有人拥有数据，那么你所要做的就是支付数据使用费。 ? 无论如何，钱能让数据集来得更快。 但是问题来了，为什么Chuck可以筹到比Bob更多的钱？...在这种情况下，Bob的应对方法很可能是提出另一轮融资，以便处于有利位置，因为他（暂时）仍然在竞争中领先。但是，如果Chuck可以通过战略合作关系稳固获取数据呢？
关于await与async有很多文章讲解，但有没有这样一种感觉，你看完后，总感觉这东西很不错，但用的时候，总是想不起来，或者不知道该怎么用。 为什么呢？...这也就是为什么大家不怎么用他们的原因。这个循环很讨厌，那么怎么破除这个循环呢？ 【很简单，await等待的是线程，不是函数。】 不理解吗？没关系，接着看下去。...这句话是干什么用的呢？是用来获取线程返回值的。 这个逻辑是这样的，如果想要获取线程返回结果，就自然要等待线程结束。 运行一下，我们将看下面的结果。...没错，事实就是，他真的不会起作用。。。 那么怎么才能让他起作用呢？ 首先，我们定义一个普通函数，他的返回值是一个Task，然后我们得到Task后，运行它，再用await等待这个Task。...可以明确的看到，第二组，线程重新回到了主线程1中，而第一组，已经被优化到了线程4中。
到了2022年5月的I/O大会，谷歌公布了升级后的第二代模型——LaMDA 2。 在演示过程中，AI一开始就问：「你有没有想过，为什么狗这么喜欢玩取物游戏？」...在对「这是为什么呢」等简单后续问题的回答中，AI给出了更多关于狗和狗的嗅觉的信息。...而这次我尝试在ChatGPT上寻找答案，我输入「我怎样才能让我的琴叶蕨植物存活下来」？结果和我从植物公司Easy Plant收到的方案一致。...相比谷歌，我不必在成千上万的词条和网站里穿梭，也不必忍受各种弹窗广告。 当我用谷歌搜索同一个问题时，置顶结果在一篇文章中给了我详细的说明，其中还包括广告和购买新土壤的链接。...我收到了Lululemon和Bombas的广告，这两家是我之前买礼物常去的。 在这种情况下，谷歌利用其对我的个性化了解从网络上找到更有针对性的结果。 第二回合，谷歌胜。 到底能不能干掉谷歌？
上周，路透社报道了哈里斯品牌调查（ Harris Brand Survey）的结果： 苹果公司和Alphabet公司的谷歌企业品牌在年度调查中的排名下降，而亚马逊公司连续第三年位居榜首，电动汽车制造商特斯拉公司将红色跑车送入太空后排名飙升...这篇文章的标题是《调查显示，苹果、谷歌的企业品牌声誉下滑》。为什么苹果和谷歌的排名下降了呢？...我虽然对排名有点嗤之以鼻，但无可辩驳的是，品牌至关重要，尤其是涉及到谷歌和Facebook面临的强监管的未来时。 YOUTUBE和维基百科 从谷歌开始说起，特别是谷歌的YouTube。...从沃西基的演示视频中可以看到，这些信息提示作为短文本块直接出现在了视频下方，并链接到维基百科以获取更多信息。...从Facebook的角度来看，这个挑战就是我在上面概述的：谷歌可以从web上任何地方获取数据，因为网站和应用程序受到了很大的激励去将其提供给谷歌，以便有更好的机会通过谷歌联系终端用户： 网站需要用谷歌来联系用户
最糟糕的事莫过于解决了一个本不该被解决的技术问题。 为什么会发生这种事呢？ 对外来看，这种事发生的原因大多是因为客户的期望和我们所能提供的服务出现了不匹配，虽然客户的期望能够用机器学习实现。...什么样的交流方式能让你很轻松地去展示你的工作成果？ 2. 针对公司员工内部 为了解决内部沟通的问题，人们设计了很多软件。从它们的数量上，你便可以明白解决内部沟通问题有多困难。...对我而言，一个最有效的办法是，每天工作结束时，在项目相关的频道上更新我的信息。 更新内容包括： 3-4 点ideas 关于我的工作内容 为什么 根据上面的内容，我接下来要做的 这样很完美对吗？不。...04 机器学习中的两大难点 将机器学习付诸实践存在两个瓶颈：从课程成果到项目成果的瓶颈、从理论模型到生产模型（模型部署）的瓶颈。...“Ron，我正在尝试遍历这个数组，并通过循环另一个数组以及跟踪它的状态来尝试跟踪这个数组的状态，然后我想将这些状态组合成一个元组列表。” “循环中的循环？你为什么不把它矢量化呢？
hl=en&ref_topic=6014839），这让我感到非常遗憾。增强型电子商务追踪与分析报告完全是对电子商务分析的再思考。直接从里面获取的报告和度量指标真的很棒！...通过一些智能标记，你可以追踪内部促销活动、交易与优惠码、联属销售以及更多维度的数据。这些数据都总结的很漂亮！ 接下来，去报告中查阅一些新东西，来帮助你更好的经营移动或PC网站。...你可以通过筛选某个特别的维度选择分析该流量获取方式的表现（记住你不能细分仍在GA账户中的旧电商报告中的漏斗数据）。 ? 这个数据看起来稍微好一些。...来点额外福利：如果你是一个新手，我知道你会很期待了解很多关于目标的知识（我把目标称为微观结果），那么去探索那部分的内容吧。...我太爱这个报告了，因为它帮助我更好的明白了购买行为归因的问题。这个报告是唯一一个能让你看到辅助转化购买前所耗天数分布情况的地方。
我不会说我创建了一个测试，当我试图模仿一个错误调用时，它通过了测试，但是，嗯，我做到了，我不认为这是特别不寻常的。 从我的错误中吸取教训。 2....如果这个错误看起来晦涩难懂，你的下一步可能就是谷歌一下。如果不包含仅与代码相关的信息，比如变量名、文件名等，那么运气会更好。...“但是Maria，”我听到你说，“如果我有一个堆栈跟踪，这些都是有帮助的，但是我只有一个失败的测试。我该从哪里开始呢?” Pdb，Python调试器。 在您的代码中找到一个您知道此调用应该命中的位置。...改变事物 如果你仍然感到迷茫，试着做一个新的测试，稍微改变一下。 你能让新的测试起作用吗？ 有什么不同？ 什么是一样的？ 试着改变一些其他的东西。...，试图从一个人那里获取零碎的信息真的很烦人。
今年 6 月，有关谷歌为深度学习中「Dropout」等算法申请专利生效的事件引发了人们的广泛讨论。...在活动中，Jeff Dean 等人介绍了这家公司在过去一段时间里应用人工智能解决问题的案例。...现在如果你看到一些垃圾，拿起手机照一张照片，APP 不仅可以为不同的垃圾进行分类标记，还可以分析出其中可回收的塑料垃圾值多少钱。 ? 「我们希望使用 AI 技术来从废弃物中寻找更多的价值。」...几个月前，谷歌向我们介绍了手机上的实时语音转录技术（Live Transcribe），它可以帮助听障人士与他人顺畅地交流，同时成本很低，每个人都可以获取。...为什么只是在最近几年才发生呢？这个还是要从我的毕业论文说起。」 在活动现场，Jeff Dean 展示了他 1990 年的本科毕业论文。
2 为什么要从数据开始，这是个问题 最明显的问题是它本末倒置了。想想看…… 在对流程本身建模之前，你如何知道需要哪些数据呢? 人们不编辑数据，而是执行任务。表单应该能适用于用户被要求执行的操作。...问题是，很多人倾向于从数据层开始，然后从数据层开始构建。相反，如果我们从逻辑层开始呢？事实上，如果我们在进入逻辑层之前，先从管理所有这三层的大图出发，会怎么样呢？...4 为什么“数据优先”思维不适合 首先，数据优先的方式不会检查（更不用说质疑）流程本身；它立即开始自动化活动。如果流程不理想，甚至无效怎么办呢？...但是数据优先的思维方式，我们中的许多人对每个业务问题都带有的偏见，几乎都要求我们首先解决活动逻辑。这将是一个错误。 如果你从活动开始，那么在应用程序快完成之前你无法对其进行测试。...现在，当用户尝试整个流程逻辑时，你可以自动化活动，在活动准备就绪时将其折叠到整个解决方案中。用户和利益相关方看到了一些即时的结果和稳定的改进，而不是为他们不确定是否合适的东西等待很长时间。
他是谷歌大脑研究小组的负责人，多伦多大学的荣誉教授。而奠定了他在今天人工智能圈“教父”地位的，是他在多层神经网络技术的贡献。 Hinton对AI的贡献有多大呢？...更实际点说，今天谷歌中通过语音识别进行图片检索、在手机上把语音转化为文字的技术的实现，大部分功劳要归于Hinton博士的研究。 他的研究，彻底改变了人工智能，乃至整个人类发展的轨迹。...这些集合都是小的计算单元，但可以模拟人脑计算的方式。和我们从感官中获取数据一样，这些神经元可以获取传入数据并进行学习，所以神经网络可以随着时间的推移做出决定。...而Hinton对于这样拿到自己的研究经费并不满意：“我不希望我的研究成果被用在一些不善意的目标上。” 的确，深度学习从诞生之日起，就与国防部的一些军事目的有着不可分割的渊源。...近两年，将算法用来自动识别一起犯罪是否属于团伙犯罪，或识别一个人是否是同性恋的研究屡见不鲜，算法的缔造者是否应该在研究之外分出心力，了解自己研究背后更深的影响呢？
我是有女朋友的好嘛，我女朋友不撒娇，不做作，不粘人，不生气，不存在。。 还是给人解决一下吧，为了以后有人再问我同类问题的时候不再把嘴巴说干，我决定写下这篇文章，方便我以后优雅的把文章扔过去。。...看，一个简单的例子，那么问题来了：你知道分别调用这两个函数以后，出现的结果是多少吗？...为什么 func2() 会报错呢？...那么如何才能让它不报错且出现我们想要的结果呢？...「局部变量」其实是只在函数内部起作用的变量，那么有了「局部」就得有「全部」啊，但是后者听起来怪怪的，所以我们就把「全部」改成了「全局」。
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