学校是去了，但是什么都没学到，或者学到的东西没有用。知识在更新，尤其在未来的人工智能时代，机器会逐步取代人类。...从认知科学的角度，人工智能更容易做认知复杂度比较低的技能，比如：下棋、弹钢琴、开车等，而像认知复杂度比较高的技能像销售、管理等技能，目前的人工智能技术就无法突破了。...反省心智，就是明白什么是对是错，拥有自己的良知。 人工智能在算法心智，也就是传统智商测试的领域表现比较优秀，不管是记忆还是处理信息的速度，都远超人类。...我们真正需要提高的是自主心智和反省心智。 认知复杂度 在自主心智和反省心智上，应该培养孩子什么能力呢？ 我们最应该培养孩子独立思考问题的能力，以及在任何任务情况下都能够生存的能力。...他需要的是帮助，不是唠叨，唠叨不能解决问题。 训子千遍不如培养一个习惯。 什么叫习惯呢？习惯是人的一种稳定的自动化的行为，用心理学的语言，习惯是刺激与反应之间的稳固链接。
为什么物联网需要智能？ 大家可以想象物联网与互联网的区别。 互联网将信息传递给人，人是有智能的，看到信息后，可以通过获得的信息，作出判断然后指导下一步做什么。...当万物互联之后，一个设备获得一个信息之后，这个设备如果没有智能的话，它不能决定下一步做什么，如果最后还由人来判断下一步如何操作的话，设备与人的交互，并由人决定的速度，将制约物物相连的价值。...所以物联网的设备需要通过智能，处理获得的信息，并决定下一步做什么。 而根据物联网的几个提出机构看，智能都是起到关键的作用。 2009年的物联网热，最初是IBM提出的智慧地球的战略，核心是智能！...其中机器学习，神经网络就是人工智能的方式。 而且机理模型相对于由人工智能创造的智能的比例是非常小的，未来的人工智能将帮助人类找到未来很多未知的模型。...人工智能增强物联网的感知能力 大家都知道物联网分三层架构：感知、连接、智能。 刚刚介绍的物联网需要智能，主要指的是智能层。 而在感知层，人工智能帮助提升感知能力。
似乎在我们还没弄明白人工智能到底是怎么一回事的时候，人工智能的实际应用就已经跑得很远了。 然而，我们真的了解人工智能吗？到底什么是人工智能？人工智能的决策机制到底是怎样工作的？...这些问题都与人工智能系统的可解释性（Explainability）息息相关。 为什么人工智能需要可解释性？...加利福尼亚大学洛杉矶分校计算机系Judea Pearl 教授的观点[2–4]，这种基于关联分析（Association）的学习方式是一种低层次的认知，而为了从可能存在虚假关系的概率关联中进一步甄别出真正的因果关系，需要通过主动干预...问责制度 中国新一代人工智能治理专业委员会在2019年6月发布的《新一代人工智能治理原 则——发展负责任的人工智能》政策文件中指出，要突出发展负责任的人工智能，强调公平公正、尊重隐私、安全可控等八条原则...如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 万物皆可NFT，元宇宙中的NFT到底是什么？ 以前没得选，现在，我想做CTO！
为何学人工智能首推Python？需要学习哪些知识？简单地讲，人工智能就是图像处理，数据处理，语言处理等多技术融合，在我们生活中经常可见。...每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节 1.需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。...2.需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多时候都需要时间的积累。...要学人工智能需要很多很多学科知识的积累，如果要学一门语言进入这个行业，推荐Python，这是一个不用十行代码就能搭建出神经网络的语言，当然，入门简单，精通难，还有matlab也可以实现，而且平时的计算当中也可以用到...接下来给大家推荐3本自学人工智能需要用到的书，供大家参考： 1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、《人工智能与知识工程》。这两本买一本就可以了。感觉这本简单并且全面点。
我们向他们询问: “开发人员精通AI项目需要有哪些技能？” 下面是他们给出的答案: 数学 这取决于你想要在这个领域研究多深入。人工智能是一门不可知的语言。你的确需要知道关于数据和其他的一些技术。...问问你自己，你真正知道的有什么？数据能告诉自己什么？聪明的软件开发人员会在思维上加入对数据的感觉和预测来习得机器学习。 精通Python和Java。...什么是数据科学家？ 他们需要会计算机科学，分析部署，摄取，ETL(Extract-Transform-Load, 数据仓库技术)，还有很多琐碎的知识。知道如何实现价值。了解业务问题。...其他 后端开发人员需要知道机器学习和大量围绕人工智能的开源技术。前端开发人员需要学习有关机器人和会话流程的知识。 人工智能领域的知识。人工智能不像Tableau。你需要知道对应的问题的正确解决方案。...现在，由于人工智能的最新应用所需的高度专业化的理论和实践知识，拥有博士学位正在迅速成为此领域所需的最低要求。 那么, 你的经验又告诉你开发者精通AI项目需要些什么呢？
系好安全带，人工智能革命已经进入超速档！！！ 当然，除了它还没有，而且在不久的将来也不会，尽管你在无数篇激动人心的社论中读到了什么。这并不是说人工智能不重要，或者它没有改变一切的潜力。...他说，我们所有人都容易受到“技术决定论的普遍错误——一种谬论，认为下一件大事改变我们生活所需要的只是发明它”。 我想起我写过的关于桌面已死的文章（因为我们为什么不只用智能手机做所有事情呢？）...我们还远远没有达到人工智能（AGI），机器能够进行真正的思考。即使我们做到了，我们也离人们足够信任人工智能，让它为我们做很多事情的世界还有几十年的时间。...为什么？因为人们实施了这些内部应用程序，并将继续维护它们很多年。...所有这一切并不是说人工智能等事物没有改变世界。他们确实如此。但这种变化的速度需要时间，因为涉及到人。这并不坏。这只是让技术为人类服务的问题。
CPU适合处理那些需要前后计算步骤严密关联的任务，例如操作系统、数据库、编程语言等。这些任务需要CPU有强大的逻辑能力和控制能力，以及足够的缓存空间来存储中间结果。...GPU适合处理那些需要前后计算步骤无依赖性，相互独立的任务，例如图像渲染、视频编码、深度学习等。这些任务需要GPU有强大的并行能力和带宽能力，以及足够的运算单元来分担计算负担。 ...人工智能是一种模仿人类智能行为和思维过程的技术，它涉及到大量的数据处理和模型训练。人工智能中常用到一种叫做深度学习的方法，它是一种基于多层神经网络的机器学习技术。...深度学习需要对大量的数据进行矩阵运算，例如矩阵乘法、卷积、激活函数等。这些运算都是可以并行化和向量化的，也就是说可以同时对多个数据进行相同或类似的运算。...因此，人工智能更需要GPU来加速深度学习的过程，因为GPU有更多的运算单元和更高的带宽来执行这些并行化和向量化的运算。相比之下，CPU有更少的核心和更低的带宽来执行这些运算，效率会比较低。
那么，AlphaGo 究竟是什么？关于 AlphaGo 我们需要了解些什么呢？...在 AlphaGo 出现在公众视野之前，有人预测根据如今的科技水平出现具有 AlphaGo 水平(击败人类职业棋手)的人工智能大约还需要 10 年的时间。...早在 20 年前，人工智能就在国际象棋上战胜了人类，而东方古老的围棋似乎成了人类最后的坚持。 但事实让人类失望了。 一切皆关于其复杂性。 ?...和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计 495 局中只输了一局，胜率是 99.8% 。...这是第一次人工智能在人类最复杂的博弈游戏中挑战最高级别的人类选手。
加上语音识别和语音合成技术的不断进步，一个不再需要苦苦学习外语的时代似乎已经指日可待，一个带着手机就可以无障碍行走全球的时代似乎已触手可及。...怎么才能坐上人工智能的车 世界总是在不停的变化，我们都想能赶得上变化。然而，说来好笑，最终总是那些知道什么不会变的人才跟得上变化。看吧，我们总想超越时代，到头来却总是被历史打脸。...当大数据支撑的人工智能将整个社会生活规划得井井有条，我们也不再需要那么多管理者。 然而，至少在可预见的将来，那些从事哲学思考、从事创意劳动的人，仍然拥有对人工智能的优势。...这一点，书先生在另一篇文章《为什么说词汇即知识？》有讲到，这里就不再赘述了。 结语 人工智能时代，只有从事思辨创意职业的人才有生存空间。从事这样的职业需要有不受局限的思维。...最终，我们可以得出一个看似矛盾却引人深思的结论： 在外语已经不是障碍的人工智能时代，我们更加需要学习外语。 上车吧，少年！车票就是外语！
本文公众号来源：柳树的絮叨叨 作者：靠发型吃饭的柳树 本文已收录至我的GitHub Elasticsearch是什么？...为什么需要 Elasticsearch？ 用数据库，也可以实现搜索的功能，为什么还需要搜索引擎呢？...比如我要搜一门讲过「莎士比亚」的课程，我需要在课程的文稿里进行「相关性匹配」，找到对应的文稿， 你可能觉得一条 sql 语句就可以解决这个问题： select * from course where...那么到底什么是「相关性匹配」，什么才是「人的思维」呢？...貌似es在这里没有提供什么分析能力，然而只要数据存在于es，这些数据的被探索力就比放在数据库里的强，你随时可以在里面挖掘出商机。
人是会生老病死的，除了口耳相传，人类需要更可靠的数据存储方法与更长久的物理介质。在过去，人类将数据保存在石板、竹简上，后来人类将数据保存在纸上，配合印刷术，使得信息可以大范围长久传播保存。...一些大型游戏，例如荒野大镖客2，,下载时需要确保有156G的储存空间。一些数据库管理程序所生成的数据库文件，经常达到几TB至上百上千TB的大小。...(2) 普通 PC 服务器性价比高，故障率也高，需要在软件层面实现自动容错，保证数据的一致性。 (3) 随着服务器的不断加入，需要能够在软件层面实现自动负载均衡，使得系统的处理能力得到线性扩展。
一、为什么需要Docker 官方介绍(中文版)： Docker 是世界领先的软件容器平台。 开发人员利用 Docker 可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。...1.2应用之间需要隔离 比如我写了两个应用(网站)，这两个应用部署在同一台服务器上，那可能会出现什么问题？ 如果一个应用出现了问题，导致CPU占100%。那另一个应用也会受到关联，跟着一起凉凉了。...二、Docker是如何解决上述的问题的 2.1解决环境(切换/配置) 不知道大家有没有装过系统，比如说装Linux虚拟机，重装Windows系统，都是需要镜像的。 ?...比如在Windows下安装的是Docker Toolbox，它需要Oracle Virtual Box来跑Docker 现在，Windows和Mac都已经原生支持Docker了。...，要是我写文章写得不好，我是需要向XX谢罪的。 估计大家都用过虚拟机，虚拟机也能实现对应用的隔离，安装特定的镜像也能跑出我们想要的环境。虚拟机已经发展了很久了，为什么我们还需要Docker呢？
提高模型效率：通过检索到的相关信息直接辅助生成，RAG可以减少模型需要生成的内容量，提高处理效率和响应速度。...适应性强：RAG通过检索机制，能够灵活适应各种行业和场景的需求，尤其是对于那些需要大量专业知识和实时信息的应用场景，如金融分析、法律咨询等。
IT管理软件公司SolarWinds称，IT公司在评估SDN时要需要考虑八件事情。 1....企业网络的规模 虽然部署SDN没有对服务器和虚拟机设置高门槛，但是一般会需要上百个IP地址。“如果你只有50个IP地址，就不值得部署SDN，”他说。“有上百个IP地址时，或许你会需要自动化。”...企业网络复杂度 如果需要大量的网络分区或安全分区，或许你适合选择SDN。如果需要配置和管理大量LAN或者有一些VLAN需要更加自动化，那么SDN可能是个不错的选择。...企业对对网络的敏捷性，灵活性和可扩展性方面有什么需求 参见第4点和第1点：如果运营着一个公司或IT环境，且其规模在快速扩大而且处于动态变化中，那么你就需要SDN。...“SDN可能是笔昂贵的投入，所以你需要确认是否值得投资SDN。” 7.企业需要简化安全措施并控制应用访问 SDN的优势在于事情总是通过策略以同样的方式完成，即便环境是动态且不断变化的。
因为它牵涉到 2 个概念：什么是「控制台」，以及什么叫「用户的输入」。 所谓控制台，又叫命令行、终端，是与计算机系统或程序进行交互的界面。...这时候使用程序的人需要在控制台跳动的光标处输入内容，然后按回车确认完成输入。 3....你可以什么都不给，如果给了，就会在等待输入之前输出在控制台，相当于做了一次 print。 为什么需要 input？ 有人要问了： 需要什么值，直接赋值给变量不就好了，干嘛还要用 input？...如果想当做数字来进行运算，需要进行类型转换，否则会报错。 这个问题在 Python 2 里有点不同，那时候有两个输入函数：input 和 raw_input。...对于 Python 的输入，你还要什么想了解的内容？欢迎在留言区讨论。 _往期文章推荐_ Python变量，是容器还是标签？
其实学任何一项技术，首先都要弄明白，为什么需要这项技术。 为什么需要 Zookeeper 正经点来回答，就是我们需要一个用起来像单机但是又比单机更可靠的东西。 下面开始不正经的回答。...一个团队里面，需要一个leader，leader是干嘛用的？管理什么的咱不说，就说如果外面的人，想问关于这个团队的一切事情，首先就会去找这个leader，因为他知道的最多，而且他的回答最靠谱。...而以往的很多ZK教程，上来就是“Zookeeper是开源的分布式应用协调系统”blabla，很多像我这样的小年轻看到就会很费解，到底什么是分布式协调，为什么分布式就需要协调 … 上面只是回答了我自己提出的问题...，为什么需要Zookeeper，或者说，为什么需要分布式协调系统，如果想进一步学习 ZK，你还需要了解下 Zookeeper 的内部实现原理。...这点是我的锅，在写这篇文章时，我还是把 Zookeeper 等价成了分布式协调服务，把为什么需要 Zookeeper 这个问题，等价成了 「为什么需要分布式协调服务」，其实这样是有问题的，因为想做分布式协调服务
平时生活中大家用到计算机和网络的时候还是比较多的，尤其是在现在的互联网公司中更是每时每刻会需要用到网络，计算机在联网之后内部的数据就有可能会泄露出去，所以这也是互联网行业快速发展带来的弊端之一，即使是公司内部的网络也是会遇到各种安全问题的...在互联网公司内部工作的人肯定都听说过堡垒机，现在很多大型公司都会使用堡垒机来维护内部的信息安全，那么为什么需要部署堡垒机？什么阶段需要部署堡垒机？ 为什么需要部署堡垒机？...无论是什么公司内部的信息数据都是非常重要的，很多公司在加密之后依然还会部署堡垒机，那么为什么需要部署堡垒机？...什么阶段需要部署堡垒机？ 堡垒机也就是大家平时所说的运维审计系统，系统内部是可以由管理人员进行管控的，很多人会问什么阶段需要部署堡垒机？...相信大家看了上面的文章内容已经知道什么阶段需要部署堡垒机了，堡垒机对于公司的帮助还是蛮大的，如果大家有这方面的担忧的话，可以尽早部署堡垒机，这样后续出现的问题也会少很多。
比如搜索，它能够体现我们的硬需求，是我们最需要的内容。这样比下来，算法除了效率以外，好像也没有什么好的。反而会有所谓的信息茧房的问题。...为什么需要学习算法 算法是凝聚了我们宝贵的智慧的产物，是不是可以更好的复用，是不是可以更高效，是不是可以花费更少的时间，这些都是衡量一个算法好坏的重要指标。...但从这个方面来，算法不是人工智能，但他意味着人工智能。...每天早上起来，刷牙、洗脸、吃早餐，都在算着时间，以免上班或上课迟到；去超市购物，在资金有限的情况下，考虑先买什么、后买什么，算算是否超额；在家中做饭，用什么食材、调料，具体的烹饪方法和步骤如何，做完了还要品尝一下咸淡...每一个初学者都需要一把打开算法之门的钥匙，就如陶渊明《桃花源记》中说的“初极狭，才通人。复行数十步，豁然开朗。”
不可避免的，将会有人呼吁将人工智能非殖民化。我们能够理解这是为什么。因为，尽管我们渴望成为理想的科学家——即具有前瞻性、怀疑性和包容性的科学家——但这个理想与现实往往相去甚远。...人工智能非殖民化[1,2]的呼声还没有达到高潮。我怀疑这是一个即将出现的话题，我们需要就此展开讨论。...要创造新的生活方式和存在方式，我们需要自我所有权。 就知识而言，非殖民化强调恢复自信。我们需要自信来创造新的思想和思维方式。 对于非殖民化，有三种观点让我产生了更具体的理解[4]。...我们需要让彼此永远拥有批判性的观点。我们的知识从何而来？它包括了什么，又遗漏了什么？它支持谁的利益？我们思维所依据的假设是什么？哪些方面和哪些人没能发出他们的声音？这一观点似乎与我们的实践最为相关。...人工智能需要的一课 有理由担心！当我们在《纽约时报》[8]上看到关于我们国家未来发展道路的报道时，我们还能看到什么呢?
对于单纯的运算任务来说一条线程依次执行到底肯定是最快速的（因为线程间的调度，通信及资源的共享等都需要额外的开销），在计算机的早期岁月，操作系统没有提供线程概念。...所以个人看法是多线程的出现是科技进步的必然结果，试想一下应用程序得出了目标结果不过却存不进去或传不出去，那是多么的着急，（当然多线程还带了跟多的好处，如应用程序的隔离等)而事实上多线程的应用场景多是什么地方...，什么地方必须使用到多线程这些都十分有规律，那些一定会阻塞的操作大部分会使用到多线程，而他们为什么会阻塞，我们可以发现这些操作一般都是磁盘的读取，网络请求的处理，这些操作受制于环境必须阻塞，而我们不可能一直等在那里...这些都是线程应该具备的一些东西（windows），也就是说创建一个线程就需要创建这样东西，刚刚我说线程切换很难被察觉，可不是线程创建，创建大量的线程的确是需要大量的时间（所以高级的程序框架会提供线程池或类似的东西...“一旦时间片到期windows就会进行切换（对此还必须提一下windows可能会在时间片运行中的任何时候进行切换，同时时间片到期后也是可能选择同一个线程进行特殊的切换的） 让我们看看切换的时候都要完成什么
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