是因为喜欢吗？，阿粉进行了一项关于“你从事程序员行业是因为热爱吗？”的投票。 在结果出来之前阿粉一直觉得能够真正热爱程序员这一行而从事这一行的人应该比较少，能到三分之一应该就差不多了。...总共有效参与投票的人数 449，其中 225 人选择了是因为热爱，占比在 50%；有 144 票 32% 的人明确表示自己从事该行业并不是因为热爱，很大程度上估计是因为工资高；其次只有 80 票占比 18%...当然热爱不等于盲目，阿粉之前看过一个帖子，楼主发文说自己是机械制造专业大二的学生，不喜欢现在的专业，想退学自学去当程序员。...对于那些明确表示不喜欢这个行业的朋友，阿粉觉得如果能尽早找到自己喜欢的行业或者工作的话，可以尽早的转过去，毕竟每天做着自己不喜欢的事情还是很无趣的。...程序员这一行几乎每天都有新的东西需要学习，所以不要以为培训完了就可以愉快的工作了，不然只能说太年轻了。
虽然我很喜欢这些基本概念，但我不喜欢大家同时花费大量的时间来进行这些活动。我不喜欢开会，更不喜欢无效率的会议。 为了直接确定时间框，“冲刺计划”提供了各种各样的方法来计算某件事需要多长时间。...但是我不喜欢用表现好的团队成员为表现差的团队成员遮羞。这么做，无非是让那些表现出色的团队成员很快到另一家公司工作，而你手里只剩下那些不思进取的团队成员。...但把备注写得清清楚楚也是要花费的时间的，你需要在两者之间做出权衡，我个人就经常弄不清两周前自己写的一些备注。 我也反对每个团队成员对所有事情都应该具有平等的投票权。...请注意，我喜欢尽早就有一版可工作的子系统，然后进行成熟完善，以及添加更多的子系统。而我认为可工作的软件模型的真正问题是，它忽略了计划和文档。充其量，也不过是有个类似于计划冲刺的东西。...自 2001 年以来，许多新的 TTP 在软件开发方面都很有帮助。在我目前的项目中，我发现以下几个带来的帮助最大： 每日站立会 ——从描述上来看非常像每日 Scrum。
”or“不喜欢”电影。...所有短评的统计分析：对每个电影爬取的短评量大致分布均匀；取前10电影，分别观察，短评喜欢和不喜欢为label构建模型。...根据电影发布时间的规律 将所有Top电影按照发布时间排序后，我们可以对比观察到Top好电影大多集中在90年代之后。每部电影的投票数也与之基本正相关，主要对90年代以来的电影尤为青睐和关注。 ?...一方面来看，前段时间刚从新疆旅行回来，那边的生活水平还是不错的，网络社交活动比较活跃也可以理解；另一方面，我猜测是一些点评人为了社交的便利或给自己增添一些异域风情，而胡乱写的常居地，以此增加自己的被关注数...虽然大部分人并不热衷于写短评，但是还是可以发现有相当一部分人简直就是“短评小王子”，居然在Top250电影中留下过上百的评论。 ? 根据短评文本生成该电影短评的词云： ?----
不过从背景音消噪、上下文理解、打断等方面，我们对 Google Home 进行了测试。 ?...但我们在测试订机票场景时，Google Home 会用问句结尾，这时用户不需要唤醒词也可以与 Google Home 顺利沟通。...Google Home 表示无法提供帮助。改问「这周有 Maroon 5 的演出吗？」吼，Google Home 依然表示无法帮助。...爱的人十分爱，说它是「Game Changer」；不喜欢的人还是不喜欢，只当它是智能时代昙花一现的玩具。...谁也不能主观断定 Google Home 前景如何，毕竟为它投票的，是需求各异、变化万千的用户。
之后，马斯克将担任推特执行董事长&CTO，主管产品、软件和系统。 然鹅，用户们对于马斯克的“屁话”已经PTSD了。...这么肯定的要卸任推特CEO，背后原因也有两层： 一方面，马斯克接手推特后投入了非常多精力来管理和整顿，这引发了他旗下其他公司的不满。...近期特斯拉在新能源汽车市场中面临的竞争也异常激烈，多款车型多次降价。 而在马斯克发推表示找到推特新CEO后，特斯拉股价上涨了2%左右。 另一方面，马斯克自己也不喜欢当CEO（当然不只是推特的）。...他在以前就说过不喜欢当老板、也不想当管理者。2021年的时候，他还说过也不喜欢当特斯拉的CEO。 我非常讨厌这件事，我更愿意把精力花在设计和工程上，这是我喜欢做的事。...去年年底，马斯克做过“调研”，57%参与投票的用户支持他卸任CEO。当时他表示，自己会遵守投票结果。 如今来看，迟迟没卸任可能确实是没找到合适的人选。 那么，这位新CEO会是谁呢？
负面用户评分 如果你作为一个消费者想要表明不喜欢某些内容，事情就会变得有点棘手，因为要评价某样东西你至少必须给它一颗星。一颗星都没有意味着你根本没有打分。...从某种意义上说，不评分比“我讨厌它”要好，而对于后者，你可以在亚马逊上用一颗星来表示，如图所示。 不喜欢某件东西可能意味着不必费心去评价它。...添加内容后，你可以对其投票。内容获得的票数越多，在页面上的位置就越靠前（几乎就是这么简单，稍后你可以好好看一下算法）。使用投票的网站被称为信誉系统（reputation system）。...▊《实用推荐系统》 关于作者 Kim Falk 是一位数据科学家，他在构建数据驱动的应用程序方面有着丰富的经验。他对推荐系统和机器学习很感兴趣。...他所训练的推荐系统，为用户推荐合适的电影，为人们推送广告，甚至帮助律师找到判例法的内容。自2010 年以来，他一直从事大数据解决方案和机器学习方面的工作。Kim 经常参与有关推荐系统的演讲和写作。
推荐系统评价方法 推荐系统的评价涉及到多个方面，除了机器学习相关的指标外，还有大量工程、甚至产品和运营方面的指标。 1.用户偏好/满意度 评价系统好坏最直接的方法是让用户投票，选择票数高的。...一种特例是，偏好系统 A 的用户只是稍微偏好一点点，但偏好 B 的用户非常不喜欢 A。对这种情况，即使偏好 A 的票数高于 B 的，也应该选择 B 而不是 A。...比如有三个等级的某评级系统，123 分别表示 “不喜欢、中立、喜欢”，推荐一个不喜欢的商品还不如不推荐，此时失真度可以这么衡量：d(3,1) = 5, d(2,1) = 3, d(3,2) = 3, d...但是，在许多情况下，用户不会报告他们过去使用过的所有项目。 除了直接问用户是否对已经推荐的项目熟悉外，离线实验同样可以帮助我们理解新颖性。...其他方面的评估还包括：系统可信度、用户可信度、意外程度（比如根据推荐的电影用户发现一个她喜欢的新演员）、效用、风险、鲁棒性、隐私性、适应性（灵活）、可伸缩性等。
诸如此类投票数据娱乐成分居多，而对于样本偏差和偏好性的问题都是在问卷调查中明确需要规避的问题。 【案例四】、@曹政 有人提到预测未来，补充一点，就是用户不知道自己的未来。...统计在一天内每一组的用户一共点击了多少次喜欢的按钮和不喜欢的按钮。...计算每组用户点击喜欢的按钮的比例 = 点击的喜欢个数/（点击喜欢的个数+点击不喜欢的个数）理论上这个值越高，说明这组用户越满意，也就说明用在这组上的推荐算法更好。...后来发现这个结果没有统计意义…… 因为有些用户会一天给出上千个喜欢与不喜欢的反馈，这样的用户在AB两组中的分布决定了最终结果的好坏。 改进方法是：需要去除这些噪音点，或者使用其他的统计值。...我们还针对AB两组用户分别统计了：平均每个用户每天点击喜欢的音乐的个数。按理说，这个个数越高，说明推荐算法越好。可是，我们又针对AB两组用户分别统计了：平均每个用户每天点击不喜欢的音乐的个数。
一起来看看别的公司是怎么在乐享上玩的吧~ / 1 / 优秀员工评选 每到年底就要开始各种评选，什么优秀员工评选啊，优秀团队评选啊，优秀文章评选等等。...外部虽然有很多投票应用，但是一方面没有员工信息，一方面导出数据麻烦。用乐享的投票应用，完美解决这些问题。 ? ? ? 投票结束后，在管理后台可以轻松将投票结果导出成Excel并保存在本地。...如何开课请戳我>> / 3 / 2017年度征文 一年过去了，当然少不了总结分享，在乐享举办一场年终征文活动，鼓励大家分享这一年的成长和收获。...在报名活动的同时，让大家把参赛的文章链接留言在活动下方，然后通过投票评选的方式选出年度最佳好文。 ? ? ?...那么，对于不喜欢写长篇大论的同事，乐问就是一个非常好的平台~ ? ? ?
参与者根据唤醒，效价，喜欢/不喜欢，主导和熟悉程度对每个视频进行评分。在32位参与者中，有22位还录制了正面面部视频。...提出了使用脑电图，周围生理信号和多媒体内容分析方法对唤醒，效价和喜欢/不喜欢的等级进行单次试验的方法和结果。最后，对来自不同模态的分类结果进行决策融合。...当考虑到一些不喜欢的片段很可能引起愤怒的感觉（由于不得不听它们，或者仅仅是由于歌词的内容）而引起的矛盾时，这种矛盾可能会得到解决，这也与进场动机有关，因此可能导致alpha向左减少。...我们将结果与随机投票的期望值（解析确定）进行比较，根据训练数据中的多数类别投票，并针对每个类别的投票及其在训练数据中出现的可能性进行比较。...可以看出这些模式表现出适度的互补性，其中脑电图在唤醒方面得分最高，外在效价在价位方面得分最高，在喜好方面则在MCA得分最高。 在不同的等级量表中，效价分类表现最佳，其次是喜好，最后是唤醒度。
1、喜欢帮助他人，照顾比自己差的程序员 ? 程序员的脾气通常很大，常常会和客户、同事，甚至老板在程序问题上发生争执。...很多程序员有一个共同的特征，就是不喜欢有约束，不喜欢制度，不喜欢签到，不喜欢写日志，不喜欢写测试，不喜欢晨会等等。...5、不仅关心技术方面的知识，同时关注非技术方面的知识 ? 不称职的程序员喜欢临时抱佛脚，只有在需要的时候才去学习。...在中国做软件的企业里有一个通病，就是喜欢堆砌功能，总梦想做一个大而全、一个万能的、一个放之四海皆可用的软件，但现实情况是，这的软件通常做不成功，很多半途而废。...而且，优秀的程序员会想象如果自己创办一家企业，需要哪方面的知识，缺少哪方面的技巧。只有将自己放在主人的位置上，你才能真正理解经营一个企业家需要的技能。
我推荐一种之前在惠普做过一种排序方法：威尔逊区间法 我们先做如下设定： （1）每个用户的打分都是独立事件。 （2）用户只有两个选择，要么投喜欢'1'，要么投不喜欢'0'。...100个人投票，50个人投喜欢；10个人投票，6个人喜欢，我们不能说后者比前者要好。...3、影响权重，你这边只考虑了喜欢和不喜欢，其实所有的排序不可能只以1个维度考虑，通常会考虑多个维度，比如浏览次数，搜索次数等，你需要考虑每个的重要性或者说权重大小。...这里的c、k决定下降速度，业务运用过程中，c值一般在[1,2],k值一般在[1.5,2.5] 比如时效衰减： ?...通常需要判断这些强烈程度都是通过： 相关性：看因变量与自变量之间的相关系数，如：cor函数。
我推荐一种之前在惠普做过一种排序方法：威尔逊区间法 我们先做如下设定： （1）每个用户的打分都是独立事件。 （2）用户只有两个选择，要么投喜欢'1'，要么投不喜欢'0'。...100个人投票，50个人投喜欢；10个人投票，6个人喜欢，我们不能说后者比前者要好。...上文讲到的，次数+好评率的分布，次数越多好评率越可靠，好评率越高该项越值得推荐 2.时间因素，如果一个项目是10天前推送的，一个项目是昨天推送的，很明显前者的次数远大于后者 3.影响权重，你这边只考虑了喜欢和不喜欢...2.时间因素： 时间越久，代表之前的投票结果对当前的影响越小，这边有很多不同的影响方式，举几个例子： 比如艾宾浩斯遗忘规律： ?...这里的c、k决定下降速度，业务运用过程中，c值一般在[1,2],k值一般在[1.5,2.5] 比如时效衰减： ?
在第一篇打分系统漫谈1 - 时间衰减我们聊了两种相对简单的打分算法Hacker News和Reddit Hot Formula，也提出了几个这两种算法可能存在的问题，这一篇我们就其中的两一个问题进一步讨论.../不喜欢的概率是\(p/(1-p)\) 老文章效用为0，喜欢的新文章效用为1， 不喜欢的新文章效用为-1 上述概率p,q可以用已有数据进行估计： 在没有任何和文章相关的信息时，喜欢不喜欢的概率是一样的\...2K, 所以从投票率来看反而是第二个问题的投票率更高。...单从投票率来看，第一个问题投票率高达50%但是浏览量只有2 ，而第二个问题投票率较低但是浏览量很高。如果但从投票率来看，似乎第一个问题排名更高，但是直觉告诉我们第二个问题应该排名更靠前。...根据大数定律，参数为n,p的二项分布在\(n \to \infty\)的时候 \(\frac{\hat{p}-p}{\sqrt{p(1-p)/n}} \sim N(0,1)\)。
因为小明对她的口味也不是很了解，所以他先给了小红一些电影和电视剧，看看小红是不是喜欢 ——这些就是被标记的“训练数据集”。 比如，她喜不喜欢看《使徒行者》，喜不喜欢看《法证先锋》等等。...她先问的就是在她看来信息量最大的问题 （最大化每个问题的信息增益）综合这些问题之后给出一个“喜欢”或者“不喜欢”的答案。 此时，小明就是小红的决策树。...于是，小红又问了小绿、小黄和小兰，请他们一起投票决定小红是否喜欢某部电影，这时，小红就建立了一个集成分类器，这种情况叫“森林”。 ?...于是当每个朋友问她问题的时候，问的问题是从全部问题里随机选取的子集，当在建立决策树时，在节点选择分裂属性时加入一些随机性， 也就是说随机选择某些属性，或者在随机选择的子集里面选择属性。...小红终于满意了 注：本来呢这期做的是《人的审美从何而来》，也就是上次大家的投票结果。
1、喜欢帮助他人，照顾比自己差的程序员 程序员的脾气通常很大，常常会和客户、同事，甚至老板在程序问题上发生争执。...4、务实而又灵活 很多程序员有一个共同的特征，就是不喜欢有约束，不喜欢制度，不喜欢签到，不喜欢写日志，不喜欢写测试，不喜欢晨会等等。...5、不仅关心技术方面的知识，同时关注非技术方面的知识 不称职的程序员喜欢临时抱佛脚，只有在需要的时候才去学习。...6、懂得放弃 在中国做软件的企业里有一个通病，就是喜欢堆砌功能，总梦想做一个大而全、一个万能的、一个放之四海皆可用的软件，但现实情况是，这的软件通常做不成功，很多半途而废。...而且，优秀的程序员会想象如果自己创办一家企业，需要哪方面的知识，缺少哪方面的技巧。只有将自己放在主人的位置上，你才能真正理解经营一个企业家需要的技能。
2、选票交易： 选票交易，在民主政治体系上是很普遍的现象，例如，下议院或国会的成员可能愿意投票支持某一法案，以获得另一位议员对另一项议题的支持。...立法者常投票给他们其实不喜欢的法案，以换取其他立法者同意投票给他们强烈喜欢的法案。直到公共选择发展成为一个学门之前，过去的政治学者对于此选票交易，不以为意。...接下来的时间，我会系统的把公共选择学派的理论解释清楚，并结合一些现实当中真实的例子。 ---- 参考自：公共选择学派百度百科。 编辑：李德福
达观数据在这方面做了很多提升推荐质量、推荐效率和系统可靠性的工作，并为企业客户提供了包括私有化部署、SaaS等灵活的接入方式。...达观数据在这方面做了很多提升推荐质量、推荐效率和系统可靠性的工作，下面结合我们的实践做一些介绍。 在新闻资讯行业中，如何进行精准个性化推荐呢？首先从新闻资讯信息说起。...当然还可以在新用户启动时，推荐各种各样的高质量新闻资讯，让用户用自己的手进行投票，然后实时更新推荐结果迎合用户的阅读兴趣。...像深度阅读、点赞、收藏等和用户兴趣的正向的行为，生成偏好时应当加强，最后在推荐时要多推荐一些类似文章。像不喜欢、不点击等和用户兴趣反向的行为，生成偏好时应当削弱，推荐时也要尽可能少推荐。...具体来说，找到和你兴趣偏好相似的用户，把这部分用户喜欢看的新闻资讯推荐给你。比如小达在推荐系统相关的文章，小达和小观是相似用户，就可以这篇推荐系统相关的文章推荐给小观。
（2）对投票系统的讨论，我不感兴趣，而对每个治理提案的细节的讨论又太吵闹（too high volume），所以我躲开了，只到现在才有空读/浏览完所有的提案。...（4）我不喜欢在初始的提案文档里就面面俱到，治理模型的结构应该要不易改变，而实施过程中的事情不能不易改变。（注：此话赞同了某核心开发者，后者提到 8016 通过选出委员会来决定如何行事）。...在“哪个治理提案是你最喜欢的”话题下，共有 13 名核心开发者参与了讨论。...在模拟投票中，有 10 人参与投票（每人最多投 3 票），结果显示，PEP-8016 获得8票，遥遥领先，紧随其后的是 PEP-8012 和 PEP-8015，各得到 4 票。 ?...（PS：需要说明的是，我们都无法参与官方投票，公众号中的模拟投票仅仅是一份娱乐性的民意调查。） 然而，对比核心开发者与“边缘开发者”发起的投票，两者的差异之大，颇值得玩味。为什么有这么大的差异呢？
需要指出的是，我将治理中的经济设计和货币政策（另一种说法是激励结构）包括在内，因为像系统中的其他方面一样，随着时间的推移它们是可以被修改的。 其中大量的尝试方案将是彻底的失败。...换句话说，如果Token持有者不喜欢（例如：黑客，买卖毒品）的事情发生，他们可以回滚或编辑除治理规则本身以外的账本。正在开发阶段的DFINITY就是采用这种方法。...因此，对于不同的变化，这些系统很可能会有不同的投票门槛，可能对于某些事情需要绝对多数投票，而对于另外一些事则需要相对多数的投票。 在链治理是把双刃剑 在链治理是一把双刃剑。...基于区块链的身份系统，类似Civic，可以帮助实现一人一票的投票系统。但是，大多数加密货币可能会保留匿名性。...在Web 2.0世界中，分叉就等于Facebook允许任何竞争对手将其整个数据库和代码库提供给其他竞争对手。不喜欢Facebook对信息流的控制？用所有相同的代码，社交连接和照片创建一个分叉。
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