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让机器人给自己“刮胡子”？这个美国小伙亲自做了回小白鼠

在体验了一把机器人刮胡子之后，Whitney也长舒了一口气，成功“活下来”后，Whitney表示，这其实也是他第一次被其他“人”用直剃刀（straight razor）剃胡子。...比如“DRC”和“SubT”这类挑战已经帮助专家们大大推动了相关技术，但是在生活中，很多具体的问题对于机器人来说还是很难实现的，比如接住球、将钉子插入孔中，或使用剃刀剃刮某人的脸而无需理发师给他们涂胶等...Whitney解释道，这与机器人技术中的大多数难题一样，还需要大量的工作，“这包括两个部分，一个是组件本身（软件，电子产品等）的容错能力，第二个是感知和计划算法的质量”。...他们还在探索如何将精致的触摸用作绘制环境以及定位的方法，尤其是在视觉效果不是很好的情况下。...在视频中，Wighton就介绍到，这个剪头发机器人总共由三个部位组成：类似于人的手指，用来夹住要剪的头发；用来控制剪刀移动的部分；用来操作剪刀的部分。

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奥卡姆剃刀 - 如无必要，勿增实体

反而像简单的定投大盘指数，反而更容易获得正向收益。在选择工作时，判断一个公司能否成功，看看他的商业模式是不是太复杂。很有名的”电梯实验“实际就是逼着创业者简化自己的商业模式。...在管理公司时，如果没有必要，不要设计太复杂的层级制度。越是扁平化沟通效率越高。 4、在工作中，只做少量但必要的事情。过多的目标，只会让人精力分散。...5、很多现有的商业模式或产品，必然会从复杂到简单其实很多行业已经变得很简单了。比如打车，现在的滴滴就比出租车更简单。也有一些行业到现在依然很复杂，比如保险业，很多人对保险是含有偏见的，为什么呢？...因为涉及到赔付，想要精准算出赔率，必然会很复杂。未来会不会出现很简单的保险？肯定会。从产品上看，简洁已经是用户选择产品中非常重的一个因素了。...在互联网行业甚至新增了UE设计师岗位，专门设计如何更简单更符合用户习惯的操作流程。最著名的一个例子就是苹果通过一个HOME按键，替代了原来手机的实体键盘。越简单越好用。

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信息爆炸，物质丰富，你不得不知的奥卡姆剃刀原则

认知和方法上的应用在日常生活中，你是否使用各种时间管理的APP，又是否在学习各式各样的学习方法？...就我而言，一直在使用世界上最好的学习法——费曼学习法，简单而又效果好，足以。管理上的应用郭士纳在任职IBM CEO之前，IBM内部流传着这样一个故事：要把一个纸箱从二楼搬到三楼需要多长时间？...生活上的应用 Facebook的扎克伯格和乔布斯的穿衣是在互联网圈出了名的，灰（黑）T恤和牛仔裤。 ? 大多数人没必要像他们那样极端，但生活中的“断舍离”就是奥卡姆剃刀原则的典型应用。...其他方面的应用在科学领域，当你有两个处于竞争地位的理论能得出同样的结论，那么简单的那个更好。...企业管理学中，在管理企业制定决策时，应该尽量把复杂的事情简单化，剔除干扰，抓住主要矛盾，解决最根本的问题，才能让企业保持正确的方向。

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程序员的底层思维-阅读笔记

抽象思维从代码到系统，都牵扯到抽象思维，最关键的是“控制复杂度”。...内聚性：内聚测量了单个模块（类、包、组件）内各个元素的联系程度。我们最不希望出现偶然性内聚，即完全无关的抽象被塞进同一个类或模块中。...避免引入不必要的复杂性，首选最简洁的解释方案确定方案后使用剃刀去掉不简洁的部分成长性思维成长型思维的人相信可以通过学习来实现自我提升，相信学习和成长的力量，相信努力可以改变智力和能力。...结构化思维所谓结构化思维，就是从无序到有序的一种思考过程，将搜集到的信息、数据、知识等素材按照一定的逻辑进行分析和整理，呈现出有序的结构，继而化繁为简。有结构的信息更易于大脑记忆和理解。...我们在解决问题的时候，一般有两种方法，这两种方法也是我们搭建金字塔结构时仅有的两种方法：一是自上而下地搭建金字塔结构，即问题分解，也叫作疑问回答分解；二是自下而上地搭建金字塔结构，即概括总结做聚合一种是从目标出发

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全面理解奥卡姆剃刀原则——兼论常识获取和推理的发展方向

所以，有了这个函数，只要确立了0的存在，就可以推出“0的后继”即1的存在，继而可以推出2、3等其他自然数的存在。因此，“后继”这个函词，是派生无数新实体的潜在源泉。只关注实体词是不够的。...你不能因为号称坚持奥卡姆剃刀原则，就把手的个数无缘无故地减到1或者0，除非有证据说明这个人的手被剁了或者有类似的遭遇。一个人的标配可以覆盖得很全，从五官四肢，到五脏六腑等等。...其含义为，从使一个合式公式集合为真的诸多语义解释中，选出的那些把论域逐渐收缩到极限意义下不能再小的语义解释。（论域是什么？就是给定合式公式中直接或间接提到的实体对象的集合！）等等。...只是为了既要避免诚实的人们在知识的沟通中把众所周知、共同约定的推理前提车轱辘话来回说，又要避免抬杠成性的小人无孔不入地拿黑天鹅钻空子，人类才选择了常识机制，把日常生活中各种标配对象和标配场景做成了不言自明的潜规则...知识图谱的大旗下，不仅有本体，有实体知识库，更应该有标配常识库一席之地。从大数据中获取标配，离不开自然语言处理技术。

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机器学习包含哪些学习思想？

在机器学习领域，NFL的意义在于告诉机器学习从业者:"假设所有数据的分布可能性相等，当我们用任一分类做法来预测未观测到的新数据时，对于误分的预期是相同的。"...这也可以理解为是NFL的另一种表述。周志华老师在《机器学习》一书中也简明扼要的总结：“NFL定理最重要的寓意，是让我们清楚的认识到，脱离具体问题，空泛的谈‘什么学习算法更好’毫无意义。” 2....就像我在其他文章中提到的过的，如果简单的线性回归和复杂的深度学习在某个问题上的表现相似(如相同的误分率)，那么我们应该选择较为简单的线性回归。...: 我们是从 ? 中抽取的，即从偶数中抽取 ? : 我们是从 ? 中抽取的根据上文给出的公式进行计算，我们发现 ? 远大于 ? ，即我们相信 ? 从 ? 中产生的可能更大，但是 ?...似乎也能解释我们的结果。这个时候我们就应选择概率更高的那个。从奥卡姆剃刀角度思考的话， ? 在0~99中只有5个满足要求的元素，而 ? 却有50个满足要求的元素。那么 ?

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测试架构师的领导策略

运用奥卡姆剃刀法能够让你这个领导者知道如何去有效率且有效果地融合概念。作为领导者，你会持续不断地听到形形色色的建议，告诉你怎样去改进、修改或拓展认知。...在选择哪些修改应该包含在认知的范围内时，看看开销、品质和时间方面的影响。只有对项目深度的一个或多方面有益，而不会反过来影响其他方面的那些修改或精简措施，才是应当采纳的。...这种联合的行为使我们可以提出深思熟虑的思路，表达我们期望的认知。提到要展示的内容时，通常情况下都是少比多好。不要将太多的东西搬到屏幕上，而是尽量在屏幕旁解释所显示的图片。...同时，虽然你需要被人关注，但你也得尽职尽责来满足你周围人员的要求。如果现在你选择不处理的话，他们就会产生问题和情绪。有时，为了保持人们对事情的专心程度，你要将其注意力引导到项目中需要注意的其他地方。...偶尔退后一步，为他们设身处地想想，在有其他优先级任务和项目时，认知如何符合他们的观点。通过这样做，就有可能使认知符合战略的需要。

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机器学习中的“哲学”

在机器学习领域，NFL的意义在于告诉机器学习从业者:”假设所有数据的分布可能性相等，当我们用任一分类做法来预测未观测到的新数据时，对于误分的预期是相同的。”...这种观点也是NFL的另一种表述。周志华老师在《机器学习》一书中也简明扼要的总结：“NFL定理最重要的寓意，是让我们清楚的认识到，脱离具体问题，空泛的谈‘什么学习算法更好’毫无意义。” 2....我们有两种假设: h1: 我们是从{0,2,4,6,8,...,98}中抽取的，即从偶数中抽取 h2: 我们是从{2n}中抽取的根据上文给出的公式进行计算，我们发现Pr(D|h1)远大于Pr(D|h2...这个时候我们就应选择概率更高的那个。从奥卡姆剃刀角度思考的话，h1:{2n}在0~99中只有5个满足要求的元素，而h2:{0,2,4,6,8,...,98}却有50个满足要求的元素。...从理论上说，集成学习往往可以同时有效的降低bias和variance，或者在控制一方的前提下降低另一方。此处按下不表。 4.

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《用奥卡姆剃刀原理，为前端开发“减负增效”》

奥卡姆剃刀原理由14世纪的哲学家奥卡姆的威廉提出，其核心为“如无必要，勿增实体” ，即在多个能够解释同一现象的理论中，应选择假设最少、最为简洁的那个。...这一原理并非单纯追求简单，而是在确保功能完整、效果达成的前提下，追求高效与易理解性。在科学史上，哥白尼提出日心说便是对奥卡姆剃刀原理的绝佳诠释。...在前端开发过程中，我们常常不自觉地违背奥卡姆剃刀原理，引入不必要的复杂性。在技术选型时，为追求最新技术潮流，选用功能繁杂但与项目需求不完全契合的框架。...在处理页面元素的显示与隐藏时，没有使用简洁的CSS类切换方式，而是通过大量JavaScript代码直接操作DOM元素的样式属性，导致代码量增加，可读性变差，后期维护时牵一发而动全身。...若团队对Vue有丰富经验，且项目侧重于数据驱动的交互，Vue简洁的语法和高效的数据绑定机制或许就是最佳选择，而非盲目追求其他框架的某些高级特性。代码编写过程中，时刻遵循“如无必要，勿增实体”原则。

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使用 Premiere 制作视频简介

选择到刚刚下载的 Pr 程序文件夹中的 amtlib.dll 文件。选中，替换就 OK 了。 ? 看到 WORKING DONE 就可以了，再打开软件就解除了试用限制。...前段时间看了电视剧《将夜》，觉得片头和《权利的游戏》片头音乐很搭，于是决定将其剪到一起，看看效果如何。那么现在就开始吧~ 将夜的片头和权游的音乐准备好，拖入轨道中 ?...可以拖动指针到对应的部分，拖动的过程中，右上角展示的界面也会随着指针的拖动，显示此时间点的画面是什么。 ? ? 定位到一个点后，按空格键会从此点开始播放后续的视频和音频。...此段视频，后半段长了，我们可以把指针拖到音乐结尾处，点击工具栏中的剃刀工具， ? 鼠标会变成剃刀工具状（直接按键盘C，也可以快速使用剃刀工具），然后在指针线处点击，即可将视频剪成两段。...（此时的鼠标还是剃刀工具，需要返回成选择指针工具， ? 才能选择视频段。不然一直是剃刀工具的，快捷键V是指针工具） ? ? 此时的视频段，即可来回在轨道上拖动，或直接删除掉了。

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透过现象看机器学习：奥卡姆剃刀，没有免费的午餐，丑小鸭定理等

在机器学习中，有一些非常有名的理论或定理，这些理论不仅有助于我们从本质理解机器学习特性，更好地学习相关理论，更重要的是可以有助于我们理解很多生活哲学，比如奥卡姆剃刀原理所延伸的极简主义：如无必要，勿增实体的理念...如果有人宣称自己的模型在所有问题上都好于其他模型，那么他肯定是在吹牛。 ?...如果从体型大小或外貌的角度来看，丑小鸭和白天鹅的区别大于两只白天鹅的区别；但是如果从基因的角度来看，丑小鸭与它父母的差别要小于它父母和其他白天鹅之间的差别。 ?...，因此期望从有限的训练样本上学习到一个期望错误为0 的函数?(?) 是不切实际的。...一个PAC 可学习（PACLearnable）的算法是指该学习算法能够在多项式时间内从合理数量的训练数据中学习到一个近似正确的?(?)。

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机器学习三要素与拟合问题

1.如何构建机器学习模型？...模型机器学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，如模型 y=kx+b 就是所要学习的内容。模型通常分为决策函数或条件概率分布。...解决办法：（1）添加其他特征项：因为特征项不够而导致欠拟合，可以添加其他特征项来很好的解决。（2）添加多项式特征，我们可以在线性模型中通过添加二次或三次项使得模型的泛化能力更强。...出现的场景：当模型优化到一定程度，就会出现过拟合的情况。...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？

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机器学习入门（二）：如何构建机器学习模型，机器学习的三要素，欠拟合，过拟合

损失函数算法：如何高效找到最优参数, 模型中的参数a和b 2.1 模型机器学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，如模型 y=kx+b 就是所要学习的内容。...解决办法：（1）添加其他特征项：因为特征项不够而导致欠拟合，可以添加其他特征项来很好的解决。（2）添加多项式特征，我们可以在线性模型中通过添加二次或三次项使得模型的泛化能力更强。...出现的场景：当模型优化到一定程度，就会出现过拟合的情况。...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...算法就是求解最优化问题的算法欠拟合指的是模型在训练集效果不佳，在测试集效果也不佳。过拟合指的是模型在训练集效果不错，在测试集效果不佳奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。

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奥卡姆剃刀和数据简化理念

数据资源DataRes导读：《数据资源概论》数据资源类型和数据产品类型概述，从数据和信息的专业领域常识，到常见的几十种数据资源相关概念和类型，全面总结数据产学研用多个方面相关概念的内涵及差异、标准和应用...这把剃刀出鞘后，剃秃了几百年间争论不休的经院哲学和基督神学，使科学、哲学从宗教中彻底分离出来，引发了始于欧洲的文艺复兴和宗教改革、科学革命，最终使宗教世俗化，形成宗教哲学，完成世界性政教分离，成功表明无神论更为现实...奥卡姆剃刀经过六百多年的发展，早已超越了本来狭窄的领域而具有广泛的、丰富的、深刻的意义。...从信息、数据的概念、联系和类型，到数据资源、数据资产、数据管理、数据治理、数据标准、业务数据、主题数据、基础数据、主数据、大数据、数据元、元数据、数据库、数据源等常见典型专业术语词条，再到数据产品相关概念...《数据资源概论》数据产品(Data Products)类型(16k字) 【注】蓝色粗体字为原文链接(灰色括号内小五号字体为译者注)，赞赏支撑作者后，在公号对话框发“数据类型”等关键词获取20万字各篇电子书删节版

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从SAP最佳业务实践看企业管理(77)-SOP-主生产计划

通常主生产计划是根据客户合同（订单）和市场预测，把经营计划或生产大纲中的产品系列具体化，使之成为展开物料需求计划的主要依据，起到了从综合计划向具体计划过渡的承上启下作用。...MPS最终将可作为生产部门执行的目标，并成为考核工厂服务水准的依据。在MRP系统中，主生产计划是作为驱动的一整套计划数据，反映企业打算生产什么，什么时候生产以及生产多少。...主生产计划必须考虑客户订单和预测、未完成订单、可用物料的数量、现有能力、管理方针和目标等等。 MPS处理流程：在交互MPS中, 你可以改变计划订单的数量和日期并且可在模拟的计划运行中检查结果....奥卡姆剃刀定律在企业管理中可进一步演化为简单与复杂定律：把事情变复杂很简单，把事情变简单很复杂。...这个定律要求，我们在处理事情时，要把握事情的主要实质，把握主流，解决最根本的问题，尤其要顺应自然，不要把事情人为地复杂化，这样才能把事情处理好。

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交互设计流程思考范围层结构层框架层

本文讨论框架范围层范围层确认某个特性、信息或者功能该不该纳入我们的产品中，纳入产品中的重量级如何。...分类时要保证分类合理，方便用户容易寻找。信息架构信息架构研究的是人们如何认知信息的过程。给对信息架构还不是很了解的宝宝推荐一篇文章：怎样理解信息架构？...启示：在交互中界面中，选项越多，意味着用户做出决定的时间越长。但是又不能剥夺用户的选择权利。支付宝在这里的解决方法可以参考： ?...其实格式塔原理还有挺多其他法则，但接近法则是交互运用最多的。剩下的要是有时间可以去看看。...设计者们可使用分组框或分割线将屏幕上的控件和数据显示分隔开。

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C#使用Xamarin开发可移植移动应用终章(11.获取设备信息与常用组件,开源一个可开发模版.)

基本算是涵盖了常见APP大部分的功能吧.. WebView,二维码扫描,开灯,地图,定位,终端设备的信息正文 Xamarin在社区中其实有很多比较方便的组件,方便大家直接使用....列表的Github地址如下: https://github.com/xamarin/XamarinComponents 今天我们主要是以设备信息组件为例子介绍一下如何使用社区组件首先我们需要查询到自己需要使用的组件...的NuGet GitHub上 @rdavis_au 语音识别语音到文本。的NuGet GitHub上 @ allanritchie911 简单的音频播放器从共享库播放多个MP3或波形文件。...的NuGet GitHub上 @adrianstevens 文字转语音从共享代码中回复文本。...的NuGet GitHub上 @AdamPed＆@EgorBo 用户对话框消息框样式对话框。

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Github标星1.6W+，程序员不得不知的“潜规则”又火了，早知道就不会秃头了

没那么常见的法则，但也暗藏工作秘诀阿姆达尔定律阿姆达尔定律是一个显示计算任务潜在加速能力的公式。这种能力可以通过增加系统资源来实现，通常用于并行计算中。...奥卡姆剃刀 (Occam's Razor) 如无必要，勿增实体。奥卡姆剃刀指出，在几种可能的解决方案之中，最有可能的解决方案便是概念和假设最少的那个。...死海效应表明，在任何一个组织中，工程师的技能、才华和效能往往与他们在公司的时间呈反比。通常情况下，技术好的工程师很容易在其他的地方找到工作，并且他们往往也会这样做。...SOLID 的第五个原则。该原则指出，更高级别的协调组件不应该知道其依赖项的详细信息。举个例子，假设我们有一个从网站读取元数据的程序。...如果我们考虑依赖反转，主要组件将仅依赖于可以获取字节数据的抽象组件，然后是一个能够从字节流中读取元数据的抽象组件，主要组件不需要了解 TCP、IP、HTTP、HTML 等。

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机器学习中非常有名的理论或定理你知道几个？

在机器学习中,有一些非常有名的理论或定理,对理解机器学习的内在特性非常有帮助。...由于我们并不知道真实的数据分布，因此从有限的数据样本学习到一个期望错误为0的模型是很难的，因此需要降低对模型的期望，只要求学习到的模型能够以一定的概率学习到一个近似正确的假设，这就是PCA学习理论。...归纳偏置在机器学习中，很多算法会对学习的问题做一些假设，这些假设就称为归纳偏置（Inductive Bias）。...比如在最近邻分类器中，我们会假设在特征空间内，一个小的局部区域中的大部分样本都属于同一类。在朴素贝叶斯分类器中，我们会假设每个特征的条件概率是相互独立的。...归纳偏置在贝叶斯学习中也成为先验（priors）。大数定理假设X1,X2,….是独立同分布的随机变量，记他们的均值为μ，方差为σ2,则对于任意的正数ε，有 ?

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如何理解Inductive Bias

什么是归纳偏置在训练机器学习任务时候，会有一些假设，比如：KNN中假设特征空间中相邻的样本倾向于属于同一类；SVM中假设好的分类器应该最大化类别边界距离；等等。但是真实世界是没有这些假设的。...这些假设是归纳出来的，而且和真实世界有一定的偏置，就叫归纳偏置。在深度学习方面也是一样。以神经网络为例，各式各样的网络结构/组件/机制往往就来源于归纳偏置。...在卷积神经网络中，我们假设特征具有局部性(Locality)的特性，即当我们把相邻的一些特征放在一起，会更容易得到“解”；在循环神经网络中，我们假设每一时刻的计算依赖于历史计算结果；还有注意力机制，也是基于从人的直觉...最小交叉验证误差：当试图在假说中做选择时，挑选那个具有最低交叉验证误差的假说，虽然交叉验证看起来可能无关偏置，但天下没有免费的午餐理论显示交叉验证已是偏置的。...最小描述长度（Minimum description length）：当构成一个假设时，试图去最小化其假设的描述长度。假设越简单，越可能为真的。见奥卡姆剃刀。

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