最近，大数据的兴起和人工智能的复兴让人类与机器能力的对比更加突出，也引起了更多的担忧。...我们人类的思维本质上大多数时间都是在系统1中运行的，从整体上看，这已经足够了，因为我们每天都要做几百个决策。完全依赖于时间和能量消耗的系统2类的深思熟虑会让人产生决策瘫痪。...从统计学上看，系统1的思维模式是非常糟糕的。 他们的主要的发现是，许多加入到系统1思维中的心理“经验法则”（启发式）是带有系统性偏见的，其方式也是常常令人惊讶的。...当然，这几个规则都是大数据和时下的人工智能出现之前指定的。它们会很快过时吗？ 计算机还不能做什么 物联网传感器源源不断产生的数据、云计算以及机器学习的发展，引起了人工智能的复兴。...而人工智能将有可能重塑人与计算机的关系。有句话说得好——数据是新的石油。
其实接口有利有弊，动态类型也是有利有弊，但因为使用语言不同造成了思维和观点的差异，确实是蛮有意思的。熟练掌握多几种编程语言，领会其思想，跳出单个编程语言思维局限，确实是能够提升自身编程能力的。
最近在思考一些机器学习给设计带来的思维转变，还有对交互设计的影响，本文把一些读书笔记，及感想总结而成，主要是涉及AI技术、技术思维、设计思维、设计工具、用户体验设计等内容。...2 RNN算法与设计 2.1 RNN RNN具有自动补全的能力，被广泛应用于预测一串文本中的下一个字符或者一段音乐中的下一个音符之类的任务。...中场休息下 3 AI产品的用户体验设计 人工智能产品越来越多，机器不仅执行我们的命令，而且他们自己做事。这将改变用户的反应方式、行为方式以及用户对这些产品的心理预期。...新技术都会有一种很自然的新的交互方式与之匹配。...更多文章推荐 从Storyboard到DIY实现一个漫画生成器-01 Awful AI 人工智能的可怕应用 DIY一个人工智能珠宝设计师v1.0 你是 Infinite Learner 吗？
这两种思维的本质差异是什么呢？ 工程思维是确定性的，而算法思维是概率性的。 我想这就是差异的根源。 你可能会反对，工程也不是完全确定的，墨菲定律随时在发生作用，你永远都不知道什么时候就出bug了。...所以涉及算法的项目，最后交付都变成比较有挑战的事情，客户想要人工智能，但是你却交付了个人工智障！
因此，计算思维集中于使机器更加实用(例如，通过人工智能)和更快速(例如，通过并行计算)。 从机制的角度来看，计算思维意味着以计算为中心的设计，使计算组件的速度尽可能快。...如果这个推荐是基于深度学习或其他人工智能方法生成的，我们通常不知道这些推荐背后的确切原因。...从早期的大型计算机到目前数以百万计的处理器核心，都可以类比为“少而巨”和“小而多”，需要考虑计算机系统中组件之间的几个维度，包括单核与多核、简化与复杂、共享与私有、分布与集中、延迟与带宽、局部与并发、同构与异构...、同步与异步、通用与特殊用途等。...对于 A-C 和 A-D 的连接，计算思维和数据思维可以通过体系架构的思想在物理上实现。例如，应用于计算组件的顺序与并行维度包括流水线、多线程和多核技术。
本文继续聊设计思维与技术思维的mix，基于志荣做的访谈《第三期采访：设计师如何在智能化时代持续学习和成长？》，mixlab社区重新梳理了4个内容跟大家分享下。...产品设计师／数字极客／跨界学习者 公众号：HackHYourself ML01-TVB 独立开发者／交互设计师 公众号：薛志荣 ML00-shadow 无界社区发起人／设计师／程序员 ---- 1 编程思维与设计思维...——结构化的思维往往是技术思维，例如平面设计领域，平面设计师最后设计完成的是一张设计图，而在计算机／技术的思维角度看，其实是一份结构化的数据。 例子： svg格式的图，看起来跟我们传统的图片没啥区别。...中场休息，推荐基本深度学习的书： 3 AI对交互设计的影响 AI技术对交互流程的影响，在往期的文章也有所提及，例如《TensorFlow.js、迁移学习与AI产品创新之道》 这里再补充一些例子。...4 艺术也是可以被机器所创作的 这里举AI与音乐的例子，如果用工程的角度去看待音乐，它其实跟数学还有编程有密切的关系。
如果人工智能做了半天对你的行为没有任何影响，这是没有意义的。 第四个是最重要的，会改变你的行为。 一定要专业人士才可以做这件事吗？一定要专业人员才可以做 AIOps 吗？不需要。...看板与衡量 接下来介绍一下传统的看板的衡量方式，然后迅速移到敏捷开发的看板方法，这是我经历的最大的改变。 传统的看板里面，如果是黄灯的我们把进度延迟，如果是绿灯，我们把进度加快。 信息雷达是什么？...谈系统思维与衡量 敏捷开发最有趣的是什么？当初定的时候是2011年，它只有Dev，没有Ops。 你们在公司有执行敏捷开发的，是不是进入了Ops了呢？...真正要敏捷化，走到精实，再走到系统思维，需要很长的路线，不仅是AIOps要出来，后面还要把需求再拉进来，把需求拉进来以后，后面还要到业务的团队也加入，这样会得到快速回馈。
设计师应该专注于人工智能设计思维，创造以人为本的人工智能产品和服务。...进一步，我们需要挖掘为什么他们在现实环境中与产品交互时展示此类行为、感受和想法，从而做到真正洞察用户、对即将解决的问题有一个感同身受的理解。...除了被动地在自然环境中观察他们或在采访中与他们互动以外，我们也可以代入用户的角色去体验他们的经历，即俗话说的穿上他们的鞋子走上一公里，以便更深入地了解他们的真实情况。...在与代表不同世界的人互动后，您可以定义您的目标群体和目标挑战。 想想人工智能的机会。选择一个有特定和合理需求的群体，并专注于他们的问题 实施您的人工智能解决方案。...您将清楚地看到整个图片并选择您想要的图片 与您的项目地址。现在是提出问题、寻找见解并深入研究问题的时刻。
国内外100多家保险公司信息化主管和IT行业精英齐聚一堂，以“ 新技术助力互联网+保险的创新与规范“为主题，热烈探讨“人工智能、大数据、移动互联网、云计算”等新技术给保险行业未来带来的颠覆和变化。...“互联网+”时代大红利下，保险行业迎来崭新的机遇，逐渐从传统的保护壳中走出来，不断接触新技术、新思维。...大数据时代，数据结构化势在必行，如何低成本、高效率的实现数据结构化， OCR人工智能技术，是最快捷和高效的解决方案，可以在存量数据和新增数据上同时入手。“ ?...OCR人工智能，让机器自动识别、录入数据，快速实现数据结构化的新技术。合合信息专注OCR人工智能超过十年，合作伙伴遍布全球。...在传统的OCR技术前提下，好好学习的OCR人工智能，加入了大数据和深度学习的算法，尤其在智能移动设备，凸显明显的优势：识别率高，速度快。
模型思维 模型思维是一种系统化的思考方式，它强调通过建立和运用各种模型来理解和解决问题。在模型思维中，人们会将复杂的现实世界简化为可操作的模型，以便更好地理解事物之间的关系、预测结果和做出决策。...在商业、科学、工程等领域，模型思维被广泛应用。...总之，数学模型作为一种强大的思维工具，在科研领域和工程实践中发挥着重要作用，并且随着技术进步不断得到完善与拓展。...持续学习和实践： 模型思维是一个不断学习和实践的过程。码农可以通过阅读相关书籍、参加培训课程、参与开源项目等方式不断提升自己在模型思维方面的能力。...总之，要在软件开发中运用好模型思维，码农需要不断提升自己在领域建模、数据建模、系统架构设计、算法与逻辑建模以及测试与验证等方面的能力，并将其融入到日常工作中。
ChatMind 是什么 ChatMind，是一款利用与 AI 的对话中生成和编辑思维导图的工具，支持上下文改写扩充对话，ChatMind AI 可用于多种场景，例如记笔记、日程安排、项目管理、头脑风暴...既能帮助用户快速总结分析，又能源源不断地提供创作灵感，致力为用户提供最优质的智能化思维导图方案，专注于 AI 生成思维导图的效率工具。...小测一下直接输入一句话 / 问题，AI 自动生成了一份完整的思维导图，而且支持在线编辑，支持图片、SVG 和 MarkDown 等等格式导出。...目测是有次数限制，试的效果还是不错的 人工智能 AI 生成思维导图工具 ChatMind：https://www.chatmind.tech/
一、COT链式思维COT（Chain of Thought）链式思维是一种让模型在回答问题时，生成一系列中间推理步骤，类似人类思考过程的方法。...在风险评估系统中，用户输入相关数据，模型输出风险概率，缺乏与用户的深度交互。cot 链式推理模型人机互动能力较强，能理解用户的自然语言提问，并给出详细解答。...二、DeepSeek R1 的思维模型2.1 类型从技术原理看，DeepSeek R1通过多阶段训练，结合冷启动数据微调与推理导向的RL训练等，能生成较长、较复杂的推理步骤。...DeepSeek R1 系列模型运用强化学习进行训练，这使得它的推理过程充满大量反思与验证；从性能表现看，DeepSeek R1在AIME 2024、MATH-500等多个复杂基准测试任务上表现出色，能处理复杂的数学...结语在今天的内容中我们介绍了什么是COT链式思维：COT（Chain of Thought）链式思维是一种让模型在回答问题时，生成一系列中间推理步骤，类似人类思考过程的方法。
人工智能技术的应用范围越来越广泛，其进阶应用不仅仅是提高效率和准确度，而是超越了人类思维的范畴，颠覆了传统的思考方式，开启了全新的智能时代。...下面将介绍人工智能编程的进阶应用，包括深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等方面。...深度学习已经成为了目前最流行和最成功的人工智能技术之一。 深度学习的应用非常广泛，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等方面。...计算机视觉技术在近年来大幅度发展，已经成为了人工智能领域中的一个重要分支。...总之，人工智能编程技术的进阶应用将会给人类带来巨大的变革和提升。随着技术的不断发展和应用场景的逐渐扩展，人工智能将更加普及和强大。
现在，为了预测她是否有 CKD，我们在散点图中找到最近的点，检查它是蓝色还是金色；我们预测爱丽丝应该接受与该患者相同的诊断。...但是，行与数组有一些特征。 你可以使用item来访问行中的特定元素。...我们可以使用它来定义distance_from_alice，它将一行作为参数，并返回该行与 Alice 之间的距离。...例如，第一层面积（平方英尺）与销售价格相关，但仅解释其一些变化。...为了加速计算，我们将只使用与原始分析中销售价格相关性最高的属性。
SUV 价格与加速度之间的关系也呈线性趋势，但是斜率是正的。...示例 假设我们的目标是使用回归，基于巴塞特猎犬的体重来估计它的身高，所用的样本与回归模型看起来一致。...它是点与直线之间的垂直距离，如果点在线之下，则为负值。...请注意，定义与lw_mse的定义类似，不同的是拟合值基于二次函数而不是线性。...残差是y的观测值与y的拟合值之间的差值，所以对于点(x, y)： residual函数计算残差。
运营的评估和线上数据的收集 2、评估日平均访问量QPS：评估运营时间内的平均QPS 3、评估高峰区间的QPS：流量曲线计算 或 28 法则估算 4、性能压力测试：评估实例能够承受的极限吞吐量 5、根据线上冗余度，与实际的差值进行调整
输出是一个新表，列与原始表格相同，但行是重新排列的。...它的输出是一个表格，列与原始表格相同，但只有特征出现的行。 where的第一个参数是列标签，列中包含信息，有关某行是否具有我们想要的特征。 如果特征是“薪水超过一千万美元”，那么列就是SALARY。...与 Python 中的其他地方一样，范围包括左端但不包括右端。 如果我们指定一个任何行都不满足的条件，我们得到一个带有列标签但没有行的表。...蓝色曲线显示 2014 年的比例与年龄。 从 0 岁到 60 岁，这个比例差不多是 1（表示男性和女性差不多相等），但从 65 岁开始，比例开始急剧上升（女性多于男性）。
十一、估计 原文：Estimation 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。...我们将用推断思维来回答这个问题。 基于随机样本的统计量可能是总体中未知参数的合理估计。例如，你可能希望使用家庭样本的年收入中位数，来估计美国所有家庭的年收入中位数。...与之类似，第 70 个百分位数是该集合中（一定条件的）最小值，至少与 70% 的元素一样大。 现在 5 个元素中的 70% 是“3.5 个元素”，所以第 70 个百分位数是列表中的第 4 个元素。...从样本中随机抽取样本，与原始样本大小相同。 二次样本的大小与原始样本相同很重要。 原因是估计量的变化取决于样本的大小。 由于我们的原始样本由 500 名员工组成，我们的样本中位数基于 500 个值。...这种关系的一个简单的衡量标准是出生体重与怀孕天数的比值。ratios表包含baby的前两列，以及一列ratios。
甚至到现在能看到的区块链、人工智能。。五花八门日新月异，搞的有目标的程序员变得浮躁，都要去接触一下，你不接触，就好像跟时代脱节了一样。其实，这是一份焦虑，一份不安全感，一份压力。...那区块链，本人也没接触过，但是通过它的基本行为，可以判断出各个节点的全量存储 与 节点的加密运算及通信，不准确的理解是另一种形式的分布式，同时会牵扯更多其他算法领域上的。...那么下来说下数据思维，数据思维更多的是发现数据与数据之间的关联性，事物与事物之间的联系，通过哪一类事物，我们可以通过数据处理、数据分析、算法分析等手段去应证，去推算。...三、产品思维 对于产品思维，很多人会想到，程序员总想砍死产品经理，改来改去哈哈。。但是其实产品思维的核心在于 与人打交道、与业务打交道、与技术打交道 以及 事物的推动作用。...这并不是一件容易的事，同时还包含同理心，与不同结构的成员交流的融合。那么产品思维，我们就可以概括为：业务本身、技能专业度、洞察力、心理学、全局观、高情商以及耐心，是一种复合的思维。
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