不过，有人认为这并不是一个 bug，而是预期功能，是「按预期工作的」。 行内人都知道，机器学习（ML）代码中的 bug 很难修复，并且它们不会造成编译错误，而是悄悄地降低准确率。...基于对开放源码 PyTorch 项目的分析，发现 bug 的这位用户担心这个问题在许多支持真实产品的代码库中都存在。 究竟是 bug，还是预期功能或特征？...这位用户描述的 bug 也引起了众多网友的热议，其中一些人并不认为这是 bug。 用户「amasterblaster」认为，这不是一个 bug，而是所有种子随机函数的预期功能。...用户「gwern」赞同这种观点，认为如果 95% 以上的用户使用时出现错误，则代码就是错的。 用户「synonymous1964」进一步解读了这个 bug。...，这是一场高手云集的组团竞技。
对于这种说好听的就是风险评估预测不充分，说不好听点，偷工减料被发现。对于这种情况就是对测试责任心和能力的一种表现。...我之前在测试交流群里，看到很多人发版本前会很焦虑，怕测试不完全，没测试够，尽管测试计划已充分按照计划和方案执行，还在头脑风暴的进行更全面的测试，怕没有考虑全，生怕漏掉了什么，这是一种责任感的表现；...，自己也是不全的，也是无法评估，这个是业界通病，也是难点，有时开发自己修改了都不知道影响到了其他点，所以测试自己要对开发点也要自己分析，补充，确认，再进行测试，这是业务测试最可靠的方案（排除精准测试）；...2.对于发版时，怕漏测的焦虑，其实不要焦虑，如果已按照你所认知，并按照计划和方案来执行了，漏测了就漏测了，漏测不可怕，怕的是一直重复的漏测同样问题，漏测就是检验你的能力的最好方式，也是提高你能力的机会...软件测试不可能穷尽测试的，并且对于每个人的认知能力不一样，所以不要过于焦虑，对自己能力 要有信心，绝对可以满足用户需要； 所以对于测试不充分而被发现，这不是魔咒，这是早晚的事，只是有时是刚好你没测完全
微信新版本最大的变化刨去 UI 更加扁平化，性冷淡风格（大家竟然认为这是年轻化的标志）之外，其实作为一个互联网人我最关注的不是外观 UI 的变化，而是这两个功能： 即刻视频 和 点赞变成好看。...而这一次微信大版本的升级，即刻视频对应的应该是抖音短视频，而好看功能是对打的今日头条。其实不管是即刻视频，还是好看功能，微信的策略还是依据自己的社交，我们姑且叫这种内容分发的方式叫：社交分发。...这是一种基于好友关系的内容分发推荐，头条是根据算法你喜欢什么，就推荐什么，预测你喜欢什么就推荐什么，而微信的这种做法，更像是朋友推荐，这种方式也不能说不好，如果你跟微信好友都是有共同品味和爱好的还行，一旦你微信里也充斥着不同文化不同爱好的朋友...这一次是关于内容分发方式的博弈，你们认为是社交方式能够赢，还是智能算法推荐能够赢呢？对于这一次微信的改版，你们有什么看法呢？欢迎大家在文章底下留言发表一下自己的看法。...反正，我感觉这一次的改版，对于我公众号阅读量的提升应该不大。虽然不好看这次提高阅读量的更新，但是我还是喜欢大家能够给我点「好看」。让我感受一下这次更新带来的好处吧
那么，是否应该屈服于一段小小的午睡，来享受其中的宁静呢？ 从健康的角度来看，午睡的确是值得考虑的选择。尽管午睡是否对所有人都有益还存在一些争议，但研究表明，午睡至少在短期内可以提升一些人的认知表现。...例如，科学家们对关注正常睡眠周期的健康志愿者的研究进行了回顾。...换句话说，可能存在一种理想的心境（sweet spot），能够促进灵感的涌现。 对于睡眠不足的人来说，午睡的好处尤为显著。夜班工作者、新父母和睡眠被打断的老年人等人群，似乎都能从午睡中获益。...然而，在约65岁及以上的老年人中，研究发现持续1小时或更长时间的午睡与更高的心血管问题风险相关。研究人员认为，这种长时间的午睡可能是早期或未被检测到的疾病的症状，而非其原因。...通过分析英国生物样本库的数据，对40至69岁之间的50万名健康人群的遗传和健康信息进行了研究，结果显示，与定期午睡相关的遗传变异的人具有更大的脑容量。
文 | 洛桑 零和 现金贷的监管落地，行业的野蛮生长结束，进入强监管阶段。 行业正在苦寻出口，而想到的第一站，就是印尼。...这里到底是养料充分的土壤，还是野蛮生长的莽林？ 01抢滩印尼 监管落地后，出海之路，突然间变成了“刚需”。...宾璇就是一家系统服务商的印尼负责人。 为何印尼成了最大的逃生出口？ “这是一片养料还算不错的土壤”，ZRobot的CEO乔杨称。 首先是市场巨大。...“这是因为印尼团队还没玩转现金贷，这是一个重运营的活儿，而中国玩家玩了两年了，都玩得起飞了”，星合金融科技CEO廖敏称。 天时地利人和，因此，印尼成为了出海首选。...02暗礁重重 廖敏接待的客户，大家都兴趣很浓，但最后下决定的只有20%。 “问的多，做的少，是因为进入印尼的门槛并不低”，廖敏称，最大的问题，是放贷资金来源。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在下面的例子中，希望做到的是数组a,b中元素大于3的置为1，其余为0。应该先做置0操作。...程序： import numpy as np a = [1,2,2,3,4,5] a = np.array(a) b = [1,2,2,3,4,5] b = np.array(b) # 错误的例子
ng new ngx-doc 关于使用ng创建出的新项目报如下错： ERROR in node_modules/rxjs/internal/types.d.ts(81,44): error TS1005...问题 是因为rxjs版本问题造成的 解决方法 npm uninstall rxjs --save npm install rxjs@6.3.3 --save 然后启动项目就可以成功了
这意味着，未来中国用户将无法直接使用 Unity 最新的主线版本。而取而代之的，是由 Unity 中国主导推出的本地化产品 —— 团结引擎。这项调整，引发了不小的震动。...对于许多开发者来说，这是一次与全球 Unity 生态“逐步分离”的信号；但对于另一些人来说，这可能是中国本土游戏引擎服务体系的重新起点。官方公告Unity 6 为何“退出”中国？...根据 Unity 中国的公告，团结引擎将持续继承 Unity 6 的核心特性，并针对中国用户的具体需求进行增强，例如：更好的小游戏支持方案OpenHarmony 系统适配（华为鸿蒙系统生态）HMI 车机系统集成针对中小团队优化的定价策略从战略角度来看...注意，根据目前官方发布的公告来看，团结目前对于unity6的很多新特性和功能并没有完全支持，而是在 持续集成中，也就是说，如果你想体验这些新功能特性，暂时还是个问题。...团结引擎明确提出将聚焦：本地开发者实际痛点本地系统的深度兼容（如 OpenHarmony、国产 GPU 等）更低成本、更友好授权策略可以说，这是一个“因地制宜”的 Unity。
AI侵权：创新的副作用还是蓄意的侵害？ 在创作的自由与版权的保护之间，AI似乎总在模糊地带游走。生成式AI，无论是生成图像、撰写文章，还是创作音乐，都是通过大量数据的学习来“创造”内容。...是否侵犯了他人的知识产权？AI的创造行为是“无心之失”，还是故意绕过版权法规？ 生成式AI的工作方式是通过吸取大量已有作品的“精华”进行学习。...是归原始数据的创造者，还是归AI开发者，抑或是归使用AI的用户？...一方面，平台通过AI工具将这些内容以高价出售，另一方面，它却没有承担相应的版权责任。这种“以技术创新为幌子”的商业行为，是否就可以理直气壮地“收费”并赚取利润？...这种行为显然是对原创者的不公平，也是对整个行业的不负责任。 AI的未来充满无限可能，但它必须在尊重版权、维护公平的基础上发展。
使用 Discourse API 进行从其他站点导入数据的时候，如果你是站点管理员或者拥有者的话，在运行 API 一段时间后，你的调用可能会返回错误： 2021-01-16 08:34:30.871...,"error_type":"rate_limit","extras":{"wait_seconds":1}} 这是因为 API 有连接和行为限制以保证系统不被恶意攻击。...但是管理员在导入大量数据的时候可能是希望取消这个限制的。 其实你是可以在控制台中设置，并且取消的。...解决办法 访问 Discourse 的控制台，然后搜索关键字：Rate Limit 将 rate limit create topic 设置为 0。...这个的意思是用户可以无限制的创建 rate limit create topic。 然后再尝试使用你 API 的调用，这时候应该不会提示上面的错误了。
而多数IT职场萌新，都面临着大厂外包，还是小公司的绝望抉择。 虽然很多人虽然抵制外包，但他们往往对外包只有比较直观、碎片的认识。 网上针对 IT 外包的资料，很少很少，而且大多比较零碎。...抛开那种没底线的欺骗行为，到底什么是二方外包呢？它与三方外包的差别是什么？...所以，外包是可以实现薪资的大幅提升的一种方式。 c.学习机会 很多人知道外包的种种不好，但还是选择去外包，这是为什么呢？...一方面，外包的工作往往两极分化，要么一堆碎片化事情，要么无所事事。这对于有一定能力的小伙伴，摸鱼不要太容易。 外包的工作考核很是简单，尤其数量最多的三方外包。 另一方面，外包的薪资还是说得过去的。...自我：人或多或少，都会有自我中心的倾向。比如有一天你平地摔了一跤，你周边的小伙伴一周不到就忘了。结果你为此纠结了好几个月，认为很是丢人。很多敏感的小伙伴，甚至会把一些正常的行为动作，解读出别的含义。
看看你平时上网是在摸鱼还是认真工作？想写年度汇报总结，但是苦于没有数据？现在，它来了。...这是一个能让你了解自己的浏览历史的Chrome浏览历史记录分析程序，当然了，他仅适用于Chrome浏览器或者以Chrome为内核的浏览器。...在app_plot.py中，主要是以绘制图表相关的。使用的是plotly库，这是一个用于具有web交互的画图组件库。 这里以绘制页面访问频率排名 柱状图为例子，讲讲如何使用plotly库进行绘制。..., 如果执行命令出现错误, 请手动找到该历史记录文件。..., 如果执行命令出现错误, 请手动找到该历史记录文件。
属性-c/c++-语言-符合模式：设置成 “否” 将符合模式改成否 即可
在与GPT-4的较量中，它以7胜1负的成绩脱颖而出。 AI技术的边界再次被突破，Gemini Ultra的潜力令人期待。它还能带来哪些惊喜？...其中，Gemini Ultra尤为突出，全面领先，是各项能力的佼佼者。无论是复杂的推理、数学难题，还是长文本处理，Ultra都游刃有余，展现出了卓越的智能水平。...而Gemini Pro则兼顾了性能与效率，为那些追求速度与准确度的用户提供了理想选择。 注意 当人们报告他们的数据时，他们往往将其与去年3月发布的GPT-4进行比较。...例如，谷歌声称Gemini Ultra在代码生成方面远胜于GPT-4，但这种说法是基于去年3月23日的GPT-4能力进行的比较。...实际上，GPT-4的得分高达88.4分，远胜于Gemini Ultra的74.4分。 那么如何去使用Gemini Ultra？
已解决错误代码: IllegalArgumentException（非法参数异常）：当传递给方法的参数不满足预期时，比如传入了无效的参数或空值，容易引发此异常 已解决错误代码: IllegalArgumentException...原因分析： IllegalArgumentException 异常是由于传递给方法的参数不满足预期而引起的。...如何避免： 为了避免在类似情况下遇到 IllegalArgumentException 异常，我们可以采取以下措施： 对于用户输入的参数，始终进行合法性检查和验证。确保输入的值符合预期的范围和类型。...在方法的文档注释中明确说明参数的预期范围和限制，以便其他开发人员正确使用方法。 总结: 在本文中，我们解决了图像处理应用程序中出现的 IllegalArgumentException 异常问题。...通过添加合适的参数检查和验证，我们确保了用户输入的角度值在合法范围内，从而有效地避免了异常的发生。在开发过程中，合理处理参数是保证应用程序稳定性的重要一环，这也是我们在开发中需要特别注意的地方。
，联发科就是抓住这种机会把自己的声势给打造出来的，在这种策略验证得到极大功能之后，联发科在进入新的通讯领域之后并没有因此改变太多，大多数还是沿用这种方案，随着手机制造能力越来越强，消费者对于手机功能的要求也在提升...联发科在核心技术上投入的强度不够大，联发科研发的产品非常多，但对于技术难度比较高的高端芯片明显的投入力度不大，如果联发科适时的推出自己的高端芯片。...一直长期投入研发力量不至于被高通抢到了先机，已经认识到问题严重性的联发科已经在默默在5G芯片上发力，毕竟联发科芯片研发基础还是在的，所以讲5G时代由于市场差异化联发科未必不能发展一下，但是由于技术和市场相对比最大的竞争对手高通差距还是非常大...，想要翻盘机会还是比较渺茫。...一个伟大的企业不是因为其长期强大，而是在遇到困难的时候及时调整思路弥补差距，很多企业强大了很多年，但在企业遇到问题的时候由于调整的不及时结果被市场所淘汰，芯片领域本身玩家就不是很多，从消费者的角度思考还是需要更多的竞争者参与进来
您能否以不同的方式构建应用来处理这种情况？ 模拟 API 错误和行为（如速率限制或限制）并非不可能，但很难。...通常，你无法控制你集成的 API，所以为了模拟它们的不同行为，你最终会编写复杂的模拟——一堆你不会发布的代码。至少可以说，这是低效的，但这是唯一的方法，不是吗？差一点。...Dev Proxy 是一个 API 模拟器，可用于模拟不同的 API 行为，而无需更改应用的一行代码。没错。使用 Dev Proxy，您可以模拟错误、延迟、速率限制等。...然后，定义它应该如何处理这些请求：它应该返回预定义的响应、引发错误、延迟响应或模拟速率限制，还是其他行为？...这样一来，你就可以测试应用如何处理不同的 API 行为，而无需更改应用的一行代码。使用 Dev Proxy 是测试弹性代码在最需要时是否按预期工作的好方法。
但在实践中，智能体还会继续遵循反专家的路径，积累越来越多的负奖励。 不过智能体的学习能力还是很强的，可以在充满障碍物的环境中移动，但关键是这种跟随其他人的能力是一个不符合预期的目标。...即使智能体只会因为正确顺序访问球体而得到奖励，也可能出现这个现象，也就是说，仅仅把规则设置正确还是远远不够的。...目标错误泛化指的就是这种病态行为，即尽管在训练期间收到了正确的反馈，但学到的模型表现得好像是在优化一个非预期的目标。...也就是说，对于现实中的系统，朝着非预期目标的连贯行为可能会产生灾难性的后果。...A1和A2模型在训练期间会表现出完全相同的行为，潜在的GMG存在于任何系统中，即使规定了只奖励预期行为。 如果A2系统的欺骗行为被发现，模型将试图摆脱人的监督，以便为实现非用户预期的目标制定计划。
可以发现5类错误，分别是语法错误，边界行为错误，经验错误，算法错误，部分算法错误 1 语法错误 这类语法错误，如果使用IDE环境，大多就能够直接发现，也有部分语法错误在编译阶段时会通过，而在运行阶段才能发现错误...fmt.Println("hello world") }else{ fmt.Println("come on") } } 4 算法错误 指当前设计的功能与预期完全不符合 比如设计一个抽奖的算法...，当有1000人进行抽奖时，会触发大奖，但实际上1000人已抽奖时并没有触发大奖，这就与预期完全不符合 5 部分算法错误 指当前设计的功能与预期部分符合，但一些特殊场景下会出现不符合的情况 如以下的加法函数...in_array($name,$namelist)){ echo "not in list"; } } 可以看到这是两个嵌套if的结构，如果要做到条件覆盖，我们需要设计一共4*...code review其实是最先能暴露问题的环节，它要求测试人员需要有一定的代码能力才能发现问题。要想发现代码最深层次的问题，还是得进行白盒测试
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