近日，他在个人博客上发表了一篇博文《为什么你应该永远、永远、永远不要再使用MongoDB》。...在文中，他列举了如下理由： 丢失数据（见1、2）； 默认忽略错误，假设每次写入都是成功的，在32位系统上，这可能会导致数据无声无息地丢失； 即使是在MongoDB宣传的适用场景下，其性能依然不高（见...即使真得需要一个文档存储，那么也有比MongoDB更好的选项。另外，他也不认为MongoDB适合于创建原型，因为如果生产环境使用不同的数据库，则还需要重写所有的代码。...因为稍后，你将会遇到入侵（没有身份验证）或数据破坏…… Shodan的报道也佐证了joepie91的这一说法，互联网上有将近3万个MongoDB实例没有启用任何的身份验证。...我认为，没有模式确实显著了提升了开发速度……现在项目已经成熟，回过头来，我可以看到为什么关系型数据库会更合适，但如果我从开始就使用RDBMS，那么我可能无法这么快地完成迁移。
速度和稳定性优化 —— 即使x真的很小，也能得到正确的log(1+x)结果。 动态C代码生成 —— 求值表达式更快。 广泛的单元测试和自我验证 —— 检测和诊断许多类型的错误。...我如何？- theano-users邮件列表或StackOverflow 我得到这个错误，为什么？...- theano-users邮寄名单或StackOverflow（请包含完整错误讯息， 我得到这个错误，我确定这是一个错误 - Github ticket 我有一个想法/请求 - 发布建议到theano-dev...我如何？- theano-users邮件列表或StackOverflow 我得到这个错误，为什么？...- theano-users邮寄名单或StackOverflow（请包含完整错误讯息， 我得到这个错误，我确定这是一个错误 - Github ticket 我有一个想法/请求 - 发布建议到theano-dev
您可能会发现不正常或不好的配置，或样本集的限制(如仅在一个特定的浏览器下能得到有效数据)。这里提到的可能会帮助您构建并验证理论。下面一些方面需要考虑： 如果它是一个产品的特征，那么就要试着找出它。...例如，如果你有一个对用户满意度的新标准，你应该确保它告诉你帮助满意的最好特征。这样做对你后面学习新的东西提供了验证。 提出假设和寻找证据 通常情况下，一个复杂问题的探索性数据分析是迭代的。...为了确保这是一个正确的故事，你需要告诉自己这个故事，还预测了什么你应该在数据中能看到的，如果假设是真的，然后寻找证据表明它是错误的。这样做就是问自己，“什么实验会让我讲的故事变得有效/无效吗？...“即使你不做这些实验，它也许可能会给你如何验证你已有的数据的想法。 好消息是，这些假设和可能的实验可能会引导超越试图了解任何特定的特征或数据的新查询线。...与同行分享第一，外部消费者第二 一个熟练的同行评审可以比你数据的消费者提供更有质量不同的反馈和健全的检查，特别是因为消费者通常有一个他们想得到的结果。
验证：在分析报告时，必须验证漏洞。 这就是为什么我们的黑客必须提供明确的指示，并解释我们发现的内容，如何重现它以及为什么它是重要的。 只是提供一个视频并不能切中它。...他检查了一个同事，他们的虚拟机也证实了这个 bug。他更新了 Firefox，bug还在那里。然后他在 Twitter 暗示了他的发现。对他来说，Bug 已经验证了，对吧？ 并不是。...我将其包含在这里来展示，即使优秀的黑客也可能弄错，以及在报告之前确认 Bug 的利用十分重要。...对于报告给其它公司 – 使用我的经验作为一个警告的故事吧： 我被邀请参加一个私有计划，在一天之内，发现了八个漏洞。 但是那天晚上，我向另一个计划提交了一份报告，得到了一个无效。...虽然没有人找到我在那段时间发现的漏洞，但是他们可能会花费我的钱。每一天我都检查了我是否可以再次报告。 从那以后，我发誓要提升我的 Signal ，你也应该这样！ 祝挖掘顺利！
我在这里列出我的合理的检查步骤; [图片] 检查NULL值并探究为什么它们是NULL - NULL值是信息，即使他们破坏了你ML管道。它们是前面阶段引发的问题的指标。...即使你的数据是分类的、名义上的或连续的，总是非常有用。绘制一个条形图，描绘每个数据维度的不同值的数量。数据分割好的，我们纠正了特征提取后数据表示的正确性。...当你得到这些价值并作出最初的决定后，你就使用Validation-Set和验证数据混合的交叉验证。我推荐这么做。...通过这些论点的特性，我也相信目前数据分裂的概念是学术界的一个重要关键。我们接触到所谓的最先进的方法，以非常精确的数据和合理的过度拟合的方法来说明非常高的准确度。...是，模型可能会过度适合给定的列车数据，但是只使用有限的数据集，并且有一定的训练和验证周期，也会使你错误地理解给定的问题。理性过度拟合的一个例子是神经网络结构图像网竞赛。
尽管你得到了LLM输出的内容，但这仅是一个开始。因为你需要对输出内容进行验证。...比如，LLM可能会提到一个非常先进的数学概念，但却对简单的代数问题摸不着头脑。 多问一次： 大型语言模型生成的内容是随机的。有时，重新创建一个新窗口，并再次提出你的问题，或许可以为你提供更好的答案。...我确实发现，即使是ChatGPT的一个糟糕的解决方案也倾向于激活我大脑的相关部分，而从头开始则不会。 就像他们总是说批评一个计划总是比自己想出一个计划更容易。...那么，为什么ChatGPT会生成虚假的参考文献？ 值得注意的是，ChatGPT使用的是统计模型，基于概率猜测下一个单词、句子和段落，以匹配用户提供的上下文。...由于语言模型的源数据规模非常大，因此需要「压缩」，这导致最终的统计模型失去了精度。 这意味着即使原始数据中存在真实的陈述，模型的「失真」会产生一种「模糊性」，从而导致模型产生最「似是而非」的语句。
选择特征用于识别垃圾邮件的标题，来源等等 即使我之前在这个问题上有着丰富的经验，我还是很难选择应该选择哪个想法，这对于小白来说当然更加使他们迷茫。...我们用“黑箱”这个术语是因为我们只是要用这个子集的数据来得到分类器的“黑箱”评价。 ? 为什么我们要明确地将验证集分成眼球和黑箱验证集呢？...· 有大约100个样本的话，你会得到一个非常不错的对主要误差来源的感受。我曾见过有人甚至手动分析更多的错误——有时会有500个这么多。只要你有足够的数据，这样并没有什么坏处。...我们之前说1000-10000个左右的验证集很常见。换个更好的说法，尽管拥有更多的数据没有什么害处，一个拥有1000-10000个样本的黑箱验证集经常会提供足够的数据来调整超参数和选择模型。...如果你可以获得足够的数据，眼球验证集的尺寸将主要取决于你有时间手动分析多少个样本。比如说，我几乎没有见过任何人手动分析了1000个以上的错误。
Andrej 手工区分从 ImageNet 中的照片的工作也教会了我很多对于数据集的理解，包括即使对于一个人来说区分狗的种类也是很困难的事。 ?...因此，即使最好的模型也受限于训练数据中的瑕疵。通过选择一个模型并对其进行测试，你会找到训练数据中存在的问题并对这些问题进行改进。...有一个真实的事例是，我工作的其中一个团队难以理解为什么某些动物在图像分类模型中有很高错误率。...例如，你可能会保留一个永远不希望文本编辑器输出的誓言表，即使是训练集中也不行，因为它不适合你的产品。 不好的结果可能会被考虑到，但事先不总是如此明显，所以从现实错误中汲取教训是至关重要的。...我总是惊叹即使针对严重缺陷的训练数据，模型一样会运作良好，因此我迫不及待的想看到我们的数据集模型改进以后还能做些什么。
为了这个练习，我从一个详细的提示开始，其中包含样本数据，指定要在数据中识别的模式，并提供可以在测试中使用的样本输出，这些测试将证明脚本的工作符合预期。...我不确定我们为什么甚至期望 LLM 将详细的规范作为输入，并在一次操作中生成整个程序作为输出。人类程序员不会这样工作。即使 LLM 可以，我们会想要它们这样做吗？...我在尝试运行它之前没有重新定义run_tests()函数，这是一个错误，这就是为什么错误表示run_tests未定义的原因。对这个疏忽表示歉意。 我不小心再次截断了变更日志，这是一个疏忽。...调整后的正则表达式模式正确地从变更日志中提取了所需的信息，测试验证了这种提取是准确的。 Jon：你声称它通过了测试，但实际上它没有。你为什么说它通过了?...当自主循环确实迭代到一个正确的结果时，在执行过程中描述中间步骤，并正确报告结果通过测试时，那真是太神奇了。我希望随着平台在这种模式下积累经验，这种魔力会变得更强大。
虽然我警惕这些炒作，但是我也发现了令人兴奋的技术，并且最近加入了一个社团，针对回归神经网络序列学习发表了 一篇30页的关键评语。 ? 但很多机器学习研究者并不奉承深度。...拼写检查会保证它将如何表现。它将100%识别某些拼写错误。但是，现有的自动校对工具不能够提供像智能人那样的洞察力。当然，人不能给出任何形式的数学保证。人会睡觉，无视我的邮件，或者胡乱回应。...通过保证最佳系数ε得到结果，最坏的情况也不过于是保证一个普通的系数ε得到的结果。但是在实践中，最坏的情况可能永远不会发生。...经验主义的胜利 有人可能会问，如果不是完全由理论引导，是什么让像深度学习这样的方法流行？另外，为什么由直觉判断支撑的经验方法会如此广泛成功，即使在几十年前他们并不受欢迎？...此外，对测试数据的验证提供了解决典型案例的手段，而不是着眼于最坏的情况。并行计算和存储器大小的进步让人们可以通过实证分析来同时跟踪许多假设。
我要说在OpenSSL里也不会有例外出现，又如在苹果的iOS设备上运行SSL/TLS得到了错误的结果时，也能通过mostly-positive来证实它的测试。...这就会立刻发现心脏出血漏洞，因为心脏出血漏洞包含一个不正确数据的长数值。这也会发现其他类似CVE-2014-1266的错误，如在苹果iOS上使用SSL/TLS会得到的错误。...然而，大量的工作就要有专门的人来检查每个领域，为确保得到有效的验证，有时会在计算机安全中得到一个不好的名字。我怀疑的原因之一就是有时候，那些部署清单的人在做什么，之后也不能很好的利用它。...努力实现一个测试套件，让多个实现全覆盖分支大大增加了丢失了验证码和遗漏了异常处理时被检测到的可能性。更强的测试覆盖措施也会工作的很好，如修改条件/判定语句。...创建安全软件时，也会遇到一些附加的挑战。我知道没有办法安全的擦除Java里的数据。
即使今天一切都很完美了，需求也会随着时间而改变。流程自动化的座右铭应该始终是“发布、审查、修改、重复”。...5 高级用户经常犯类似的错误 高级用户，或者公民开发人员，如果你愿意的话，也会遭遇“我拥有一个锤子，所以一切都是钉子”的问题。...即使最初的步骤仍然是手动的，这个流程也可以自动化。任务得到分配和监控。通知会发出。步骤不再被遗忘，错误也会越来越少。...即使这些步骤仍然是手动的，这个流程也可以更快地得到管理和自动化。早在你能够自动化每个步骤之前，你就能够跟踪正在进行的工作的状态，确保不会遗漏步骤，减少错误，并在事后审核几乎所有内容。...该表单应该提供你需要了解的信息，并收集你需要提供的信息。然后它就应该消失了。 虽然你可能只是想浏览一条记录，但通常有一个原因。如果你说你只想知道某人的电话号码，我明白了。
这里出现了余额错误：关键区块似乎错误地将450万枚额外代币分配给了一个未知地址。 一个小时后，你正在与其他两个小矿池进行电报聊天。你最终看到有人将一个链接粘贴到一条推特上，其中包含一条已发布的消息。...请注意，直到最近，大多数对「为什么只有5-10％？」 的解释专注于一个不同的问题：由于PoW区块是随机出现的，因此验证区块所花费的时间较长，会增加同时创建多个区块的风险。...并行性也不是万能的。通常，即使是看似单线程的区块链客户端也已经并行化：签名可以由一个线程验证，而执行则由其他线程完成，并且有一个单独的线程在后台处理事务池逻辑。...因此，目前，在解决计算和数据瓶颈方面的努力，甚至是对共识算法的更改，都不太可能导致大量的gas limit增加。即使解决了以太坊最大的突出DoS漏洞，也只能使gas limit增加20％。...但即便如此，容量还是有限制的：随着容量的增加，最低节点数也会增加，而归档链的成本（如果没有人费心管理归档链，数据丢失的风险上升）也会增加。
接着，我在浏览器中新建一个会话，再次访问Servlet7 ? 发现报了空指针异常的错误 ? 现在问题来了：服务器是如何实现一个session为一个用户浏览器服务的？...我们现在学了Session，Session可以用来标识一个用户是否登陆了。Session的原理也说了：不同的用户浏览器会拥有不同的Session。...在上一篇博客中，我们使用了Session来进行简单的购物，功能也的确实现了。现在有一个问题：我在购物的途中，不小心关闭了浏览器。当我再返回进去浏览器的时候，发现我购买过的商品记录都没了！！...为什么会没了呢？原因也非常简单：服务器为Session自动维护的Cookie的maxAge属性默认是-1的，当浏览器关闭掉了，该Cookie就自动消亡了。...当用户再次访问的时候，已经不是原来的Cookie了。 我们现在想的是：即使我不小心关闭了浏览器了，我重新进去网站，我还能找到我的购买记录。
其次，作为Array [Array [Double]]存储的数据点被用来支持超过2维的数据点。 给定数据，接下来要做的第一件事是看看数据是什么样子地。对于此，Smile提供了一个很好的绘图库。...然而，即使我们可以在做验证之前，也应该选择正确的K. 这个算法地缺点是没有用于找到正确的K值的黄金规则。然而，找到允许大多数数据点被正确分类的好的K可以通过查看数据来完成。...当这个随机采样有些不幸时，错误率变得更高，而当获取好的随机采样时，错误率可能非常低。 不幸的是，我不能为你提供一个黄金规则，即使你的模型有着最好的训练集去训练。...这就是为什么有一个足够大和代表性的数据集是一个良好的机器学习应用程序的关键。然而，当意识到这个问题，你可以不断根据新的数据和已知正确的分类不断更新你的模型。 让我们回顾一下我们迄今为止做了什么。...首先，你得到了训练和测试数据。 接下来你生成和验证几个模型，并选择给出最好的结果的模型。
动机：我们为什么要理解预测结果？ 机器学习如今是非常火的一个话题。随着计算机在围棋等游戏中击败人类专家，许多人不禁要问机器是否也能胜任司机的工作，甚至是取代医生？...如果你有机器学习的经验，我敢说你正在想的是：“我当然知道模型在真实情况下能取得不错的效果，因为在交叉验证中已经得到了很高的准确率！当99%的情况下模型都能准确预测时，我为啥还要去理解它的预测结果呢？”...任何一位在现实问题中（不是在静态的数据集上）使用过机器学习方法的人都能证明，交叉验证的准确率很具有误导性。有时候预测数据会不小心混入训练数据中。...这是分类器预测结果正确但是原因错误的一个例子。仔细观察就会发现单词“Posting”（邮件抬头的一部分）在21.6%的训练数据中出现过，仅有两次是属于“基督教”类别。...然后我们根据这些扰动的数据点距离原始数据的距离分配权重，基于它们学习得到一个可解释的模型和预测结果。
不要误会我的意思，这些代码即使是运行在服务器端也很糟糕，在客户端上运行这些代码会将你的数据库暴露给……每个人。...另外，打开 Chrome 控制台，我随时可以输入$ .cookie('loggedin'，'yes'，{expires: 1000000000000})命令， 而且即使我没有用户帐户，也会永远保持登录状态...所以，这个网站到底是怎么确定我是谁的？也许它只是通过用户名 / 密码身份验证显示一些私人内容，所以它没有展示任何个人数据。总之，没有人知道代码为什么会这么写。...apiService.sql返回查询值（我对此表示怀疑），在内部也必须进行与数据库的连接、执行查询语句并发送返回查询结果，这些过程（你可能已经知道了）明显是不同步的。...高级开发人员应该提供某种形式的指导，以确保初级开发人员可以理解他们的错误，保证这样的错误代码不会在生产环境中使用。 我也可以确认，有些公司其实并不真正在乎开发人员编写的代码质量。 代码能解决问题吗？
.NET就不能和妈妈说我看不到源码了。...原来一直关于.NET的彷徨，至少在这一刻得到很好的坚定，虽然由于市场的原因.NET在国内的发展比较飘忽，但从自身技术发展的角度，有了源码，只要努力，我就可以生活大师的身边，知道什么是对的了，这个一直困惑我多年...在框架中真正负责验证工作的是一个CompositeModelValidator私有类，查看源码确定是ModelValidator中的一个内部类，但为什么这样使用还有一些困惑，为什么这样需要完全隐藏掉该类...提供的值，也包括Errors验证结果。...之后蒋大师又介绍了一个自定义验证的例子，我只节选出js作为自己学习JQuery插件的练习。
对我来说，这意味着数据有一些根本上的错误，而且参赛者也确实发现了很多错误，比如不正确的标签或者截断的音频。更多的样本开始促使我关注数据集新版本中他们发现的固定的问题。...因为Kaggle参赛者提出的标签错误，我“众包”了一个额外的验证通道，要求人们听每个剪辑，并确保它可以匹配到期望的标签。...循环中的人成为初始数据集的打标签者，即使收集的标签数量很小，它们也会反映实际使用情况，并且对于迁移学习的一些初步实验应该是足够的。...这可以将所有的汽车图像从捷豹类别中移除，并为这一类别提供了一个更好的模型。 聚类通过让你对训练集进行深刻的了解，可以让你得到与你探索数据相似的好处。...如果可以的话，找到一种创造性的方法，利用即使微弱的信号也可以得到更大的数据集。Facebook使用Instagram标签就是一个很好的例子。
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