美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例，具体总结了微软雷德蒙研
美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合
美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例，
今天早上一早醒来，发现各大科技圈公众号平台开始刷屏OpenAI发布的新模型GPT4.0，看这个版本号就已经知道又是一大波特性的更新
Chat-GPT 以问答的方式呈现给用户，如何使用 Chat-GPT，实际上转换为另一个问题：如何有效地提问。
机器之心报道 编辑：杨阳 或许，你做的数学考题，是机器生成的。 MIT 的学生可以不费吹灰之力就能解决多元微积分、微分方程、线性代数等数学课题，但这些却把机器学习模型给难倒了。因为机器学习模型只能回答小学或高中水平的数学问题，而且它们并不总是能找到正确答案。 现在，来自 MIT、哥伦比亚大学、哈佛大学和滑铁卢大学的研究者，他们使用小样本学习、OpenAI 的 Codex 来自动合成程序，在几秒钟内解决了大学数学问题，达到了人类水平。这项研究发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。 此外，该模型对生成的解
状态是指题目的条件能够组成的所有可能结果（比如括号的数量，每个括号是左括号还是右括号，括号的配对方式等）。 由于状态的描述方式许多，多数描述跟题目无关，这里给出一个固定句式：
以后，《软件方法》出版新版本时，将在书的最后给出前一版本所出自测题的答案和解析，同时新增一批自测题。新增的题目依旧是不给出答案，需要扫码自测。
逻辑回归可能是最常用的解决所有分类问题的算法。这里有27个问题专门测试你对逻辑回归的理解程度。 1)判断对错:逻辑回归是一种有监督的机器学习算法吗? A)是 B)不是 答案: A 逻辑回归是一种有监督
来自MIT的校友Konstantine Arkoudas，在21种不同类型推理集中，对GPT-4进行了评估。
诸如此类的疑问很多，今天我们先来聊聊“如何编写用例”的问题。编写用例是我们测试人员日常工作中最主要也是最频繁的工作，我们可以从书上或者网上查到很多这方面的资料，很遗憾的是，很难用一篇文章能把这个问题讲得全面而清晰。这也跟企业中面临的情况复杂多变有关，本文希望抛砖引玉，欢迎大家在文章下方留言。
因为这个优化十分简单，代码实现不难，且优化的时间只是常数级别的，故不给出我的理解和代码。
如图表示一个房价预测的数据集，x轴表示房子的面积，y轴表示对应的房价，现在需要做的就是用一条直线拟合这些数据，使得给出一个新的房子面积，可以预测出它的房价。当然，可以用曲线来拟合数据使得预测更加准确，但是目前只先讨论单变量的线性回归，即用直线来拟合数据。
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
这一节的题目绝大部分都是选择的Leetcode中的hard（当然也有少部分的medium）。主要是挑选了一些之前看过的高频题。这些题目没有什么通用的解法，每一个题都需要仔细的去建模和考量，才能够写出对应的状态转移方程。读者可以尝试自己先思考，也可以通过解析摸一摸困难的动态规划题，可能会有哪些难点。
笔者最近在做通过符号执行（Symbolic Execution）与约束求解器（Constraint Solver）来自动生成 P4 程序的测试用例，符号执行是一种重要的形式化验证（Formal Verification）方法和软件分析技术。
在2008年金融危机期间，银行业认识到，他们的机器学习算法是基于有缺陷的假设。 因此，金融体系监管机构决定需要额外的控制措施，并引入了对银行和保险公司进行“模式风险”管理的监管要求。 银行也必须证明他们理解他们所使用的模型，所以，令人遗憾但是可以理解的是，他们有意地限制了他们技术的复杂性，采用了简单和可解释性高于一切的广义线性模型。 如果你想建立对机器学习的信任，可以尝试像人一样对待它，问它同样的问题。 为了信任AI和机器学习提供的建议，来自所有行业的企业需要努力更好地理解它。 数据科学家和博士不应该是唯
机器之心报道 编辑：张倩、小舟 总的来说，该测试得出的结论是：MPT 还没有准备好在现实世界中使用，而 Vicuna 对于许多任务来说是 ChatGPT (3.5) 的可行替代品。 前段时间，谷歌的一份泄密文件引发了广泛关注。在这份文件中，一位谷歌内部的研究人员表达了一个重要观点：谷歌没有护城河，OpenAI 也没有。 这位研究人员表示，虽然表面看起来 OpenAI 和谷歌在 AI 大模型上你追我赶，但真正的赢家未必会从这两家中产生，因为一个第三方力量正在悄悄崛起。 这个力量名叫「开源」。围绕 Meta
今日洞见 文章作者及图片来自：ThoughtWorks - Jim Highsmith。封面图片来自网络。 本文版权归【ThoughtWorks中国】（微信ID：思特沃克ThoughtWorks）。任何个人或单位未获得明确的书面许可，得对本文内容复制、转载或进行镜像，否则将追究法律责任。 我经常被问到的一个问题是，“在一个敏捷项目里，你们是怎么决定任务优先级的？”。我的答案通常是，“我们真的不擅长做这个。” 那些问这个问题的人通常希望有一些时髦的敏捷流程能帮他们改进混乱的任务优先级。但事实上导致任务优先级混
于是，我看到了下面这个问题：怎样将字节数输出成人类可读的格式？也就是说，怎样将123,456,789字节输出成123.5MB？
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这个GitHub新项目，能让ChatGPT完成复杂任务，GPT3.5和GPT-4都支持。 它通过将问题拆解，并调用外部资源，提高了GPT的工作能力。 在它的调教下，GPT-4回答的准确率从68%提高到了85%。 这个项目名叫SmartGPT，这个名字很直白地告诉了我们它的作用。 无论是直观感受还是量化数据，GPT在它的加持之下回答正确率都有提高。 我们不妨看看几个经典的问题。 晾干5件衣服需要5个小时，那么晾30件需要多长时间呢？ 这是一个来自Ope
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深度学习是机器学习的一个领域，利用大规模网络，海量数据集和在GPU（图形处理单元）上的加速运算。
人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。历史从推理为重点，到以知识为重点，再到以学习为重点的清晰脉络。1950年代明确提出来人工智能。
这简直就是，今年GPT-4刚刚发布时，Greg Brockman所展示的多模态能力。
现有的有关财务模型的大多数文献都假设资产的波动性是恒定的。然而，这种假设忽略了波动聚类，高峰，厚尾，波动性和均值回复的实际市场回报的特点，不能用恒定的波动模型。资产存在市场制度下，其波动性在不同时间段内会发生显着变化。在2007 - 2008年金融危机是市场波动时期的好例子。
关于p值的争论多到难以置信。作为一名既支持频率学派也支持贝叶斯学派的统计学家，让我们来试试为你解惑。我们将非常乐意站在一个中立的立场。
本指南适用于任何对机器学习（Machine Learning，ML）感兴趣但不知道从何开始的人。（莫烦Python机器学习）
本指南适用于任何对机器学习（Machine Learning，ML）感兴趣但不知道从何开始的人。
要问最近 AI 圈哪个模型最火爆，你不得不把 OpenAI 推出的 ChatGPT 排在前面。自从发布以来，这个对话模型可谓是出尽风头，很多人更是对其产生了一百个新玩法，让它写个代码、修改修改 bug、开发个小游戏、解答一下物理知识、去参加一场考试…… 仿佛没有它不会的。
作为一个高大上的码农，你肯定用到过 StackOverflow，必须的。会有人否定这个断言么？那他恐怕不是真正的码农，或者说还没入门。StackOverflow 对于码农的重要性，基本就和诸葛亮对刘备的重要性差不多，它上知 Java 下知 MySQL，中间懂得各种算法。只要你拥有与它沟通的技巧，它几乎可以回答你遇到的任何技术问题。
上周三，OpenAI 发布了对话语言模型 ChatGPT，并开放了免费试用。据 OpenAI 的 CEO Sam Altman 称，在短短 5 天的时间里，ChatGPT 就有了 100 万用户，而之前的 GPT-3 花了将近 24 个月才达到这个用户量。
【导读】本文是悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 撰写的一篇博文，主要介绍贝叶斯线性回归的内在原理。我们知道，深度学习可以利用大规模数据产生很好的结果，但是对于小样本高维度问题，贝叶
infer 最早出现在此 PR 中，表示在 extends 条件语句中待推断的类型变量。
上回我们针对这道北大强基题[((1 + sqrt(5)) / 2) ^ 12]在答案的基础上给出了出题的可能思路，想一探究竟，相关内容请戳：
都说 ChatGPT 要干掉程序员，清理搜索引擎，取代Stack Overflow，还能消灭人类，这些有些言过其实了。ChatGPT 的定位是一个人工智能助理，它说，它的主要目的是通过回答用户的问题，为用户提供帮助。在体验了一天后，我相信对它的调教是成为一个正直的人，它也是这样做的。
分析：首先应该明白的是此处是针对类对方法的调用，而不是对象对方法的调用； 其次，testMethod方法是 statici静态方法，直接使用"类方法"即可，因为静态方法使用不依赖对象是否被创建。null可以被强制类型转换成任意类型(不是任意类型对象)，于是可以通过它来执行静态方法； 最后，非静态方法用"对象 . 方法"的方式调用，必须依赖对象被创建后才能使用，若将testmethod()方法前的 static去掉，则会报空指针异常。此处也验证了上面的观点。当然，不管是否是静态方法，都是已经存在的，只是访问方式不同
这一篇真的是解密prompt！我们会讨论下思维链(chain-of-Thought)提示词究竟要如何写，如何写的更高级。COT其实是Self-ASK，ReACT等利用大模型进行工具调用方案的底层逻辑，因此在Agent调用章节之前我们会有两章来讲思维链
此时，我们希望你能预测一下，当x是1万时，y的值。如果你具备初中以上的数学知识，聪明的你可能已经能给出答案了。是的，结果是2万。
该文介绍了什么是P问题、NP问题、NPC问题以及NP难问题，并给出了相应的复杂度分类。同时，也介绍了NP-hard问题的概念，以及其与NPC问题的区别。
本文是工程师Narasimha Prasanna HN撰写的技术博文，主要介绍人工智能的概念，当前人工智能的水平，以及什么是强人工智能，当前实现强人工智能的方向。
语言模型(LM)在NLP领域的发展速度非常快，特别是在大型语言模型(LLM)方面：当语言模型具有大量参数或权重/系数时，它们被称为“大型”。这些“大型”语言模型拥有处理和理解大量自然语言数据的能力。
Excel是处理大量数据非常有用的工具。然而，找到并实施正确的公式有时可能是一个复杂和令人沮丧的经历。幸运的是，ChatGPT可以成为一个优秀的助手，帮助克服这些挑战。
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
所有的数据下载地址：https://gitee.com/tianyalei/machine_learning，按对应章节查找。
B、错误。形参不能为表达式，在C语言中，形参可以是变量或指针，但不能是常量或表达式。形参用于接收函数调用中传递的实际参数的值。
深度学习领域所谓的“模型”，是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。为了便于理解，我们以一元一次方程为例子解释：
转自：JarvisChu 之前将的算法都是确定的，即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法，比如随机数生成算法，算法的结果是不确定的，我们称这种算法为（随机）概率算法，分为如下四类： 1、数值概率算法 用于数值问题的求解，通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte Carlo 能得到问题的一个解，但不一定是正确解，正确的概率依赖于算法运行的时间，算法所用的时间越多，正确的概率也越高。求问题的准确解； 3、拉斯维加斯算法 Las Vegas 不断调用随机算法求解，直到求得正确解或调用次
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