作为一个云计算领域的专家,我们可以从以下几个方面来回答这个问题:
在回发是指在一个对话中,我们是否正在回复一个问题或者提供一个答案。要判断我们是否在回发,可以从以下几个方面进行判断:
通过以上几个方面的观察,我们可以判断我们是否在回发。如果我们在回复一个问题或者提供一个答案,那么我们就可以知道我们是否在回发。
在黑客的世界里,当你拋出一个技术问题时,最终是否能得到有用的回答,往往取决于你所提问和追问的方式。本指南将教你如何正确的提问以获得你满意的答案。
当你提出问题的时候,请先表明你已经做了上述的努力;这将有助于树立你并不是一个不劳而获且浪费别人的时间的提问者。如果你能一并表达在做了上述努力的过程中所学到的东西会更好,因为我们更乐于回答那些表现出能从答案中学习的人的问题。
原文链接:https://github.com/FredWe/How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way
刚开始,群里聊的话题都比较水,群内有些行为也需要纠正,但这两天慢慢的有人在推荐与自荐开源项目了。
http://iamin.blogdriver.com/iamin/1204404.html
引言 在黑客的世界里,你所提技术问题的解答很大程度上取决于你提问的方式与解决此问题的难度,本文将教你如何提问才更有可能得到满意的答复。 开源程序的应用已经很广,你通常可以从其他更有经验的用户而不是黑客那里得到解答。 这是好事,他们一般对新手常有的毛病更容忍一点。然尔,使用我们推荐的方法,象对待黑客那样对待这些有经验的用户,通常能最有效地得到问题的解答。 第一件需要明白的事是黑客喜欢难题和激发思考的好问题。假如不是这样,我们也不会写本文了。 如果你能提出一个有趣的问题让我们咀嚼玩味,我们会感激你。好问题是种激
这篇文章可以说是经典了,时不时的回头再读读,总有启发 Copyright (C) 2001 by Eric S. Raymond 中文版Copyleft 2001 by D.H.Grand(nOBODY/Ginux) 英文版:http://www.tuxedo.org/~esr/faqs/smart-questions.html 感谢Eric的耐心指点和同意,本文才得以完成并发布,本指南英文版版权为Eric Steven Raymond所有,中文版版权由D.H.Grand[nOBODY/Ginux]所有。 目录 简介 提问之前 怎样提问 谨慎选择论坛 尽量使用邮件列表 用辞贴切,语法正确,拼写无误 用易读格式发送问题 使用含义丰富,描述准确的标题 精确描述,信息量大 话不在多 只说症状,不说猜想 按时间顺序列出症状 别要求私下答复 明白你想问什么 别问应该自己解决的问题 去除无意义的疑问 谦逊绝没有害处,而且常帮大忙 问题解决后,加个简短说明 如何理解答案 RTFM和STFW:别烦我啦 还是不懂 面对无礼 决不要象个失败者 三思而后问 好问题,坏问题 找不到答案怎么办 ==== 简介 ==== 在黑客世界里,当提出一个技术问题时,你能得到怎样的回答?这取决于挖出答案的难度,同样取决于你提问的方法。本指南旨在帮助你提高发问技巧,以获取你最想要的答案。 首先你必须明白,黑客们只偏爱艰巨的任务,或者能激发他们思维的好问题。如若不然,我们还来干吗?如果你有值得我们反复咀嚼玩味的好问题,我们自会对你感激不尽。好问题是激励,是厚礼,可以提高我们的理解力,而且通常会暴露我们以前从没意识到或者思考过的问题。对黑客而言,“问得好!”是发自内心的大力称赞。 尽管黑客们有蔑视简单问题和不友善的坏名声,有时看起来似乎我们对新手,对知识贫乏者怀有敌意,但其实不是那样的。 我们不想掩饰对这样一些人的蔑视--他们不愿思考,或者在发问前不去完成他们应该做的事。这种人只会谋杀时间--他们只愿索取,从不付出,无端消耗我们的时间,而我们本可以把时间用在更有趣的问题或者更值得回答的人身上。我们称这样的人为“失败者”(由于历史原因,我们有时把它拼作“lusers”)。 我们也知道,很多人只想使用我们编写的软件,对技术细节没什么兴趣。对多数人们而言,计算机不过是一个工具,一种达到目的的手段;他们有更重要的事情要做,有更重要的生活要过。我们明白这点,也并不奢望每个人都对另我们痴狂的技术问题有兴致。然而,我们回答问题的风格是针对这样一群人--他们有兴趣,并且愿意积极参与问题的解决。这点不会改变,也不应该改变;如果变了,我们将失去我们引以为傲的效率。 我们在很大程度上属于志愿者,从繁忙的生活中抽出时间来解惑答疑,而且时常被提问淹没。所以我们无情的滤掉一些话题,特别是抛弃那些看起来象失败者的家伙,以便更高效的利用时间来回答胜利者的问题。 如果你觉得我们过于傲慢的态度让你不爽,让你委屈,不妨设身处地想想。我们并没有要求你向我们屈服--事实上,我们中的大多数人最喜欢公平交易不过了,只要你付出小小努力来满足最起码的要求,我们就会欢迎你加入到我们的文化中来。但让我们帮助那些不愿意帮助自己的人是没有意义的。如果你不能接受这种“歧视”,我们建议你花点钱找家商业公司签个技术支持协议得了,别向黑客乞求帮助。 如果你决定向我们求助,当然不希望被视为失败者,更不愿成为失败者中的一员。立刻得到有效答案的最好方法,就是象胜利者那样提问--聪明、自信、有解决问题的思路,只是偶尔在特定的问题上需要获得一点帮助。 (欢迎对本指南提出改进意见。任何建议请E-mail至esr@thyrsus.com,然而请注意,本文并非网络礼节的通用指南,我通常会拒绝无助于在技术论坛得到有用答案的建议。) (当然,如果你写中文,最好还是寄到DHGrand@hotmail.com;-) ======== 提问之前 ======== 在通过电邮、新闻组或者聊天室提出技术问题前,检查你有没有做到: 1. 通读手册,试着自己找答案。 2. 在FAQ里找答案(一份维护得好的FAQ可以包罗万象:)。 3. 在网上搜索(个人推荐google~~~)。 4. 向你身边精于此道的朋友打听。 当你提出问题的时候,首先要说明在此之前你干了些什么;这将有助于树立你的形象:你不是一个妄图不劳而获的乞讨者,不愿浪费别人的时间。能说明你从这些操作中学到了什么就更好了。如果提问者能从答案中学到东西,我们更乐于回答他的问题。 周全的思考,准备好你的问题,草率的发问只能得到草率的回答,或者根本得不到任何答案。越表现出在寻求帮助前为解决问题付出的努力,你越能得到实质性的帮助。 小心别问错了问题。如果你的问题基于
此文让我受益良多。值得一读,此文对我进步很多帮助。我一直保存着。在哪里来的无从考究~~~ --------------------------------- 在黑客世界里,当提出一个技术问题时,你能得到怎样的回答?这取决于挖出答案的难度,同样取决于你提问的方法。本指南旨在帮助你提高发问技巧,以获取你最想要的答案。 首先你必须明白,黑客们只偏爱艰巨的任务,或者能激发他们思维的好问题。 如若不然,我们还来干吗?如果你有值得我们反复咀嚼玩味的好问题,我们自会对你感激不尽。好问题是激励,是厚礼,可以提高我们的理解力,而且通常会暴露我们以前从没意识到或者思考过的问题。对黑客而言,“问得好!”是发自内心的大力称赞。 尽管黑客们有蔑视简单问题和不友善的坏名声,有时看起来似乎我们对新手,对知识贫乏者怀有敌意,但其实不是那样的。 我们不想掩饰对这样一些人的蔑视--他们不愿思考,或者在发问前不去完成他们应该做的事。这种人只会谋杀时间--他们只愿索取,从不付出,无端消耗我们的时间,而我们本可以把时间用在更有趣的问题或者更值得回答的人身上。 我们称这样的人为“失败者”(由于历史原因,我们有时把它拼作“lusers”)。 我们在很大程度上属于志愿者,从繁忙的生活中抽出时间来解惑答疑,而且时常被提问淹没。所以我们无情的滤掉一些话题,特别是抛弃那些看起来象失败者的家伙,以便更高效的利用时间来回答胜利者的问题。 如果你觉得我们过于傲慢的态度让你不爽,让你委屈,不妨设身处地想想。我们并没有要求你向我们屈服--事实上,我们中的大多数人最喜欢公平交易不过了,只要你付出小小努力来满足最起码的要求,我们就会欢迎你加入到我们的文化中来。但让我们帮助那些不愿意帮助自己的人是没有意义的。如果你不能接受这种“歧视”,我们建议你花点钱找家商业公司签个技术支持协议得了,别向黑客乞求帮助。 如果你决定向我们求助,当然不希望被视为失败者,更不愿成为失败者中的一 员。立刻得到有效答案的最好方法,就是象胜利者那样提问--聪明、自信、有解决问题的思路,只是偶尔在特定的问题上需要获得一点帮助。
“想不想开发一款自己的聊天机器人?” “我也可以吗?神马AI,机器学习,DNN……我都不懂啊” “没关系,其实真的没有那么复杂——掌握方法和工具的话,一天时间就够了……” ---- 举个例子:淘宝小助手 小明业余时间开了一家淘宝店,他是店里唯一的工作人员。白天要上班,晚上不敢熬夜,总是因为错过回复用户消息而丢单。 要是有个客服机器人就好了——小明向好友程序员小刚提出了自己的想法。 小刚问:一般用户都问你什么问题?小明总结了一下,大概有以下4类问题:1. 包邮吗?2. 打折吗?3. 是专柜正品吗?4. 其他
今天的文章来聊聊向量时钟,在前文介绍分布式系统一致性的时候,曾经介绍过,在弱一致性模型当中会有一个因果性的问题。向量时钟算法正是设计出来解决因果关系问题的。
本书节选自图书《深度学习算法实践》 文末评论赠送本书,欢迎留言! 人类其实从很早以前就开始追求人类和机器之间的对话,早先科学家研发的机器在和人对话时都是采用规则性的回复,比如人提问后,计算机从数据库中找出相关的答案来回复。这种规则性的一对一匹配有很多限制。机器只知道问什么答什么,却不知道举一反三,比如你问它:“今天天气怎么样?”它会机械地把今天的天气告诉你。这不像人与人之间的对话,人是有各种反应的,这类反应的产生是基于人的知识结构和对话场景的。 那么,你觉得这类机器是否真的具有智能了?图灵测试是这样判断机器
最近,人工智能领域的后起之秀Facebook着实火了一把。根据2017 年6 月17 日美国《大西洋月刊》的报道,Facebook人工智能实验室设计的两个聊天机器人在谈判的训练中,发展出了一种全新的、只有它们自己能够理解的语言。这一爆炸性的消息一时间引得各路媒体蜂拥而至,煞有介事地讨论着人工智能如何颠覆人类对语言的理解,进而联想到人工智能会不会进化为热映新片《异形:契约》中戴维的角色,人类的命运仿佛又被推上了风口浪尖。
在和咨询、投行、投资、猎头这些行业的人聊天的时候,我反复听到“一周”这个时间,于是我也开始好奇:你们是在什么情况下需要在一个星期之内了解一个行业?你们都是如何做到在一个星期之内摸清一个行业的?
分布式系统解决了传统单体架构的单点问题和性能容量问题,另一方面也带来了很多的问题,其中一个问题就是多节点的时间同步问题:
在如今的互联网项目开发当中,特别是Java领域,可以说Maven随处可见。Maven的仓库管理、依赖管理、继承和聚合等特性为项目的构建提供了一整套完善的解决方案,可以说如果你搞不懂Maven,那么一个多模块的项目足以让你头疼,依赖冲突就会让你不知所措,甚至搞不清楚项目是如何运行起来的....
前不久,微信智言团队夺得第七届对话系统技术挑战赛(DSTC7)Track 2 赛道的冠军。
2月10日,伊利亚·萨茨克维尔(Ilya Sutskever)发推表示:「现在的大型神经网络可能已经有微弱自主意识了。」
AI 科技评论按:2016 即将画上句号,当我们回顾这一年的科技进展时,很难不联想到一个词——深度学习。当它从研究室中脱胎而出,并成为今年的当红热词,实际上我们已经意识到深度学习的来临。从 AlphaGo 到 Google Translate,AI 科技评论也做过不少覆盖和解析。Cade Metz 为 Wired 撰文回顾了与深度学习同行的这一年,本文由 AI 科技评论进行编译。 在澳大利亚西海岸,Amanda Hodgson 正在操控无人机飞跃海面,无人机可以帮助他们在水面上拍摄照片,利用这些照片,可
聊天机器人是“通过听觉或文本方法进行对话的计算机程序”,苹果的Siri, 微软的Cortana, 谷歌助手和亚马逊的Alexa是当下最流行的四种会话代理,它们能帮助你获得出行路线,检查运动项目的得分,给你通讯录里的人打电话并且可能会意外地让你订购一个$170的玩偶屋。 这些产品都有听觉接口,会话代理通过语音信息与你对话。在这篇文章中,我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。Facebook一直在大力投资FB Messenger机器人,它允许小型企业和组织创建机器人来提供用户支持和提出问题。聊天机器人已经
开发一个智能对话系统1,不仅模仿人类对话,而且回答有关电影明星的最新新闻到爱因斯坦相对论等主题的问题,并完成旅行计划等复杂任务,是目前运行时间最长的目标之一。 AI。直到最近,目标一直难以捉摸。然而,现在,我们正在学术研究界和行业中观察到有希望的结果,因为大量的会话数据可用于培训,并且深度学习(DL)和强化学习(RL)的突破应用于会话AI。
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