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《精进》1 时间之尺 我们应该怎样对待时间

1 时间之尺 我们应该怎样对待时间 一个人如何对待他的时间,决定了他可以成为什么样的人 ---- 活在“全部的现在”从当下出发,联结过去与未来 向孩子学习“郑重”的态度 郑重是这样一种态度:不敷衍、不迟疑...为了完成未来的目标他们愿意舍弃当下的享乐,时间的利用更有效率,因而更容易取得比较高的成就。...一方面,从远期未来的角度,我们应该“重战术、轻战略”,减少对价值和意义的强调,也不要一个劲地担忧目标没有完成怎么办,而是应该多思考实现目标的具体途径,把注意力放到怎样去做上,特别是放到那些立即可实施的行动上...、情境化和可实施 降低近期未来中的非期望行为的便利性,主动增加挑战的难度 ---- 我们总是在重复地抓到沙子 把时间花在值得做的事情上 从小我们就被反复教导,要“合理利用时间”。...可是对于如何做到合理,又没有人教给我们通用、有效的方法。简单地说,“合理利用时间”就是选择去做正确的事,把时间花在值得做的事情上 如何评判一件事情是否值得做?

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    总理都在关注的人工智能我们应该如何入手?

    无论是政府工作报告对“人工智能”提到的越来越频繁,还是互联网企业代表针对人工智能产业发展的提案,我们都能感受到人工智能在国家层面受到的重视程度,可以大胆预测:未来几年里,人工智能的热度将会持续,甚至有可能成为世界发展的支柱性产业...如果你还没有想好,那么我们这几个问题也许可以帮你坚定决心,你是否每天都在关心这些问题: 人工智能到底会在什么时候会彻底改变我们的生活? 想要入局人工智能,有哪些值得参考的业务实践?...人工智能领域最让人担心的的安全问题到底如何攻防?...如果你也关注这些问题,不妨来 QCon 北京 2018 一探究竟,我们已邀请从巨头到创业公司,从平台到垂直行业,不同行业领域的人工智能专家来给大家分享他们所使用的人工智能技术,以及如何将人工智能技术和具体的业务实践相结合...人工智能最佳实践 ? 深度学习落地应用 ?

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    人工智能时代,我们应该教学生程序员什么?

    在一个人工智能创造了强大的编码工具的世界里,计算机科学老师应该告诉未来的年轻程序员什么呢? 在未来的前沿,教育工作者正在努力寻找一个立场——在非营利组织和专业贸易协会的帮助下。...也许我们的目标不应该仅仅局限于培养下一代程序员,这份简报认为。“学习编程为学生提供了一个平台,让他们可以进行协作解决问题、创意表达以及发现创造新事物的乐趣。” 最终,它认为,学习编程具有情感价值。...即使是来自亚马逊未来工程师项目的以人工智能为重点的单元也承诺讨论人工智能技术中的偏差…… 什么是智能?什么是机器学习?这就是我们在计算思维中的位置。我们需要训练学生首先思考数据,并具备人工智能素养。...他们会使用这项技术,我们应该教他们如何无偏见地使用它 会议结束后,计算机科学教师 Alfred Thompson 在博客中分享了他的感受,指出人工智能也是许多边会关注的焦点。...“其中之一是人工智能有可能让我们的学生做更多的事情。更复杂的项目。更具创新性的项目。” 但此外,“还提醒我们,这些人工智能,包括那些生成代码的人工智能,并不完美。

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    帮助中心应该怎样设计?

    帮助中心可以告诉你为什么要使用这个产品以及该怎样使用,怎样能使用得更好。 什么是帮助中心: 帮助中心定位:帮助用户更好的解决问题;给新手用户好的第一印象;在回答中引导用户行为;树立好的品牌形象。...1、目录 我们设计的时候可以根据系统功能模块罗列,进行拓展目录的的形式,将系统的功能模块都展示出来,让用户更快速找到操作中遇到问题的模块。...例如:商品管理-商品上架-商品上架操作手册   ;  这里就展示了三层目录 2、标签 我们设计的时候可以根据某一类相关内容的聚合,通过这个标签展示更多匹配内容,让用户更准确的找到问题。...4、咨询反馈 我们设计的时候可以展示一些自助服务的快捷入口,或者一些常见问题。...这里用户的建议的反馈很重要,可以作为我们日后优化产品的借鉴内容。

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    人工智能即将来了,他将怎样影响我们的生活?

    人工智能来临,有人在担忧失业,有人在憧憬未来,有人在发掘行业机会,也有人在研究围棋。在讨论这些之前,也许我们应该先考虑一下人类的结局。...如果35年前的人,几乎完全无法想象互联网时代的生活,那么人类文明进入指数发展的今天,我们怎么能想象35年后的时代? 超人工智能,则是35年后的统治者。...首先,我们明确一下人工智能的分类: 目前主流观点的分类是三种。 弱人工智能:弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗,能够在围棋方面战胜人类,但你要问他李世石和柯洁谁更帅,他就无法回答了。...我们距离超人工智能时代,到底有多远呢? 首先是电脑的运算能力, 电脑运算能力每两年就翻一倍,这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps,也就是1亿亿次计算每秒。...所以,如果你觉得你还能活30、40年的话,那你应该能见证超人工智能的出现。

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    我们需要怎样的 OLAP

    我们来考察这样一种数据分析过程。...这才是在线分析应该做的事情!基本的动作就是猜测和验证,其目的是从历史数据中找到规律或支撑某些结论的论据。而在线分析软件要做的事情,就是帮助使用人员针对数据去验证猜测。...语文和数学成绩都在前10名的学生,英语成绩排名是怎样的?...这个月内连涨3天的股票,第4天还继续上涨的比率有多大?哪些半年不出单的客户在更换了销售人员后半年就出单了?...语文和数学成绩都在前10名的学生,英语成绩排名是怎样的?...显然,上述问题都可以通过对历史数据计算而回答出来,但是,用多维分析技术能实现吗?恐怕不能!...SPL 功能强大,代码开发效率高,还适合大数据,脚本化的代码也很容易入库管理和再次利用

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    我们身处怎样的世界?

    但今天当我再回头看这个世界上发生的很多事情及自己的人生经历时,我不得不开始思考,科技的发展于人类到底有着怎样的利害关系? 科技到底带给了我们什么?我思来想去,科技给我们带来了两样东西。...从瓦特发明蒸汽机,到工业自动化,再到现在热火朝天的人工智能,科技带来的是生产效率一次又一次的革命,原来要许多人工做的工作,现在一台自动化设备便可替代。这一切看似是多么进步的创新!...当然这在很多人看来是“理所应当”的进步,过去的我也这样认为,科技的发展似乎本就应该淘汰落后的生产力。我们从骨子里已经坚信“效率就是革命”,但事实上,这样的因果关系真的就应当天然成立吗?凭什么!...我们生存在某个规则下,我们就得充分地认识这个规则,利用好这个规则。 今天的我们,应当在内心理解这一切原理的前提下,在这个现实规则下做我们认为正确的事情。...我们利用其本身的特性来服务我们认为正确的事情,把要做的事情做得更好! 正如我们需要积极地拥抱资本增殖,也要拥抱科技创新。今天的我们生在崛起与走在复兴道路上的中国,这给了我们充分的机会。

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    人工智能与机器人将带给我们怎样的未来?

    随着自动驾驶车与人工智能技术快速进展,机器人是否会大规模地取代人力,导致工作机会减少?...想象未来,我们将可减轻一些工作量,享受更多属于自己的休闲时光,同时周遭将会充斥着来回穿梭的自动驾驶车,以及比我们更能做出明智决定的人工智能机器人。...在讨论到 Android 、 Google Now 与Google实验性计划以及机器学习对于该公司未来发展的重要性后,Page强调我们应该减少工作量,让自己过得更快乐些。...“我真的认为我们应该生活在一个富裕的时代,就像Peter Diamandi在书中所描绘的情景,”Page说,“如果你认真地思考必须让自己快乐的事情,它可能就是──拥有房子、安全无虞,以及为下一代创造更多机会

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    面对强人工智能我们应该乐观还是悲观?

    大数据文摘出品 编译:Zoe Zuo、王一丁、蒋宝尚 随着人工智能的不断发展,几十年后,人工智能在人类生活中将扮演何种角色一直是学术界和商业界讨论的焦点。...在未来,AI是帮助人类完成了终极进化,还是给我们带来了毁灭?《终结者》系列以及最近热播的《西部世界》第二季呈现的剧情在一定程度上也反映了人类的思考。...届时强人工智能终会出现,并具有幼儿智力水平。...“奇点”理论的两种解读 对奇点理论态度看法的不同,事实上是对未来人工智能所能达到的先进程度的争议。业界把人工智能按照先进程度,分为三种:弱人工智能,强人工智能,超级人工智能。...弱人工智能只能在特定领域、既定规则中,表现出强大的智能,例如AlphaGo。 而强人工智能不受领域、规则限制,具有人类同样的创造力和想象力。超级人工智能呢?就是远远超越人类的智能。

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    Service 应该定义怎样的方法?

    应该将单个业务功能拆分到 Service 中,在 Facade 中对这些方法进行编排,最终完成一个业务功能。 Facade 作为门面,本身不应该有业务逻辑,业务逻辑应该放在 Service 层。...Service 的每个方法应该能够独立完成一个相对完整的业务意图,而不是提供某个功能的多个步骤,让外部去组装。...咖啡的制作可能包括加热水、加咖啡粉、加牛奶、搅拌等步骤,不应该每个流程都需要你知道或者参与。咖啡服务应该是完整的,而不是每个步骤都需要你去按一个按钮去编排。...getGallonsOfGasoline(); } 封装2: public interface Vehicle{ double getPercentFuelRemaining(); } 第二种接口定义方式更好,我们应该暴露数据细节...,应该以抽象的方式表达数据,要对定义的接口稍加斟酌。

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    软件测试人工智能|如何利用人工智能来帮助我们找bug

    然而,GitHub Copilot(GitHub 提供的人工智能编程助手)已经成为了开发者的强力工具。它不仅能够加速开发,还能帮助找出代码中的 Bug。本文我们就来看看它如何帮助我们轻松解决 Bug。...示例问题描述:假设我们有一个 Python 函数,用于计算两个数的乘积。但是,我们的测试表明,在某些情况下,这个函数返回了错误的结果。现在让我们使用 GitHub Copilot 来解决这个问题。...我们运行了一系列测试用例,发现这个修复方案解决了我们的 Bug。结果:通过使用 GitHub Copilot 提供的建议代码,我们成功修复了 multiply 函数的 Bug,并且验证了它的可靠性。...结论:GitHub Copilot 不仅可以加速开发过程,还能帮助我们发现和解决代码中的 Bug。...总结利用 GitHub Copilot 的强大功能,我们能够更加高效地解决代码中的问题。它作为一个强大的代码编写和审查工具,为开发者提供了前所未有的便利。

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