虽然我没太看明白具体是什么意思，但是我看到了“5 分 43 秒”： 我理解就是由于时区的变化，导致时间发生了重置。...在这个时区数据库里面，2014f 版本中，变化的时间已经移到了1900-12-31，现在只是一个 343 秒的变化。 343 秒？ 不就是我们前面的 5 分 43 秒吗？...好了，现在时差能对上了，343 秒，但是时间还是没对上啊。 我们的测试时间 1900-01-01 08:00:00，他这里写的时间是 1900-12-31。 差了整整一年呢？...好，我们看他最后一次编辑的内容： 我个人理解他要表达的意思是这样的。 Java 为了在时区上统一标准，所以来了个一刀切的政策。...第一个是我在 jdk bug 列表里面追溯了一下，能找到最早提出相关问题的时间是 2005 年： https://bugs.openjdk.java.net/browse/JDK-6281408 在这个里面
d）iPhone的密码能猜出来吗？ 不太现实。六位数字密码并不是那么好猜的，而且受害者设置的密码与他的车牌号码或其它个人信息毫无关联。...，受害者的Google和Apple账户的密码都被小偷重置了。...一切准备就绪，我们先在群里发了一条信息，这条信息也在锁屏界面上显示了；然后我们用3Dtouch功能回复了这条信息，果然不出所料，我们成功获取到了用户的姓名。...与修改Google账户密码一样，进入登录界面后选择“忘记密码”选项，然后系统会把重置密码的链接通过邮件发到你的Gmail邮箱中。剩下的操作就简单多了，我们成功地修改了用户的Apple ID密码。...解锁新的iPhone 在iPhone手机被盗之后，大家第一时间想到的就是远程锁定手机并清除手机中的数据。但是，这几个步骤反而会帮助犯罪分子得到一台“新的”iPhone。
与亚马逊 Echo 只能在 Echo 设备之间进行的通话功能相比，Google Home 可以拨打固定和移动电话通话。 机器之心第一时间测试了 Google Home 的新功能，发现的确还无法实现。...1、在背景噪音干扰下接收信息的能力 通过其他设备播放音乐造成背景噪音，提出诸如「你怎么样」、「可以播放一段音乐吗」、「停止播放」等问题和指令都可以迅速得到回答和反应。...在询问天气后，一定要在句首增加唤醒词（Waker）「Hey Google，明天呢？」，才能得到答案。...我们还试着引导 Google Home： 「Hey Google，你知道 Maroon 5 吗？」 「你想知道 Marron 5 的什么？」 「有他们的演出吗？」...当然，我们还测试了很多「奇怪」的项目。比如是否能区分不同的用户？答案是并不能，三个人穿插着说话都可以控制 Google Home。是否能播放某种特定类型的音乐？
而在最坏的情况下，故障缓解措施会失灵，导致中断时间延长。此外，如果一切正常，您可以做出绕过标准程序的明智决定。...如果我们采用渐进式发布策略 金丝雀所有变更 (canaried those global changes)[3]，这次故障本可以在对全球造成影响之前得到遏制。...我们可以使用集成测试来验证作业和任务是否可以执行冷启动。事情是否能按我们希望的方式运行？各组件能否按照我们的要求协同工作？这些组件能否成功创建我们想要的系统？...首先，不可用的 OAuth 令牌导致数百万用户注销了设备和服务，32000 台 OnHub 和 Google WiFi 设备执行了出厂重置。由于登录失败，手动恢复账户的要求增加了 10 倍。...你想知道是什么让情况变得更糟吗？各团队都希望能够使用 Google Hangouts 和 Google Meet 来管理事件。但是，当 3.5 亿用户注销了他们的设备和服务时。.....
现在真的是按劳分配吗！？ 天冷了，不方便骑车了，不知道有没有爱骑行的小伙伴，冬天你们封车吗？ 又是混过一天，不知所云。 今天我们来讲一下如何使用monocle3进行差异分析。...比如，在示例数据中，细胞是在不同的时间点收集的，我们可以通过首先对每个基因拟合一个广义的线性模型来检验上述任何一个基因的表达是否随时间变化。...fit_coefs <- coefficient_table(gene_fits) DT::datatable(fit_coefs) 我们提取一下时间项。...ComplexHeatmap | 你的热图注释还挤在一起看不清吗！？ Google | 谷歌翻译崩了我们怎么办！？...（附完美解决方案） scRNA-seq | 吐血整理的单细胞入门教程 NetworkD3 | 让我们一起画个动态的桑基图吧~ RColorBrewer | 再多的配色也能轻松搞定！
我们不能保证这里列出来的一切都会在2016年得到发布，但是这的确是一份对于我们所听说的一切的进展列表。如果你2015一整年都没有关注过新闻，那么考虑一下把本文当做你来年的“Google介绍册”吧？...这会是Google下属的一个新部门，还是Alphabet下属的一个新公司？它会得到一个名字吗？我们对此毫无了解。...Alphabet旗下公司纷纷去掉了Google的名字，我们对此并无确切的答案，但看上去趋势的确是这样。...在它的设计中，价格低廉高于一切，因而它的体验低于平均标准，因而你并不会用很多时间尝试。...这是我们能想到的发生在Alphabet里的所有事情了。这家公司（还有这个系列的文章）随着时间流逝看上去正在变得越来越庞大。
这种单纯和幼稚几乎是每个工程师成长的必经之路，就像情窦初开的少年看上了隔壁班的小芳，就以为世上西子只此一人一样；等到见识到了更大的世界，读了更多的书籍，即便还深爱着小芳，也能欣赏环肥燕瘦了。...比如说每个在线的系统都有密码重置的功能 —— 我们看看，密码重置的惯例是什么？...用户发送密码重置请求后，系统给请求的邮箱发一个重置邮件 重置邮件里有个会在指定时间内过期的一次性链接，用户点击后进入到密码重置页面 用户设置密码后，可以用新密码登录 这个惯例基本上是易用性和安全的结合体...密码重置采用了第二个策略。此外，一次性链接，指定时间内过期，这些都是安全上的考量：用户可能在网吧登录邮箱，有可能在历史记录中留存了这个链接，所以需要最小化链接被泄露的影响。...product market fit； 对于已有产品的升级，知晓功能的轻重缓急 —— 起码能够厘清功能的技术优先级。
-之后的圈则进入该分支 SET @s += 's' PRINT @s SET @i += 1 END --执行结果： s ss sss 所以到这里能得出一个结论...3个ss，看起来是@s在每一圈得到了重建，那这似乎与上面的结论有悖，不是只会声明1次吗？...其实并没有矛盾，而是【declare @s xxx = 's'】相当于【declare @s xxx】+【set @s = 's'】俩语句，声明的确只有1次，但稍后的赋值却是每圈都在进行，相当于每圈一开始都把...@s重置为's'，所以是这个结果。...比如下面的语句： IF 1 = 2 DECLARE @s VARCHAR(20) SELECT @s 按说declare @s并不会得到执行，@s并没有声明，但事实上这个语句一切正常，不会报错
一些well-defined benchmark问题得到很大的进展。...如果没有，那么在最近的一段时间里，会超过吗？ 漆远：但是同时一些关键问题，比如逻辑和知识的表达，仍未很好地解决。 沙飞：但是有很多问题，还不能很好地归结在现有的机器学习的框架下。...余凯：深度学习其实本身的确是一张方法论，一种框架，不是几个具体的模型。 雷鸣：哈哈，此事我们讨论到这里？ 余凯：其实不是文字游戏。...很多我们也没有说。但是我们总体会慢一些事真的。 雷鸣：非常早期，一切都有可能，但是都没有真正大规模的用起来，到用户非常满意的程度 李飞飞：但是人工智能的产业应用还是更低层，更实际。...雷鸣：要么对话部分先到这里，我们进入群友提问时间，如何？大家有什么问题希望和嘉宾探讨，请开始提出。
选自Medium 作者：Florian Ernst 机器之心编译 编辑：小舟、陈萍 用了 Lightning 训练速度反而更慢，你遇到过这种情况吗？...我原本希望代码大约能提速 1.5 倍，但完成重构时，我惊讶地发现迭代时间从 4 秒变成了 15 秒，这使训练时间多了近 3 倍。 问题出在哪里？...File "loops\fit_loop.py", line 234, in advance self.epoch_loop.run(data_fetcher) File "loops\base.py...通过深入研究代码后，我发现每次迭代都会重置 DataFetcher，从而导致 DataLoader 也被重置。代码中没有条件来避免重置：每个 epoch 都必须重置 DataLoader。...相信更多人将从这次修复中受益，并且他们的 Lightning 模型的训练和测试时间会得到改善。如果你最近还没有更新依赖项，请尝试安装 pytorch-lightning==1.5.1 或更高版本！
Alexa能沉着处理某些情况。我可以“堆叠”多个交互，并且让它较为准确地猜测各个交互分别属于哪一个情境。它知道，“暂停”指的是音乐，而“还剩多少时间？”指的是定时播放。 我并不需要知道许多可能的交互。...他回答说，“你能想象如果是谷歌一直监听你的生活，会有多大的影响吗？”他说的有一定的道理。但未来就是这样。有人突破障碍，做到不可思议的事情，然后这件事就会被每个人所接受。...那么我们先假装我能语音唤醒谷歌，然后再与我的Nexus 6P进行同样的交互。 “好吧，谷歌，播放Hamilton。”...让我们回到与谷歌的交互中去。音乐正在播放。我可以定时播放吗？“好吧，谷歌，定时播放10分钟。” [音乐完全停止，而时钟应用打开，给我调出了倒数计时器]音乐继续播放，但现在的时钟应用在前台。...而这些域内，花费大量时间思考如何"fit and finish"原则 ，要让界面直观、交互完整。
因此，如果我们请求这个同样的模型使用predict()函数来进行二元预测，我们将只会得到结果[0]，对吗？ 在这个例子中，很可能我们不希望模型将观察结果预测为类别1，因为它只有很小的机会。...但是，让我们假设我们对另一个观察结果进行了预测，结果如下： [0.480, 0.520] 现在怎么办？ 很多模型的粗糙切割预测肯定会给我们[1]的结果。但这是最佳决策吗？有时是，有时不是。...如果有疑虑，我们将将其分类为阳性，并建议进行第二次检查或不同的确认测试。...另一方面，我们不会漏掉任何一个患有疾病并得到阴性结果的人。 编码 你可以在我的GitHub存储库中找到这个练习的全部代码，链接在这里。...但我们可以调整该数字，以使其仅在更高程度的确定性下给出负面预测。 让我们看看如何做到这一点。以下是我们模型的一些预测。
大数据文摘出品 来源：Medium 作者：Jürgen Schmidhuber 编译：张秋玥、马莉 2020年是充满科幻的一年，曾经我们畅想飞行汽车、智能洗碗机器人以及能自动写代码的程序，然而这一切都没有发生...2020迎接我们的是澳洲大火、新冠病毒和漫天的蝗虫。回想过去的十年，我们或许觉得没有什么科技的发展可以称得上是飞跃，然而事实却是，一切都变了，深度学习算法的进步和影响就是起哄最明显的标志。...2013年，Google提出了“连续词袋模型”（Continuous Bag-of-Words Model, CBOW）和“连续Skpi-gram”模型，并使用word2vec以计算并实现开源，使得词嵌入技术得到广泛应用...图片：engineering.com 在见证了深度学习革命性的十年，我们确信接下来的十年应该令我们所有人兴奋。在这十年中，AI将接手大部分的工作吗（通常的小报标题）？...我们能够优化深度学习模型，从而在日常工作中持续使用吗？接下来的内容将会回答这些担心。
我不会说这篇文章非常简单，但是它的确是建立在非常基础的计算机视觉概念之上的。 先决条件是什么？具备一些基本的OpenCV知识会很好。...这就是我们感兴趣的区域。我们从图像中隐藏不必要的细节，只显示能帮助我们找到车道的区域。 ?...创建一个面具 在我们的原始图像上应用蒙版，得到只有我们的ROI的裁剪图像。 ? 原始图像+蒙版=具有ROI的最终图像 这一步的输出类似于: ?...getROI ()之后的输出 在得到感兴趣区域之前进行边缘检测是很重要的，否则边缘检测也会检测出我们感兴趣区域的边界。 步骤3：获取图像中的所有直线 下一步是通过ROI得到图像中的所有直线。...下面是完成这一切的函数： def getSmoothLines(image, lines): left_fit = [] # will hold m,c parameters for left
我们询问了两次，但是 Google 还是不愿意告诉我们第一和第二个最重要的信号是什么。 这很烦人而且有点误导人。Bloomberg文章也不出意外没能得到答案。...2013年这个数字 降至15%，这也引用在了昨天的Bloomberg 文章中，我们也得到了 Google 的重新证实。但是30亿之中，15%的从未搜索过的词条仍然是非常大的数目——每天4.5亿条。...把这个输入 Google 中，我们得到了不错的答案，虽然这个查询语句本身看起来十分古怪： ? 现在来看看搜索“top level of the food chain”的结果相似性，如下： ?...Google 的确给出了一个新的案例：“How many tablespoons in a cup?”...Google 告诉Bloomberg说，有相当一部分的查询将由RankBrain来处理。我们询问具体数字，但还是得到同样的答案。 RankBrain一直在学习吗？
Elm”品牌家具店的地下室吗？...这些人操纵着威力巨大的技术，我们能相信他们吗？...（绝大多数人最后得到的答案是“去Facebook上查一查”或者“看看特朗普有没有又在Twitter上提到什么！”）提高个人工作成效的系统和一些应用的确有些帮助，可往往会平添我们的工作量。...而这也是今年很常见的机器学习技术问题，但要想利用这种技术经营公司，你就不得不需要花大量时间、下很大功夫建模，让模型了解哪些东西对你的企业很重要，然后为了得到满意的结果清点你的数据。...但他认为，这家公司走对了路：人工智能革命发展到这个阶段，和通过算法提高一点效率相比，让更多人得到基本工具能获得更多收益。
Step 1: 江湖盛传google trends对做项目有帮助，于是笔者试了一下，结果如下 ? Step 2: 终于有个相关的变量出现了，让我们再做个rebase的图 ? 发现了吗！...（自行脑补表情包） 非洲拉美小伙伴因为通货膨胀摧毁了你们的本身货币吗？看来是时候找个时间，再写个文章研究下了。...笔者针对twitter中的hashtag做了相关分析，得到了一些奇怪的东西。...难道要再开一篇文章研究下整个电子货币的概况吗？找出哪些是坑爹货（如果不是全都坑爹的话）？ ? 总结： 我们来回答下标题的问题，比特币价格可以预测吗？...经过一堆废话，大家发现笔者只说明了一个问题，我们初步可以用google trends做为关键变量，预测比特币的价格。
但是我们并不想回避这种乱七八糟的状态或是假装它不存在，而是试着把它变为我们的优势。我们大部分的时间都用来拆开东西、然后做着做着发现我们想错了。它就是这样。这就是秘密。...然后我们尝试提出一个激进解决方案 第三步，我们需要有一些理由来相信，这种激进解决方案背后的技术是的确可以被创造出来的。一些能够让我们坚持下去的微弱希望，以及可以让我们开启这场旅程的前几步路。 ?...我们还没有找到一个办法来杀死这个项目，而它在压力下存活的时间越长，我们就越兴奋，因为我们为世界找到一个更加便宜、更加方便部署的风能发电机。 ?...我们可以让气球直接和手机通话，而不需要一个天线作为中介器吗？是的！我们可以得到足够的气球带宽，所以这是一个真正的互联网体验吗？...我们可以把气球做成房子的大小吗，然后能在天上待着超过 100 天，并且相比传统气球的寿命，只耗费 5% 的成本？最后我们的答案是，是的！凡是你能想到的，我们就必须尝试去做到。 ?
有一句我们耳熟能详的话，“机会是留给有准备的人的。”这句话对吗？对，但也不全对。如果离开了“天时，地利”，过分强调这一点，就会有失偏颇。...好在现在大部分人也能理解“心灵鸡汤”和“现实”之间的差别，也能平衡好梦想与实干这之间的关系，不会一味地追求“有准备就会有机会”的信条，不会因为有了准备没有得到机会而沮丧，时代的进步让人变得越来越成熟，越来越通透...，一切都在不言中，一切都在过程中。...这种机会的确存在，但是越来越少。...当然，凡事可以多琢磨，走别人没有走过的路，或许也能另辟蹊径。在搬砖这件事上，你说机会多吗？机会是多，可那是留给那些在最初的时候就冲进区块链世界的，善于思考的人。大家都知道的机会，那还是机会吗？
最近这段时间，机器学习吸引了媒体和从业者大量的关注。的确，机器学习是一种变革性的技术。...它不需要人工建构的“如果这样的话，那么就那样”之类的结构，而是根据数据自行决定这一切。 机器学习的变革性作用，以及为何它现在如此重要，是因为我们来到了数据、运算能力以及算法复杂度的转折点。...让我们仔细看看这三个方面： 数据 新数据库技术的出现（比如Hadoop）已经让获取海量数据的成本降低到令人吃惊的程度，以至于企业不再需要选择什么数据需要保留、什么数据需要删除，而是简单地存储一切数据。...机器学习的变革性在于，它大幅地降低了高性能结果的运算时间。研究人员们已经在图像识别问题上花费了数十年的时间，但Google转向机器学习算法后仅仅几个季度就高效地在这个问题上做到了完美的表现。...算法选择 虽然这有一些老生常谈，不过在机器学习领域的确没有“上帝”一样万能的算法。没有算法能在文本分析、模式匹配、分词、异常侦测、以及特征生成上都做得一样好。
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