互联网时代信息技术的飞速发展使得企业的信息化程度不断提高，企业数据呈现出爆发式增长的态势。商业环境千变万化，企业需要在缩短决策时间的同时提高决策效率，才能抓住机遇。...然而，在企业需不需要商业智能BI这个问题上，不同的的企业有不同的看法。有的认为BI只有大企业才需要的，我们公司规模小用不到。...有的认为我们是小众行业，不像金融和电信行业那样需要处理分析大量数据，我们公司也用不到…… 商业智能BI在企业中的作用主要在于让公司里的员工在需要的时候可以方便快捷得拿到数据，并基于数据做出决策，理性得推动公司发展...正是因为规模小，生存的压力才更大，才更需要时刻关注企业经营的数据：正是因为小，我们才更需要关注每一个客户的业绩；正是因为小，我们才更需要关注成本与利润的变化；正是因为小，我们才更需要关注采购的价格；正是因为小...如今，商业智能BI已经成为国内中小企业市场发展中必不可少的部分，对于当今企业来说，落后一步就可能被市场淘汰，而充分利用BI，挖掘数据的价值，为企业决策提供依据和参考，未来必然会有更大的发展空间。
每一个人不同切面，不同细小的维度，以数据为终端恒定单元，不断被平台规模化，被服务规模化，这是今天及未来商业主流活动的调性、特性和普遍性。...尤其感觉到变化更大的是过去PC互联网、移动互联网的流量红利获得者，比如同程艺龙、大众点评、唯品会居然都义无反顾地拥抱小程序。 为了证明这个观点，吴声例举了转转的例子。...当时那个会议非常激烈，几乎70%的与会者都认为这还用讨论吗？当然是给自己的APP。 最后的结果是——整个俄罗斯世界杯广告投放的二维码流量转向了小程序。...在世界杯结束后，吴声询问转转CEO黄炜：all in小程序给我们自己的APP的用户带来了什么样的DAU、MAU的增长和变化？” 黄炜的回答是：“居然是同比增长”。...在小程序的场景里，这是一个独立的品类，它一定会诞生类似“跳一跳”、“海盗来了”为代表的更大的独角兽公司。 这些都说明，没有伟大的企业，只有时代的企业。
但当 n=100 时 ，它们性能几乎相同， 而 n 取更大值时，算法 A 要好得多。 根本原因是对于较大的 n 值，任何包含 n^2 项的函数都比首项为 n 的函数增长要快。...一般来讲，我们认为具备较小首项的算法对于规模大的问题是一个好算法，但是对于规模小的问题，可能存在有一个 交叉点 (crossover point)，在此规模以下，另一个算法更好。...所以对于算法分析来说，具有相同首项的函数被认为是相当的，即使它们具有不同的系数。 增长级别(order of growth)是一个函数集合，集合中函数的增长行为被认为是相当的。...当它超出了所占用空间时，它偶尔被拷贝到一个更大的地方，但是对于 n 个运算的整体时间仍为 O(n) ， 所以我每个运算的平均时间是 O(1) 。 从一个列表结尾删除一个元素是常数时间。...被认为是相等的可哈希对象返回相同的哈希值，但是反之不是必然成立：两个具备不同值的对象能够返回相同的哈希值。
深度神经网络可以看作是一个马尔科夫链，因此当我们沿着DNN层向下移动时，层与输入之间的互信息只会减少。 再参数化不变性 对于两个可逆函数 ， ，互信息仍然是： 。...在泛化误差变得非常小之后进行了压缩。 两个优化阶段 对各层权重的均值和标准差的及时跟踪还显示了训练过程的两个优化阶段。 图4：各层权重梯度的均值和标准差的范数作为训练函数。不同的层用不同的颜色。...网络越大，需要学习的参数越多。有了这种泛化界限，较大的网络（较大的 ）会有更糟的界限。我们直觉上会认为更大的网络能够实现更好的性能和更高的表达能力。这里却是和直觉相反。...此分区将有关标签同质性的输入压缩为小单元格，所有单元格可以覆盖整个输入空间。如果预测输出二进制值，则可以用 代替假设的基数 。 当 比较大时， 的大小大约是 。...更多训练样本的好处 拟合更多的训练数据需要通过隐藏层捕获更多的信息，随着训练数据量的增加，解码器互信息 (还记得吗，这与泛化误差直接相关)被推高，更接近理论IB的边界。
他们给高级总监 Title，我可以管 100 多个人的团队。 有巨头投资了他们，感觉肯定行了。 他们（竞品）如果能做到你们 1/3 规模，就可能被收购，我现在加入回报也不错。...我不反对不同的人和不同阶段的人选择做降级的事情，但是认为，应该有一些人有一些公司可以有更高的目标，一流的技术人才应该加入顶尖的科技公司，顶尖的科技公司应该敢为天下先。...比方有的候选人会觉得某公司比我们小估值低，所以，只要做到我们 1/3，被收购的话，也有不错的股票回报。也有人觉得加入更小规模的公司，更有成长空间，才有机会得到更大回报。 我觉得不然。...比如成立 5 年的阿里巴巴和腾讯，大家觉得是早期还是晚期？他们后来都有超过 100 倍的增长。2010 年的阿里巴巴和腾讯，大家认为是早期还是晚期？...“分一小杯羹也好”的第二名容易抱着被收购心态，对它来说，“投机”是相对必然和理性的选择，一个优秀的人才，会选择哪个？
可以预见，在互联网用户红利消失的2020年，私域流量的价值将在存量竞争的环境下被成倍放大，而作为全网最大甚至是真正微一的私域流量池——微信，正在加速ToB，这既是顺应时代发展的趋势，也是微信不得不完成的使命...与个人微信相比，企业微信更容易被信任，能提供更专业的服务、更实时和有效的客户管理以及不打扰的精准服务，不过这个市场需求巨大，单靠企业微信还不够，企业微信合作运营总经理李致峰认为，企业微信提供的只是“毛坯房...二、三管齐下，修筑商业高速 微信有ToB基因吗？...毋庸置疑，小程序已成为微信ToB的重中之重，各大企业都争相发力微信小程序，目前小程序的发展已经越过了“起步”阶段开始“蓄势”，“蓄势”之后还会迎来更大的“爆发”，因此对企业来说，“蓄势”阶段最重要的就是要搭建好小程序生态...那如何让小程序生态发挥更大的价值，微盟集团CEO孙涛勇认为要具备四大能力（至少达到三项），即流量分发、线下连接、交易闭环和开发者生态，企业可以选择自主投入人力物力打造，但是要有耐心，这并非一蹴而就的事情
中国妈妈生小孩之后要坐月子，能洗头吗？美国妈妈都能，中国妈妈都不能。所以主打飞鹤奶粉更贴近中国妈妈母乳结构。飞鹤就占据了中国消费者的常识。 重新定位后飞鹤奶粉的销量大幅度上升。...从二十几名直接到前几名，甚至有更大的潜力发展。所以品牌一定要找到自己的特性，改变在消费者心中的位置。 那么在行业陷入同质化竞争时能不能做一个新品类呢？...飞贷一度成为了2500人规模的小贷公司，但从2014年开始，小贷市场竞争越来越激烈，是花费大力气做同质化竞争还是去做一个全新的东西？...当陷入了同质化的竞争，到底用促销战、价格战人力推动增长，还是完全跳出来站在市场另一个方面开创一个新品类和新特性？江南春认为，成功的企业要么开创一个新品类，要么开创一个新特性。 2....其实往往成功的是高价和超高价定位的品牌。 目前我国消费增长的动力主要来自于“高收入、高学历、高要求”的三高人群，这个人群最喜欢创新和潮流，他们愿意为品牌溢价，从而获得存在感、被尊重感。
四、函数 $\lceil \lg n \rceil !$ 多项式有界吗？函数 $\lceil \lg \lg n \rceil !$ 多项式有界吗？...文心一言：图片chatgpt：对于第一个问题，函数 $\lceil \lg n \rceil !$ 是阶乘的形式，可以证明它是超多项式增长的，因此不是多项式有界的。...这可以使用斯特林公式来证明。图片五、如下两个函数中，哪一个渐进更大些：$\lg(\lg^ n)$还是 $\lg^(\lg n)$？...首先，我们知道对数幂函数增长非常缓慢，它们比多项式增长更慢，但比指数增长更快。因此，我们可以考虑使用渐进符号来比较这两个函数的上界关系。...由于反函数的增长速度要快于原函数，因此可以推断出 $\lg^(\lg n)$ 的增长速度要快于 $\lg(\lg^ n)$，也就是说 $\lg^*(\lg n)$ 是渐进更大的函数。
面试中，他们提问：“这是我们的问题，哪一种深度学习算法可以被用来解决它”？ 之后，这个数据科学家快速的给出2-3个深度学习算法，紧接着公司就宣布他被录取了。...类似的，数据科学家在面对问题时，难道应该放弃最基本的分析方法，而去实现一个机器学习算法吗？ 最小化损失函数 ? “所有模型都是错的，但有一些很有用”。...如果你仔细思考下，就会发现，在我们构建机器学习模型的过程中存在着更大的损失函数——模型与现实的差异度。那么，难道我们不应该建立尽可能少的模型去最小化模型与现实间的差异吗？...我们只关注哪一种机器学习算法可以被应用于x，y，z问题；如何选择特征；如何减少特征数量；如何提高模型准确度等等。而不去想机器学习算法如何为公司带来收益？应用算法后可以为公司节省多少开销？...大多数商业问题都可以被简单的分析或基础方法解决掉。 导致我们丢掉工作的是机器学习算法的过度应用。
你以为996就是互联网人的极致吗？有这样一个神秘工种，7×24随时随地待命，全年无休，以至于把7.24过成了他们的专属节日——这就是运维。...从目前的客户案例来看，CODING 和腾讯云为客户提供的 DevOps + 云能力，给客户带来了至少 200% 的效率增长。...腾讯云云函数，小程序云开发的幕后帮手 腾讯云在2017年的时候上线了FaaS产品腾讯云云函数SCF。...第二，它可以缩短业务交付的周期，为用户提高开发的效率。第三，它可以使开发人员专注于业务逻辑的开发，使运维人员专注于业务的运维，从而提升竞争力。”...人机协同，数据中心智能化运维实践 数据中心是云计算最重要的基础设施，伴随腾讯云的飞速发展，腾讯数据中心的运维和管理面临着更大的挑战。
在 SoC 周围，可以找到这些相当小的统一矩形，它们是 SRAM 缓存，可将更多数据保存在芯片上，而不必进入内存。 这些工作负载不能在传统CPU上运行。...因此，收缩已经放缓，芯片尺寸无法增长得更大，设计也受到pad的限制，这些是唯一的问题吗? 不是，硅单元经济学也遇到了障碍。...将大筹码分成许多小筹码。 AMD 是这方面最受欢迎的例子，但这是整个行业的趋势。AMD 可以设计 3 个芯片，一个CPU 核心小芯片和 2 个 IO 芯片。这 3 种设计覆盖了很大一部分市场。...我们仍然遇到许多相同的问题。每个晶体管的成本仍在上升，设计成本飙升，由于需要更多 IO 来与其他芯片接口，小芯片被pad限制。由于 IO 限制，部分芯片无法拆分，因此芯片尺寸仍在达到峰值。...否则，该 IO 将不得不以更大的IO 间距尺寸通过主板进行接口。 集成扇出对于高性能应用程序变得越来越普遍，不仅仅是移动应用程序。增长最快的用例是在十多年来设计一直受到限制的事物的网络方面。
从数据上看，短信业务似乎不光不会消亡，反而在焕发蓬勃生机——根据中国移动前三季度的数据现实，短信使用量达7130亿条，同比增长15.5%，保持良好增长态势，对总体营收的贡献仍然不可忽视。...这样的好景会持续下去吗？ 当前对短信业务来说可能是最好的光景了，短信验证码似乎垄断了互联网身份验证这一庞大的市场，哪怕你要重新登陆微信，你很可能都需要用到短信验证码，但是，这样的好景会持续下去吗？...或者说，短信变身5G新消息后，会创造更大的辉煌吗？...我认为，当下频频发生的安全事件，正在削弱短信作为身份认证的权威性，而事实上，短信业务在产品设计逻辑上也不是为身份认证而设计的，在这种情况下，一旦出现另一个更安全可靠的身份验证工具，短信就将被迅速取代。...至于5G新消息能否成为新时代短信业务的一片天？对不起，我对这个雷声大雨点小的业务真不抱希望。 - END -
，另一些企业则认为现在是为下一个繁荣时期而努力的合适投资时机。...你的第一个芯片流片了吗？你有未来几代的路线图吗？’”Belwalkar 说。...这家硅谷初创公司在 11 月宣布，它已经筹集了 4000 万美元的资金，以将其芯片到芯片互连技术商业化，该公司声称这将使小芯片设计——越来越多地被业界接受为设计芯片的卓越方式——比先进的封装解决方案更经济高效...Eliyan 的首席执行官 Ramin Farjadrad 告诉The Register，随着经济对半导体公司利润率的拖累，对其解决方案的需求增加了，因为它可以帮助他们在未来降低小芯片制造成本。...CXL 是在新的基于英特尔和AMD 的服务器中引入的标准，除其他外，它将实现更便宜、更灵活和更大的 DRAM 配置以及内存池。 “我们发现自己在 CXL 上处于领先地位。
NLP 库地址：https://github.com/huggingface/pytorch-transformers 然而，尽管这些模型被更大的 NLP 社区接受，一个重要且有挑战性的问题出现了。...我们需要用（昂贵的）GPU 服务器执行大规模服务吗？ ?...在智能手机等设备上运行的模型需要是轻量级、响应快和能源利用率高的！ 最后但同样重要的一点，Hugging Face 越来越担忧这些大模型所需的指数级计算成本增长。 ? 有很多技术可以解决前述问题。...在训练过程中对教师网络和学生网络使用同样的温度参数，进而为每一个训练样本提供更多信号。在推断时，T 被设置为 1，恢复标准的 Softmax 函数。...少即是多：小模型也能出奇迹 Hugging Face 对 DistilBERT 的潜力非常看好。DistilBERT 只是个开始，它也提出了许多问题：使用知识蒸馏技术，我们可以把大模型压缩到什么程度？
但现实情况却远非如此：比如今年被视作机器学习领域最火热的研究方向之一——图神经网络，大多数都只运用了寥寥几层网络。 一般思路里，我们会认为图神经网络越深，效果就会越好。...然而，日前帝国理工学院教授Michael Bronstein 发出了灵魂拷问：图神经网络的深度，真的会带来优势吗？ “深度图神经网络”是否被误用了？...其中一个差异是引文网络就像直径小的“小世界”（ small world），在这个“小世界”里，任意节点都可以在短短几步跳到其他节点。...因此，感受野只需具备几层卷积层即能够覆盖整个图，再增加层数也无更大助益。另一方面，在计算机视觉中，感受野成倍增长，需要更多层数来建立一个能捕捉图中物体背景的感受野。...在上图顶部的“小世界”图中，只需几步就能从一个节点跳到其他任意节点，因此邻域的数量以及相应的图卷积滤波器的感受野呈指数快速增长。
我认为，目前使用 MySQL（或其他类似的关系型数据库）是不可能避免分片的，原因是数据的增长速度已经远远超过了 MySQL 的硬件和工具。...自从计算机出现以来，硬件的容量就在迅速增加（而成本在下降），这在技术领域也是广为人知的。因此，它跟上了数据增长的步伐，以至于不需要改变范式：只要继续购买更大的硬件（因为它变得更低廉），问题就解决了。...从这个角度来说，云是一个重大的演变，因为在云之外，真正的挑战不在于“我可以买一个足够大的硬盘吗？”（你可以），而在于“我可以以多快的速度采购和配置硬件，以及它可以持续多久？”...我不能责怪他们：他们被雇来开发应用程序的功能——而我被雇来为他们扩展数据库。（当然，我希望他们不要再这么浪费数据了，不过我要这么说就是跑题了。) 我认为我们正在见证“创新者的困境”。...单一实例上的 SQL 是现任者：一个巨大的价值网络，它扎根于四十年的成功经验。NewSQL 是一家颠覆性的小微初创企业，目前正致力于解决一个利基问题，而且它似乎没有占据主要的市场份额（小的价值网络）。
感谢CSDN帮助整理的文字稿。注2:另，有人问了，既然很多自然现象也体现出涌现能力，那么大语言模型的涌现现象需要解释吗？我个人认为是需要的。...毕竟，说大语言模型的某个特殊现象属于“涌现现象”，也是被个别研究提出来，未有确切证明或证据，是否它和自然现象中出现的涌现现象内在机制是类似或一样的，其实可以存疑。...二、LLM表现出的涌现目前有两大类被认为具有涌现能力的任务，第一类是 In Context Learning（“Few-Shot Prompt”），用户给出几个例子，大模型不需要调整模型参数，就能够处理好任务...如果小模型也能具备涌现能力，那么这其实侧面反映了一个问题：对于类似 GPT3 这样的模型而言，很可能它175B 这么多的模型参数，并没有被充分利用，因此，我们在以后训练模型的时候，可以考虑先增加训练数据...我认为，要想用Grokking解释涌现现象，核心是要解释清楚下列问题：为什么规模小的语言模型不会出现 Grokking ？这是个很关键的问题。
float可以表示非常大和非常小的数字。存在限制，但你很少遇到他们。 浮点数只能表示任何数字的 15 或 16 位有效数字；剩下的精度就会丢失。...圆括号内每个表达式的值被传递给函数，函数返回整个调用表达式的最终值。 max函数可以接受任意数量的参数并返回最大值。...示例 1869 年，一位名叫查尔斯·约瑟夫·米纳德（Charles Joseph Minard）的法国土木工程师，创造了一个图表，仍被认为是有史以来最伟大的图表之一。...渡过贝尔齐纳河是个特别的灾难，你能在图表上看到吗？ 由于其简单和有力，这个图标是出色的。...值得注意的是，更大的绝对变化并不总是对应更大的百分比变化。
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