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  • 提问: “什么时候世界上所有的英语书籍会多到一辈子也读不完的程度?” ...—— Gregory Willmot ...http://what-if.xkcd.com/76/ 转载于:https://my.oschina.net/kiwivip/blog/186214

    提问:

    “什么时候世界上所有的英语书籍会多到一辈子也读不完的程度?”

    —— Gregory Willmot

    回答:

    这是一个很复杂的问题。要想得出历史上不同时期留存的书籍的准确数量是几乎不可能的事情。比如说亚历山大图书馆被焚毁就造成了许多文字资料流失,[1]但你很难确定究竟有多少本书籍再也找不回来了。有些人估计在4万到53.28万本之间,[2]但另一些作家却认为这些数字都不可信。

    研究人员Eltjo Buringh和Jan Luiten van Zanden用历史书籍目录来推算某个地区每年发表多少本书籍(或手稿)。[3]他的数据表明在公元1075前后英伦地区每年发表的速度就已经超过了每天一本。

    绝大多数发表于公元1075年的手稿都不是用英语写成的,甚至不是用当时流行的变种英语写成的。虽然在公元1075年很多地区大街上到处都能听到古代英语,那时的文献都是用某种形式的拉丁语或法语写就的。

    《坎特伯雷故事集》(写于14世纪末期)是文献语言转向白话英语的进程中的一步,但现代读者却还是会读不懂这本书:

    _Wepyng and wayling, care and oother sorwe. I knowe ynogh, on even and a-morwe,' Quod the Marchant, 'and so doon oother mo That wedded been._


    20115153_SnD9.gif

    (如果我的9年级英语老师在读这篇文章的话,当我没说过,我能够完全看懂上面这段话。)


    就算我们知道每年发表多少本手稿,为了回答Gregory的问题,我们还要知道读一本手稿需要多少时间。

    在这里我们不用在意有多少书籍或手抄本遗失了,我们不妨看看其它方面。

    书写速度

    托尔金用了11年时间才写完《指环王》,这意味着他平均每天写125个单词,每分钟不足0.085个单词。哈伯·李用了两年半才写完10万字的《杀死一只知更鸟》,也就是每天100个单词,或每分钟0.075个单词。不过这本书是她一生唯一的著作,因而平均下来她一生每分钟就只有0.002个单词,或者一天也就差不多3个单词。

    也有一些作家写作的速度快很多。艾萨克·阿西莫夫在《Opus 200》的序言里估计说他在30岁到50岁这段时间里一共发表了1500万字的作品。这样算来他从开始写作起平均每分钟写1个单词,但有的时候他平均每天能写上几千词。(如果把所有字数平摊到他的整个一生的话,平均每分钟写的单词数就会掉到0.5个。)一些低俗作家的创作速度可能会更快。

    因而一个很合理的假设是历史上的作家的写作速度都在一个特定的范围内。有人可能会说在键盘上打字要比用手写字快上2倍以上,但问题在于打字速度并不是作家的写作瓶颈。因为如果按照那些人的说法,假设平均每分钟打70个词,那么只需要24小时便可以打出整本《杀死一只知更鸟》。


    20115154_IVkU.gif

    (老师教导我们要只写我们知道的)


    打字和手写速度差异如此之大的原因在于作家们的写作瓶颈并非打字速度——而是他们能以多快的速度组织、创作并加工故事。作家们“编故事”的速度的变化程度可比打字速度的变化程度小多了。

    明白了这个道理后我们就可以更好地估计何时书籍会多到读不完。

    一个平常人的读书速度约为每分钟200到300词。如果每一位活着的作家在他们的一生中平均写作速度落在阿斯莫夫和哈伯·李之间的话,他们每分钟能产出0.05个词。

    假设一个人以每分钟300词的速度每天阅读16个小时,[4]并且这个世界上有10万个和哈伯·李或400个和阿西莫夫平均写作速度相同的作家,那么你的阅读速度刚好能够赶上他们的创作速度。


    20115154_w83p.gif


    假设这些作家在他们的活跃期内每分钟能产出0.1到1个词,那么一位兢兢业业的读者的阅读速度能够赶上500到1000位这样的作家。至于Gregory那个问题的答案——何时一辈子也读不完所有书——这个日期出现在耕耘的作家数量达到几百个的时候。从那以后,想要赶上作家的创作速度就变得不可能了。

    《Seed》杂志估计作家总数在1500年前后达到这个阈值,从那之后便持续迅猛增长。[5]而辛勤耕耘的英语作家数量在那之后不久的莎士比亚时期也超过了这个阈值,而英语书籍数量超过阈值的时间则在16世纪末期。

    但从另一个方面来讲,这些书中又有多少是你愿意读的呢?如果你去这个网页,你会看到一个你将读到的书的半随机样本。我的是这些:


    • 全球化管理背景下的学校去中心化:基层反应的国际比较,作者:Holger Daun
    • 召唤(龙腾世纪2),作者:David Gaider
    • 植被分析导论:原理、实践和阐释,作者:Marianne Chulay
    • 国家正义和罪恶:1856年11月20日在纽约南赛伦基督教长老会发表的讲话,作者:Aaron Ladner Lindsley
    • 礼堂幽灵(鸡皮疙瘩系列24弹),作者:R.L. Stine
    • 高等法院第153号:关于债务人和债权人案件总结,作者:Dana L. Blatt
    • 《Suddenly no more time》,作者:Emil Gaverluk


    到目前为止……我只读过《鸡皮疙瘩》系列丛书……

    如果要把剩下的都读完,让我去雇点人先……

    20115155_MgXZ.png

    (我自己写的书可以跳过不读吗?不行!)

    注1:换个角度看,很多埃及人不会因为延期还书而被罚款了,他们应该会很高兴的。
    注4:平均每分钟200词。

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  • Causal Inference: What If内容简介:本书由哈佛大学 Miguel Hernan、Jamie Robins 教授编著,对因果推理的概念和方法做了系统性阐述。该在知乎等各大平台一直是呼声很高的书籍,众多计量学者期待已久,该提供了...

    Causal Inference: What If

    内容简介:本书由哈佛大学 Miguel Hernan、Jamie Robins 教授编著,对因果推理的概念和方法做了系统性阐述。该书在知乎等各大平台一直是呼声很高的书籍,众多计量学者期待已久,该书提供了关于因果推断的一个连贯的概念,和方法,因果推理。

    书籍开源地址:https://www.hsph.harvard.edu/miguel-hernan/causal-inference-book/

    下载地址:https://cdn1.sph.harvard.edu/wp-content/uploads/sites/1268/2019/10/ci_hernanrobins_14oct19.pdf

    新增内容:

    配套 Stata, R以及Python code~

    Stata & R: https://remlapmot.github.io/cibookex-r/index.html

    https://github.com/eleanormurray/causalinferencebook_stata

    Python: https://github.com/jrfiedler/causal_inference_python_code

    2

    Causal Inference for Statistics, Social,and Biomedical Sciences:An Introduction

    内容简介:社会和生物医学科学中的大多数问题在本质上都是因果关系:如果个人或群体的部分环境被改变了,他们会发生什么?在这篇开创性的文章中,两位世界著名的专家提出了研究这类问题的统计方法。这本书以潜在结果的概念开始,每一个对应的结果将被实现,如果一个主题暴露在一个特定的治疗或制度。在这种方法中,因果效应是对这些潜在结果的比较。因果推理的基本问题是,我们只能观察到一个特定主题的一个潜在结果。作者讨论了随机实验如何让我们评估因果效应,然后转向观察性研究。他们列出了因果推断所需的假设,并描述了主要的分析方法,包括匹配、倾向评分方法和工具变量。

    3

    The Book of WhyThe New Science of Cause and Effect

    作者: [美]朱迪亚·珀尔(Judea Pearl) / [美]达纳·麦肯齐(Dana Mackenzie)

    出版社: 中信出版集团股份有限公司

    副标题: 关于因果关系的新科学

    原作名: The Book of Why : The New Science of Cause and Effect

    译者: 江生 / 于华

    出版年: 2019-7-1

    内容简介:在本书中,人工智能领域的权威专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾,厘清了知识的本质,确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是:如何让智能机器像人一样思考?换言之,“强人工智能”可以实现吗?借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质,并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式,作者给出了一个肯定的答案。作者认为,今天为我们所熟知的大部分机器学习技术,都建基于相关关系,而非因果关系。要实现强人工智能,乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体,我们就必须让机器学会问“为什么”,也就是要让机器学会因果推理,理解因果关系。或许,这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的最有意义的工作。

    推荐理由:

    在此之前,珀尔教授已经出版过三部因果关系科学的专著,读者群仅限于数据分析或者人工智能的研究者,影响范围很窄。这本书则是这些专著的科普版,其面向更广泛的读者群体,着重阐述思想而非拘泥于数学细节。对渴望了解因果推断的人们来说,它既是因果关系科学的入门书,又是关于这门学问从萌发到蓬勃发展的一部简史,其中不乏对当前的人工智能发展现状的反思和对未来人工智能发展方向的探索。正如作者所期待的,这场因果革命将带给人们对强人工智能更深刻的理解。

    4

    Causality:Models, Reasoning and Inference

    作者: Judea Pearl

    出版社: Cambridge University Press

    副标题: Models, Reasoning and Inference

    出版年: 2009-9-14

    本书由该领域一位杰出的研究人员撰写,全面阐述了现代因果关系分析。它展示了因果关系是如何从一个模糊的概念发展成为一个数学理论,并在统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生和社会科学等领域有重要的应用。提出并统一了概率的、可操作的、反事实的和结构性的因果关系方法,并设计了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。它被2100多份科学出版物引用,继续将科学家从传统的统计思维模式中解放出来。该书阐述了棘手的问题,回答了读者的问题,并提供了该领域的最新研究进展的全景。因果关系将是兴趣的学生和专业人员在各种各样的领域。

    5

    Counterfactuals and Causal Inference

    作者: Stephen L. Morgan / Christopher Winship

    出版社: Cambridge University Press

    副标题: Methods and Principles for Social Research

    出版年: 2014-11-17

    目录

    List of Figures page xiii

    List of Tables xvii

    Acknowledgments for First Edition xxi

    Acknowledgments for Second Edition xxiii

    I Causality and Empirical Research in the Social Sciences

    1 Introduction 3

    1.1 The Potential Outcome Model of Causal Inference 4

    1.2 Causal Analysis and Observational Social Science 6

    1.3 Examples Used Throughout the Book 14

    1.4 Observational Data and Random-Sample Surveys 27

    1.5 Causal Graphs as an Introduction to the Remainder of the Book 29

    II Counterfactuals, Potential Outcomes, and Causal Graphs

    2 Counterfactuals and the Potential Outcome Model 37

    2.1 Defining the Causal States 37

    2.2 Potential Outcomes and Individual-Level Treatment Effects 43

    2.3 Treatment Groups and Observed Outcomes 44

    2.4 The Average Treatment Effect 46

    2.5 The Stable Unit Treatment Value Assumption 48

    2.6 Treatment Assignment and Observational Studies 53

    2.7 Average Causal Effects and Naive Estimation 54

    2.8 Over-Time Potential Outcomes and Causal Effects 62

    2.9 The Potential Outcome Model for Many-Valued Treatments 70

    2.10 Conclusions 73

    2.11 Appendix to Chapter 2: Population and Data Generation Models 74

    3 Causal Graphs 77

    3.1 Identification 78

    3.2 Basic Elements of Causal Graphs 79

    3.3 Graphs and Structural Equations 84

    3.4 Causal Graphs and the Potential Outcome Model 90

    3.5 Conclusions 94

    3.6 Appendix to Chapter 3: Graphs, Interventions, and Potential Outcomes 95

    III Estimating Causal Effects by Conditioning on Observed Variables to Block Back-Door Paths

    4 Models of Causal Exposure and Identification Criteria for Conditioning Estimators 105

    4.1 Conditioning and Directed Graphs 105

    4.2 The Back-Door Criterion 109

    4.3 Models of Causal Exposure and Point Identification Based on the Potential Outcome Model 118

    4.4 Conditioning to Balance and Conditioning to Adjust 128

    4.5 Conclusions 130

    4.6 Appendix to Chapter 4: The Back-Door and Adjustment Criteria, Descendants, and Colliders Under Magnification 130

    5 Matching Estimators of Causal Effects 140

    5.1 Origins of and Motivations for Matching 141

    5.2 Matching as Conditioning via Stratification 143

    5.3 Matching as Weighting 150

    5.4 Matching as a Data Analysis Algorithm 158

    5.5 Remaining Practical Issues in Matching Analysis 181

    5.6 Conclusions 187

    6 Regression Estimators of Causal Effects 188

    6.1 Regression as a Deive Tool 188

    6.2 Regression Adjustment as a Strategy to Estimate Causal Effects 194

    6.3 Regression as Conditional-Variance-Weighted Matching 206

    6.4 Regression as an Implementation of a Perfect Stratification 214

    6.5 Regression as Supplemental Adjustment When Matching 215

    6.6 Extensions and Other Perspectives 217

    6.7 Conclusions 224

    7 Weighted Regression Estimators of Causal Effects 226

    7.1 Weighted Regression Estimators of the ATE 227

    7.2 Weighted Regression Estimators of the ATT and the ATC 231

    7.3 Doubly Robust Weighted Regression Estimators 234

    7.4 Remaining Practical Issues in Weighted Regression Analysis 238

    7.5 An Extended Example 243

    7.6 Conclusions 262

    IV Estimating Causal Effects When Back-Door Conditioning Is Ineffective

    8 Self-Selection, Heterogeneity, and Causal Graphs 267

    8.1 Nonignorability and Selection on the Unobservables Revisited 268

    8.2 Selection on the Unobservables and the Utility of Additional Posttreatment Measures of the Outcome 269

    8.3 Causal Graphs for Complex Patterns of Self-Selection and Heterogeneity 278

    8.4 Conclusions 290

    9 Instrumental Variable Estimators of Causal Effects 291

    9.1 Causal Effect Estimation with a Binary IV 291

    9.2 Traditional IV Estimators 296

    9.3 Instrumental Variable Estimators in the Presence of Individual-Level Heterogeneity 305

    9.4 Conclusions 324

    10 Mechanisms and Causal Explanation 325

    10.1 The Dangers of Insufficiently Deep Explanations 326

    10.2 The Front-Door Criterion and Identification of Causal Effects by Mechanisms 330

    10.3 The Appeal for Generative Mechanisms 338

    10.4 The Pursuit of Explanation with Mechanisms That Bottom Out 346

    10.5 Conclusions 352

    11 Repeated Observations and the Estimation of Causal Effects 354

    11.1 Interrupted Time Series Models 355

    11.2 Regression Discontinuity Designs 360

    11.3 Panel Data 363

    11.4 Conclusions 392

    11.5 Appendix to Chapter 11: Time-Varying Treatment Regimes 392

    V Estimation When Causal Effects Are Not Point-Identified by Observables

    12 Distributional Assumptions, Set Identification, and Sensitivity Analysis 419

    12.1 Distributional Assumptions and Latent Variable Selection-Bias Models 420

    12.2 Set Identification with Minimal Assumptions 422

    12.3 Sensitivity Analysis for Provisional Causal Effect Estimates 429

    12.4 Conclusions 434

    VI Conclusions

    13 Counterfactuals and the Future of Empirical Research in Observational Social Science 437

    13.1 Objections to Adoption of the Counterfactual Approach 438

    13.2 Modes of Causal Inquiry in the Social Sciences 446

    References 451

    Index 497

    6

    Mostly Harmless Econometrics:An Empiricist's Companion

    由Joshua D. Angrist和Jörn-Steffen Pischke合作撰写的计量经济学经典著作 Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion 详细介绍了应用实证研究中的核心计量工具,为社会科学研究者提供了一份精炼的操作指南。

    然而,随机实验耗时长、成本高、可能遭遇学术伦理问题,因此对大多数学者来说未必具有现实可操作性。为此,本书作者以随机实验为基准(benchmark),把目光转向了自然实验(natural experiment)及准自然实验(quasi-experiment)。利用自然实验及准自然实验进行因果推断,需要充分利用本书所关注的核心计量工具:多元回归分析、工具变量方法(IV)和双重差分策略(DID)。本书在第三章主要讨论了多元回归分析方法。这一方法主要是指在控制了其他与残差项不相关的变量之后,用被解释变量对核心解释变量进行回归分析。该方法对提高估计准确性并揭示可能的因果关系大有裨益,而且也是接下来讨论的IV、DID等工具之基础。IV在本书第四章得到讨论。尽管工具变量不易寻找,但一旦找到合适的工具变量之后,使用两阶段普通最小二乘法便可较为精准地获得因果联系。当然,工具变量方法并非万无一失,局部有效性(LATE)等问题也受到了作者高度关注。DID在本书第五章得到呈现。作为处理遗漏变量问题、进行因果推论的有效方法,双重差分同样备受作者重视。与此相关,作者还在本章中就固定效应及面板数据处理进行了细致分析。以上便是本书的核心内容。接下来本书还进行了一些拓展讨论,主要涉及断点回归分析、分位数回归分析及回归分析中的标准差处理。

    值得一提的是,不同于一般的计量经济学教科书,本书具有如下几方面有必要说明的特点:首先,本书并不对各种计量方法进行面面俱到的介绍,而是主要讨论在实证操作中处于核心地位的几类方法,对基本概念和技术问题的强调也穿插于核心方法的介绍及操作例证的讲解之中;其次,一般的计量经济学教科书非常关注经典假设及其违反的情况,本书则对此保持更为宽容的态度,并未在此花费太多篇幅;最后,在回归结果的统计性质中,本书更重视无偏性与一致性,对有效性的关注相对较弱。

    7

    功夫计量

    到底什么是功夫计量中的“盖世五侠”?

    该书为计量经济学研究提供了五个最有用的工具,即“盖世五侠”——随机实验、回归、工具变量、回归断点设计以及双重差分。

    计量大师 Joshua Angrist在Marginal Revolution University中已经开设了免费的视频学习课程,视频链接:https://mru.org/mastering-econometrics。

    8

    基本有用计量经济学

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    五年,计量经济学服务中心,专业的计量服务平台

    l 计量经济学服务中心 l

    计量经济学服务中心,一个专注计量经济学的专业计量服务平台。中心专注于计量经济学及Eviews、Stata、SPSS、Matlab、Geoda、Python、ArcGIS、R等相关方法及软件操作 ,旨在为大家分享经管人文社科等领域的相关知识,希望能帮助大家更好的学习计量。转载请后台留言联系。

    软件操作:eodaatlab|| Eviews9.0简介 |

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  • What If具有编辑数据点以查看模型如何执行的功能,探索反事实示例以及测试算法的公平性。开源工具现已上市。 禅师点评:Google好像个班主任啊。 还给自己的游戏智能体增强技术起名叫波普艺术❓❓❓ DeepMind开发了一...
        

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    大家好,我是为人造的智能操碎了心的智能禅师。

    全文大约1200字。读完可能需要下面这首歌的时间

    ?

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    今天是传统苹果布丁(National Apple Dumplings)节。金秋已到,金风送爽。果园里的苹果熟了,阿娜尔罕的心儿醉了,阿娜尔罕的心儿醉了。

    传说这一天,家家户户制作苹果布丁,寓意给苹果电脑打上补丁。所谓新三年旧三年,缝缝补补又三年,这样家里的苹果电脑,就又可以继续工作三年了。

    如果你也在用苹果电脑,不妨也回去做做这个传统的美味搞点。以下内容选自心食谱:

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    你可能只关注到苹果新手机的价格没想到也和AI有关

    苹果公司本周发布了三款新款iPhone,其中包含一个包含神经引擎的定制A12芯片。 A12比现有的智能手机芯片领先一代; 它可以每秒执行5万亿次操作并启用新的相机功能,包括区分照片的主题和背景。第三方开发人员将能够通过Apple的Core ML软件访问神经引擎。

    禅师点评:意思就是12800花的值对吧?

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    Facebook想让SapFix用AI debug

    AI迪吧哥SapFix可以独立工作,也可以与Facebook早期的错误检测工具Sapienz一起工作。FB还与包括英特尔和高通在内的芯片制造商合作,合并其开源机器学习硬件加速器Glow。

    禅师点评:你觉得你写的代码,迪吧哥真能给你把八哥滴出来?

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    还想让Rosetta用AI监控图片和视频里的文字

    这周FB还搞出一个识别图片和视频里面文字的AI应用,叫做Rosetta。这个名为Rosetta的工具使用机器学习来识别图片和视频中的文本,并且每天可以用各种语言处理超过10亿个图像。据Facebook称,该工具将为视障人士提供更多相关搜索和屏幕阅读器,并有助于检测不适当的内容。

    禅师点评:哼哼。落后我国好几年。几年前微信就能做到让违规的图片,只能自己看到别人看不到,朋友圈都发不了。

    Facebook插手Deepfake,以后跟你FaceTime的人可能是个大diao萌妹

    卡内基梅隆大学和Facebook Reality Lab的研究人员开发了一个用于创建Deepfake视频的AI系统。Deepfake是一种基于人工智能的人类图像合成技术,它用于将现有图像和视频组合并叠加到源图像或视频上。

    该系统被称为Recycle-GAN,一种用于“无监督视频重定向”的生成对抗网络。和现有的Deepfake方式不同,无监督学习模型使用空间和时间信息对来自两个视频的帧进行排列,以同步屏幕上的对象和帧的顺序。

    研究人员将在本周的德国欧洲计算机视觉会议(ECCV)上展示他们的工作。

    禅师点评:如果你还记得去年被Reddit封杀的Deepfake色情影片。你就应该明白这项技术的价值是多么的巨大。

    Nvidia可能是做AI公司里面显卡做的最好的,做显卡公司里AI做的最棒的

    Nvidia正在推出其数据中心平台,称为Nvidia TensorRT超大规模推理平台。该平台包括Tesla T4 GPU,TensorRT软件和图灵架构,旨在提高提供自然语言交互等AI服务的大型数据中心的性能。 

    Nvidia还推出了用于智能机器人和自动驾驶汽车的Jetson AGX Xavier平台,该平台于今年夏天宣布。开发人员可以订购Drive AGX Xavier devkit来为自动驾驶车辆创建软件,日本公司正在将该技术用于机器人。

    禅师点评:特意看了一个这个开发包的售价,不到9000块人民币。比新iPhone便宜好多呢!

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    Google想让What If让模型查看更友好

    Google推出了新的What If Tool,这是一款用于分析机器学习模型的TensorFlow功能。该工具具有交互式可视化界面,使用户无需使用代码即可查看模型和结果的变体。What If具有编辑数据点以查看模型如何执行的功能,探索反事实示例以及测试算法的公平性。开源工具现已上市。

    禅师点评:Google好像个班主任啊。

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    还给自己的游戏智能体增强技术起名叫波普艺术❓❓❓

    DeepMind开发了一种名为PopArt的新技术,可帮助强化学习智能体执行多项任务。PopArt通过调整各种任务的奖励来实现它们的规模。当使用相同算法学习玩Pong和Pac-Man等游戏,像DQN这样的智能体会获得不同的奖励时,迫使他们专注于奖励金额或频率高的任务,并且要玩的6。

    根据研究人员的说法,当他们将PopArt应用于重要性加权的Actor-Learner Architecture(IMPALA)时,头一次在多任务环境中看到单个智能体的“超人类”表现。

    禅师点评:不想玩游戏的艺术家,不是好人工智能。

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    如果你觉得做AI初创公司Google可能不收,没关系也可以考虑微软

    微软收购了AI创业公司Lobe。位于硅谷的Lobe创建了一个简单的机器学习平台,该平台于今年早些时候推出。该公司的拖放式界面补充了微软现有的Azure ML Studio平台。除了Lobe之外,微软最近还收购了深度强化学习平台Bonsai.ai和对话式AI平台Semantic Machines。

    禅师点评:很多人可能不知道,微软已经携手北京大学、中国科学技术大学、西安交通大学和浙江大学四所高校,共建新一代人工智能开放科研教育平台Open Platform for AI(OpenPAI)。

    巴特,微软可能没考虑国人的发音习惯。

    公式相声被黑,人工智能喜剧就有戏?

    加拿大人工智能研究员Kory Mathewson开发了一个人工智能系统,为即兴喜剧创造台词。Mathewson使用数十万部电影字幕训练系统。

    实验场景是这样的:三个表演者,一个是真·即兴创作,另外两个人戴着耳机念台词。这两个人念的台词中,一个由人创造,另一个来自人工智能。

    大多数(但不是全部)观众能够猜出哪个表演者正在阅读AI线。

    禅师点评:请注意是大多数观众而不是全部,说明公式相声还是有市场的。


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    禅师这周会在杭州出没,将有机会采访到阿里负责人工智能的高层领导。我知道你们对阿里人工智能的现状、欲求、展望都有很多问题想说,那么留言吧!问题选中后,将会送上GitChat会员大礼包一份!

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  • 非常经典的介绍深入并行程序设计的.内核中有关锁的实现机制,有非常详细的介绍
  • 本条item主要讲解了c++编译器会为每个类创建默认的构造函数,拷贝构造函数,赋值函数和析构函数,...If you don't declare them yourself, compilers will declare their own versions of a copy constructor, a copy

    本条item主要讲解了c++编译器会为每个类创建默认的构造函数,拷贝构造函数,赋值函数和析构函数,如果在定义类的时候没有定义这些函数,编译器就会在需要的时候调用编译器默认创建的函数。

    If you don't declare them yourself, compilers will declare their own versions of a copy constructor, a copy assignment operator, and a destructor. Furthermore, if you declare no constructors at all, compilers will also declare a default constructor for you.

    If you write     
     class Empty{};
    it is essentially the same as if you'd written this:
         class Empty{
              public:
                   Empty(){...}
                   Empty(const Empty& rhs){....}
                   Empty& operator=(const Empty& rhs){...}
                   ~Empty(){...}
              ...
         };
         Empty e1;            // call default constructor;
         Empty e2(e1);     // call copy constructor;
         e1 = e2;               // call copy assignment operator;
    
    If you class constains reference member or const data, you need to write copy assignment by self.

    If you want to support assignment in a class containing a reference member, you must define the copy assignment operator yourself. Compilers behave similarly for classes containing  const members (such as objectValue  in the modified class above). It's not legal to modify const members, so compilers are unsure how to treat them during an implicitly generated assignment function.

    Things To Remember:
    • Compilers may implicitly generate a class's default constructor, copy constructor, copy assignment operator, and destructor. 
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    2015-04-28 15:00:14
    <p>This is what I have got so far, am i on the right lines? <p>Thanks in advance <p>Edit Book Form <pre><code><?php include 'database_conn.php'; // make db connection //Get the bookISBN from ...
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    2011-01-11 15:46:29
    <p>What options do I have, such that I can have the back button be usable with Ajax, but also have bookmarkable links which do not require me to get all info from the server. </div>
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