• 对于复杂系统只能采用复制仿真方法(例如AI中神经网络或强化学习等模型),对于复杂系统无法再使用传统的科学的分析解构方法。复杂系统如同中医人体脉络,无法通过其组成器官中寻找到存在!整体不只是部分的综合累计,复制系统整体拥有一些自身的独特的涌现emergent特性,还原法、分析法、归纳法或综合法
  • 想象一下,您是一家希望招募新老师的K-8小型学校的校长。由于您的老师少于20名,因此您必须确保雇用的每个人都可以教任何年级。更复杂的是,您最近失去了一位最好的老师,她是一位拥有15年经验的人,还是许多初级老师的导师。你怎么能代替她?经过一番思考,您可以制作出自己认为是一种创造性的面试
  • 用leetcode算法题面试软件工程师类似用填字游戏面试记者。leetcode算法题是面试程序员的,不是软件工程师。 众说纷纭:通过一些实践,在不到一个小时的时间内解决《纽约时报》周日填字游戏非常容易。它真正测试的是您是否已经打磨过足够的时间了  icon
  • 程序编程调试是最好训练培养一个人逻辑推理能力的方法,没有之一。数学推理过于严谨,人性化不足,普及性不够,想通过数学普及提升普通人逻辑能力,容易引起抵触,数学存在天赋论之说 icon
  • 人们曾经认为人生学习的第一种编程语言很重要,但是现在上下文情况完全不同了,人们不必一定要学习数学以后才开始学习编程,而是可以直接从学习编程语言开始。学习数学可以成为更好的程序员,但是学习编程的大多数人都不想成为更好的程序员,专业程序员和计算机科学家只是其中的一小部分,而且计算机科学专业CS毕 icon
  • 加利福尼亚州教育部正在开发一个新的K-12数学框架,该框架阻止有天赋的学生注册学习微积分等高级概念的速成班。这项决定是基于以下认知前提:数学实际上是关于语言、文化和社会正义的,没有任何人比其他人更自然更擅长数学。他们担心太多的学生根据他们的天赋能力被分类到不同的数学轨 icon
  • 在科学哲学中,认知谦逊是指一种科学观察的姿态,其根植于以下认识:* 世界的知识总是由观察者解释、组织和过滤,因此,* 科学必须建立在认识到观察本身无法把握世界的基础上。 icon
  • 阿贝尔奖(Abel Prize,也称为亚伯奖)是一项挪威设立的数学界大奖,每年颁发一次。被认为数学界的诺贝尔奖。 Avi Wigderson(威格森)和LászlóLovász(洛瓦兹)分别因其开发复杂性理论和图论的工作以及将这两个领域联系在一起而获奖。在1970年代,理论计算机科学 icon
  • Alfred Aho和Jeffrey Ullman凭借开创性的编译器和算法工作而获得2020年图灵奖。周三,全球最大的计算机专业人士协会计算机科学协会表示,Aho博士和Ullman博士将因其在支持计算机编程语言的基本概念方面所做的工作而获得今年的图灵奖。Ullman和Aho之间的合作 icon
  • 里德-所罗门码Reed-Solomon 是一种很酷的方式来保护消息免受损坏或部分到达。根据您的选择,您可以将t 个奇偶校验符号添加到消息中。这些t奇偶校验符号允许您: 从未知位置的t/2 个损坏的符号中恢复 从已知位置的t 个损坏/丢失的符号中恢复 检 icon
  • 如今以“人工智能”为名义销售的大部分人工智能产品都是类似蛇油一样的护肤品作用,没有什么作用。Arvind Narayanan昨天在麻省理工学院发表一次演讲中,描述了为什么会发生这种情况,我们如何识别有缺陷的 AI 声明并进行反击。这里是幻灯片的简要摘录:关键点 icon
  • 各个学科专家的思维特点是: 计算机科学家专注于创建可用于做出良好决策的系统和算法,然后可用于解决重要问题。 数学家专注于将问题分解为基本组件,然后通过运筹学中的数学分析按定义的步骤解决问题。 经济学家研究了人们如何在GameTheory(弈论),Utility icon
  • 这是来自 quantamagazine的一篇报道,当前使用人工智能的深度神经网络求解数学中偏微分方程的整个族,从而使得数学对复杂系统的建模更加容易,并且速度更快。 很难求解的方程式高中物理学中,我们通过作用在某个质量物体上的单个力(例 icon
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  • 更深入地了解 Instagram 的技术是如何运作的,以及它如何影响人们在整个应用程序中的体验。当我们在 2010 年首次推出时,Instagram 是按时间顺序排列的单一照片流。但是随着加入的人越来越多,分享的内容越来越多,大多数人都无法看到所有内容,更不用说他们关心的所有帖子了。 icon
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  • GraalVM 21.1引入了一项新功能,称为多层编译,适用于在Truffle上实现的语言。多层模式改善了预热行为,对于包含大型代码库的程序特别有用,可将启动时间缩短30%-50%。多层模式下的核心思想是将调用目标的编译分为两层-更快的第一层和较慢的第二层。第一层编译执行的优化较少,但是可以 icon
  • 算法:当程序员不想解释他们做了什么时,可用“算法”一言以蔽之。启发:当程序员无法解释他们做了什么时,就说受到了什么启发。机器学习:当程序员不知道他们做了什么时,用机器学习一词代替。 icon