符号推理与形式逻辑

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

如今人工智能研究和人类大脑研究相互促进，本文提出一种理性模型事关每个人的幸福，如果你理解了，你就会释然：人类大脑是将原始经历（如感觉、记忆）与上下文（如先验、期望、其他相关的感觉和记忆）结合起来产生感知。大白话：人类感知=原始经历（raw experience/evidence ）+上下文（

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

科学从根本上根据经验数据以及模型/理论的发展来对我们周围的世界进行调查，以描述我们在这些数据中发现的模式。为了使知识被认为是科学的，它取决于满足许多基本要求：首先，它必须随着时间的推移反复不断地与相关的经验数据相关联。其次，它必须在一个基于一致逻辑的

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

这个想法来自于抖音的一个小视频：什么是英语思维（点击标题）。中文：汤姆应该是一等奖，按照中文思维翻译成英语是：Tom should be the first prize；而按照英语思维，使用物语Object作为主语：The first prize should go to Tom.这

类比、隐喻、比喻、类比虽然让人更容易理解，但是也是最危险的思维方式，故马斯克提出使用第一性思维替代他们，本文式DDD专家mathiasverraes的一篇文章，也是谈论这种启发性(heuristic)思维的特点，适合渐进式创新思维，这与第一性思维的颠覆性创新思维是不同的，日常生活可能更需要渐

因果关系可以一直追溯到亚里斯多德：没有任何东西可以导致其自身。原因必须在结果发生之前发生。自公元前300年以来，我们的大脑就接受了线性因果关系的训练。牛顿：除非有外力作用，否则物体将保持静止。我们认为这就是因果关系：导致变化的力量。然而，我们被因果关系所包围，而因果关系却绕着

法律是现代社会的基础，编纂和管理公民日常生活的许多方面。通常，法律在各个法院和司法管辖区都受到解释、辩论和质疑。但在其他一些领域，法律几乎没有解释的余地，其实质目的是严格描述计算、决策程序，或简单地说，就是算法。（banq：法律也是一种遵循逻辑的语言体系）但是法律由于缺乏真正形式逻辑

上周二的文章“为什么UML“真的”死了”风靡一时。我很高兴人们喜欢它，我也很高兴使用所有休闲研究它，但是有些事情困扰着我。人们并没有从UML切换到其他东西。他们完全摆脱

相关性不代表因果关系，但是没有相关肯定没有因果吗？诺贝尔奖获得者卡尼曼也有范常识错误的时候：《思考，快和慢》是由诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）于2011年出版的畅销书。主要论点是两种思维方式

位操作是对数据位进行操作的直接操作，并且是FAANG招聘人员目前测试的一项重要的优化技能。但是，该主题涉及大量数学知识，在非大学计算机科学领域很少涉及。今天，我们将为您提供有关位操作的教程，并探讨一些常见的面试问题的动手实践。 什么是位操作？位操作是对位序列（

您不能强迫自己思考得更快。如果尝试，最终可能会做出更糟糕的决定。以下是提高决策的实际质量的方法，而不是通过跟踪技巧来加快决策速度。如果您是一名知识工作者，那么随着一起作人员的比例不断增长，您的工作成果就是决定（下判断）。您日常所做的大部分工作都包括尝试在竞争性选择中做出正确的

学习绘画如同学习语言一样，需要学会如何用视觉词汇表达，掌握视觉词汇以后就可以释放创造力。该文调查研究了美国和日本的绘画几十年来发展，美国绘画包括学校美术课从一开始就强调创造力，不提倡学生临摹，但是日本孩子绘画从小开始临摹各种动漫画。鉴于绘图开发的基础涉及到学习模式，模仿是这种

计算机科学与计算机无关，就像天文学与望远镜无关一样。生物学与显微镜无关，计算机科学与计算机无关。“计算机科学”是一个可怕的名字。天文学不叫“望远镜科学”，生物学不叫“显微镜科学”。这句话归功于荷兰计算机科学家 Edsger W. Dijkstra。计算机科学是