符号推理与形式逻辑

这是著名软件工程大师 kentbeck的文章：我去年花了一些时间重构Excalidraw。一位朋友克里斯托弗·切多（Christopher Chedeau）加了手绘外

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

人类哲学史出现上那么多大哲大神，学哲学的人认为那是思想多样化的结果，但是从实用主义角度看，对后来产生积极进步发展的作用来看，维特斯坦是近代最伟大哲学家，没有之一，他和罗素促进了形式逻辑的诞生和发展，对近代哲学研究方向和计算机甚至人工智能的诞生起到重要作用，计算机作为一种革命性的工具，其作用不

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

微积分是高等教育数学的巅峰之作。从幼儿园到大学的整个数学课程都旨在为导数和积分铺平道路。但是，微积分已不再是了解日益由数据驱动的世界的最有用的思维方式。我们需要一门新的数学课程，其重点应放在不确定性条件下进行推理和基于新证据更新我们的信念所需的技能上。这意味着将概率论

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

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（

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

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

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

哲学思维最普遍的谬误都可以追溯到对上下文的忽视。什么是“内涵编程”？简单的答案是，使用基于内涵逻辑的语言进行编程。但这提出了另一个更重要的问题，即内涵逻辑是什么？逻辑学家一直致力于解决这个问题超过2500年。简短的答案是：内涵编程=逻辑的真值以及更一般的表达含义取决于隐式上下

代数–一个经常与学校数学联系在一起的术语，通常被理解为数学的一个分支，涉及符号和操作此类符号的规则。符号通常表示没有固定值（称为变量）的数量。在编程语言中，它具有相似的含义。代数数据类型是包含变量的组合。组合也可以进一步包含其他类型作为变量。递归类型可以包含自身的另一个实例作为变量。

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

不要研究彩票赢家（包括独角兽、亿万富翁、《财富》 500强首席执行官和名人等），极端的成功几乎都归因于随机性。研究那些在几乎每种情况下都可以找到取得积极成果的途径的人，而不论其随机性如何。如果您一生只向幸存者学习，购买有关成功人士的书并仔细研究扬名世界的公司的历史，那么您对世界的了解