#形式逻辑文章排行榜

复杂性系统的因果实证方法学获得诺贝尔经济奖

21-10-12 455 2 banq

今年诺贝尔物理奖和经济奖都是里程碑式,物理奖颁给复杂性系统研究,复杂性系统研究的方法是不同于传统物理的还原方法论,而经济学奖颁给了类似物理科学领域的实证方法学,经济系统也是一个复杂性系统,其实也是开... 详细

敏捷DevOps是反康威定律? - rna

21-10-04 532 1 banq

是业务决定技术?还是技术决定业务?是人决定IT,还是IT决定人?这是康威定律与敏捷的区别: 一位叫 Melvin Conway 学者进行了社会学观察:组织中IT 解决方案的结构遵循组织结构。 弗雷德... 详细

什么是范畴论,为什么会流行? 数学不是关于数字的学问!- Katerina

21-08-30 398 1 banq

很多人认为数学家喜欢数字。然而,这并不完全正确。数学家 喜欢精确、清晰,最重要的是,他们喜欢理解结构。人们将数学与数字联系起来的唯一原因是因为我们喜欢量化事物。但对普通大众来说不太清楚的是,我们量化... 详细

机器学习建模会威胁人工建模吗?它仍在努力从语言中提取意义

21-09-02 447 banq

thenewstack这篇文章强调了语言上下文的重要性: 上下文为王 ,即使像 GPT-3 这样的大型语言模型也缺乏“对于特定领域的任何真正基础经验和知识 ,远远达不到的人类理解意图、上下文和意... 详细

数据关系比较:相关性 vs 因果关系

21-09-24 339 banq

相关性:通过了解A我们可以预测B; 因果性:通过改变A我们可以控制B。 相关性比因果关系弱,但仍然非常有用。. 详细

第一门编程语言应该学什么? – thenewstack

21-07-07 277 1 banq

斯坦福和哈佛象牙塔中的教授们已经跟不上计算机发展形势,但是他们的文凭是敲门砖,这是人类社会系统奇怪特征,这是来自thenewstack文章,现在有两种正反观点,传统观点是认为第一门编程语言学习什么很... 详细

学习编程之前一定要学习数学吗? - CACM

21-06-28 313 1 banq

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... 详细

软件工程为什么需要形式化方法? - ntietz

21-07-06 376 1 banq

软件工程师的工作不是编写代码,而是解决问题;我们可通过生成代码解决了大部分问题。但是最终,生成代码也很困难,我们需要帮助。这就是为什么 GitHub 的 Copilot 令人兴奋,但它远非理想,它只... 详细

关于可视化编程分类的民间智慧 – drossbucket

21-07-02 389 1 banq

黑客新闻中有趣的反复出现的主题之一是可视化编程。这是我真正欣赏 Hacker News 的事情之一。大多数领域都存在 “鬼知识” 的问题,这是来之不易的实践理解,主要是在从业者之间口头传递,而不是在... 详细

计算机是怎么发明的?试图用逻辑改变世界的人 - nautil

21-07-16 470 1 banq

这是来自nautil.us的《试图用逻辑救赎世界的人》的大意翻译,标题用大白话说:试图用逻辑改变世界的人,之所以用救赎而不是改变,很显然“改变”一词有一些自居上帝的味道,而“救赎”一词更低调谦逊,但... 详细

幽默图:数学与编程扳手腕?

21-07-25 279 1 banq

阶乘?. 详细

卡内基梅隆大学计算机科学学院的理性人原则

21-09-01 480 banq

理性人原则: 每个人都会讲道理。 每个人都希望其他人都通情达理。 没有人是特别的。 如果有人建议您不讲道理,请不要生气。 理性的人会考虑自己的需要和他人的需要,并调整自己的行为以实现... 详细

对话、讨论和辩论之间的区别 - utlc

21-08-18 323 banq

我们很多人可能没有意识到,讨论、对话和辩论是三种不同的交流方式。Sustained Dialogue Institute(基于 Kardin 和 Sevig、Kachwaha 和 Nissan 的工... 详细

关于形式方法的10个误解 · Buttondown

21-07-06 164 banq

形式方法Formal-Methods是一个非常有趣和重要的领域,但不是程序员熟悉的领域,这会导致很多误解。这是试图解决其中的一些问题。免责声明,我专注于其中几个工具,但相信我对其余工具足够熟悉,可以... 详细

机器学习无法解决自然语言理解问题 - thegradient

21-08-10 167 banq

这是经验和数据驱动的革命,在 1990 年代初期,一场统计革命席卷了人工智能 (AI)——这场革命在 2000 年代达到高潮,神经网络以其现代深度学习 (DL) 的转世而凯旋归来。这一经验主义转向席... 详细

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