由买买提看人间百态

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全部话题 - 话题: 机器语言
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z****e
发帖数: 54598
1
来自主题: Programming版 - 关于各种语言应该这么理解
计算机语言这个东西,应该说有两个职能
就像人类语言最重要的职能是人与人交流的工具一样
计算机语言的主要职能是机器与人交流的工具
但是很多人都忘记了一点,计算机语言,同样具备有人跟人交流的职能
最早在计算机语言设计之初认为,人跟人交流通过注释来实现
后来发现,coding monkeys只喜欢劈里啪啦敲代码
最讨厌的就是写文档写注释,而且写出来的注释文档错误一堆
经常几十年不更新,所以最后大多数monkeys只能回头去看代码
所以计算机语言不得不具备有跟人类语言一样的职能,这不能不说是一个喜剧
回到最初的职能上去,那就是机器和人交流的工具
在以前,社会资源有限,计算能力有限,所以机器和人都爽是很难的
所以只能选一个爽,那当然是要让机器爽,机器爽了客户才爽
客户如果不爽,没人给monkeys发工资,那不行,所以第一步是满足机器
最早的汇编什么就是指令集,那就是机器语言
当时所谓的编程就是给计算机下指令,其实不存在有真正意义上的编程
然后有了c这个伟大的发明,c给人类社会最大的遗产应该是操作系统
操作系统之上,c就难堪大任了,一个很重要原因是
c没有搞定内存的管理,c搞定了cpu的管理,这个... 阅读全帖
b***i
发帖数: 3043
2
来自主题: Programming版 - 俺的程序语言经历
小学三年级时学校进了10台Laser 310,我爸去商场买了《娃娃电脑》,其实讲的不是
这个机器,但是是BASIC语言。打字的时候不小心把键盘蹦起来,同桌女生说,你怎么
可以这么不小心,这个很贵的,300多块呢,我家都买不起。我心想,我家万元户呢,
谁买不起。
不过小学怎么也搞不明白READ/DATA是怎么用的。有一次,好不容易把杂志上一个游戏
输入了,大家都卡在开始的一个问题哪里,是问导弹的颜色。于是,有的输入HONG,不
对,我输入GREEN,也不对。后来从省里请来的老师看了半天,输入0,对了。
初一,看到了苹果BASIC的一本书,里面有高分辨率绘图,一个寒假,在没有计算机用
的情况下,思考了很长时间,终于搞清楚了第一个参数是x坐标,第二个参数是y坐标。
然后看到了sin的泰勒展开式。寒假还自学了发声程序,是直接写机器语言,然后传入
参数执行,每隔一定时间访问扬声器一次就可以发声。为了这个,自学了6502的机器语
言指令体系,寻址方式,马上觉得和初中同学不是一个层次了。后来终于加入了计算机
小组,开始进行机器语言的实际操作,不过不知道可以用来干什么,只知道速度比
BASIC快100... 阅读全帖
z****e
发帖数: 54598
3

这就是脚本嘛,哪个脚本不能实现if then else?
这个叫做操作,file system可以做到,vert.x的filesystem,自己去看能做啥
还有就是,任务本身并不一致,你做个四则运算,难道是copy&paste能够解决的?
如果你觉得能够把所有人类的任务都给归纳总结出来的话
那就做吧,你觉得人类的活动有多少种?
jvm是一个平台,os/linux/unix/windows->jvm/llvm/hhvm/clr -> vert.x/其它还没有
这是一个平台上的进步
c对于物理机器的指令做了封装
java对于跨平台以及内存管理做了封装
vert.x则处理了并发冲突
基于这个进步,有理由认为,vert.x是下一个generation的平台
事实上vert.x已经开始逐步支持各种脚本语言了
这就是一个维度,最左边表示机器能够看懂,而人看不懂的,最右边表示人能看懂,而
需要翻译机器才能看懂的
机器语言 - 汇编语言 - c -c++ - java - 脚本 - 置标语言
我比较看好的下一个语言应该是groovy,groovy已经投入apache的怀抱了
估计以后会得到大面积的支... 阅读全帖
N*n
发帖数: 456
4
来自主题: Programming版 - 关于新语言的想法
********************
我也一直寻求一种能够快速掌握,并且接近人类自然思维习惯的计算机语言。
一种模块化的,具有一定的模式识别能力的语言。从而是一种更适于NLP 处理的
语言。 大部分语言最终是要与人接口的,对不对?到目前为止,基本都是人去适应
机器语言。而机器语言在NLP处理上有这样那样的先天缺陷。
另一个比较需要解决的问题是计算机设计中的名与实。
每个人都是自己写的程序的god.每个function 或class,可以随
意取名和定义与之对应的code.
比如我看一个Java code. parse. 我知道是要parse string.. 但
是具体实现了什么样的功能,要看相关的code..这当然可以。但想象一
下,如果,所有的programmer写的程序如果用了parse20 这个funct
ion, 它的输入、输出接口都有一致的定义。如果是不同的输入输出,用不同
的名字。如果是现有字典里完全没有的才需要建立新的名字。
这样我们在看别人的code,或学习新的程序软件的时候,是否
可以省些宝贵时间。。 接口标准化,和具体实现的polymorphism.也
许是一... 阅读全帖
s********k
发帖数: 6180
5
做技术脑袋榆木了吧,非要一个劲比较有什么是其它语言做不了的,以证明这个语言的
优越。
我觉得你还是回机器语言世界比较好,机器语言的执行效率是其他什么高级语言都比不
了的。
这个帖子我到此为止了,你自娱自乐吧
g***t
发帖数: 2278
6
来自主题: Military版 - 哪门语言最精确不产生歧义
哪门语言最精确不产生歧义呢?
我说的是人类语言,不是0101的机器语言。
我以前听人说法语是世界上最精确的语言,不知道是不是真的。
是不是语法越复杂的语言越精确不产生歧义?
b*********a
发帖数: 723
7
电脑就干两件事,存储信息,处理信息。
电脑只懂0和1,因为里面的电路的开关只有开和关两个状态。所以上面两件事其实就是
对电脑里面的电路里的N个开关做操作而已。所有开关的状态,就是信息。改变某些开
关的状态,就是处理信息。
用户的业务需求是自然语言,是人类的语言,就是我想让电脑干什么。当然某些行业的
业务有一定的复杂性,所以要那个行业的专业人士才能懂,比如银行的业务,要懂银行
和会计的人才能懂,但其实还是人类语言。
码工就是要把这些人类语言变成编程语言,编程语言只有码工能懂,当然还有电脑里的
某个软件能懂,那个软件把编程语言再变成机器语言,就是无数个0和1,然后电脑的硬
件就能懂和去执行了。
一般的码工不懂这些也没什么,当然做上面提到的那种软件的码工还是要懂这些。CS有
N种分工,术业有专攻,每种分工的要求都不一样,他们之间也没有高低贵贱之分。拿
音乐来说,王菲陈奕迅只唱歌不作曲,会作曲的人也不能鄙视他们。吕思清,朗朗,马
友友估计也没法向不懂音乐的人解释他们所用的乐器的所谓原理,为什么要设计成那样
o*****k
发帖数: 169
8
中文勾勒描绘已知世界。英文适合探索性的捕捉思维的发散。中文面对内心。英文面向
大自然。中文是摄影。 英文是摄像。
中文类似计算机里的高等宏语言,言简意骇,界面优美,但是置身于庭院之中。 英文
类似计算机里的底层机器语言,贴近物理器件, 四处蔓延,堆叠出一个个新世界。
o*****k
发帖数: 169
9
中文勾勒描绘已知世界。英文适合探索性的捕捉思维的发散。中文面对内心。英文面向
大自然。中文是摄影。 英文是摄像。
中文类似计算机里的高等宏语言,言简意骇,界面优美,但是置身于庭院之中。 英文
类似计算机里的底层机器语言,贴近物理器件, 四处蔓延,堆叠出一个个新世界。
b***y
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10
来自主题: Military版 - 越来越觉得汉语是最好的语言
没有什么语言能精确的描述事物的,要精确一定要用数学或者机器语言。

★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
s********i
发帖数: 17328
11
来自主题: Military版 - 越来越觉得汉语是最好的语言
我说的汉语随意性就是这个意思。比如,你这句话,大家都看的懂什么意思,但要准确
来说应该写成这样:
没有什么语言能精确地描述事物。精确地描述事物一定要用数学或者机器语言。
s****e
发帖数: 7018
12
来自主题: Military版 - 越来越觉得汉语是最好的语言
没有任何人类语言可以用来精确地描述事物。
如果要精确地描述事物,一定要用数学或者机器语言。
h*****7
发帖数: 6781
13
来自主题: JobHunting版 - 最快的语言还是C/C++吗?
机器语言
另外,
php是最好的语言
d***a
发帖数: 13752
14
来自主题: Programming版 - C++是给神仙用的语言
严格地说,能熟练地写汇编程序后,才能完全理解指针。
以前学程序语言的次序大致是这样的:Pascal, 汇编和机器语言,C,C++。
s*******u
发帖数: 676
15
海日和情妇说机器语言, 二进制的.
m*****n
发帖数: 2152
16
来自主题: JobHunting版 - C++是最好的语言
机器语言才是最好的, C++不过靠编译器而已.
e********t
发帖数: 9607
17
很久以前,那还是我用98系统的时候,我系统崩溃了。因为我是电脑白痴,我朋友给我
介绍了一个高手来帮我修电脑。他看了一看电脑,问我有没有98的盘,我说没有。 他
想了一下,叫我把固定电话拿给他,我想修电脑要电话干什么,但人家是高手,我也不
好说什么,就把电话拔下来给他了。 他把电话线空着的一头接在电脑的一个插孔内,
然后进入了dos,然后就开始在电话上不停的按着键,他按键的速度非常快,但是只按0
,1两个键,我搞不懂这有什么用,但也不敢问,看了半个多小时,他还是不停的按这
两个键,我渐渐的有些困,我问他这东西要搞多久,他说要几个小时,我给他倒了杯茶
,就一个人去隔壁睡觉了。 醒来的时候,一看已经过了4个多小时,我起身到隔壁,
看见他正在98里面调试,过了一会儿,他说,你试试,我坐上椅子用了一下,真的好了
,我当时也不懂电脑,谢过人家就走了。 后来我慢慢对电脑有了了解,终于了解,原
来当时那位高手是用机器语言编了一个98系统,我后来问我朋友那位高手的下落,我朋
友说前几年去了美国IBM之后,杳无音讯……我很想他,如果谁遇到了,给我发个短信
……
b***i
发帖数: 3043
18
来自主题: Programming版 - C++是给神仙用的语言
BASIC,机器语言,C
t****a
发帖数: 1212
19
这是多年前的一篇牛文。一家之言,仅供参考。
通天塔导游
(译注:圣经记载:在远古的时候,人类都使用一种语言,全世界的人决定一起造一座
通天的塔,就是巴别塔,后来被上帝知道了,上帝就让人们使用不同的语言,这个塔就
没能造起来。 巴别塔不建自毁,与其说上帝的分化将人类的语言复杂化,不如说是人
类自身心灵和谐不再的分崩离析。之所以后来有了翻译,不仅是为了加强人类之间的交
流,更寄达了一种愿望,希望能以此消除人际的隔阂,获求来自心灵的和谐及慰藉。真
正的译者,把握血脉,抚平创痕,通传天籁,开启心门。)
这是我写的旋风式的编程语言简介—我本来为亚马逊开发者杂志本月的期刊写的,但是
发现我写的东西没法…见人。
首先,我偶尔一不小心口出脏话,或者对上帝不恭的话,所以对很官方很正式的亚马逊
上发表是不合适的; 所以我就把它塞到我的博客里了,我的博客反正没人看的。除了你
以外。是的,只有你会看,你好啊。
其次,这是一项进行中的工程,现在只是东打一耙西搞一下,还没有精加工过的。又一
个把它写到博客里的很大的理由。不需要很好,或很完整。就是我今天想说的一些话。
请随便!
我的旋风式简介会讲C,C++,Lis... 阅读全帖
c*****e
发帖数: 3226
20
来自主题: Programming版 - 转贴:[圣战] python 是个讨厌的语言
这篇帖子的目的虽然不是为了引发圣战, 但是鄙人已经遇 见到了, 故而添加这个标签,
告诉大家,参与讨论需要谨 慎, 切忌人身攻击, 切记切记!
我不是用黑Python 装逼的, 任何有此想法的人请绕道. 要 装逼有比黑Python 方便的
多的多的办法. 所以要黑Python而不是那些比Python还要烂的语言, 是 因为他们都是
小众语言, 还不足矣需要黑他们
但是Python 这个跳梁小丑越来越嚣张了, 必须揭示一下 其罪恶的一面, 以正视听.
欢迎大家正常的拍砖吐嘈. 这个说来比较久远了, 可能部 分人已经看过了:)
以下为正文, 摘自Q群的讲座. 原始链接 https://avlog.avplayer.org/3597082/
python%E6%98%AF%E4%B8% AA%E7%83%82%E8%AF%AD%E8%A8%80.html
PS: 好奇Q群聊天记录怎么来的? 聊天记录由该群一干人等开发的avbot (Q群云秘书http://qqbot.avplayer.org ) 生成.
--------------------------------------------... 阅读全帖
o***s
发帖数: 42149
21
对万千程序猿来说,在这个世界上如果有比写程序更痛苦的事情,那一定是亲手找出自己编写的程序中的bug(漏洞)。
几十年前,也有一位女性深感写程序的痛苦,然后她就设计了一套全新的计算机语言,把代码从“01001….”变成了现在我们起码看得懂的样子,现在世界上70%的数据还在用她发明的语言进行处理。
对了,世界上第一只bug也是她顺手找出并命名的。
因为她写的程序太高超,美国海军部搞不定,只好两次把已经退休的她请回来,还为了她把法定退休年龄延长了5年。
耶鲁大学第一位女数学博士、国防部杰出服务勋章这些名头对她来说都是小成就,过世后奥巴马还追授她总统自由勋章,这是美国平民能获得的最高荣誉了。
如果不是她,程序员大概会比现在更爱格子衫,抱更久的电脑,掉更多的头发,感叹更多代码的无常,并且短命个30年。
这个人,就是我们今天要介绍的主人公,与“阿兰·图灵、史蒂夫·乔布斯、比尔·盖茨”等一同入选“IT界十大最有远见的人才”的唯一一位女性——格蕾丝·赫柏。
1906年,赫柏出生在美国纽约。童年的赫柏,展现出了不同于一般小女孩的爱好:爬树、游泳、划船、捉迷藏,热衷于一切动来动去上蹿下跳的活动。
七岁时,... 阅读全帖
m***r
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22
来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-02
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1) 【VALSE视觉与学习青年学者研讨会视频】 by @视觉机器人
关键词:会议活动, 视觉, 活动, 教育网站, 李学龙, 潘纲, 山世光, 颜水成
VALSE是山世光教授(博士、研究员、博导)等发起的一项研讨会,主要目的是为计算
机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者(以70后和80后为
主)提供一个深层次学术交流的舞台 [1] ,历次QQ群活动信息: [2] ,技术分享视频
列表: [3]
[1] http://vipl.ict.ac.cn/valse/
[2] http://valse.mmcheng.net
[3] http://vision.ouc.edu.cn/valse/
2) 【Why word2vec wor... 阅读全帖
m***r
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23
来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-02
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1) 【VALSE视觉与学习青年学者研讨会视频】 by @视觉机器人
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VALSE是山世光教授(博士、研究员、博导)等发起的一项研讨会,主要目的是为计算
机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者(以70后和80后为
主)提供一个深层次学术交流的舞台 [1] ,历次QQ群活动信息: [2] ,技术分享视频
列表: [3]
[1] http://vipl.ict.ac.cn/valse/
[2] http://valse.mmcheng.net
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2) 【Why word2vec wor... 阅读全帖
r*****n
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24
前言
你是否觉得自己从学校毕业的时候只做过小玩具一样的程序?走入职场后哪怕没有什么
经验也可以把以下这些课外练习走一遍(朋友的抱怨:学校课程总是从理论出发,作业
项目都看不出有什么实际作用,不如从工作中的需求出发)
建议:
不要乱买书,不要乱追新技术新名词,基础的东西经过很长时间积累而且还会在未来至
少10年通用。
回顾一下历史,看看历史上时间线上技术的发展,你才能明白明天会是什么样。
一定要动手,例子不管多么简单,建议至少自己手敲一遍看看是否理解了里头的细枝末
节。
一定要学会思考,思考为什么要这样,而不是那样。还要举一反三地思考。
注:你也许会很奇怪为什么下面的东西很偏Unix/Linux,这是因为我觉得Windows下的
编程可能会在未来很没有前途,原因如下:
现在的用户界面几乎被两个东西主宰了,1)Web,2)移动设备iOS或Android。Windows
的图形界面不吃香了。
越来越多的企业在用成本低性能高的Linux和各种开源技术来构架其系统,Windows的成
本太高了。
微软的东西变得太快了,很不持久,他们完全是在玩弄程序员。详情参见《Windows编
程革命史》
所以... 阅读全帖
t****a
发帖数: 1212
25
有感于本版的语言大战
用低级(毫无贬义)一些的语言比如C/C++ Java之类,甚至汇编写出来的程序机器会很
爽,很有效率;高级一些的语言比如Python Ruby Clojure之类甚至DSL诸如R matlab程
序员会很爽因为可以在短时间做很多事情很有成就感。
其实,让机器爽还是让自己爽,也不是个问题。为啥呢?根据情况而定,在条件允许比
如性能要求不高,领导同事们同意的情况下,尽量高级语言,这样可以搞得很快搞得很
聪明,而且搞定之后就可以去玩别的了,自己当然很爽;在条件不允许的情况下比如要
求高性能 scalable,或者被下死命令只允许用XX做的时候,那就选择让机器爽把。
m***r
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26
来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-23
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1) 【国外哪些大学的语言学专业比较强?】 by @刘知远THU
关键词:语言学
【语言学是个什么样的专业?国外哪些大学的语言学专业比较强?】 @Dr小蝶 :语言
学(linguistics)是研究语言的科学,语言学不是学语言。 [1] (分享自 @知乎 )
[1] http://zhi.hu/5G0M
2) 【计算机视觉的边缘检测】 by @网路冷眼
关键词:视觉, 算法
【计算机视觉的边缘检测】 [1] 边缘检测是计算机视觉最重要的概念之一,它是很直
观的想法,在图像上运行边缘检测应当只输出像素描相似的边缘。本文举例说明了边缘
检测的几种算法和效果。建议搞计算机视觉的看看!
[1] http://austingwalters.com/edge-de... 阅读全帖
m***r
发帖数: 359
27
来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-16
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1) 【神经网络语言模型】 by @火光摇曳Flickering
关键词:深度学习, 算法, 自然语言处理, Geoffrey Hinton, 神经网络
[我们是这样理解语言的-3]神经网络语言模型 | 火光摇曳 本文根据神经网络的发展历
程,详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的形式,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003
]、Hierarchical NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton, 2007],SENNA等重要变
形。 [1]
[1] http://t.jiathis.com/7tzZg
2) 【利用文本和可读性特征分类垃圾邮件】 by @iB37
关键词:会议活动, 算法, 资源, 自然语言... 阅读全帖
m***r
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28
来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-16
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1) 【神经网络语言模型】 by @火光摇曳Flickering
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程,详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的形式,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003
]、Hierarchical NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton, 2007],SENNA等重要变
形。 [1]
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c*********d
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29
来自主题: Military版 - 自由远比字母更重要万倍
http://hx.cnd.org/?p=146910
彭小明
张维迎教授在北大的讲演《自由是一种责任》说的非常好,中国人的发明创造太少,就
是因为长期没有思想和言论自由。洪振快先生提出的例证更加证实了这个问题。可是现
在华夏文摘竟有文章《中国人的创造力》公然出来反驳,而且提出的论点竟说是“中国
人的创造太少,原因是汉字阻碍了思维”。真正是大错特错了。
这种论点实在不值一驳。大家只要想一想,古希腊和古罗马时代那些人类的先贤创造了
无与伦比的先进文化,也包括几何原理和物质存在的科学假说(例如原子说)。可是进
入中世纪(476-1640)教会专制时代以后,思想遭到了严酷的监控,文化科学事业几乎
停滞了一千年。不仅文化、科学都进展迟缓,而且希腊罗马的人民连他们祖先曾经有过
的发明和创造他们都茫然无知,反而是经过阿拉伯人的翻译和转述,他们才如梦初醒,
重新认识自己的古典文明。人还是欧洲人繁衍的后代,文字也是古希腊罗马文字延续演
变的文字,为什么在跨越千年的黑暗时代里,欧洲人忽然失去了创造力?关键的问题就
是自由。
“创造性不在乎自由,而受制于字母或汉字”的观点,恕我直言,这种说法实在是太无
知... 阅读全帖
p*******f
发帖数: 15
30
公司介绍:
CloudBrain 致力于为用户提供全新的机器学习算法和大数据处理服务。公司成立于
2015年,创始人来自Google,Facebook,Microsoft等公司的机器学习核心项目。
CloudBrain 特有的并行计算架构比现有的基于单机或cluster (如spark) 的机器学习
有如下显著优势:
1. 数据安全:用户无需上传数据至CloudBrain或public cloud (如Amazon AWS) 即可
完成所有计算,最大程度保障数据安全
2. 高效建模:CloudBrain利用软硬件相关并行算法的最新发展改进了deep learning,
bayesian learning,generalized linear model和ensemble等算法,提高了建模的速
度和准确度
3. 操作简便:CloudBrain数据服务为复杂机器学习算法打包,用户只需通过简单交互
界面指定数据来源和数据类型
4. 强化训练:CloudBrain数据服务能够自动总结客户端的训练过程,不断自我更新并
提高应对不同数据的能力
招聘岗位:机器学习算法研发工程师,大数据系统研发工程师... 阅读全帖
i***s
发帖数: 39120
31
在《魔鬼终结者》系列影片中,机器人学会独自思考的那一刻就宣告了人类的垮台。如果这种假设被证明是正确的,澳大利亚昆士兰大学的科学家可能就需要为这一后果负责。他们的Lingodroid项目已经研发出会自创语言的机器人,而且随着时间推移,它们自己的语言会不断增加。
现在机器人的语言已经进化到能安排相互见面的不同地点,甚至能非常友好地进行交流。它们的“话”是电子噪音,是用随意排列的很多音节生成的,然后确定不同的词义。目前它们自创的地点包括“kuzo”、“jaro”和“fexo”。每个地点大约只有几米宽。为了试验和发展它们自己的语言能力,Lingodroid机器人会玩“文字”游戏,它们会安排在其他地方见面,它们自创的新地点名词就会在实践中被认可。
机器人之所以需要创造自己的语言,是因为人类语言太复杂,它们很难译解。项目领导者鲁思·斯库尔兹博士说:“机器人语言使人类成了局外人。事实证明,机器人能理解它们不依赖人类发明的新词的意思。
Lingodroid是一种两轮机器人,看着与一些真空吸尘器没有太大区别,它们利用机载相机、声纳和激光测距仪“观察”周围环境。它们的语言听起来跟手机按键声音差不多,机器人... 阅读全帖

发帖数: 1
32
汉语中的26种结构歧义
冯志伟
上世纪80年代我在德国Fraunhofer研究院新信息技术与通讯系统研究所研究中文科
学技术术语结构时,曾经提出了“潜在歧义论”(Potential Ambiguity Theory, 简称
PA论)。PA论认为,语言学家总结出的各种“歧义格式”(我们叫做PT结构[Phrase
Type Structure])的歧义实际上是潜在的歧义,并不是现实的歧义,当我们用具体的
单词来替换歧义格式中的词类符号时(我们叫做“实例化”),这样的潜在歧义可能继
续保持,也可能消失,从而转化为真歧义结构、歧义消失结构。PA论补充了朱德熙先生
关于“歧义格式”的内容,对于语言现象具有更强的解释力。
博主曾经发表过关于科学技术术语中的潜在歧义结构的博文。PA论也同样适合于日
常的语言,它不仅适用于汉语,也适用于英语。今天我们根据“潜在歧义论”(PA论)
来进一步讨论日常语言中的潜在歧义问题。
如果我们用PA论的观点来分析英语和汉语的歧义结构时,我们就会得到相当满意的
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t**********k
发帖数: 511
33
来自主题: LeisureTime版 - 读维特根斯坦(逻辑和语言)
读维特根斯坦(逻辑和语言)
大家在初中就开始学平面几何了,但认真想一想,那到底有什么用?
比如说像平行线同位角相等;三角形两条边相等,所对的角就等同,反之亦然,等等等
。这样一些东西在我们后来的生活,工作中到底用了多少?肯定不多,那么为什么就是
不改一改,学一点有用的东西呢,更况且从理论上说,地球表面并不是平面,而是球面。
不改的原因就在于平面几何是学习逻辑的最好办法,并不在于它本身有多么重要。几何
和数学中的其他分支实际上是平行的,完全可以在没有几何的情况下构造出代数。但是
,逻辑却是所有数学背后最关键的东西。
严格按照逻辑从前提得到结论,这就是所谓的证明,只有理解了什么是逻辑,才能知道
什么是数学。
与此类似,在自然语言,像汉语,英语中,同样逻辑也是最关键的东西。这可以有一个
很好的例子,法律肯定是最重要的语言,那个东西不弄明白麻烦就大了。
比如说,蓄谋杀人应该有什么样的判决,这实际上在说一个集,在这个集里面的人就要
面临着什么样的逻辑结果。还应该有一个程序法,来规定应该按照什么样的程序来确定
这个集。
再说一个复杂一点的例子,子女有抚养... 阅读全帖
z****e
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34

计算机语言其实很简单啊
就是把机器能够理解的各种指令,翻译成人能够理解的语言
最早无非01010000111这些,然后有了汇编,就是指令集嘛
但是看指令多累啊,所以有了操作系统unix和c
但是操作系统和c主要是解决cpu的问题
对于cpu基本上封装得差不多了,但是对于内存呢
c封装得不彻底,就是人还是要手工去操作内存,释放内存这些
很烦,而且容易错,但是在c那个年代,没有特别好的方法
然后c++加入了点object的概念,因为在c横行的那个年代
软件系统已经开始越做越大了,而因为c对于内存的操作没有做封装和统一管理
导致很多项目因为程序员对内存的操作不当,而失败
当时的数据是90%以上大型项目是失败的
包括james gosling本人做的那个c++项目
搞不定,疯了,于是sun那批人就凑一起,说,我们来设计一种新的语言
以解决这些常见的问题,然后就有了java和jvm
jvm其实就是操作系统的扩展,无非就是做了几件所有项目都会遇到的问题
一个是跨平台,把所有操作系统无差别对待,让软件摆脱对于操作系统的依赖
程序员可以不在乎什么操作系统,你可以在unix上编译,然后放到window... 阅读全帖
I*******g
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35
【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: haigui001 (hahacat), 信区: JobHunting
标 题: 深圳大数据,人工智能,机器学习高薪职位,年薪100W+
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 5 14:01:01 2016, 美东)
岗位一:大数据挖掘应用平台高级架构师(深圳,年薪100W+)
工作职责:
1、负责超大型数据画像集市的技术架构及建设;
2、负责基于数据集市的算法推荐平台的架构及建设;
3、负责MIG业务重要推荐、个性化场景标签算法的研发优化;
4、结合公司业务,设计创新型数据推荐或应用解决方案;
5、跟踪移动互联网相关推荐和机器学习的工程发展趋势。
6、负责>5人的技术或FT团队管理。
任职要求:
1、五年以上机器学习、算法挖掘、推荐系统相关从业经验;
2、熟悉和应用过推荐算法或者机器学习前沿知识,能够结合业务创新性的提出解决方
案 ;
3、有JAVA、C++或Python等软件开发经验 ;
4、熟悉hadoop,HIVE、spark、storm等技术特点和选型,具MPI平台开发经验 ;
5、熟悉机器学习原理... 阅读全帖
M********t
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36
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
Google人工智能
攻破了围棋,然后呢?
雷锋网
study875
39分钟41秒前
Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或
得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国
际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——
比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google
人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情
况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李
世乭。
今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰
写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序
中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练
AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人
工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的... 阅读全帖
l**********n
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发信人: zhaoce (米高蜥蜴), 信区: Military
标 题: java之后,人类就已经不再意计算机语言了
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jan 25 19:13:08 2016, 美东)
你可以说计算机语言已死
或者说是一个夕阳产业了
就是人类已经发现了这个领域的最优解
就不再继续折腾了,你只需要学会人类定义好的规则就好了
计算机语言这个领域已经没有什么难题需要人类去解决了
java之前,人们之所以搞计算机语言
是因为觉得机器的对话方式,跟人类对话方式有比较大的差异
所以人类可能看不懂机器在执行什么,比如01001011110101010
给你这么一串,你滴不懂这个是啥意思
但是java之后,基本上人能看懂了
所以满足了这个目的之后,还在折腾计算机语言的
不是脑子有屎就是目光短浅,人家解决过的问题
你解决了干嘛?就犹如数学上的某个猜想,已经得到了证明
你再证明一遍?有用吗?你就算证明出来了,人家多半也会说你是抄的
所以计算机语言这个level,已经没有什么可以继续搞的了
剩下无非继续傻瓜化,做成脚本或者置标语言... 阅读全帖
n****l
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38
大部分人的话,还是能理解的,但是机器读不懂的原因,有几个:
其中一个是语法不严谨,这个就需要编程语言规范。如果一个人生下来接受的语言教育
就是使用完全符合编译器的讲话方式,那自然就会更少犯错误,甚至可以说可以培养逻
辑思维。
第二个是机器不懂词汇内涵,比如大家讲话经常用典,机器则试图去从字面理解,这就
需要编程语言的库和类,说话的时候只要引用以前已经存在的类(名字拼对),则机器
马上理解了这个词的内涵 外延以及相关词汇。
如果机器能够聪明到理解人类语言,那人类会巨变,如果机器短时间内理解不了,那人
类可以试图去用机器语言,那也会有巨大的进步。
L****8
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39
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
不就是把棋谱数据库增大了么 然后欺负人的记忆力
算个屁的人工智能

在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙
特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计
算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法
,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计
算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才
1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大�: 率�1047。
使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术
的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它
们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉—
—做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起
来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。
这也... 阅读全帖
z****e
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你可以说计算机语言已死
或者说是一个夕阳产业了
就是人类已经发现了这个领域的最优解
就不再继续折腾了,你只需要学会人类定义好的规则就好了
计算机语言这个领域已经没有什么难题需要人类去解决了
java之前,人们之所以搞计算机语言
是因为觉得机器的对话方式,跟人类对话方式有比较大的差异
所以人类可能看不懂机器在执行什么,比如01001011110101010
给你这么一串,你滴不懂这个是啥意思
但是java之后,基本上人能看懂了
所以满足了这个目的之后,还在折腾计算机语言的
不是脑子有屎就是目光短浅,人家解决过的问题
你解决了干嘛?就犹如数学上的某个猜想,已经得到了证明
你再证明一遍?有用吗?你就算证明出来了,人家多半也会说你是抄的
所以计算机语言这个level,已经没有什么可以继续搞的了
剩下无非继续傻瓜化,做成脚本或者置标语言这些,区别不会太大
所以你应该转移到计算机语言以上的东西上去
比如用java来实现什么,vert.x就是一个最好的前进
vert.x之后肯定还有,但是基础类软件,到vert.x应该是一个终结了
vert.x连并发都搞定了,下面人类应该进入纯粹的数学抽象领域了
进入... 阅读全帖
a******o
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41
来自主题: Automobile版 - 森林人卖的这么火爆?
我一直懒得说你贴的这个玩意儿,我怀疑你是文科生,而且不是法律专业也没有在美国
经历过官司。Barr这段话有很明显的诱导倾向,如果你看过任何律师写的陈诉资料,几
乎每一篇都充斥着这类夸大其词的语言。
不是这个barr胡扯就是翻译得太烂,我看了半天没看懂他到底能否给出一个test case
来触发自动加速而且disable刹车是爷。刹车助力消失并不能说明计算机没得到刹车信
号。
“监视芯片上运行的代码是用汇编语言
(一种更加接近机器执行代码,远离人类语言,更加难懂的编程语言)编写的,运行层
次比主CPU的C语言更低”
这段话显然是在蒙不懂技术的人,比如陪审团的。Firmware软件基本都是用汇编写的,
任何语言最后都要编译成机器语言,哪个CPU可以直接运行C语言?层次更低就更可笑了
。用汇编语言是要对硬件主要是memory和register进行控制,你用高层次的语言写一个
试试。
h*i
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42
这是明显的吧。FP语言也是在IP机器上实现的。但是,能用IP语言实现不说明FP语言就
不需要了,就如不能说机器语言能干高级语言的一切所以不需要高级语言一样。

★ 发自iPhone App: ChineseWeb 8.7
m***r
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43
来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-05
@好东西传送门 出品, 过刊见
http://ml.memect.com
订阅:给 [email protected]
/* */ 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报
更好看的HTML版
http://ml.memect.com/archive/2015-03-05/short.html
1) 【Grounded Language Learning】 by @刘挺
关键词:会议活动, 资源, 自然语言处理, AAAI, Ray Mooney, 幻灯片, 会议, 视频
推荐:Grounded Language Learning,Invited talk at AAAI’2013,Ray Mooney, 把
自然语言处理与感知、行动相关联,从而在环境中实现“落地”,而不只是在语言的空
间里转,想一想孩子不是看了海量语料才学会语言的!有视频,有PPT: [1]
[1] http://videolectures.net/aaai2013_mooney_language_learning/
2) 【IBM收购Alchemy API】 by @ZD... 阅读全帖
m***r
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
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1) 【Grounded Language Learning】 by @刘挺
关键词:会议活动, 资源, 自然语言处理, AAAI, Ray Mooney, 幻灯片, 会议, 视频
推荐:Grounded Language Learning,Invited talk at AAAI’2013,Ray Mooney, 把
自然语言处理与感知、行动相关联,从而在环境中实现“落地”,而不只是在语言的空
间里转,想一想孩子不是看了海量语料才学会语言的!有视频,有PPT: [1]
[1] http://videolectures.net/aaai2013_mooney_language_learning/
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t********r
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45
来自主题: _K12版 - [合集] 外婆原来是推外婆
☆─────────────────────────────────────☆
littleice (家有两宝:狗娃猪仔) 于 (Sat Apr 10 15:27:51 2010, 美东) 提到:
刚看了Outliers的后记,原来作者的外婆是个推外婆啊,:D
☆─────────────────────────────────────☆
flyinger (上香上香) 于 (Sat Apr 10 16:12:42 2010, 美东) 提到:
u r so fast
I am still in the process of paying at dangdang
dont know why my credit card payment failed
☆─────────────────────────────────────☆
Netstea (冰茶) 于 (Sat Apr 10 17:44:23 2010, 美东) 提到:
在当当买东西,用amex card付款比较好用

☆─────────────────────────────────────☆
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q*x
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46
来自主题: JobHunting版 - 忍不住了,说两句
月大妈是数学出身, 认为机器上跑的语言就是机器语言, 不奇怪的.
现在网上CS的课多的是, 包括名校的. 奔5大妈报个stanford 教授的名字, 你们就认为
是师从名校教授的青春妹妹啦? 网上糊油人还真有人信, 哈哈.

Cpp java是机器语言? cs101是体育老师教的
C********g
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47
来自主题: Joke版 - 统一世界语言的梦想
http://my.cnd.org/modules/wfsection/article.php?articleid=28993
·胡果威·
先父一生致力于研究国学,他的遗著《胡邦彦文存》最近由岳麓书社出版。除了诗词、
骈文之外,还有大量为维护中文的纯洁大声疾呼的文章。我这个不肖之子在国内学的是
英美文学,1980年代初出国,先后攻读国际商学和法律。父子二人一中一西,一土一洋
,自然会对许多问题有不同的看法。先父对于我们中西文化方面的差异似乎还勉强可以
容忍,允许我保留自己的看法。然而谈到语言,我认为今后世界语言必定会统一,而且
今后的世界语理应是拼音文字。对于我这种大胆的前瞻,先父痛心疾首,认为我食洋不
化,离经叛道,根本没有商榷的余地。祖宗虽远,祭祀不可不诚,所以从父子感情上来
说,我写这篇文章有愧先父的在天之灵。然而孝与顺不能相提并论,我仍决心冒天下之
大不韪,谈谈我对中文以及今后统一世界语言的梦想。我本姓胡,若有不当之处,权当
我“胡说”。
中文(汉字)始于象形文字。在没有文字之前,人类为了记录发生的事情,自然会想到
用图画来描绘事物,记载事件,结绳记事也是类似的方法。除了汉语之... 阅读全帖
m***r
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48
来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-15
@好东西传送门 出品, 过刊见
http://ml.memect.com
订阅:给 [email protected]
/* */ 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报
更好看的HTML版
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1) 【NICAR15主题报告Hands-on with machine learning】 by @爱可可-爱生活
关键词:入门, Chase Davis, 代码
[文章]《Hands-on with machine learning》 [1] Chase Davis在NICAR15上的主题报
告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子
[1] https://github.com/cjdd3b/nicar2015/tree/master/machine-learning
长微博图:http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq638t357fj20os317qv5.jpg
2) 【《七周七并发模型》】... 阅读全帖
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