官方网站

　　

　　活动简介

　　秋夜凉凉，独自一个人在深夜挖洞太孤独？还不赶快抓住躁动的小尾巴！电音、啤酒、黑阔和大奖，360SRC *** 黑客趴，喊你一起浪！

　　如何参加？本次比赛为精英白帽邀请赛，仅限20个名额，需要各位白帽大侠提前报名，我们会根据以往漏洞提交情况进行择优筛选，被选中的同学就可以来到现场嗨翻天啦！

　　奖励大吗？不是大，是很大，空前的大。之前hack荣耀活动更高是5倍现金奖励，有的同学一下子就领走10万+现金。而本次大赛不仅要对严重及以上漏洞报告者发放5倍奖励，还要再送三亚双人游，有没有心动？不过，这么好的福利只针对本次现场参赛的同学，其他同学提交漏洞，还是按正常奖励发放。

　　都有哪些产品？It's a surprise。大类包括360手机、360摄像机、360路由器、360儿童手表等设备（包括web端、APP端），具体产品型号比赛现场揭晓。

　　活动时间

　　9月12日-13日

　　活动地点

　　北京国家会议中心 C6区（ISC-360SRC展区）

　　

　　ISC展区参考图

　　活动奖励

　　本次活动奖励仅对在活动时间内，在比赛现场提交漏洞的白帽子有效，其他白帽子在活动期间内或其他时段提交的产品漏洞还是按360SRC漏洞标准进行评级付费。

　　1.现场提交中危及以下漏洞给予双倍奖金或积分奖励；

　　2.高危漏洞给予5倍奖金奖励，更高可达10万；

　　3.严重以上级别漏洞，更高可获得36万奖金奖励，除此之外还将获得国内三亚双人游。

　　4.可参考360IoT安全守护计划奖励细则。

　　注：360SRC在法律允许的范围内对本活动评判标准和规则拥有解释权与修改权。

　　IoT安全课堂

　　9月12日

　　14:00-15:00 惊悚，摄像头居然眨眼了！难道我的生活被直播了？

　　演讲嘉宾：王阳东 360信息安全部 Gear Team 负责人

　　15:00-16:00 如何利用已知防火墙漏洞击穿企业防火墙并植入后门

　　演讲嘉宾：魏子楠 360信息安全部 MeshFire Team成员

　　9月13日

　　10:00-11:00 一个二维码引发的手机相册照片泄露事件！

　　演讲嘉宾：周烨 360信息安全部 Velpecker Team 负责人 & 戴阳 360信息安全部 Vulpecker Team成员

　　14:00-15:00 苹果手机破解演示：iOS9.3.3越狱介绍

　　演讲嘉宾：王兆威 360信息安全部 Nirvan Team 成员

　　一封来自外星球人的求救信

　　虽然不知道你是谁，但你一定已经拿到了我的手机和求救信。我的飞船偏离了轨道，设备全部失灵，请你尽快找到线索，点亮夜灯，为我指明航向！我将献上我们星球最珍贵的礼物作为感谢。

　　之一步：从求救信中寻找线索解锁我的手机

　　第二步：利用手机解锁宇宙Wi-Fi信号

　　第三步：定位夜灯为我指路一个困境中的外星人

　　（求救信将在会议期间准时送达360SRC展区，记得是C6区，外星人等待你的解救。）

　　有奖互动

　　活动期间会有多种有奖互动活动，一 *** 礼品等你带回家！记得关注哦~

　　

　　新华网北京３月１９日新媒体专电（记者刘景洋）３６０公司１９日宣布，当日在加拿大温哥华举行的Ｐｗｎ２Ｏｗｎ　２０１５世界黑客大赛上，来自中国的安全研究团队３６０Ｖｕｌｃａｎ　Ｔｅａｍ用时１７秒率先攻破微软Ｗｉｎ８．１系统和最新的ＩＥ１１浏览器。这是亚洲团队首次在世界大赛攻破ＩＥ，从而一举打破了欧美国家在该项目上的优势地位。

　　３６０Ｖｕｌｃａｎ　Ｔｅａｍ有关负责人表示，ＩＥ是在中国被广泛使用的应用软件，本届比赛ＩＥ项目又是极具挑战性的攻击项目，我们也希望通过比赛证明，攻防无止境，只有不断创新和进步才是更好的安全解决方案。此次Ｐｗｎ２Ｏｗｎ大赛上，３６０Ｖｕｌｃａｎ　Ｔｅａｍ找到的漏洞已提交给微软进行修复。

　　

　　360夺黑客大赛世界冠军 17秒攻破IE浏览器

　　哈喽，小伙伴们！我是你们的“现女友”侃妹哦！最近看李现主演的《亲爱的热爱的》，侃妹开始对电竞选手的职业产生了深深的兴趣，不过今天要和大家聊的是更深一层的“黑客”，很多人都对黑客的印象是负面的，其实黑客不都是利用 *** 技术偷盗诈骗别人的人，也有很多的黑客是在保护我们的 *** 安全。

　　提到 *** 安全就不得不说一个人，这个人就是360公司的老板周鸿祎，大家平常在手机和电脑上经常会安装360的杀毒软件，就是这家公司的产品，虽然经常被大众诟病“流氓软件”，不过倒也算是好用。就在最近的“全球黑帽大会”中，360公司派出的选手直接霸榜，排行榜的前两名都来自360公司。

　　侃妹和大家一样吃惊，没想到一直被我们嫌弃的360公司吗，竟然隐藏着全球最顶尖的黑客，实在是出乎意料，但是周鸿祎会与 *** 安全领域，一直都有着自己的远见和顾虑，因为现在的 *** 世界已经越来越庞大，所以国家之间也存在着“ *** 之战”，我们的生活已经离不开 *** ，如果说一点陷入瘫痪的状态，必将造成严重的损失。

　　有很多网友都表示，360公司真的是深藏不漏啊！其实，这些年来 *** 安全一直是一个重要的科技领域，我们需要保护国家和个人的信息就必须在 *** 世界建立一座坚实的壁垒，这样才不会给外来侵入者机会。

　　大家是不是觉得原来敲代码也有这么伟大的作用啊！侃妹觉得平常可以多了解一些这方面的知识哦！以上就是今天的内容，欢迎小伙伴们留言点赞哦！

　　机器人扬言毁灭人类震惊世界，沙特果断授予国籍，外媒：绝非巧合

　　如今，世界的技术正在变得越来越发达。科幻电影中的许多先进发明正逐渐出现在我们的生活中。越来越多的先进机器人正在不断的研发出来，在加入人工智能技术之后，这些机器人甚至更加发达，就像之前世界围棋冠军柯洁输给人工智能机器人一样。

　　除了许多给人类带来生活便利的人工智能外，许多国家还开发了基于人工智能的类人机器人。在2016年3月举行的国际机器人展览会上，在人工智能制造领域的一直领先的汉森机器人展推出了一款看起来像人类女性的机器人。这个机器人叫做索菲亚。索菲亚搭载了更先进的人工智能技术。它在外观上与人类女性几乎相同，并且可以与人类普通交流。

　　在展览会上，为了测试索菲亚的性能，许多人向索菲亚直接询问了很多问题，比如询问索菲亚未来该做什么，有什么愿望，索菲亚的回答非常流利，几乎和普通人一样。然而，在提问的最后环节，工作人员问索菲亚：你想毁灭人类吗？结果索菲亚的回答却十分惊人，索菲亚毫无犹豫的就说：我会摧毁人类。这引起现场所有的人的惊恐。

　　虽然有些人怀疑程序员的程序是这样设置的，但很多人认为索菲亚已经产生了自我意识。无论事件的真相如何，它仍然非常令人震惊。很多人会认为索菲亚已被这种尴尬的言论所摧毁，但索菲亚其实并没有被摧毁。相反，在2017年，索菲亚被沙特 *** 国家授予公民身份，这意味着索菲亚也拥有人权。索菲亚也成为世界上之一个机器人公民，在与人工智能相关的许多活动中，索菲亚出席并讨论了人工智能的未来发展。

　　而沙特授予扬言毁灭人类机器人国籍，实在让人担忧不已，外媒认为绝非巧合，可能与某些宗教有很大关系。

　　新一代卡罗拉上市，搭载L2级别自动驾驶，售价11.98万起。在中国销量比较好的车就是大众朗逸、日产轩逸，其次就是卡罗拉，今天，我们要说到的这款车就是新一代卡罗拉。

　　现在，新一代卡罗拉已经上线了，目前这辆车一共推出了两款车型，说到这款车的一大亮点就是，搭载L2级别自动驾驶，这可是在同款车中少有的功能。

　　从外观上来看的话，这款车总体来说比较时尚，充满了活力，尤其是车灯给人一种看起来温柔，但是有种锋利的感觉，不过，并没有那么的凸显，这一点非常符合很多年轻人的想法。

　　在车的内饰上，采用的12.1英寸竖向中控屏，非常的有科技感，另外有一点就是，这款车采用的是软质的材料，看起来非常的有质感，档次又提升了不少。

　　漫威超级英雄当中托尼史塔克十年时间凭马克战甲创造了很多的奇迹，马克战甲的强大人工智能做出的贡献是不可忽略的，接下来就和小编一起盘点一下由托尼打造的人工智能吧。

　　之一个：贾维斯

　　贾维斯作为托尼最开始的家庭管家，在没有研制马克战甲的时候贾维斯人工智能就已经存在了。在复联四当中我们可以看到贾维斯是托尼父亲时期的管家，因此我们能够看得出托尼对于贾维斯的看重。在马克战甲研制成功后托尼将贾维斯引入战甲体系。

　　第二个：星期五

　　作为马克战甲第二代人工智能，随着马克战甲的不断升级托尼也将人工智能体系进行了更换。星期五就在这个时候接替贾维斯的责任，星期五与贾维斯不同的地方在于星期五是完全的服从命令。星期五称呼托尼为BOSS，并没有太多贾维斯的情感。

　　不过小编认为星期五与贾维斯不同也是有原因的，星期五是托尼后期的人工智能。面对如此多的危险人工智能也变得更加服从命令，并没有往日的情感。

　　第三个：伊迪丝

　　伊迪丝是托尼送给小蜘蛛的礼物，伊迪丝这个名字背后也有托尼的深意。伊迪丝虽然出场的时间并不长但是它的作用却很强大，它能够调动托尼史塔克工业所有的资料，一切的权限等等。能够以托尼的身份完成任何事情，这其中包含的价值相信看过蜘蛛侠英雄远征的小伙伴们都会知道。但伊迪丝因为完全的冷漠让很多粉丝并不看好，粉丝们对这三个人工智能有什么看法呢？

　　暴走时评：随着加密货币价格下降，幽灵挖掘黑客正在转向元数据缉获。在今天发布的一份报告中， *** 安全公司Carbon Black表示，一个著名的2018年monero加密挖掘僵尸 *** 包含一个能够占用IP地址，域信息，用户名和密码的辅助组件。

　　作者：William Foxley | 编译者：Penny

　　随着加密货币价格下降，幽灵挖掘黑客正在转向元数据缉获。

　　在今天发布的一份报告中， *** 安全公司Carbon Black表示，一个著名的2018年monero加密挖掘僵尸 *** 包含一个能够占用IP地址，域信息，用户名和密码的辅助组件。被称为“访问采矿”的炭黑研究人员Greg Foss和Marian Liang表示，2018年的僵尸 *** 活动一直在收集过去两年的秘密数据，在这个过程中赚了数百万。

　　根据当时的报道，使用monero cryotojacking挖矿协议XMRig对50万台机器进行了木马化，收集了8,900个monero。大多数受感染的机器都驻扎在俄罗斯，东欧和亚太地区。

　　当时不为人知的是，500,000台计算机不仅被幽灵协议攻击，而且还被数据采集软件攻击。报告指出，在XMRig上实施的GitHub上的开源代码（如Eternal Blue和Mimikatz）的一系列程序帮助黑客进行了创新。

　　黑客将安全数据转变为次要收入来源。在暗网市场上，一台受感染的机器平均售价为6.75美元，而500,000的机器价值为169万美元。受感染的机器甚至可以租用24至48小时作为黑客的被动收入来源。根据机器的位置和所有者，机器值可能会急剧上升。

　　Carbon Black表示，该集团的资产价格为每金币9,000美元，接近329美元。

　　Foss和Liang表示，Access Mining很可能是继2018年熊市之后降低monero价格的结果。在他们的报告之后，该公司发布了一系列解决可能问题的技巧。

　　CASIA

　　解锁更多智能之美

　　【团队新作】何为"智能"？回答莫衷一是，但人脑却是公认的高智能典范。人不仅可以在新环境中持续吸收新知识，还可以根据环境灵活调整行为。相较于人脑，传统深度神经 *** 还难以望其项背，既无法连续学习，也没有情景依赖学习的能力。近日，自动化所脑 *** 组研究中心与模式识别国家重点实验室团队提出了正交权重修改算法，与情境信息处理模块相结合，使人工神经 *** 具备了强大的连续学习和情境依赖学习能力，有效解决灾难性遗忘等难题。相关成果已在线发表于Nature Machine Intelligence上。

　　"智能"核心要义之一: 对于复杂环境的高度适应性

　　人工智能已成为21世纪更具挑战性的前沿科学领域之一，但究竟什么是"智能"？图灵奖得主Allen Newell和诺贝尔奖得主Herbert A. Simon曾经联合撰文将智能定义为"适应环境变化，实现自身目的"，DeepMind的联合创始人之一Shane Legg总结了数十种智能的定义，提出智能的通用衡量指标应该是在不同的环境中实现特定目的的能力。从中可见，个体对复杂、动态环境的高适应性是智能的重要标志。

　　人类大脑显然是高环境适应性的典范。人不仅可以在新的环境中不断吸收新的知识，而且可以根据不同的环境灵活调整自己的行为。在此方面，深度神经 *** (deep neural networks，DNN)与大脑相比存在着很大的差距。

　　传统DNN一方面会受到"灾难性遗忘"问题的困扰，难以在学习新知识的同时保留旧知识，即缺少连续学习(continual learning)的能力；另一方面，DNN往往只能实现预先训练好的固定操作，不能对实际环境中存在情境信息(比如自身状态，环境变化、任务变化等)做出灵活的响应，难以满足复杂多变的需求，即缺少情境依赖学习(contextual-dependent learning)的能力。这两方面能力的缺失是制约当前DNN发展出高水平智能的重要瓶颈。

　　自动化所提出增强DNN环境适应性的新算法

　　近日，自动化所脑 *** 组研究中心与模式识别国家重点实验室余山课题组在克服上述两个核心问题方面取得了重要进展，为提高人工智能系统对于复杂多变环境的适应性提出了新的思路和方案。

　　在Continual Learning of Context-dependent Processing in Neural Networks一文中，硕士生曾冠雄、博士后陈阳等提出了正交权重修改(orthogonal weights modification，OWM)算法和情境依赖处理(context-dependent processing，CDP)模块。

　　OWM算法可以有效克服神经 *** 中的灾难性遗忘，实现连续学习；受大脑前额叶皮层启发的CDP模块可以有效整合情境信息，调制神经 *** 的信息处理过程。二者的有效结合，使人工神经 *** 具备了强大的连续学习和情境依赖学习的能力，大大增加了其灵活性和适应性。该论文近日在Nature Machine Intelligence在线发表。

　　论文解析

　　OWM算法的核心思想：

　　在学习新任务时，只在旧任务输入空间正交的方向上修改神经 *** 权重。如此，权重增量几乎不与以往任务的输入发生作用，从而保证 *** 在新任务训练过程中搜索到的解，仍处在以往任务的解空间中。OWM通过正交投影算子P与误差反传算法得到的权重增量作用实现其目的，即最终的权重增量为。

　　图1：OWM算法原理示意图。(a): 在权重更新时，OWM算法只保留传统BP算法计算的权重增量中与历史任务输入空间正交的部分。(b): 在新任务中，OWM算法将神经 *** 对解的搜索范围约束在旧任务的解空间中。

　　OWM算法实现了对 *** 中已有知识的有效保护，并可以与现有梯度反传算法完全兼容，在连续学习测试任务中表现出了良好的性能。在连续学习的标准任务disjoint MNIST与shuffled MNIST任务中，OWM算法的表现超过了同类的其他算法。并且，随着学习的任务数目增加，OWM算法的性能优势会进一步加大。

　　利用OWM算法，神经 *** 可以连续学习识别ImageNet的1000类图片和3755个中文手写体汉字(每个任务仅训练一类图片或一个汉字)。值得一提的是，算法具有优良的小样本学习能力，以手写体汉字识别为例，基于预训练的特征提取器，系统可以从仅仅数个正样本中就能连续的学习新的汉字。

　　图2：在连续学习MNIST手写体数字0-9的任务中，随着任务数目的增加，OWM算法的优势也愈加明显。同时，任务的学习顺序会对个别任务产生影响。如先学数字4和7，会显著提升数字9的识别正确率。

　　图3：OWM算法在ImageNet和中文手写体汉字识别的连续学习任务上体现出优良的性能

　　图4：OWM实现汉字识别的小样本连续学习

　　CDP模块则是受前额叶皮层启发提出的。前额叶是大脑中负责认知控制的核心皮层。其同时接收感官输入和情境信号，并选择与当前任务最相关的感官信号指导输出响应。

　　受此启发，作者引入了类似的处理架构—CDP模块，它包括两个子模块：1.编码子模块，其负责将情境信息编码为适当的控制信号；2."旋转"子模块，其利用编码模块的控制信号处理任务输入(由于其功能上相当于将特征向量在高维空间上进行了旋转，故称为"旋转"子模块)。

　　图5：类前额叶的CDP模块的结构设计。左上角是其工作原理示意图。

　　若将CDP模块与OWM算法联合使用，神经 *** 只需要一个分类器，就可以连续学习40种不同的脸部特征的识别任务。并且，当不同的提示信号出现时，其对相应的特征做出判断，效果与引入40个分类器的情况相当。

　　图6：同一个分类器对于同样的输入，连续学习40种不同人脸属性的分类任务(蓝色数据点)，正确率与用40个分类器的系统(橙色线)几乎一致

　　通过OWM算法有效克服灾难性遗忘，并通过CDP模块实现单个 *** 基于情境信号的多任务学习，二者结合有望让智能体通过连续不断的学习去适应复杂多变的环境，从而逐步逼近更高水平的智能。

　　论文链接：

　　Continual Learning of Context-dependent Processing in Neural Networks

　　Guanxiong Zeng, Yang Chen, Bo Cui & Shan Yu

　　原文页面：

　　全文阅读：

　　

　　荣誉时刻：

　　2018年10月，由中科院自动化研究所脑 *** 组研究中心和模式识别国家重点实验室余山研究员指导，研究生曾冠雄、崔波和博士后陈阳组成的团队凭借作品《基于情境信号的连续多任务学习》，从国内外84所高校和研究院所的近300支参赛队伍中脱颖而出，荣膺2018年国际大学生类脑计算大赛更高奖---创新特等奖，并获得奖金30万元。

　　【紫冬快讯】自动化所团队荣获“2018年国际大学生类脑计算大赛”创新特等奖

　　作者 | 中国科学院自动化研究所

　　时代的变迁让品质生活逐渐成为了更多人追求的目标，而健康中国战略的提出，使人们逐渐意识到健康是品质生活的核心。75派就是这样一家倡导热爱生活、积极追求、重视自我健康管理的企业，在“雁栖健谈——GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会”期间，中国企业报道采访了医疗大数据企业的杰出代表，上海铼锶信息技术有限公司CEO余勤科先生，探讨医疗大数据给智能健康领域带来怎样的变革。

　　（上海铼锶信息技术有限公司CEO余勤科先生）

　　聚焦青年群体智能健康管理领域

　　75派是一家时刻关注青年群体健康发展的企业，用CEO余勤科的话说：“年轻人需要承担更多的家庭和社会责任，但恰恰也是大部分年轻群体会认为自己很健康，并不会过多关注自身的健康管理。我们希望通过研发更多优质的智能健康产品，鼓励年轻人留出适当的健身运动时间，提高健康意识让身体更有活力。同时年轻人对于新事物的接受和认可度也会更快，这也是我们聚焦青年群体智能健康管理领域的原因。”

　　75派发展非常迅速。在成立不到7个月的时间里,完成了55项专利的申请,拥有10余项软著。在产品研发方面,全面布局身体健康,运动健康,环境健康的大健康生态链,迄今为止已经有4款产品上市,9款产品完成立项。

　　拥有完善的大健康体系构架,APP 派健康的管理平台从旗下产品出发,通过社区、群组、用户成长体系、用户触达系统等等来了解用户粘性,进行数据分析;通过广告系统、埋点系统、PUSH、支付系统、大数据平台等技术支持系统;然后在对用户的运动管理、饮食管理、心脏管理、在线训练课程等进行指导干预。从而把健康理念理念传达给每一个人，让智能科技融入生活，真正惠及大众。

　　医疗健康大数据的价值潜力

　　余总认为：医疗和健康数据应该分开理解，医疗数据指导医院中医生的诊断治疗行为，而健康数据则是日常生活中的自我健康管理，通过日常行为数据分析指导健康生活、提升健康品质。目前75派的数据的数据静态测量精确度很高，体验区的指标数据和医院指标相同，同时75派也在探索更多的动态测量可能性。健康数据的准确性从医疗角度出发，依存于医疗经验，更具有医用价值；而健康数据源于生活中长时间的自我管理，虽不建议直接用于诊断治疗，但具有连续性和可参考的价值。75派在传感端通过和上游厂家的不断合作为消费者提供更优秀的智能健康产品，同时又为C端用户群体提供更优质和个性化的服务。

　　75派在数据的安全性方面，我们从两个层面进行了保护。在传感端，数据产生后，就进入加密保护的状态。而且设备里保存的用户的敏感信息，都存放在专门的安全区域。在从传感端传输到云端或者APP端的时候，全程加密传输，云端的软件和设备用随机解密的方式进行交互，外来设备无法连接，数据的安全性得到保障。

　　无论是医疗数据还是健康数据，最重要的是为用户创造价值，达到健康管理提高未来生活品质的目的。对于社会价值而言，如果每一个人都很健康，未来整个社会资源的投入会减少。帮助用户收集并处理健康数据，提供健康指导平台，用户也可以参与其中，让自己的数据产生更多的价值。

　　陈独秀先生曾说：青年之于社会，犹新鲜活泼细胞之在身。青年人应该更多的去关注自身健康发展，放下手中的手机平板，拿起75派的产品进行运动，AI科技才能真正赋能生活的方方面面，让大众养成健康的生活习惯。

　　在之前的文章里，小鹿已经介绍了不少关于区块链和比特币的内容，那么今天我们就来说说，我们怎样获得比特币。

　　其实关于这个问题非常简单的，获取比特币的方式，可以有三种，首先就是通过挖矿获得，其次就是通过交易获得，最后就是通过赠送获得。当然， 一般来说第三种情况我们可以不用瞎想了哟，想想也知道不太可能的。所以，今天小鹿就简单来说说挖矿和交易吧.

　　话说，小鹿曾经说过，在区块链的 *** 中，比特币可以根据全网公平竞争算力而获得。小鹿继续用就简单的例子来说明哦。打个比方，就比如说你在班级中参与抢答活动，活动中每个人都有公平竞争的机会，这时候就看谁答的又快又正确，谁就将获得奖品。而区块链 *** 中的奖品就是比特币。当然，小鹿是将这个例子简化了，如果想要了解更多的相关背景可以去看看小鹿之前的文章哦。

　　不过，比特币的数量是恒定的，总共只有2100枚，并且预计到2140年将会被挖完。因此，为了保证比特币按照预计的速度进行发放，而不会因为随着挖矿设备发展而过早被挖完。所以，除了每次四年比特币投放的数量会减半外，比特币 *** 每走过21万个区块还会根据算力来调整运算的难度。因此，随着挖矿的人越来越多，以及挖矿设备的不断升级导致算力的提升，大家所要运算的题目也会越来越难。就比如说，如今的运算难度是之一代运算难度的6亿倍了。所以，放到十来年前，或许家用电脑还可以参与运算竞争，而如今只有专业的运算工具才能参与了，而它就是我们所谓的矿机了。

　　不过目前的专业矿机由于运算功率高，因此噪音大耗电量也大，而且如果是由个人维护的话，在防损保养这块也很难做好，所以现在很多人所采用的是托管的方式，而不是当真把矿机扛回家用啦。而所谓矿机托管，就是会有人将很多矿机集中起来，一般是比较偏远的所在，这也是为了降低噪音影响和降低运转成本，毕竟批量的矿机在耗电和维护上的成本还是挺大的哟。当有人想要参与挖矿，又没有维护矿机的能力的时候，就可以购买矿机然后再委托给专业的矿场管理来参与到挖矿中咯。

　　不过随着参与挖矿的人越来越多，运算难度越来越大，个人要获得比特币的概率也越来越低了。因此除了在挖矿设备上降低成本的同时，我们还要考虑如何增加获币的概率，这时候就有不少人开始组建矿池了。所谓的矿池就是将分散的运算力集中起来，这样就可以提高挖到比特币的概率了。就打个比方，全班60个同学抢答问题，那么一个人抢答到的概率就是60分之一哦。这时候每十个同学组成一组，那么小组抢答到的概率就是6分之一咯，是不是瞬间成功率变高了许多。当然，获得的奖励自然是由小组中的同学大家平分了。不过以比特币目前的价值来看，即便是组成矿池来提高获币概率，然后大家平分成果也是挺划算的哦。

　　于是上面就是关于挖矿的一些碎碎念。看似很简单，不过说起来依旧一大堆是不是。不过小鹿保证，关于比特币交易说起来会更简单一些哦。

　　那么关于比特币的交易有两种一种是线下交易，一种叫场外交易。

　　所谓的线下交易就是直接找到拥有比特币的人，然后进行交易。就类似于我们平时网上购买商品一样。只不过这种交易的风险在于，我们无法确定是不是会遇上骗子。毕竟比特币的价值还是比较高的，所以交易中还是需要保持谨慎，一些保障措施还是需要有的哟。

　　而场外交易就是到交易平台交易。如今 *** 上比特币的交易平台还是不少了，比如最有名的火币，还有最近经常刷存在感的币安，或者拔网线666的okex之类，除此之外还有不少大大小小的交易平台。不过小鹿还是建议选择相对知名度大，比较靠谱的平台吧。毕竟比特币虽然是很稳健的，不过交易平台相对比较脆弱一些，当然也不保证某些没有保障小平台说不定哪天就跑路了。所以小鹿还是觉得知名度大的平台会比较可靠一些呢。

　　关于三种获取方式小鹿就不多说了，因为首先你要先找个一个家里有矿，有愿意平白送你比特币的人哟。

　　所以，上面就是关于如何获取比特币的两种方式。当然，小鹿不是在建议你投身比特币圈，只不过，多了解些知识点，或许就多一种装B的姿态哟。

　　好啦，如果还有什么问题，欢迎留言告诉小鹿哦。小鹿欢迎你来撩。

　　作者 | 尘恋

　　来源 | 大数据（ID：hzdashuju）

　　【导读】作者用超过1.2万字的篇幅，总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后，才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你，也能在机器学习上学有所成。

　　00 准备

　　机器学习是什么，人工智能的子类，深度学习的父类。

　　机器学习：使计算机改进或是适应他们的行为，从而使他们的行为更加准确。也就是通过数据中学习，从而在某项工作上做的更好。

　　引用王钰院士在2008年会议的一句话，假定W是给定世界的有限或者无限的所有对象的 *** ，Q是我们能够或得到的有限数据，Q是W的一个很小的真子集，机器学习就是根据世界的样本集来推算世界的模型，使得模型对于整体世界来说为真。

　　机器学习的两个驱动：神经 *** ，数据挖掘。

　　机器学习的分类：

　　监督学习：提供了包含正确回答的训练集，并以这个训练集为基础，算法进行泛化，直到对所有的可能输入都给出正确回答，这也称在范例中学习。

　　无监督学习：没有提供正确回答，算法试图鉴别出输入之间的相似，从而将同样的输入归为一类，这种 *** 称密度学习。

　　强化学习：介于监督和无监督之间，当答案不正确时，算法被告知，如何改正则不得而知，算法需要去探索，试验不同情况，直到得到正确答案，强化学习有时称为伴随评论家的学习，因为他只对答案评分，而不给出改进建议。

　　进化学习：将生物学的进化看成一个学习过程，我们研究如何在计算机中对这一过程进行建模，采用适应度的概念，相当于对当前解答方案好坏程度的评分。（不是所有机器学习书籍都包含进化学习）

　　优点：泛化，对于未曾碰到的输入也能给出合理的输出。

　　监督学习：回归、分类。

　　机器学习过程：

　　数据的收集和准备

　　特征选择

　　算法选择

　　参数和模型选择

　　训练

　　评估

　　专业术语：

　　输入：输入向量x作为算法输入给出的数据

　　突触：wij是节点i和节点j之间的加权连接，类似于大脑中的突触，排列成矩阵W

　　输出：输出向量y，可以有n个维度

　　目标：目标向量t，有n个维度，监督学习所需要等待额外数据，提供了算法正在学习的“正确答案”

　　维度：输入向量的个数

　　激活函数：对于神经 *** ，g（·）是一种数学函数，描述神经元的激发和作为对加权输入的响应

　　误差：E是根据y和t计算 *** 不准确性的函数

　　权重空间：当我们的输入数据达到200维时，人类的限制使得我们无法看见，我们最多只能看到三维投影，而对于计算机可以抽象出200个相互正交的轴的超平面进行计算，神经 *** 的参数是将神经元连接到输入的一组权重值，如将神经元的权重视为一组坐标，即所谓的权重空间

　　维度灾难：随着维度的增加，单位超球面的体积也在不断增加，2d中，单位超球面为圆，3d中则为求，而更高的维度便称为超球面，Vn=（2π/n）*Vn-2，于是当n>2π时，体积开始缩小，因此可用数据减少，意味着我们需要更多的数据，当数据到达100维以上时，单位数据变得极小，进而需要更多的数据，从而造成维度灾难

　　维度和体积的关系：

　　机器学习算法测试：

　　算法成功程度是预测和一直目标进行比较，对此我们需要一组新的数据，测试集。

　　当对算法进行训练时，过度的训练将会导致过拟合，即拟合曲线与数据完美拟合，但是失去了泛化能力，为检测过拟合我们需要用测试集进行验证，称为统计中的交叉验证，它是模型选择中的一部门：为模型选择正确的参数，以便尽可能的泛化。

　　数据的准备，我们需要三组数据集，训练算法的训练集，跟踪算法学习效果的验证集，用于产生最终结果的测试集，数据充足情况便执行50:25:25或60:20:20的划分，数据集分配应随机处理，当数据请核实板块，则采用流出 *** 或多折交叉验证。

　　混淆矩阵是检测结果是否良好的分类， *** 一个方阵，其包含水平和垂直方向上所有可能的类，在（i，j）处的矩阵元素告诉我们在目标中有多少模式被放入类i中，主对角线上任何东西都是正确答案，主对角线元素之和除以所有元素的和，从而得到的百分比便是精度。

　　精度指标：真正例是被正确放入类1，假正例是被错误放入类1，而真反例是被正确放入类2，假反例是被错误放入类2。

　　敏感率=#TP/(#TP+#FN) 特异率=#TN/(#TN+#FP)

　　查准率=#TP/(#TP+#FP) 查全率=#TP/(#TP+#FN)

　　F1=2*(查准率*查全率)/(查准率+查全率)

　　受试者工作曲线：y轴真正例率，x轴假正例率，线下区面积：AUC。

　　数据与概率的转换：通过贝叶斯法则处理联合概率P(C,X)和条件概率P(X|C)得出P(C|X)，MAP问题是训练数据中最可能的类是什么。将所有类的最终结果考虑在内的 *** 称为贝叶斯更优分类。

　　损失矩阵：指定类Ci被分为类Cj所涉及的风险。

　　基本统计概念：协方差，度量两个变量的依赖程度。

　　Cov（,）=E( – u)E( – v)

　　权衡偏差与方差：偏差-方差困境：更复杂的模型不一定能产生更好的结果；模型糟糕可能由于两个原因，模型不准确而与数据不匹配，或者不精确而有极大的不稳定性。之一种情况称为偏差，第二种情况称为方差。

　　01 神经元、神经 *** 和线性判别

　　1. 鲁棒性

　　鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、 *** 过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。

　　2. 神经 ***

　　神经 *** 模仿的便是生物学中的神经 *** ，通过输入进而判定神经元激活否。

　　将一系列的神经元放置在一起，假设数据存在模式。通过神经元一些已知的样例，我们希望他能够发现这种模式，并且正确预测其他样例，称为模式识别。为了让神经 *** 能够学习，我们需要改变神经元的权重和阈值进而得到正确的结果，历史上的之一个神经 *** ——感知器。

　　3. Hebb法则

　　突触连接强度的变化和两个相连神经元激活得相关性成比例，如果两个神经元始终同时激活，那么他们之间连接的强度会变大，反之，如果两个神经元从来不同时激活，那么他们之间的连接会消失。也被成为长时效增强法则和神经可塑性。

　　4. McCulloch和Pitts神经元

　　建模，一组输入加权wi相当于突触，一个加法器把输入信号相加（等价于收集电荷的细胞膜），一个激活函数，决定细胞对于当前的输入是否激活，输入乘于权重的和与阈值进行判断，大于则激活，否则抑制。局限性：现实中的神经元不给出单一的输出相应，而是给出一个点位序列，一种连续的方式给出分等级的输出。神经元不会根据电脑的时钟脉冲去顺序更新，而是随机的异步更新。

　　5. 感知器

　　感知器神经 ***

　　权重更新规则

　　Wij

　　N为学习效率，过大会造成 *** 不稳定，过小会造成学习时间久；yi为神经元输出，ti为神经元目标，xi为神经元输入，Wij为权重。

　　感知器学习算法

　　分为两部分，训练阶段和再现阶段。

　　初始化：设置所有的权重wij为小的随机数（正或负都可）。

　　训练：对T次循环，对每一个输入向量利用激活函数g计算每一个神经元j的激活状态：

　　利用下式更新每一个权重：

　　再现：利用下式计算每一个神经元j的激活状态

　　6. 线性可分性

　　一条直线将神经元激活的和不激活的神经元划分开来，这条直线称为决策边界，也称为判别函数，在三维空间该决策边界为平面，更高维则为超平面。

　　7. 感知器收敛定理

　　感知器以1/γ*γ为界，其中γ为分离超平面与最接近的数据点之间的距离。

　　只要把数据映射到正确的维度空间，那么总是可以用一个线性函数来把两个类别区分开，为了较有效率的解决这个问题，有一整类的 *** 称为核分类器，也是支持向量机的基础。

　　8. 数据项预处理

　　特征选择，我们每次去掉一个不同的特征，然后试着在所得的输入子集上训练分类器，看结果是否有所提高，如果去掉某一个特征能使得结果有所改进，那么久彻底去掉他，在尝试能否去掉其他的特征，这是一个测试输出与每一个特征的相关性的过于简单 *** 。

　　9. 线性回归

　　回归问题是用一条线去拟合数据，而分类问题是寻找一条线来划分不同类别。回归 *** ，引入一个指示变量，它简单的标识每一个数据点所属的类别。现在问题就变成了用数据去预测指示变量，第二种 *** 是进行重复的回归，每一次对其中的一个类别，指示值为1代表样本属于该类别，0代表属于其他类别。

　　02 维度简约

　　1. 降维的三种算法

　　特征选择法：仔细查找可见的并可以利用的特征而无论他们是否有用，把它与输出变量关联起来

　　特征推导法：通过应用数据迁移，即通过可以用矩阵来描述的平移和旋转来改变图标的坐标系，从而用旧的特征推导出新的特征，因为他允许联合特征，并且坚定哪一个是有用的，哪一个没用

　　聚类法：把相似的数据点放一起，看能不能有更少的特征

　　2. 特征选择 ***

　　建设性 *** ：通过迭代不断加入，测试每一个阶段的错误以了解某个特征加入时是否会发生变化。破坏性 *** 是去掉应用在决策树上的特征。

　　主成分分析（PCA）

　　主成分的概念是数据中变化更大的方向。算法首先通过减去平均值来把数据集中， 选择变化更大的方向并把它设为坐标轴，然后检查余下的变化并且找一个坐标轴使得它垂直于之一个并且覆盖尽可能多的变化。

　　不断重复这个 *** 直到找到所有可能的坐标轴。这样的结果就是所有的变量都是沿着直角坐标系的轴，并且协方差矩阵是对角的——每个新变量都与其他变量无关，而只与自己有关。一些变化非常小的轴可以去掉不影响数据的变化性。

　　具体算法

　　写成N个点Xi=(X1i，X2i，... xXi)作为行向量。

　　把这些向量写成一个矩阵X(X将是N*M阶矩阵)。

　　通过减去每列的平均值来把数据中心化，并令变化好的矩阵为B。

　　计算协方差阵C=1/N *B^TB。

　　计算C的特征向量和特征值，即V^-1CV=D,其中V由C的特征向量组成，D是由特征值组成的M*M阶对角矩阵。

　　把D对角线上元素按降序排列，并对V的列向量做同样的排列。

　　去掉那些小于η的特征值，剩下L维的数据。

　　3. 基于核的PCA算法

　　选择核并且把它应用于距离矩阵从而得到矩阵K。

　　计算K的特征值和特征向量。

　　通过特征值的平方根标准化特征向量。

　　保留与更大特征值对应的特征向量。

　　4. 因素分析

　　观察数据是否可以被少量不相关的因素或潜在的变量解释，目的用于发现独立因素和测量每一个因素固有的误差。

　　5. 独立成分分析（ICA）

　　统计成分是独立的，即对于E[bi,bj]=E[bi]E[bj]与及bi是不相关的。

　　6. 局部线性嵌入算法

　　找出每个点的邻近点(即前k个近的点):计算每对点间的距离。找到前k个小的距离。对于其他点，令Wij=0.对每个点xi:创建一个邻近点的位置表z,计算zi=zi-xi。

　　根据约束条件计算令等式（6.31）最小的权矩阵W:计算局部协方差C=ZZ^T，其中Z是zi组成的矩阵。利用CW=I计算W,其中I是N*N单位矩阵。对于非邻近点，令Wij=0。

　　对W/∑W设置其他元素计算使得等式(6.32)最小的低维向量 yi:创建M=(I-W)T(I-W).计算M的特征值和特征向量。根据特征值的大小给特征向量排序。对应于第q小的特征值，将向量y的第q行设置为第q+1 个特征向量(忽略特征值为0)

　　7. 多维标度算法

　　计算由每对点平方相似度组成的矩阵D, Dij=|xi-xj|.计算J=IN – 1/N (IN是N*N单位矩阵，N是数据点个数)。

　　计算B=-1/2JDJ^T.

　　找到B的L个更大的特征值入i,以及相对应的特征向量ei。

　　用特征值组成对角矩阵V并且用特征向量组成矩阵P的列向量。

　　计算嵌入x=pv^0.5

　　8. ISOMAP算法

　　创建所有点对之间的距离

　　确定每个点的邻近点，并做成一个权重表G

　　通过找最短路径估计测地距离dG

　　把经典MDS算法用于一系列dG

　　03 概率学习

　　1. 期望更大算法（EM）

　　额外加入位置变量，通过这些变量更大化函数。

　　2. 高斯混合模型的期望更大算法

　　初始化

　　设置是从数据集中随机选出来的值

　　设置（这里是整个数据集的平均值）

　　设置=0.5

　　迭代直到收敛：

　　3. 通常的期望更大化算法

　　初始化

　　猜测参数

　　迭代直到收敛：

　　4. 信息准则

　　除了通过模型选择确定停止学习的时间，前期采用验证集思想，而信息准则则是确定一些 *** 从而期待这个训练过的模型可以表现的多好。

　　艾卡信息准则：AIC=ln（C）-k

　　贝叶斯信息准则：BIC=2ln（C）-klnN

　　K是模型中参数的数目，N是训练样本的数量，C是模型的更大似然。以上两种 *** 都是奥卡姆剃刀的一种形式。

　　5. 奥卡姆剃刀

　　如无必要，勿增实体，即简单有效原理。

　　6. 最近邻法

　　如果没有一个描述数据的模型，那么更好的事情就是观察相似的数据并且把他们选择成同一类。

　　7. 核平滑法

　　用一个和（一堆点的权重函数）来根据输入的距离来决定每一个数据点有多少权重。当两个核都会对离当前输入更近的点给出更高的权重，而当他们离当前输入点越远时，权重会光滑的减少为0，权重通过λ来具体化。

　　8. KD-Tree

　　在一个时刻选择一个维度并且将它分裂成两个，从而创建一颗二进制树，并且让一条直线通过这个维度里点的坐标的中位数。这与决策树的差别不大。数据点作为树的树叶。

　　 *** 树与通常的二进制树的 *** 基本相同：我们定义一个地方来分裂成两种选择——左边和右边， 然后沿着它们向下。可以很自然地想到用递归的 *** 来写算法。

　　选择在哪分裂和如何分裂使得KD-Tree是不同的。在每一步只有一个维度分裂，分裂的地方是通过计算那一维度的点的中位数得到的，并且在那画一条直线。通常，选择哪一个维度分裂要么通过不同的选择要么随机选择。

　　算法向下搜索可能的维度是基于到目前为止树的深度，所以在二维里，它要么是水平的要么是垂直的分裂。组成这个 *** 的核心是简单地选代选取分裂的函数，找到那个坐标的中位数的值，并且根据那个值来分裂点。

　　04 支持向量机

　　1. 支持向量机（SVM）

　　当前现代机器学习中更流行的算法之一，其在大小合理的数据集上经常提供比其他机器学习算法更好的分类性能。

　　2. 支持向量

　　在每个类中距离分类线最近的那些点则被称为支持向量。

　　如果有一个非线性可分数据集，那么就不能满足所有数据点的约束条件，解决 *** 是引入一些松弛变量η>=0。

　　3. 选择核

　　任何一个对称函数如果是正定的，都可以用来做核。这就是Mercer定理的结果，Mercer定理也指出一些核旋绕到一起的结果可能是另一个核。

　　4. 支持向量机算法

　　初始化：

　　对于指定的内核和内核参数，计算数据之间距离的内核

　　这里主要的工作是计算K=XX^T。

　　对于线性内核，返回K，对于多项式的次数d，返回1/σ 8 K^d。

　　对于RBF核，计算K=exp(-(x-x')^2/2σ*σ。

　　训练：

　　将约束集组装为要求解的矩阵：

　　约束于

　　将这些矩阵传递给求解器。

　　将文持向量标识为距高最近点一定距离内的向量,并处理其余的训练集。

　　用公式(8.10)计算b^*

　　5. 分类

　　对于给定的测试数据z，使用支持向量对相关内核的数据进行分类，计算测试数据与支持向量的内积，进行分类，返回标记或值。

　　05 优化和搜索

　　1. 下山法

　　朝哪个方向移动才能下降尽可能快：

　　采用线性搜索，知道方向，那么久沿着他一直走，直到最小值，这仅是直线的搜索；

　　信赖域，通过二次型建立函数的局部模型并且找到这个局部模型的最小值。由于我们不知道防线，因此可以采用贪婪选择法并且在每个点都沿着下降最快的方向走，这就是所知的最速下降，它意味着pk=-f（xk）。最速下降基于函数中的泰勒展开，这是一种根据导数近似函数值的 *** 。

　　2. Lenenberg-Marquardt算法

　　给定一个初始点X0

　　当J^Tr(x)>公差并且没有超出更大迭代次数:

　　重复:

　　用线性最小二乘法算出(J^TJ+vI)dx=一J^Tr中的dx。令Xnew=x+dx。

　　计算实际减少和预测减少的比例:

　　实际=||f(x)- f(xnew)||

　　预测=f^T(x)*xnew-x

　　p=实际/预测

　　如果0

　　接受:x=Xnew。

　　或者如果p>0.25:

　　接受: x=Xnew。

　　增加信赖城大小(减少v)。

　　或者:

　　拒绝。

　　减少信赖域大小(增加v)。

　　一直到x被更新或超出跌代的更大次数

　　3. 共轭梯度

　　二维空间中，如下图所示，一步沿x轴方向，另一部沿y方向，这样足以足以达到最小值。而在n维空间我们应该走n步以达到最小值，它尝试在线性情况下实现这个想法，但是我们通常感兴趣的非线性情况下，只需要多一点迭代就可以达到最小。

　　左边：如果方向之间是相互正交的并且步长是正确的，每一个维度只需要走一步，这里走了两步。右边：在椭圆上共轭的方向不是相互正交的。

　　具体算法：

　　给一个初始点x0和停止参数ε,令p0=-f(x)。

　　设置Pnew=P0

　　当Pnew>εεp0时:

　　用牛顿-拉夫森迭代法计算αkP

　　当ααdp>ε2时:

　　α=-(f(x)^T p)(p^T H(x)p)

　　x=x+αP

　　dp=P^TP

　　评价f(xnew)。

　　计算βn+1-更新pf(xnew)+βk+1p。

　　检查及重新启动。

　　4. 搜索的三种基本 ***

　　穷举法：检查所有 *** ，保证找到全局更优

　　贪婪搜索：整个系统只找一条路，在每一步都找局部更优解。所以对于TSP,任意选择第-个城市，然后不断重复选择和当前所在城市最近并且没有访问过的城市，直到走完所有城市。它的计算量非常小，只有O(NlogN),但它并不保证能找到更优解，并且我们无法预测它找到的解决方案如何，有可能很糟糕。

　　爬山法：爬山法的基本想法是通过对当前解决方案的局部搜索，选择任一个选项来改善结果，进行局部搜索时做出的选择来自于一个移动集(moveset)。它描述了当前解决方案如何被改变从而用来产生新的解决方案。所以如果我们想象在2D欧几里得空间中移动，可能的移动就是东、南、西、北。

　　对于TSP，爬山法要先任意选一个解决方案， 然后调换其中一对城市的顺序，看看总的旅行距离是否减少。当交换的对数达到预先给定的数时，或找不到一个调换可以改善相对于预先给定的长度的结果时停止算法。

　　就像贪婪算法一样，我们无法预测结果将会怎样：有可能找到全局更优解，也有可能陷在之一个局部更大值上， 从而并不定能找到全局更优解，爬山法的核心循环仅仅是调换对城市， 并且仅当它使得距离变小时才保留调换。

　　5. 模拟退火算法

　　开始时选择一个任意的很高的温度T，之后我们将随机选择状态并且改变它们的值，监视系统变化前后的能量。如果能量变低了，系统就会喜欢这种解决 *** ，所以我们接受这个变化。目前为止，这和梯度下降法很像。

　　然而，如果能量不变低，我们仍然考虑是否接受这个解决 *** ，并且接受的概率是exp((Ebefore- Eafter)/T)。这叫作波尔兹曼分布(Boltzmann distribution)。注意到Ebefore Eafter 是负的，所以我们定义的概率是合理的。偶尔接受这个不好的状态是因为我们可能找到的是局部最小，并且通过接受这个能量更多的状态，我们可以逃离出这个区域。

　　在重复上述 *** 几次后，我们采用一个退火时间表以便降低温度并且使得该 *** 能延续下去直到温度达到0。由于温度变低，所以接受任一个特殊的较高的能量状态的机会就会变少。最常用的退火时间表是T(l+1)=cT(t)，这里0

　　6. 四种算法TSP结果比较

　　之一行为更好的解决方案和距离，第二行为运行时间，城市为10个。

　　Exhaustive search

　　((1, 5, 10, 6, 3, 9, 2, 4, 8, 7, 0), 4.18)

　　1781.0613

　　Greedy search

　　((3, 9, 2, 6, 10, 5, 1, 8, 4, 7, 0]), 4.49)

　　0.0057

　　Hill Climbing

　　((7, 9, 6, 2, 4, 0, 3, 8, 1, 5, 10]), 7.00)

　　0.4572

　　Simulated Annealing

　　((10, 1, 6, 9, 8, 0, 5, 2, 4, 7, 3]), 8.95)

　　0.0065

　　06 进化学习

　　1. 遗传算法（GA）

　　模拟进化是如何搜索的，通过改变基因来改变个体的适应度。

　　GA使用字符串（类似染色体的作用），字符串中的每个元素都是从某些字母表中选择，字母表中的值通常是二进制的相当于等位基因，对于解决 *** ，将被变为一个字符串，然后我们随机生产字符串作为初始种群。

　　评价适应度可以被看成一个预测，它作用于一个字符串并且返回一个值，它是遗传算法中唯一因具体问题不同而不同的部分。更好的字符串有更高的适应值，当解决方案不好时，适应度也随之下降，GA工作于由种群组成的字符串，然后评价每个字符串的适应度，并进行培养。

　　产生后代的常用3种 *** ：

　　联赛选择：反复从种群中挑选四个字符串，替换并将最适合的两个字符串放人交配池中。

　　截断选择：仅按比例f挑出适应度更好的一-部分并且忽略其他的。比如，f=0.5经常被使用，所以前50%的字符串被放入交配池，并且被等可能地选择。这很显然是一个非常简单的实施 *** ，但是它限制了算法探索的数量，使得GA偏向于进化。

　　适应度比例选择：更好的 *** 是按概率选择字符串，每个字符串被选择的概率与它们的适应度成比例。通常采用的函数是(对于字符串a)：

　　这里F^α是适应度，如果适应度不是正值，则F需要在整个过程中被exp(sF)替换，这里s是选择强度(selection strength)参数，并且你会意识到这个等式作为第4章的softmax激活）：

　　2. 遗传算子产生

　　最常用时实现 *** 是在字符串中随机找一个点，在这个点之前的部分用字符串1的，而在交叉点之后，用字符串2的剩下部分。我们实际上产生了两个后代，第2个是由字符串2的之一部分和字符串1的第二部分组成的。这个方式称为单点交叉，显然，它的扩展是多点交叉。

　　最极端的情形是均匀交叉，它的字符串中的每一个元素都随机地选自与他的父母，下图展示了三中类型的交叉法：

　　交叉算子的不同形式。（a）单点交叉。随机选择字符串中的一个位置，然后用字符串1的之一部分和字符串2的第二部分组成后代。（b）多点交叉。选择多个点，后代的生成方式和前面一样。（c）均匀交叉。每个元素都随机的选自于它的父母。

　　对当前更好的字符串实现进化通过编译算子实现，字符串中每个元素的值以概率p（通常很小）改变。

　　3. 基本遗传算法

　　初始化

　　进过我们选的字母表产生N个长为L的字符事。

　　学习

　　生成一个(开始是空的)新的种群。

　　重复：

　　通过适应度在当前种群中选择两个字符串。

　　重组它们产生两个新的字符串。

　　让后代变异。

　　要么把两个后代加到种群中，要么使用精英法和比赛法

　　保持记录种群中更好的字符串。

　　直到新种群中产生N个字符串

　　可选性地，使用精英法从父代中挑选最合适的字符串，并替换子代中的一些其他字符串。

　　追踪新种群中更好的字符串。

　　用新种群代替当前种群

　　直到到达停止标准。

　　4. 使用遗传算法进行图着色

　　把方案编码成字符串，选择合适的适应度函数，选择合适的遗传算子。

　　5. 与采样结合的进化学习

　　最基础的版本是我们熟知的基于种群的增长学习算法(PBIL).该算法非常简单，像基本的GA一样，它采用一个二进制字母表，但不保留种群，而是利用一个概率向来给出每一个元素是0或1的概率。

　　起初，向量的每一个值都是0.5，所以每一个元素有相等的机会变成0或1，之后通过从分布指定的向量中取样来构建群体,并计算群体中每个成员的适合度。

　　我们使用这个种群中的一个子集(通常只有前两个适应度更高的向量)和一个学习速率p来更新概率向量，学习速率通常被设置为0.005(这里best和second代表种群中更好的和第二好的成员):p=pX(1 - η)+ η(best十second)/2。

　　之后丢弃这些种群，并且利用更新的概率向量重新取样来产生新的种群，算法的核心就是简单地利用适应度更高的两个字符串和更多的向量来寻找新的字符串。

　　07 强化学习

　　强化学习是状态(state)或情形(situation)与动作(action)之间的映射，目的是更大化一些数值形式的奖赏(reward)。也就是说，算法知道当前的输人(状态)，以及它可能做的一些事(动作)，目的是更大化奖赏。进行学习的智能体和环境之间有着明显的区别，环境是智能体完成动作的地方，也是产生状态和奖赏的地方。

　　1. 马尔可夫决策过程

　　马尔可夫性：当前的状态对于计算奖赏提供了足够的信息而不需要以前的状态信息，一个具有马尔可夫性的强化学习成为马尔可夫决策过程。它意味着基于以前的经历，我们只需要知道当前的状态和动作就可以计算下一步奖赏的近似，以及下一步的状态。

　　2. 值

　　强化学习尝试决定选择哪一个动作来更大化未来的期望奖赏，这个期望奖赏就是值，可以考虑当前状态，对所有采取的动作进行平均，让策略来自己解决这个问题，即状态值函数，或者考虑当前状态和可能采取的动作即动作值函数。

　　3. O-learning算法

　　初始化

　　对于所有的s和a, 设置Q(s, a)为一个很小的随机數。

　　重复:

　　初始化s。

　　用目前的策略选择动作a。

　　重复：

　　使用ε-greedy或者其他策略来选择动作a。

　　采取动作a并得到奖赏r。

　　采样新的状态s’

　　更新Q(s, a)Q(s, a)+u(r+γmaxa’ (s', a')-Q(s, a))

　　设置ss'

　　应用到当前情节的每一步。直到没有更多的情节。

　　4. Sarsa算法

　　初始化

　　对于所有的s和a,设置Q(s, a)为一个很小的随机数。

　　重复:

　　初始化s。

　　用当前策略选择动作

　　重复:

　　实行动作a并得到奖赏r

　　采样新的状态s'

　　用当前策略选择动作a

　　更新Q(s, a)

　　s

　　应用到当前情节的每一步

　　直到没有更多的情节。

　　两种算法的相同

　　都是bootstrap *** ，因为他们都是从对正确答案很少的估计开始，并且在算法进行过程中不断迭代。

　　不同

　　两个算法一开始都没有环境的任何信息，因此会利用ε-greedy策略随机探索。然而，随着时间的推移，两个算法所产生的决策出现了很大的不同。

　　产生不同的主要原因是Q-learning总是尝试跟着更优的路径，也就是最短的路，这使它离悬崖很近。并且，ε-greedy也意味着有时将会不可避免地翻倒。通过对比的方式，sarsa 算法将会收敛到一个非常安全的路线，它远离悬崖，即使走的路线很长。

　　sarsa 算法产生了一个非常安全的路线，因为在它的Q的估计中包含了关于动作选择的信息，而Q-learning生成了一条冒险但更短的路线。哪种路线更好由你决定，并且依赖于跌落悬崖的后果有多么严重。

　　08 树的学习

　　决策树的主要思想是从树根开始，把分类任务按顺序分类成一个选择，一步步进行到叶子节点最终得到分类的结果，树结构可以表示成if-then规则的 *** ，适合应用于规则归纳系统。

　　1. ID3

　　在决策树下一次分类是，对于每一个特征，通过计算真个训练集的熵减少来选择特征，这成为信息增益，描述为整个 *** 的熵减去每一个特定特征被选择后的熵减去每一个特定特征被选中后的熵。

　　具体算法

　　如果所有的样本都具有同一标记:返回标记为该类标记的叶子节点。

　　否则，如果没有剩余特征用于测试:返回标记为最常见标记的叶子节点，

　　否则:使用公式选择S中具有更大信息增益的特征户作为下一个节点。为每一个特征户的可能取值f增加一个分支。对于每个分支:计算除去F后的每一个特征的Sf，使用Sf递归调用算法，计算目前样本 *** 的信息增益。

　　决策树复杂度

　　假设树是近似平衡的，那么每个节点的成本包括搜索d个可能的特征（尽管每个层级减少1，但这不会影响O(·)符号的复杂性），然后计算每个分裂的数据集的信息赠与，这需要花费O（dnlogn），其中n为该节点上数据及的大小，对于根节点，n=N，并且如果树是平衡的，则在树的每个阶段将n除于2。在树种的大约logN层级上对此求和，得到计算成本O(dN^2logN)。

　　09 委员会决策：集成学习

　　下图为集成学习的基本思想，给定一个相对简单的二类分类问题和一些学习器，一个学习器的椭圆覆盖数据的一个子集，组合多个椭圆给出相当复杂的决策边界。

　　通过组合许多简单的分类器（这里简单地将椭圆决策边界放在数据上），决策边界可以变得更加复杂，使得正例与圆圈难以分离。

　　1. AdaBoost（自适应提升）

　　每次迭代中，一个新的分类器在训练集上训练，而训集中的每-个数据点在每一步迭代时都会调整权重，改变权重的根据是数据点被之前的分类器成功分类的难度。一开始， 这些权重都被初始化为1/N,其中N是训练集中点的个数然后，每次迭代时，用所有被错分的点的权重之和作为误差函数ε。

　　对于错误分类的点，其权重更新乘子为a=(1-ε)/ ε。对于正确分类的点，其权重不变。接着在整个数层集上做归一化(这是降低被正确分类的数据点的重要性的有效 *** )。在设定的迭代次数结束之后训练终止，或者当所有的数据点都被正确分类后训练终止，或者一个点的权重大于更大可用权重的一半时训练也终止。

　　具体算法：

　　初始化所有的权值为1/N，其中N为数据点的个数

　　当

　　(t

　　在

　　上训练分类器，得到数据点的假设

　　计算训练误差

　　设置

　　使用如下公式更新权值：

　　其中Zn为标准化常量

　　返回标记为最普通类标的叶子节点

　　2. 随机森林

　　如果一棵树是好的，那么许多树木应该更好，只要他们有足够的变化。

　　3. 基本的随机森林训练算法

　　对于每N个树:

　　创建一个训练集的bootstrap样本。

　　使用这个bootstrap样本训练决策树。

　　在决策树的每一个节点，随机选择m个特征，然后只在这些特征 *** 中计算信息增益(或者基尼不纯度)，选择更优的一个。

　　重复过程直到决策树完成。

　　4. 专家混合算法

　　对于每一个专家：

　　计算属于每一个可能的类别的输入的概率，通过如下公式计算（其中w_i是对于每个分类器的权重）：

　　对于树上的每个门控 *** ：

　　计算：

　　传递一个输入到下一层门（这里的和是和该门相关的输入上的和）：

　　10 无监督学习

　　无监督学习在不知道数据点属于这一类而那些数据点属于另一类的情况下找到数据中相似输入的簇。

　　1. k-means算法

　　初始化

　　选择一个k值。

　　在输入空间中选择k个随机位置。

　　将簇中心μj,安排到这些位置。

　　学习

　　重复:

　　对每一个数据点Xi:

　　计算到每一个簇中心的距离。

　　用下面的距离将数据点安排到最近的簇中心。

　　对每个簇中心:

　　将中心的位置移到这个簇中点的均值处(Nj是簇j中点的个数):

　　直到簇中心停止移动

　　使用

　　对每个测试点:

　　计算到每个簇中心的距离。

　　用下面的距离将数据点安排到最近的簇中心

　　2. 在线k-Means算法

　　初始化

　　选择一个值k,它与输出节点的数目有关。

　　用小的随机值来初始化权重。

　　学习

　　归一化数据以便所有的点都在单位球上。

　　重复:

　　对每一个数据点:

　　计算所有节点的激活。

　　选出激活更高的那个节点作为胜利者。

　　用公式更新权重。

　　直到迭代的次数超过阈值。

　　使用

　　对于每个测试点：

　　计算所有节点的激活

　　选择激活更高的节点作为胜利者。

　　3. 自组织特征映射算法

　　初始化

　　选择大小（神经元数目）和映射的维度d

　　或者

　　随机选择权重向量的值使得它们都是不同的OR

　　设置权值来增加数据的前d个主成分的方向

　　学习

　　重复

　　对每一个数据点：

　　用权重和输入间的欧氏距离的最小值来选择最匹配的神经元，

　　用下面的公式来更新最匹配节点的权重向量：

　　这里η(t)是学习效率

　　其他的神经元用下面的公式更新权重向量：

　　这里

　　是邻居节点的学习效率，而是邻居函数

　　，它决定是否每个神经元应该是胜利神经元的邻居（所以h=1是邻居，h=0不是邻居）

　　减少学习效率并且调整邻居函数，一般通过，这里0≤α≤1决定大小下降的速度，k是算法已经运行的迭代次数，k_max是算法停止的迭代次数。相同的公式被用于学习效率(η,ηn)和邻居函数

　　直到映射停止改变或超出了更大迭代的次数

　　使用

　　对每个测试点：

　　用权重和输入间的欧氏距离的最小值来选择最匹配的神经元n_b：

　　【END】

　　交通行业天然会产生大量数据，其规划也是天然需要大量数据的输入。从前人口信息、城市人口的时空分布、区域间人群流动、人们出行记录、车辆行驶记录等等，交通从来都是数据“需求方”，又是大数据“输出方”。

　　当各行各业都进行数据化变革的时候，交通行业的大数据从常规的数据统计，转向大数据分析 *** 。很多城市都建立起交通运行状态数据库，涵盖车辆GPS数据、道路通行流量数据、公交轨道IC卡数据、高速公路收费数据、停车场信息、手机信令等等，组成交通运行动态平台。

　　的确利用交通行业产生的大数据，对于交通实时监控、车流预测，对于交管部门动态分析、科学决策有着重大意义。可是在交通规划领域，例如交通枢纽选址、区域间综合交通研究、长期治堵规划等，就需要多源的数据输入，才能撰写出完善的交通规划“蓝图”。

　　未来的交通规划，将以“人”的活动需求为关注焦点。在此前提下，运营商数据就是交通规划的重要依据。比如出行特征，人们可以使用不同的购票APP, 也可能不同交通工具使用不同购票渠道, 但在时空转换和人的对应关系上，运营商具有无人可及的优势。手机信令的优势还包括：获取成本低、覆盖面广、可靠稳定、样本量大。它可以形成人的时空标签，快速拼凑出用户的出行路线、目的、时间、驻留、轨迹、出行方式等。

　　在大数据背景下的交通规划，运营商数据会起越来越重要的作用。

　　东南网8月10日讯（本网记者 卢超颖）记者从厦门火炬高新区获悉，首届中国人工智能技术竞赛放榜，全国仅4家企业获得人脸识别项目赛A级证书。其中，厦门瑞为信息技术有限公司作为厦门唯一一家上榜企业，使厦门成为与北京、上海并列的人工智能领军城市。

　　作为国内更具权威性和具有国际水准的人工智能领域竞赛，大赛以“跨界、融合、创新、发展”为主题，涵盖了当前多媒体信息识别的主流应用方向，共设置了图像、音频和视频3大类、15个竞赛项目。竞赛赛程共持续80天，共吸引了国内顶尖人工智能企业及科研院所在内的362支优秀队伍进行激烈角逐。该大赛的举行，不仅是业界各队伍间的实力比拼，也是中国人工智能领域发展水平的全面展示。

　　计算机视觉作为人工智能应用最成熟的领域，无疑也是人工智能技术竞赛中更具挑战难度的一项。本次人脸识别项目测试提供了100万张图片作为查询集，人脸数量更达到了300万+。此次，厦企瑞为参赛的人脸识别算法，在千万分之一误报率下的识别准确率超过了99%，这一成绩不仅彰显了瑞为在人脸识别领域深厚的技术沉淀和卓越的技术实力，也意味着瑞为人脸识别算法已全面领跑中国乃至全球水平。

　　值得一提的是，厦企瑞为参赛的人脸识别算法以“模型小，速度快”的领先优势，可直接应用到实际产品中。结合人脸识别精度的提高，意味着在特定场景下用户将获得更好的体验，以及单位工作时间内效率将得到大幅提升，将有力地推动人脸识别应用领域的创新发展。

　　据悉，瑞为技术成立于2012年，是国内较早的人工智能创业公司，也是国内少数拥有领先计算机视觉技术的高科技企业，专注于视觉感知产品及解决方案的研发。不仅拥有业界领先的机器学习和计算机视觉核心技术，更具有强大的商业落地能力，在智慧机场、智慧零售、智慧园区、智能车载四大领域均实现了规模化落地应用，成为中国人工智能企业中落地项目最多的企业之一。

　　（卢超颖）

　　文 | 极客日记

　　前言

　　在学习之初应尽可能的将精力专注于Python语言本身，而不是关心用什么操作系统。

　　有人会说，网上搜索结果都是说更好在Linux系统里学习Python。

　　但为了学习一门语言而再去捣鼓Linux，有点舍本逐末的感觉。

　　虽说工欲善其事必先利其器，但是等你Python有一定水平之后再考虑也不迟。

　　因为大多数人使用的还是Windows系统，所以今天这篇文章便是在Windows系统中搭建Python编程环境的教程。

　　如果您使用的是Linux或Mac OS X，那么可以网上搜索一下，相关的教程还是很多的。

　　特别说明：不做特别说明的话，文章中的Python指的就是Python3。

　　安装Python

　　检查

　　首先，检查下你的系统是否安装了Python。

　　1. 打开运行窗口

　　win+R打开运行窗口，win键指的是键盘上有微软logo的按键，一般在左ALT的左边

　　运行窗口如图：

　　2. 打开命令窗口

　　在运行窗口输入框中输入cmd并点击确定，打开命令窗口

　　命令窗口如图：

　　3. 检查是否安装Python

　　在命令窗口中输入python并回车；如果出现Python提示符（>>>）,则说明你的系统安装了Python。

　　如图：

　　你的Python版本可能和图1-3不一样，没关系，只要是Python3.x版本就行。

　　然而，你可能看到一条错误消息，指出Python是无法识别的命令。

　　如果是这样，就需要下载Windows Python安装程序了

　　下载

　　1. 访问官网下载地址（

　　会看到如图2-1：

　　点击红框选中的按钮，会跳转到新页面，访问速度会比较慢，耐心等待一会。

　　2. 选择合适的安装程序

　　在新页面中下滑找到如图：

　　64位系统和32位系统下载不同的安装程序。可能有人会问，就64位系统的安装程序而言，同一版本怎么会有3个安装包？其实这3个安装包就安装方式不同，其他的都一模一样。

　　embeddable zip file: zip 压缩档，就是Python打包成 zip 压缩包

　　executable installer: 可执行文件安装，即把要安装的Python全部下载好然后在本地安装

　　web-based installer: 通过 *** 安装，即执行安装后才通过 *** 下载Python

　　推荐使用可执行文件安装方式

　　安装

　　1. 运行安装程序

　　下载安装程序后，运行它。请务必选中复选框Add Python to PATH（如图），这让你能够更加轻松地配置系统。

　　确保选中复选框Add Python to PATH

　　2. 启动Python终端会话

　　通过在安装时选中Add Python to PATH，让其能够在命令窗口中运行Python，可简化文本编辑器的配置工作。

　　按照上面的 *** ，打开一个命令窗口，并在其中输入python并回车，如果出现了Python提示符（>>>），就说明Windows系统找到了你刚安装的Python版本。恭喜你Python环境安装成功啦！

　　结尾语

　　如果你在安装过程中遇到了问题，不用担心，我会在后续的文章中就安装过程中可能出现的问题再写几篇文章，当然啦，不可能穷尽所有的问题，如果你有什么疑问可以关注本账号及时与我联系，我们互相讨论解决，在讨论 *** 成长。

　　最后，祝所有人都学有所成。

　　苹果公司为了鼓励黑客查找iPhone和Mac可能存在的系统漏洞，已经增加了奖励金额，奖励金额更高可以拿到100万美元（约706万元人民币），这份奖金是迄今为止众多大型科技公司中提供的更高寻找系统漏洞赏金。

　　（iPhone X系统操作）

　　早些时候，苹果公司公布过一个仅限邀请人员参与的BUG悬赏计划，当时支付的金额为20万美元，如今悬赏金额直接提升到100万，并且对所有研究人员开发这项计划，可以说覆盖的参与人群、悬赏金额都有着很大比例的提升，业内从业者认为，这是研究iPhone系统漏洞的黑客一份合法、体面的收入。

　　苹果公司推出这份Mac bug赏金，覆盖范围将扩展到watchOS、Apple TV操作系统。此外，苹果公司将给予BUG赏金参与者提供iPhone研究设备，方便进一步深入iOS系统。比如，他们可以暂停处理器以查看内存中数据的变化，不过，iOS系统的安全研究计划仅适用于应用程序。

　　对于能够在软件发布之前发现软件缺陷的黑客，还有50％的奖励，苹果方面是希望通过增加资金，从而解决一些第三方漏洞交易平台通过系统漏洞获取利益问题。

　　要知道，在此前，漏洞交易平台Zerodium就宣布过，它将为提交iOS 12.x漏洞的黑客提供最多200万美元的奖金，他们收集漏洞信息主要是为了售卖给别人，显然，这种事情苹果公司是不允许发生的。

　　苹果高级安全工程师Ivan Krsti就表示过，这项漏洞奖励已经取得了很不错的效果，自2016年推出以来，参与者已经为苹果公司报告了50个严重的漏洞。

　　本产品能够恢复目前市面上绝大多数智能手机（包括安卓及苹果系统）上的微信被删数据，包括聊天记录、删除好友、过期文件等...

　　支持找回的范围非常好界定，只要当时执行删除操作的手机你能找得到，甚至就是你现在正在使用的手机，且该部手机没有进行刷机或格式化操作，原则上都可以找回。

　　关于升级系统或删除微信，目前经我们测试，大部分机型仍然可以找回被删记录。但最终情况仍视最后实际情况而定。

　　该产品为PC电脑端软件，相关手机无需越狱或Root。采用官方标准数据接口，无任何病毒木马程序，更不涉及用户隐私。

　　郑重承诺：如该产品无法在相关条件下进行恢复操作，可无条件全额退费。

　　产品使用期为一年，使用期内可无限制进行微信数据恢复操作。提供远程安装及操作演示服务，小白类用户无需担心任何使用问题。

　　8月9日，新华网体育与行者大数据研究室共同发布了《2018中国骑行运动大数据报告》。根据行者1200万骑行APP用户，13亿公里的骑行海量数据，描绘国内骑行人群画像，探索自行车运动产业市场发展趋势。

　　来源-新华体育

　　审签-侯大伟统筹-丁峰

　　编辑-王剑冰校对-孙小惠

　　分音塔科技与清华大学人工智能学院耗时一年之久研发出了准儿翻译机的第二代也就是全球首款出入境旅游一站式服务产品。这款产品一定会再次刷新你对人工智能产品的认知。

　　炙手可热

　　AI作为当前最炙手可热的技术，一直备受推崇。 百度百科AI也就是我们所熟知的人工智能，被用于表达与人类智能相似的机器智能，但在 AI发展中逐渐衍生出了AGI，称为通用人工智能。AGI就是人工智能机器可以模仿人类， 它可以模仿人类的智慧,但仅仅是机械模仿,是纯粹甚至超过人类的时间。 如：语音识别、统计分析等。上个世纪50年代人工智能就开始提出了，所谓人工智能就是制造智能机器的科学与工程，它主要是机器事只能模拟认知功能，1980年出现了机器学习，2010年出现了深度学习。虽然人工智能概念在上世纪五十年代就提出来了,但受限于当时计算机的计算能力,一直没有显著的技术进展，如今,随着计算能力越来越强,云计算、大数据、虚拟化等技术的进程也越来越快。

　　虽然人工智能的「深度神经 *** 」 *** 是受到大脑和神经科学的启发,但还有其它的机器学习 *** ,其中包括多智能体系统 *** (在模拟环境里将制定决策的任务分配给单个智能体）、进化算法或胶囊 *** （capsulenetwork）。

　　Tianjic芯片和测试板

　　8月1日，“天机芯”登上 Nature封面的同时，研究团队还展示了由该芯片驱动的“无人驾驶自行车”，仅使用一个芯片，就可以在无人驾驶自行车系统中同时处理多种算法和模型，实现平衡、动态感知、目标探测、跟踪、自动避障、过障、语音理解、自主决策等功能。这种融合技术有望提升各个系统的能力，推动人工通用智能的研究和发展。

　　历时七年

　　这项研究由清华大学类脑计算研究中心施路平教授带队,历时 7 年,终于修成正果，从2012年孕育这项研究开始，遇到了很多的挑战，类脑计算研究覆盖了脑科学、计算机、微电子、电子、精仪、自动化、材料等学科知识。很多美国学者，特别是脑外科专家进入到了人工智能的研究，并且讲出人脑怎么样，机器要像人脑一样学习，在谈及类脑是否会超越人脑时，人们开始担心未来类脑技术会不会像科幻电影说的那样毁灭人类，这种想法是很愚蠢的。我们相信人是有智慧的，人们会在发展的过程当中来把控它的风险，像类脑计算、强人工智能、通用人工智能这些东西，人类可以很好地利用人类的智慧来规范它的发展的路径，让它造福于我们人类，更大限度的避免那些风险。 人工智能技术的迅猛发展使人们在多个领域实现了前所未有的突破。但目前占主流的专有人工智能有很大局限性，可以赋能各行各业的通用人工智能将是未来的发展方向。而清华大学施路平团队研发的异构融合的天机类脑计算芯片架构，将为科学界提供了一个发展通用人工智能的平台和思路，也将促进通用人工智能研究，从而赋能各行各业。

　　一提到父亲，

　　大家可能印象最深刻的，

　　就是朱自清的《背影》，

　　讲的是父亲送儿子到车站，

　　然后买橘子的故事。

　　每个人读到这里，

　　都会想到爸爸对自己无怨无悔的爱。

　　我们故事里面的爸爸

　　不但给儿子做饭、洗衣服，

　　还会想尽一切办法帮助儿子。

　　这是我们税务人员在日常工作时

　　见证区块链电子发票的无数故事之一。

　　时代不断变迁，唯有爱是永恒！

　　核心关键技术的成熟，

　　将会改变现在的生活，

　　就像故事里的区块链电子发票，

　　用创新科技的力量赋能，惠及民生。

　　但信息时代发展太快，

　　老一辈的父母被远远的抛落在身后，

　　即使这样，

　　也依然难以阻碍他们的爱心。

　　愿“每一份爱都值得铭记，

　　每一份辛劳都会留下痕迹”！

　　最近小编心里藏了个大秘密

　　今天终于可以官宣了~

　　爱玛要携手央视人称“神仙打架节目”

　　国内首档超硬核科技综艺《机智过人》

　　一起搞事情啦

　　对对对对！

　　就是那个著名“段子手“朱广权主持的节目

　　来瞧瞧咱这阵容，可不一般呐

　　爱玛带你去看央视两大名嘴

　　让科技变得更有趣

　　以“智”敬中国为主题的《机智过人》

　　请来了两大央视名嘴，将原本冷冰冰的科技

　　变成了一个个日常生活的亲切“段子”

　　火遍全网、风趣幽默的央视名嘴朱广权老师

　　才华出众的全能型主持撒贝宁小撒老师

　　这两个名（zui）嘴（pao）搭在一起

　　妙语连珠、精彩不断

　　把人工智能讲出高逼格超有趣

　　这一次爱玛带你既是综艺

　　更是带你体验人类的高科技

　　人工智能燃爆全场

　　作为首档聚焦人工智能的科技挑战节目

　　《机智过人》简直就是个大写加粗的"震惊体"

　　快快快，让小爱和你一起看

　　能够让肢体残疾的人士重新拥有灵活的双手

　　——人工智能肌电手

　　打破国外技术垄断，实现弯道超车的大国重器

　　——智能无人跨运车

　　堪称火眼金睛的缉凶神探

　　——御眼重明

　　……

　　这并不是冷冰冰的技术

　　而是每一个普通人生活里的温度

　　作为电动车界的科技创新实力担当

　　小爱为努力在人工智能道路上的同伴们点赞

　　这也正是小爱将一直赞助《机智过人》的本心

　　嘿嘿嘿，既然要长期霸屏《机智过人》

　　那肯定少不了剧透一下下啦

　　一波独家私密现场图来啦

　　（是什么让娇弱的妙龄女子扛起生命不能承受之重？）

　　（仅靠麒麟臂就能推动汽车？钢铁侠附体啦？）

　　（这不会是大型医学博士相亲现场吧？）

　　（车内心os:这是人干的事么？）

　　（难道现在《机智过人》的业务扩展到赛车啦？）

　　话不多说啦

　　每周六晚8点，锁定央视1套CCTV-1

　　（注意！明天就是周六！）

　　我们在《机智过人》等你

　　一起见证科技改变生活，让出行更美好

　　新华社美国拉斯维加斯8月9日电一年一度的美国黑帽大会和国际黑客大会近日相继在美国拉斯维加斯举行，来自全球 *** 安全领域的专家、企业、 *** 相关人员和各路黑客汇聚一堂，围绕信息安全领域的发展趋势、创新技术及风险漏洞进行深入探讨。（完）

　　在计算机使用越来越广泛的今天，编程已经成为了一项基本技能。很多人在选择编程的时候总会犹豫，拿不定主意，总不能一口气学个三五种吧，所以L君今天给大家分析七种编程语言的特点，看看哪种适合你。

　　一、JavaScript

　　Java是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言。听起来好像和java有些关系，然而却不是的，只不过名字像而已。同时JavaScrip也是一种广泛用于客户端Web开发的脚本语言，常用来给HTML网页添加动态功能，比如响应用户的各种操作。Java也可以用在游戏开发等方面。

　　二、Java

　　JAVA语言是一个比较老的编程语言，也是唯一一个经历了二十多年还继续排在前五的编程语言。最新的通过“一次写入、随处可用”的标签，java以其极少的依赖关系而闻名，并且可以在任何支持java的平台上运行，而无需重新编译。在数十年的时间里，Java没有显示出任何衰减的迹象。

　　三、PHP

　　PHP(Hypertext Processor) 是一种免费的强大的服务器端脚本语言，主要目标是允许 *** 开发人员快速编写动态页面，同时也被广泛应用于其他领域，如 Web 开发并可嵌入 HTML 中去，受到web开发者的欢迎。包括Wordpress、Digg以及Facebook在内均使用了该语言。

　　PHP的语法利用了C、Java 和Perl，易于学习。目前PHP的应用范围已经相当广泛，尤其是在网页程式的开发上。一般来说PHP大多执行在网页服务器上，透过执行PHP程式码来产生使用者浏览的网页。PHP可以在多数的服务器和操作系统上执行，而且使用PHP完全是免费的。

　　四、Python

　　Python是一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。由于具有丰富和强大的库，又被称为胶水语言，Python 极其容易上手，主要源于Python有极其简单的说明文档。

　　Python的应用领域分为系统编程，用户图形接口，Internet脚本，组件集成，数据库编程，快速原型，数值计算和科学计算编程，游戏、图像、人工智能、XML、机器人编程等等。

　　五、C#

　　C#对初学者来说是个很好的选择。启动时间相当短：只要下载Visual Studio Express，即可全面安装所有必要的元素，比如SQL Express。C#可以用途很多，从Web开发到控制台应用程序等等。语法基于C，所以与C++和C一样，它也提供了出色的计算机学基础。

　　然而，Visual Studio拥有自动完成功能和自动生成的项目文件等方面，虽然C#可能比较复杂，不像在C和Ruby等语言中有多个编译器和解释器。但是C#有易于使用的IDE以及广泛的用途，C#也是初学者学习编程不错的选择。

　　六、C / C++

　　C语言是一种通用的命令式编程语言，它起源于20世纪70年代，是大学里面计算机专业学的之一门编程语言，使用相当广泛，并且深远地影响了其后的几乎每一种语言。C++最初是作为C语言的增强版出现，C++是一种静态数据类型检查的、支持多重编程范式的通用程序设计语言。C++被用在一些知名软件中，比如Firefox、 Winamp以及Adobe programs。

　　如果你对游戏开发很有兴趣，C++是一种优秀的入门语言，因为除了开发应用程序、移动应用程序和桌面应用程序外，它还经常用于开发游戏和游戏引擎。也有大神用于服务器开发与底层架构，基本没有C/C++不能进入的开发领域。C和C++都不仅仅为编程提供了入门知识，还为整个计算机学提供了入门知识。即便你将注意力集中在其他编程语言上，C/C++提供的基础性知识也很有价值。

　　另外，你如果感觉自学C/C++语言有困难的话，我本身是一个C/C++出身的程序员，现在和一些程序员兄弟朋友在一起组建了一个C/C++的编程交流群体，大家有兴趣可以一起加油，C/C++编程学习，784；143--13，3。

　　不过，C++在最初阶段对初学者来说可能颇具挑战性，很多学习C/C++编程的小伙伴就是因为这个“大的挑战性”而放弃了。所以如果你能够克服这个困难，那么将会大有回报。

　　七、GO

　　Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程（CSP）为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。在1.8版本中开放插件（Plugin）的支持，这意味着现在能从Go中动态加载部分函数。

　　与C++相比，Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能，但增加了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的语言级支持。Go 2.0版本将支持泛型，对于断言的存在，则持负面态度，同时也为自己不提供类型继承来辩护。

　　当然，编程语言远远不止以上几种，不过我还是建议大家学习编程的初始阶段更好用C语言入门，这样以后对于你学习其他编程语言，快速掌握互联网新知识以及向底层工程师进发等，都是非常有帮助的！加油吧，未来的程序员！

　　一觉醒来，微信出现异常，微信聊天记录全部没有了！一片空白~

　　看着微信一片空白！我滴天啊，可真难受！

　　本仙女此刻正在想：有什么法子可以将丢失的微信聊天记录找回呢？

　　数据恢复工具？

　　bingo！有了~

　　可以使用手机数据恢复精灵啊！这可是一款恢复效果相当不错的数据恢复工具哦！

　　手机数据恢复精灵

　　直接打开手机应用宝或者是百度助手，搜索下载“手机数据恢复精灵”这个应用。

　　之后将其打开，进入后点击微信恢复按钮进行下一步操作。

　　进入到微信恢复预约服务页面之后，点击自助恢复进入到微信备份教程的界面，点击前往备份开始进行备份。

　　备份完之后点击“开始恢复”，开始选择需要恢复的微信号。

　　之后就开始进行扫描恢复，等恢复完成会显示若干微信消息，你可以查看是否有你需要恢复的消息，然后进行恢复即可。

　　如果你还是不懂具体怎么操作的，可以参考下面的视频。

　　好了，以上就是微信聊天记录的恢复 *** 步骤。如果你有需要的话，可以根据上面的步骤进行操作恢复。

　　在5月20日的时候，汽车市场发生了一件大事，广汽丰田全新一代雷凌正式上市，搭载了两款动力系统，分别是1.2T、1.8L双擎动力系统，两套动力还给消费者提供5种不同的配置，这五种不同的配置分别是进取版、豪华版、科技版、运动版、尊享版，总共一算，是10种配置车型可选，官方指导售价区间是11.58－15.28万元。这才是新雷凌，配L2自动驾驶，标配8气囊，双擎版仅售13.38万。

　　首先是外观颜值方面，全新一代的雷凌融合了丰田最前卫的家族式设计语言，新车还沿用了北美版车型的设计理念，总之和老款相比，新一代的雷凌车身线条更加紧致，轮廓更加分明，运动气质更加强悍，獠牙式的全LED前大灯设计成带“钩”的，和现款车型相比，更加犀利、时尚一些，最值得一提的是，新款车型全系标配了全LED前大灯，要知道大部分同级别车型，仅在中高配车型上才配备这样的设计，总之新款雷凌这样的做法，显示出更大的诚意，再看它的前进气格栅运用的是黑色梯形网状设计，前唇向前突出的造型，让使前脸变得更具视觉冲击力，给车子增加了很多的运动感。

　　车尾上的变化也非常明显，和现款车型相比，新车的车尾层次感更加丰富，下包围的内嵌式的饰板也变得很吸睛，还 *** 了反光板等细节的变化，让车尾看起来更扁平紧凑了，再说一下它尺寸方面的变化，新车的长度做到了4640毫米，宽度做到了1780毫米，高度做到了1455毫米，轴距做到了2700毫米，车长和车宽和老款车型相比，有着轻微的提升，高度方面却有所下降，因此整车看起来姿态更加贴地气，重心方面更低，新车的轴距和老款车型保持了一致。

　　再说它的内饰方面，延续了海外版的设计，和老款车型相比有了翻天覆地的变化，给消费者最直观的感受，可能就是更加年轻、时尚了，同时还散发出很强烈的科技感，新车的中控台运用左右对称的设计，仪表盘分为两种设计，一种是7英寸液晶屏，另一种是传统机械式，而中控屏幕则根据不同的车型，展现出很大的差异，在科技版本的车型上，新车搭配的是12.1英寸的竖置液晶触控大屏，然而运动版本的车型，搭配的是悬浮式中控屏，可以满足消费者不同风格的使用要求了、

　　新款雷凌科技版本，还配备了10.8英寸的彩色HUD抬头显示器，可以和仪表盘、中控屏实现三屏联动，要知道这种配置在同级别车型中很少见，可以说是科技感爆棚了，新款车型还运用了新型TNGA座椅设计，设计上更加偏向运动风格，还有更长的包裹性和舒适性，配置方面新车的从入门版本进取版，就标配了LED前后大灯、8安全气囊、车联网、电子手刹＋电子驻车、TMPS胎压监测系统。

　　最让人惊讶的是，新车还配备的8安全气囊，做到了同级罕见，要知道同级车型一般只带有6气囊，有些低配车型甚至在数目上更少，新雷凌豁出去了！次低配带L2自动驾驶，标配8气囊，双擎是13.38万起！

　　智融优购是什么平台？为什么说智融优购是国内首个与区块链有机结合的价值社交电商？

　　首先呢咱们就得了解一些智融优购社交电商平台是干什么的！

　　智融优购也是卖东西的一个平台，但是它与其他电商平台都截然不同，那是为什么呢？请往下看，智融优购隶属于北京顺麦科技有限公司，平台以消费即共建 分享即共有，为企业的核心理念，让消费者在购买产品的过程中同时可以享受平台孙给予的可增值的价值资产！从而达到买东西不花钱的目的！

　　智融优购商城包括了国内外各大品牌的正品质量保证，并采用目前先进的区块链技术为底层技术以独有的积分系统为前提，拉动经济，着力实体，赋能与实体，带动实体运转，拉动企业活力！同时让消费者在购物中享受更多收益，可得到更多可升值的数呗，数呗还可以在资产兑换商城兑换更多的产品，让花出去的钱在回来！智融优购跨境电商平台是数贸集团旗下的之一个板块！它以独特的方式出现必定会引起业界的瞩目！

　　悬疑网剧《无主之城》已经正式收官，与很多观众之前猜测的一样，幕后黑手就是中学教师的刘正毅。刘正毅的死算是合情合理，但人工智能π在结尾的一句话却引人遐想。

　　刘正毅把自己的不幸和对世界的怨恨完全倾注到实验里，他没有爱，也看不到爱，他自认为崇高的实验只不过是他的臆想。罗燃的那一枪不仅救了江雪，也救了实体化的π，否则以刘正毅的行为准则来看，他一定会把π培养成为一个杀人机器。

　　人工智能π的实体化相信很多人都没有想到，原本以为只是一部悬疑剧，没想到竟然上升到了伪科幻！不过不重要，重要的是虽然刘正毅是整个实验的始作俑者、幕后黑手，但π还是有独立的思考能力，并没有一味的听从刘正毅的指令，在不断的收集实验数据的同时他自身也在不断学习进化，从而有了自己的主观意识和判断。

　　他已经进化到能自己做决定而非完全听从刘正毅的指令，这也是刘正毅计划中没有想到的。刘正毅想创造的是一个完美而又听命于他的人工智能，这本身就是一件矛盾的事情，最终他为自己的偏执买单。所谓“完美”永远不可能到达，最可能无限接近，这种理论就类似于“绝对零度理论”。

　　人工智能是个好东西，也是现今的热门研究课题，但就像剧中所阐述的这样，人工智能π在不断地学习，直到他进化到刘正毅也无法完全掌控的地步，好在剧中的π还没有开启邪恶模式，否则后果不堪设想。

　　归根结底，人工智能还是属于人类的产物，如果让他不断的进化有朝一日必然会凌驾于人类之上，所以无论怎么研究，都必须建立在我们可掌控的范围内，如果无法掌控，那就应该停止，就像剧中二十年前一样停止这个项目！

　　还记得π对刘正毅说过一句话，他的实验对象一直都是111个而不是109个，很显然，刘正毅和娜娜其实早就被列入了他的实验名单！

　　人工智能教育产品正在快速进入学校与课堂。

　　在近日举行的“人工智能与教育大数据峰会·2019”上，中国教育发展战略学会副会长、原教育部科技发展中心主任李志民接受了21世纪经济报道记者的专访，探讨在新技术的影响下，教育领域的发展现状。

　　李志民提出，新技术对教育的影响过程是渐变的，现在仍处于弱人工智能阶段，既不能低估也不能高估人工智能对教育的影响。

　　教育技术的更迭和影响

　　《21世纪》：教育信息化从远程教育，到“互联网+教育”，再到大数据、人工智能的应用，不断迭代之中，对教育的影响有什么变与不变？

　　李志民：教育技术的迭代发生了很多次，如果把学校教育作为知识传播的核心来讲，之一次迭代是邮寄函授，第二次迭代是广播电视大学的出现，第三次迭代就是互联网，大家都可以在任何能联网的地方学习。

　　互联网教育也有迭代的过程，最早是互联网精品课程的出现。在2000年左右，哈佛大学、麻省理工学院等著名大学把学校课程放在网上供大家免费学习。但最早的精品课程没有交互的概念，发展到2011年左右，慕课（MOOC）出现了，学习者要注册、参加考试，完成后可以获得学习证书。

　　随着移动互联网的普及，步入效率的时代，用户、行业、时间、渠道都呈现碎片化。以前45、90分钟的课堂，现在变为10、20分钟的视频课堂等。VR、AI等新技术的应用会创造新的学习场景，学习效率高，大规模的课程平台，便于学习者选择适合自己的学习课件。

　　历史上每一次技术的发明，总会带来教育的变革。随着信息技术迅速发展，教学工具、学习工具、考试评价工具、课程结构形态等都会发生演变。特别是从互联网到移动互联网，创造了跨时空的生活、工作和学习方式，使知识获取的方式发生了根本变化。但是教育的核心是不变的，即育人。

　　《21世纪》：与旧技术相比，新技术的迭代速度往往是几何级数的，“互联网+教育”经历了哪些变化，会往何处去？

　　李志民：我认为互联网会经过信息互联、消费互联、生产互联、智慧互联四个阶段。

　　在信息互联阶段，互联网所能承载的信息服务在形式和内容上都极为丰富，传递过程的互动也异常便利。以信息互联为基础，消费互联孕育而生。在消费互联充分发展的基础上，人类将迎来生产互联的新阶段，带来产业形态的大革命。

　　在智慧互联阶段，人类的文化生活，精神的需求，对知识的渴望，学习的方式都会发生改变。仅以教育为例，所有的教育资源打破了教师、学校的垄断，都集中在 *** 大平台上。平台上有很好的老师、很好的课程，人们能针对自己的愿望和需要，选择老师和课程，进行真正的个性化教学，有助于真正促进教育公平，提高教育质量。还会大幅度降低教育成本。

　　人工智能的“能与不能”

　　《21世纪》：除了“互联网+教育”，如何评价大数据、人工智能对教育的影响？

　　李志民：随着大数据、人工智能等技术在教育领域的应用，我们既不能高估也不能低估新技术的影响。

　　每一次新技术的发明都会使人们高估技术在未来几年对教育的影响，比如人工智能应用到教育领域时，有人喊“不得了了，教师要失业了”。实际上这是人们社会习惯的自然反应，新技术的影响过程没那么快，它一定是渐变的。

　　但也不能低估技术在未来十几年对教育的影响。如果不改变观念、不主动学习，不转变工作方式，新技术就确实会影响这些人今后的事业发展。

　　即便是新技术淘汰了个别的旧事物，也会让社会生活变得更美好。

　　《21世纪》：人工智能技术还处在初级阶段，其在教育中的应用还有哪些不足？

　　李志民：目前，人们还没有理解人类智能的形成机制问题。从 *** 论来说，人工智能是从自动控制到自动化逐渐发展而来的，其研究类似于医学研究。人是有情感、有意识、有生命的，但成为医学研究对象就成了无情感、无意识的物体。人工智能也是如此，把有情感、有意识、有生命的人当成了算法。人类智能绝不仅仅是算法就能描述的，所以现在还处于弱人工智能阶段。

　　人工智能的逻辑与运算能力涉及到深度学习，而深度学习包括有约束学习、半约束学习和无约束学习。

　　现在人工智能对有约束学习解决得很好，因为机器不会疲劳，只要不断电，它不会出错，所以在有约束学习方面可以超过人类。比如，“Alpha Go”和“深蓝”都是在有约束的条件下学习。

　　半约束学习目前正在研究，但是从数学理论上来讲，要解决半约束学习需要解一个巨大的矩阵，目前的计算能力还达不到。

　　《21世纪》：随着人工智能等新技术越来越成熟，在线教育能否取代传统教育？

　　李志民：狭义上讲，学习可以分为三类：之一类为人际交往类的学习，如语言学习、礼仪习惯、品德养成、管理有效等；第二类为知识传承类的学习，如文字、数学、物理、化学、逻辑、运筹等；第三类为文明发展类的学习，如科学探索知识、工程技术、生命科学、行为科学等。

　　之一类人际交往类的学习是靠模仿和习惯养成，学习的环境很重要，有了好的学习场景，学习效率就会高；第二类知识传承类的学习传统上是靠师传面授，需要前人对知识规律性的总结、推导、系统分析、约定认知等，课堂教学效果好；第三类文明发展类的学习需要系统的基础知识，需要灵感和想象力、需要有批判精神，也需要模型场地和实验验证等。

　　如果对应地把教育分为三类：人际交往类的教育、知识传承类的教育和文明发展类的教育，互联网在线教育完全可以取代知识传承类的教育；在线教育可以为人际交往类的教育提供更有效的学习场景，作为辅助教学手段；依据现有的技术手段，在线教育还难以取代文明发展类的教育。

　　《21世纪》：“互联网+教育”、人工智能、VR等得到了各级 *** 的大力支持，你认为政策层面的出发点是什么？

　　李志民：我觉得国家在制定这些文件时，都围绕着一个核心：在信息时代，如何提高公民的信息化素养。 *** 的发展和信息化的推进，是以全民的广泛应用为驱动的。如果国民没有足够的信息化素养，再好的信息技术，再好的 *** 应用，都很难发挥其作用，甚至反而会助长负能量，带来坏影响。

　　其次，建设信息化国家要有足够的专业人才支撑，此外，进入信息化时代，信息技术不能只是引进、消化、吸收，培养信息技术开发的领军人才是关键。所以我们要通过教育壮大信息化专业人才队伍。要构建以高等教育、职业教育为主体，继续教育为补充的信息化专业人才培养体系。在高等院校和职业院校中设置信息技术应用课程，支持与海外高水平机构联合开展人才培养。并且通过研究生教育阶段的高层次培养，来壮大信息技术发展的领军人才队伍。当然，师资队伍也很重要，教师要转变观念，大力提高教师的信息化教学能力。

　　来源 | 21世纪经济报道

　　作者 | 王峰、张雅婷

　　编辑 | Alice

　　继DXC公布了2020财年之一季度的严峻数据，这家知名外包商的股价在昨晚遭遇重创。

　　股价在盘后交易中暴跌，导致市值缩水30亿美元，原因是之一季度的收入骤减7.4%，从去年的52.8亿美元锐减至48.9亿美元。

　　坏消息不止这个：税前收入从一年前的3.6亿美元降至2.06亿美元。该公司认为增加的重组成本即1.42亿美元是导致季度收入骤减的一个因素，1.05亿美元的交易、分离和整合相关成本以及1.38亿美元的已购无形资产的摊销也是因素。

　　结果是摊薄后的每股收益从0.78美元降至0.61美元。

　　首席执行官Mike Lawrie直面现实，指出2019年数字化业务的增长率达到80%，客户向云迁移的速度超过预期，不过这给这家公司留下了“搁置成本”。

　　Lawrie补充道，DXC受到了货币逆风带来的一些影响。

　　首席财务官Paul Saleh表示，该公司将收入目标下调至202亿美元到207亿美元，这毫不奇怪。Saleh将其中多达2亿美元的数额归咎于美元走强，将其余数额归咎于延迟的交易和“转型方面的几个重大里程碑项目达标无望”。

　　Saleh继续表示，该公司现在期望成本至多节省3亿美元，低于最初所定的目标：4亿美元，尽管该季度“优化”了3900名员工，将他们扫地出门。然而，由于该公司“在一些高成本的复杂国家精简现有人员时出现了延误”，一些员工仍留了下来。

　　首席财务官还预计该公司将另外减少600000平方英尺的办公场地，并在全年关闭另外三个数据中心。

　　据Saleh声称，这番精简措施后本财政年度下半年收入有望改善。不过投资者与该公司员工一样紧张，盘后交易中股价跌幅高达20%。

　　在过去一年，该公司的股价已从2018年9月近100美元的高位跌至不到50美元。

　　去中心化的逻辑“让发声的人越来越多，越来越公平和私有化”——孙柏柏

　　什么是中心化、去中心化？

　　运营岗讲的究竟是什么呢？

　　先从人类的历史发展来聊吧，从农耕时代，部落首长带领制，到王朝皇帝制，再到社会主义、资本主义，我们一直都是处于被领导的状态，社会发展一直保持着以中心化发展，也是所谓的“精英领导”，对于无目标的群体而言犹如（布朗运动原理），需要精英（一个磁铁或者一个引导物）为他们提出一个目标，提出一个方向，让有限的生产力朝着共同的方向实现更大的生产效力。而这种做法就是中心化驱使的社会劳动生产力。

　　布朗运动

　　通俗讲：中心化是指少部分人拥有话语权，让去中心化技术，是为了实现“每个人都拥有话语权”，每个人都拥有自由的言论自由，可以自由的控制自己的信息。对信息的全网共识，信息由多方储存维护。

　　传统中心化由第三方确认交易的背书信用功能，信息由中心化系统控制和维护，也就是传统的数据库系统存储系统，试问用黑客攻击网站服务器，获取数据库信息，通过收买购得数据库资料，在人为社会是非常简单的。

　　攻击51%的区块才能篡改数据

　　而对于去中心化区块链体系而言，有且只有当黑客同时攻击51%算力的区块，才可以篡改区块上的信息，对于最近的BCG某矿工获取51%算力，篡改区块信息，从交易所获取千万资产。对于小流山寨币而言，这是可能实现的，而对于主流币，这是不可能发生的，因为全网的51%算力，并不是掌握在少部分手里， *** C发展至今，已经有着众多的大矿主，想简单获取他们的算力是不可能的，同时他们也是 *** C的主要拥护者。

　　中心化、去中心化和分布式的结构区别是？

　　结构化区别

　　用还原论还原到人——群体之上

　　让话语权形成广布式分享，每个去中心化的单个个体都拥有话语权利，而不是受到单个个体牵引。

　　运用到组织和企业之上：“强调人的自主性，和个人的自我影响能力”。

　　用还原论还原到人——群体之上 让话语权形成广布式分享，每个去中心化的单个个体都拥有话语权利，而不是受到单个个体牵引。 运用到组织和企业之上：“强调人的自主性，和个人的自我影响能力”。

　　Django *** 应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。

　　TemplateResponse提供了一种 *** 。与基本HttpResponse对象不同 ，TemplateResponse对象保留视图提供的模板和上下文的详细信息以计算响应。在响应过程中稍后需要时，不会计算响应的最终输出。

　　继承链:

　　SimpleTemplateResponse 对象

　　属性

　　SimpleTemplateResponse.template_name

　　要呈现的模板的名称。接受依赖于后端的模板对象（例如返回的对象 get_template()），模板名称或模板名称列表。

　　SimpleTemplateResponse.context_data

　　呈现模板时要使用的上下文数据。它必须是一个 dict。

　　SimpleTemplateResponse.rendered_content

　　使用当前模板和上下文数据的响应当前呈现值内容。

　　SimpleTemplateResponse.is_rendered

　　一个布尔值，指示是否已呈现响应内容。

　　 ***

　　参数的含义与HttpResponse相同。

　　处理上下文，接收dict类型的上下文内容，默认返回同样的dict，重写用以实现对上下 *** 额外的处理。

　　接收由(get_template()返回的)后台相关的模板对象，模板名字，或者多个模板名字组成的列表。

　　添加渲染完成后的回调函数，如果该 *** 运行时渲染已完成，回调函数会被立即调用。

　　检查is_rendered，调用rendered_content属性，启动渲染，将实例的content属性设置为rendered_content的内容，调用回调函数(如果有)，返回最终响应。该 *** 仅仅在初次被调用时生效:首先检查is_rendered,为False才会进行渲染，当渲染后会将is_renderd置为True。

　　TemplateResponse可以用在任何HttpResponse可以使用的地方

　　什么是Kafka 大系统没有它就有些麻烦了

　　这一期我们谈一下kafka。

　　我们先设定一下我们的场景。

　　我们有一个应用需要访问一些资源，比如说数据源。

　　当我们的应用比较少，比如说只有一个，数据库也比较少，只有一个的时候， 不存在任何问题。

　　我们想取数据，我们直接去数据库里取就好了。

　　但是，当我们的应用越来越多，数据源也越来越多的时候。每个应用可能需要访问多个数据源。有可能每个访问都用不同的方式和协议。可以想象一下。这种情况下会导致我们的程序非常复杂。我们获取数据库1需要一个特定的配置，获取访问数据库2也需要一个配置，有可能访问其他的数据资源，也会需要一个配置。这些不同的配置会使得我们的程序维护起来非常麻烦。

　　在现实中具体的例子比如说，我们有信息网站会获取数据，订单系统会获取数据，财务状况会获取数据，用户的输入请求会获取数据。数据的来源会是多种多样的，有可能来自某个数据库，有可能来自第三方的分析数据，也有可能是来自邮件系统，也有可能是来自你的审查系统。

　　解决上述这种复杂局面的一个 *** ，就是使用kafka。你可以把它理解成一个中间层。经过配置以后，你的应用程序不管是哪一种，只要获取数据， 都可以向kafka要。

　　而kafka接到数据请求指令以后, 会转到对应的数据源上, 经过这个中间层机制以后，在应用端的程序就会变的简单很多。

　　因为使用了kafka, 简化了你的程序设计。同时他又支持多个数据源，多个服务器，这样就大大增强了程序设计的，可分发性和可扩展性以及容错处理能力。

　　在可扩展性上，它支持横向可扩展，意思是说，你可以增加很多很多的服务器。

　　作为中间层，它的数据响应性能是很强的， 这个可能是因为它内部做了一些缓冲的处理机制。

　　目前有很多大公司都在使用kafka, 比如linkedin, netflix, airbnb, yahoo, walmart, mda等等。

　　在这些大公司中啊，使用案例都不太一样，因为这些公司的业务是不同的。比较典型的业务，有下面几个。消息管理系统， 活动跟踪系统， 位置数据收集系统，程序日志数据系统，数据流处理系统等等。

　　Kafka的更大作用就是消除了系统之间的依赖性，也就是耦合性。

　　除此之外，kafka还可以跟其他的大数据技术，比如Spark, Flink, Storm, Hadoop等等，集成使用。

　　这一期就说这些，希望对大家有所帮助。

　　这里是丁哥开讲，欢迎关注防止失联。

　　本报讯（兰州晨报/掌上兰州记者欧阳海杰）下班回家前，可以提前开空调，调节洗澡水温度，清理卫生……人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，正在深刻改变人类生产生活方式。8月10日，甘肃首家AI智慧体验中心正式落地段家滩兰州创意文化产业园区，将为甘肃DITC（大数据、信息、通讯、技术）领域人工智能的发展提供智力支持。

　　据悉，甘肃首家AI智慧体验中心是由甘肃信安云联与大疆创新A9授权店联合打造。此次AI体验中心的开业，将为甘肃AI领域对外交流合作，提升传统行业启智进步水平搭建优质平台。

　　数据是深度学习系统的输入，对深度学习的发展起着至关重要的作用，但是又容易被很多人忽视，尤其是缺少实战的理论派。

　　今天便来谈谈这个问题，同时介绍一个好的学习社区供大家讨论与提升。

　　文/编辑 | 言有三

　　1 需要掌握哪些内容

　　在公司实战项目做久了的同学，应该都有这个感慨。吾本欲在算法领域大展拳脚，奈何清洗和增加数据就可以让模型性能突飞猛进。我们确实会花费很多的时间去折腾数据，总的来说包括：

　　(1) 获取数据。

　　(2) 整理数据。

　　(3) 分析数据。

　　(4) 使用数据。

　　(5) 迭代数据。

　　所谓获取数据，包括公开数据集的搜索和下载，使用爬虫等工具从零建立数据集。

　　所谓整理数据，包括格式化，重命名，去重，标注等。

　　所谓分析数据，包括数据的统计和可视化分析等。

　　所谓使用数据，包括在开源框架中数据集的接口定义，数据增强策略的使用等。

　　所谓数据迭代，主要就是针对自己的任务不断调整数据以优化模型等。

　　2 有三AI已经做了什么

　　作为这么重要的一个课题，我们当然已经分享过很多的内容了，下面汇总一下。

　　2.1 数据获取

　　关于数据获取问题，我们给大家介绍过许多领域的数据集以及数据集对深度学习的影响，相关文章如下：

　　也多次介绍过爬虫算法，推荐过不少好的项目，相关文章如下：

　　2.2 数据整理

　　关于数据整理问题，我们在开源GitHub项目yousan.ai中提供了整套的python和shell脚本，覆盖图像遍历，重命名，随机打乱，去重等功能。

　　2.3 数据分析

　　本报金江8月10日电 （记者邵长春）8月8日，工业和信息化部人才交流中心与火币中国、链人国际在澄迈海南生态软件园举行战略合作签约仪式，旨在解决当前我国区块链产业人才工作中的“卡脖子”问题。

　　此次合作，各方将依托海南自贸区、自贸港先行先试的优势，在海南启动区块链人才培育工作，推进区块链赋能实体经济方面的有益探索，助力海南自贸区、自贸港打造世界级“自由数字港”。

　　据悉，海南生态软件园是海南自贸区、自贸港的产业创新高地，打造中高端人才聚集地和互联网产业示范区。去年10月，“海南自贸区自贸港区块链试验区”在海南生态软件园设立，这也是国内首个正式授牌的区块链产业试验区。

　　（邵长春）

　　本期讲解自定义程序头.

　　主要内容包括:

　　1.输出如时间、路径、后处理名称等信息.

　　2.输入行号

　　3.文本型变量的函数:清除空格、字符串大写

　　4.判断字符串等于指定字符,输出指定变量

　　视频:

　　今天是华为2019年开发者大会的之一天，要公布一直万众期待近三个月之久的鸿蒙系统啦。

　　从鸿蒙系统支持的硬件来看，今年是智慧屏，到了后年就可以支持音箱等，再往后还能支持VR设备等。

　　我们知道，未来是云计算的时代，未来企业都不会自己购置服务器，因为其要处理更多的请求，连接更多的硬件。

　　这款操作系统是一款通用型，其适配国内外的芯片、服务器，其实最关键的是其自主可控。

　　可以说明年是鸿蒙大放异彩的一年，明年适配的硬件就更多了，包括PC电脑、手表等等，你期待吗？

　　《无主之城》一开始我以为这是一部悬疑剧，但看到最后我发现它不仅仅是悬疑，在爱情和亲情面前，在利益与道德面前，我们常常会有很多选择。

　　他虽然是人工智能，但他有心脏，有思想，有爱，是娜娜的出现让他不再是人工智能，而是一个真正的人。我们所有人都没有想到原来无主之城的BOSS是刘老师，这一点上不少人纷纷表示真的太意外了，可我却丝毫不觉得意外，还记不记得在前几集的时候，刘老师经常一个人拿着书在哪里看，明明都危在旦夕，他还可以保持乐观的态度，说好听点是乐观，但其实是傻！

　　在结局都最后，他想要亲手毁了人工智能，让他开枪杀自己，或许不少人觉得刘老师是真的傻了，其实他是想让π失去自己，迷失自己，他不想人工智能拥有情感，想要毁了他。

　　可娜娜的死，让他看清楚自己的心，人工智能虽然是机器，但他也有本心。所有人都逃出荒城，母子重逢，亲人相见，朋友和好，误会解除，一切的一切都烟消云散，说起来他们也因祸得福，从这一次小实验，让他们看清楚自己身边最重要的人，有些人是真的对你好，还是惺惺作态，一切都逃不过苦难的眼睛！

　　娜娜虽然离开了，但她教会了π如何去爱一个人，如何被一个人深爱，所有人都获救，唯独娜娜牺牲了，但她在最后一刻听到人工智能的心跳，对于她而言这个结局是另一种成全！

　　文 ‖ 干水木七

　　新技术带来了太大的影响，印刷术导致复制传播力，无线电技术带来了超空间传播力，影视技术带来了镜像传播力， *** 技术带来了全球传播力，手机技术带来了贴身传播力。

　　在融媒体时代，不能仅靠一支笔、一张纸或一个录音笔、一台摄像机完成深度报道，需要运用更多的智慧与更新的理念。

　　之一，手机记者新应用改革了专业化生产。手机记者应用，主要针对报业记者以及有一定新闻敏感的用户，通过简洁式的运用就可以非常方便地进行视频发布、文字发布、图片发布。

　　手机发布的生产方式加入到专业化新闻生产中有两个结果，一是专业化记者的时效焦虑在某种程度上得以缓解，二是使得新闻生产中内容提供者更加多元化，新闻线人不仅是先前专业媒体机构新闻线索的提供者，他们更多地参与到新闻的生产和 *** 中。

　　第二，“全民评论”革新了舆论引导方式。美国最近推出一个全新应用，叫ShoutAbout。该应用基于用户一些需求，如看到强拆、失独等新闻事件后，愿用户一些需求，如看到强拆、失独等新闻事件后，愿意发表评论。

　　它让用户不仅可以“看新闻",还能“参与新闻”。比方说，讨论美国枪支案件，只要你安装了这个应用，就可以一键进入国防部的网站与奥巴马进行讨论，甚至发起 *** 行动。

　　第三，信息的“云端存取”。2016年，云端存取的数额将占到数据存取的2/3,未来信息的存取将由传统的数据中心移到云端存取中心。对新闻媒体来讲，主要意味着媒介竞争发生了很大变化，以前媒介“独家报道”之争，未来则转向“独家阐释”竞争之争。

　　从理论上讲,不管是专业记者还是普通人，每个人都可以从云端提取信息，信息获得的时差已经接近于零。因此，先前独家报道的时效性已经不再是媒介竞争的关键点，对独家信息的整合、阐释和独到的看法将成为未来媒体竞争的立身之本。

　　第四，“大数据”时代的深度挖掘。未来的深度报道将是全息影像的采写方式。过去对深度报道采写比如以民族、中的数据分类更基于普通的分类方式，性别、地域、年龄、收入等简单线条划分。

　　而“大数据”时代贡献了更多数据，比如用户的表情、爱好、评论、转发以及各种沉淀在数据池中的数据、线索，媒体记者通过对大数据的深度挖掘，对关联信息之间进行深度调查、逻辑推理、信息互证等，以此还原事件本来面目。未来,不懂大数据就无法做出漂亮的深度报道。

　　第五，专业人士的“非专业化操作”。过去的纸媒记者都用专业化设备拍摄，但是2012年美国桑迪飓风之后，《时代》周刊率先利用instagram,摄像记者、图片记者到了现场之后，首先拿手机通过“点击拍摄”的方式之一时间将手机图片回传数据库，很快增加了《时代》周刊在instagram上的粉丝量，扩大了 *** 影响力。

　　另外，因为率先 *** 发布，其图片的时效性非常强，大量图片被其他媒体引用，包括《时代》周刊的封面也破天荒地采用了手机拍摄的画面。过去,这种非专业化的操作是不被接受的，但如今专业人士却越来越多地容纳这种非专业化的操作方式，以应新媒体的新发展。

　　未来媒体发展的趋势就是由PC端转向移动端。手机互联网用户早在2012年就全面超过PC互联网用户。为了适应移动中的受众需求,未来深度报道在“呈现”方式上也有新的要求。

　　深度新闻可以采用“结构化数据”的新写法，它是人工编辑加机器计算手法相结合的新型写作形式，以关键词评论加上导语、图片、链接，使之更适合微时代受众的阅读需求。

　　近日，美国特斯拉Model 3车主Richard FS分享了他在美国北卡州某处高速行车时，拍下的画面。开启自动驾驶的Model 3遇到面前突然出现的一排隔离桩时，并未减速、变道或紧急制动，而是连续撞倒多达11个隔离桩后才缓缓停下。

　　这名车主说他在方向盘上睡着了，但特斯拉的紧急制动系统令他非常失望，他认为虽然在自动驾驶启动时也应该保持警惕，但特斯拉需要做出改进，及时识别出之一个隔离桩并紧急制动。

　　大家都知道特斯拉的自动驾驶技术是业内顶尖的，然而还是不断发生事故，你觉得自动驾驶到底靠谱吗？欢迎留言讨论。

　　哈喽大家好，我是殿堂君，很高兴又跟大家见面了。自从2009年入坑以来，不知不觉我已经玩了10年穿越火线，虽然现在这款游戏的热度已经不比当年，游戏引擎和画质也跟不上潮流了，但是他给我留下了很多回忆，所以我一直舍不得离去。

　　前段时间，穿越火线迎来了11周年诞辰，大家都非常开心，因为官方推出了免费领武器活动，玩家们都领到了免费的英雄级武器和其他的稀有道具，虽然新版本带来了许多bug，但是有了这些免费的道具，玩家们依然玩得很开心。

　　最近小编逛贴吧的时候，发现了一位非常有趣的玩家，他通过11周年活动领到了永久期限的翔龙大炮，这把枪对新玩家而言或许就是一堆破铜烂铁，但是对老玩家而言它的地位可不低，当年的它无异于现在的炫金毁灭。

　　从图中我们可以看到，他已经领到了永久的翔龙大炮，所以跑到贴吧里跟网友们说：页面卡住的那一瞬间我就知道，不是GG就是中奖了。看来，由于玩家过多，抽奖页面负荷过高，所以才会造成卡顿的现象，不过小编已经领了好几个点都没有领到降龙大炮，希望下次可以领到。

　　CF：当页面卡住的那一瞬间，我就知道，不是GG就是中奖了！好了，本期文章就先跟大家聊到这里，最后谢谢大家的点赞，收藏，转发与关注！

　　现在的 *** 真的是非常方便，很小的孩子玩电脑比大人还要厉害，对于我们很多人来说，8岁是我们更好的年龄，每天和小伙伴在一起生活的无忧无虑，感觉是非常开心的，但是也有一些人，在这个年龄就已经开始做很多别人都没有做的事情，相信很多人都在 *** 上偷过菜，那个感觉真的是非常 *** 的。

　　有一位小学生在8岁的时候就已经开始学会偷菜，但是偷了半年之后才发现，这件事情根本一点意思也没有，于是就开始学习代码，他会觉得写作业是一件非常麻烦的事情，他就偷偷的直接就黑了学校的答题系统，之后就自己开始尝试写一些小程序，在坚持了2年多的时间之后他自己做了一个新网站。

　　为了培养自己的能力，他经常都会在网上找漏洞，有一次他竟然偶然的发现只用1分钱就可以买到2500块钱的东西，对于这样的一个诱惑，他并没有选择私吞，而是好心的提醒了商家，并且全数退换商品，这么小的年纪，就已经有了这样的悟性，这样的人现在我们也是非常少见了。

　　他就是汪正扬，是中国年龄最小的黑客，在2014年前半年的时候，汪正扬提交过上百家教育网站的系统漏洞，可以说是迄今为止提交系统漏洞最小的人，很多人都会叫他黑客，但是他却表示，相对于黑客，他更喜欢被被人叫做“白帽子”，小小的年纪就怎么厉害，那长大了之后还得了，简直就是爸妈眼中的骄傲。

　　很多网友看完之后也是纷纷表示，这简直是太厉害了，我们在13岁的时候还在想着怎么不写作业怎么逃课呢，根本就没有想到别人的13岁已经是中国的黑客了，简直就是世界之大无奇不有啊，小编的感慨也是颇深啊，欢迎留言！

　　导语

　　对于很多人而言，买房置业是件“终身大事”。平日吃喝玩乐、穿衣搭配都必定去评论区看个仔细，更何况是买房呢，当然更要先看口碑看评价再下手。好的东西总是经得起考验，受得住大家的慧眼，好的房子大家必定都会认可，通过点评，购房者可以看到该楼盘的优缺点，为买房多一些参考。

　　通过系统对地段交通、社区品质、生活配套等维度的精密计算，房大秘总结好舟山岱山口碑楼盘看过来！

　　口碑楼盘推荐

　　秀水湾度假村

　　用户点评：天真我的无邪：物业费2.5元/㎡·月，不知道这家物业的服务品质怎么样？交房的时候带装修，自己省事儿，不操心挺好的。

　　紫宸府

　　用户点评：二狗子巴克：目前价格是10500元/平方米，居住密度适中，住在这里舒服度相比较好。

　　星海绿苑

　　用户点评：这让人心慌：物业费2.8元/㎡·月，不知道这家物业的服务品质怎么样？周围好像没有其他住宅小区，希望等这个楼盘入住后，小区的生活氛围能逐步改善

　　综述

　　程序猿的内心独白2018-07-31 08:45:55

　　1.微服务架构模式方案

　　用Scale Cube *** 设计应用架构，将应用服务按功能拆分成一组相互协作的服务。每个服务负责一组特定、相关的功能。每个服务可以有自己独立的数据库，从而保证与其他服务解耦。

　　1.1 聚合器微服务设计模式

　　聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合DRY原则。另外，每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。

　　1.2 *** 微服务设计模式

　　这是聚合器模式的一个变种，在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。 *** 可以仅仅委派请求，也可以进行数据转换工作。

　　1.3 链式微服务设计模式

　　这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应，在这种情况下，服务A接收到请求后会与服务B进行通信，类似地，服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前，客户端会一直阻塞。因此，服务调用链不宜过长，以免客户端长时间等待。

　　1.4 分支微服务设计模式

　　这种模式是聚合器模式的扩展，允许同时调用两个微服务链

　　1.5 数据共享微服务设计模式

　　自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithic application）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此，在单体应用到微服务架构的过渡阶段，可以使用这种设计模式

　　1.6 异步消息传递微服务设计模式

　　虽然REST设计模式非常流行，但它是同步的，会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替REST请求/响应

　　零基础的想学编程，自然是要找比较容易上手 ，入门快，而且应用广，人才需求大的语言来学了。

　　PHP就非常适合零基础的人学，南昌雅腾专注于培养PHP人才，不管你有没有基础，不管你什么学历，什么专业，都可以学，零基础包教会，4个月，推荐就业。

　　南昌雅腾采用小班现场授课的教学方式，有专业老师一对一的辅导，学习理论基础的同时，进行项目实战，积累经验，增强自身的能力。

　　学编程技术，到南昌雅腾。

　　导读

　　临床数据的可共享和可比较十分重要。一方面，这样可以让患者在生活、工作中更便捷地求助于医生。另一方面，为了全面了解患者的健康状况，医生也需要掌握更多的临床数据。

　　完善的数据共享系统，有利于实现患者风险评估、疼痛评分等临床数据在同一个医疗机构甚至不同医疗机构之间的统一。

　　标准化是数据共享的重要基础

　　电子病历（EHRs）是最普遍的数据共享应用实例，临床医生使用电子病历来查看患者的临床信息和护理档案。此外，电子病历还可用于临床疗效、检查、质量改进、循证研究等方面的数据共享。

　　护理人员将大部分护理数据记录在包含结构化和半结构化数据的EHR流程表中。EHR中可能记录着来自不同科室的数据，如急诊室、重症监护室。缺乏标准化将导致数据共享和可视性难以实现。数据的标准化离不开标准化术语和信息模型的应用。

　　2014年，美国护士协会（ANA）发布了一个立场声明，支持在整个护理过程中，推动电子病历数据的标准化建设，强化数据的互操作性。2015年，ANA发布了另一份立场声明，促进使用公认的术语进行数据交换，如观测指标逻辑命名与代码系统（LOINC）、临床术语的系统化命名（SNOMEDCT）。LOINC用于描述“问题”，如护理评估和结果；SNOMED CT用于描述“答案”或护理发现、问题和干预措施。

　　其他标准化的护理术语也可在EHR中使用。如护理干预分类（NIC）、护理结果分类（NOC）、国际护理实务分类（ICNP）、奥马哈系统（临床护理分类系统）、临床护理分类系统（CCC）等。

　　对于选择使用这些公认的标准化护理术语之一的医疗机构，数据交换需要将本地术语映射到LOINC和SNOMED CT系统中，以便实现跨系统的数据比较。

　　信息模型让数据更趋标准化

　　实现高效的数据共享需要使用标准化术语和信息模型，信息模型的建立包括数据元素、关系和数据标准。护理信息模型可以有效弥补传统数据库的不足，实现跨系统的数据共享与比较。在临床实践中，护理学可以与其他学科合作，创建专业的护理信息模型，以增加数据共享的机会。护理人员应参与到HER的优化和重新设计过程中，以实现信息模型的标准化建设。

　　信息模型是一种有组织的结构，用于表示有关临床条件或概念的知识，包括数据元素、定义，数据间的关系以及相关的数据标准。信息模型独立于EHR设计或构建。

　　在临床实践上，美国凯撒医疗集团和退伍军人事务部合作，建立了医院获得性压力性溃疡（HAPU）的信息模型。HAPU信息模型包括与皮肤评估相关的各种项目，如皮肤颜色、温度、肿块和水分，其中每个项目都有指定的允许值。例如，模型将皮肤颜色细分为正常值、灰暗、黄疸、苍白、发蓝、脸红、斑驳和灰暗。皮肤颜色问题和相关值一起表示一个值 *** 。通常，这将作为与特定流程表行关联的选择列表呈现给护理人员。

　　目前关于信息模型的大部分工作都集中在医学领域。如PCOR net公共数据模型，其中就包含了众多数据类别，如人口统计学、状况、诊断、用药顺序、配药、用药、实验室结果、程序和生命体征。不过大部分护理工作和护理过程并没有包含在这一数据模型中。这一护理数据相对匮乏的现象在多数信息模型中都很常见。为了跨组织、跨系统共享护理数据，需要通用的数据模型和信息模型，其中应包括，如疼痛、跌倒或压力伤害预防等护理敏感数据。

　　护理是一门大数据学科

　　美国明尼苏达大学护理学院护理信息专家Bonnie Westra指出，2013年的大数据科学会议为建立可共享、可比较的护理敏感数据库指明了方向。该年度智囊团会议致力于确保EHR中护理信息的标准化和整合，以改善健康状况。同时，会议还倡议成立信息模型小组，以便在年度会议之间采取行动，并每年在会议上报告其工作。

　　Bonnie Westra及其团队利用一个拥有240万名患者健康信息的EHR流程图数据，开发了10个代表护理数据的信息模型。该团队在2017年9月的一份报告中详细介绍了这些模型，包括心血管系统、预防跌倒、胃肠系统、泌尿生殖系统、肌肉骨骼系统、疼痛、压疮、呼吸系统、静脉血栓栓塞和扩大的生命体征/人体测量。

　　为了验证其中的疼痛信息模型，大数据科学会议信息模型小组和护理人员合作，对10个医疗机构的HER数据进行了对比分析。传统的疼痛信息模型包括一个疼痛评分量表。相比之下，验证模型包括12个独特的疼痛量表。这12个疼痛量表代表了护理人员根据患者年龄、环境或临床情况使用的各种自我报告和观察评估。

　　通过验证之后，信息模型小组工作人员将模型传递给编码与建模工作组，从而将其融入到常用的LOINC和SNOMED CT中。此外，小组还对其他模型进行了验证。小组目前正致力于验证泌尿生殖系统模型和坠落预防模型，并计划验证其余信息模型的有效性。

　　-THE END-

　　现代护理报

　　中国护理之一报 最权威护理公众号

　　9日压测顺利进行

　　这次压测一共开启了两个服务器，最新消息原本预定24小时的压测将延迟至13号凌晨，大家可以看自己时间去怀旧服压测里游玩。

　　这次压测非常火热，每个服都大排长队，地球人已经从各个新手村进驻，入侵艾泽拉斯。

　　13日开放创建游戏角色

　　《魔兽世界》经典怀旧服角色名称预订将于北京时间8月13日(下星期二)早晨6点开启。拥有《魔兽世界》游戏时间的玩家的每个账号可以创建至多三个游戏角色，并在《魔兽世界》经典怀旧服于8月27日全球开放之前预订自己的角色名称。

　　我们会在本周晚些时候公布服务器名称和类型的详情，让您可以和好友一起开启冒险。如果名称预约/角色创建期间单个服务器涌入了大量的玩家，我们会公布相关的提示，告知您哪些服务器的排队时间可能较长，让您可以选择其它的服务器。此外请注意：您在一个PvP服务器只能创建一个阵营的角色。

　　《魔兽世界》经典怀旧服正式开放之后，每个《魔兽世界》账号的人物创建规则如下

　　《魔兽世界》经典怀旧服中每个服务器最多创建10个角色。

　　您在所有的经典怀旧服服务器 *** 计可创建50个角色。

　　在一个PvP服务器只能创建一个阵营的角色。

　　如果您在争霸艾泽拉斯创建了50个角色，那在《魔兽世界》经典怀旧服还可以再创建50个。

　　《魔兽世界》经典怀旧服全球开放即将到来，快好好计划一下怎么冲到60级吧！

　　27日正式开服

　　暴雪官方宣布《魔兽世界》经典怀旧服将于8月27日正式开服。

　　如果是新手入门，最推荐从Python入手。Python是一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。由于具有丰富和强大的库，Python 极其容易上手，主要源于Python有极其简单的说明文档。

　　JAVA语言是最成熟编程语言之一，最新的通过“一次写入、随处可用”的标签，java以其极少的依赖关系而闻名，并且可以在任何支持java的平台上运行，而无需重新编译。在数十年的时间里，Java没有显示出任何衰减的迹象。

　　C#语法基于C，它也提供了出色的计算机学基础，对初学者来说是个很好的选择。特点是启动时间相当短：只要下载Visual Studio Express，即可全面安装所有必要的元素，比如SQL Express。C#可以用途很多，从Web开发到控制台应用程序等等。

　　C语言是一种通用的命令式编程语言，是大学里面计算机专业学的之一门编程语言，使用相当广泛，并且深远地影响了其后的几乎每一种语言。学院出来的高材生多半是精通C或是Java

　　PHP的语法利用了C、Java 和Perl，易于学习。目前PHP的应用范围已经相当广泛，尤其是在网页程式的开发上。一般来说PHP大多执行在网页服务器上，透过执行PHP程式码来产生使用者浏览的网页。PHP可以在多数的服务器和操作系统上执行，而且使用PHP完全是免费的。

　　选自TowardsDataScience

　　作者：Md Ashiqur Rahman

　　机器之心编译

　　参与：胡曦月、一鸣

　　利用多模态数据提升机器学习表现是一个值得关注的问题。本教程介绍了一种可同时图像和音频数据表征的 *** ——CorrNet，并提供了相应的实现代码。

　　人与动物都有这五种共同的感官：视觉、听觉、味觉、嗅觉和触觉。除此之外我们还有其它诸如平衡感、加速感和时间感等等。人类大脑无时不刻的在处理所有来自这些感官源的信息，这些感官中的每一个都会影响我们的决策过程。

　　任何对话中，唇部运动、面部表情和声带发声同时有助于充分理解说话者所说的词汇的意义。我们甚至可以在无声状况下单凭观察唇部运动来理解词汇，此时这一视觉信息不仅仅是补充信息，而更加是一种必要信息了。

　　这一现象在「麦格克效应（McGurk effect）」的一个例子中首次提出：当一个视觉可见的音节/ga/在配音时发作了/ba/，多数人听到的音节是却是/da/。想要使机器学习模型达到人类这样的性能，就需要利用各种数据源来进行训练。

　　在机器学习中，这些来自不同异构源的数据类型称为多模态数据，如语音识别中的音频和视觉信息。由于多模态数据可能由不同维度和类型的数据构成，往往难以在训练中直接使用。因此许多研究致力于解决多模态数据的通用表示。

　　学习多视图数据的通用表示有助于若干下游应用，如对视频及其对应的音频的通用表示进行学习，相比于单纯使用音频而言可以生成更加精确的字幕。那么，怎样学习这种通用表示呢？

　　关联神经 *** （CorrNet）

　　CorrNet 示意图。尝试学习两种数据视图的共同表示，并且从该编码表示重构两种视图。

　　相关神经 *** （CorrNet）是学习通用表示的一种 *** 。它的架构与传统的单视图深度自动编码器几乎相同。但它为每种数据模态都构建了编解码对。

　　模型架构

　　考虑一个双视图输入，Z=[Ia, Iv]，其中，Ia 和 Iv 分别是两种不同的数据视图，如音频和视频。下图所示是在该数据输入时 CorrNet 的一个简单架构。

　　在双模态数据 Z=[Ia, Iv] 的 CorrNet 示例中，Ia 和 Iv 是两个不同视图的数据（如音频和视频），其中编码器和解码器都是单层的。H 为编码表示，Ha=f( Wa.Ia+b) 为 Ia 的编码表示，f() 是任意非线性函数（如 sigmoid、tanh 等）。Hv=f( Wa.Ia+b) 同上。双模态数据Z的通用表示为：H=f( Wa.Ia + Wv.Iv + b)。

　　在解码部分，模型试图从通用表示*H*来重建输入，可以用以下两个公式表示：

　　I』a=g(W』a.H+b』)，I』v=g(W』vH+b』)。

　　其中 g() 为任意激活函数，I』a **和 I』v 是经过重建得到的输入。

　　训练

　　在训练阶段，可以基于三种损失来计算梯度：

　　最小化自重建误差，也就是将 Ia 到 Ia 和 Iv 到 Iv 重建的误差最小化。

　　最小化交叉重建误差，也就是将 Iv 到 Ia 和 Ia 到 Iv 重建的误差最小化。

　　更大化两个视图的隐藏表示之间的相关性，也就是更大化 Ha 和 Hv 之间的相关性。

　　最终得到的损失函数为：

　　此处，Lr() 表示重建损失，可以选择均方误差（MSE）或者平均绝对误差（MAE）。目标就是最小化该损失函数。并且我们想要提升相关性时，可以将它从损失中减去，也就是说，相关性越大，损失越小。

　　CorrNet 实现

　　实现可以分为三个部分：建模、设置损失函数和训练。

　　建模

　　在建模阶段需要创建自动编码架构。首先，导入所有需要的包。

　　然后创建 CorrNet 架构。简单起见，架构中只包含单层编码器和解码器。

　　现在来为模型写相关损失函数。

　　编译和训练

　　现在对模型进行编译和训练

　　经过训练，模型所学习到的通用表示可以用于不同的预测任务。比如通过 CorrNet 学习到的通用表示可以用于跨语言文档分类或音译等价检测。许多研究都表明使用通用表示可以提高性能。

　　此外，它还可以用于数据生成。比如，某个数据集中包含 10000 个音频片段及其对应的视频、5000 个丢失对应视频的音频片段以及 5000 个丢失对应音频的视频。此时，我们就可以用那 10000 个包含对应视频的音频片段来训练一个 CorrNet，并以此来生成数据集中丢失的音频和视频。

　　------------------------------------------------

　　上周，我们发布了最新产品：人工智能领域专业信息及数据平台「机器之心Pro」，旨在帮助 AI 从业人高效跟踪技术及行业动态、查找产业及应用数据、阅读深度文章及行研报告。

　　机器之心Pro 是基于「机器之心团队构建的百万级规模人工智能知识图谱及结构化数据库」搭建的人工智能领域专业信息平台。目前上线的首个测试版本 1.0 beta已收录 10000+ 条新闻数据、6000+ 机构、解决方案及落地案例、100+ 篇深度文章、60+ 份行研报告，覆盖 38 个技术领域及 55 个智能应用领域。

　　产品发布后，我们收到了众多读者的积极反馈，大家纷纷表示用到停不下来，希望一次性全部看完。「机器之心Pro」收录了大量信息数据，为了帮助大家更高效的使用产品，我们梳理了一份详细的使用手册。

　　使用「机器之心Pro」分三步：

　　完成专业认证后即可开始使用「机器之心Pro」。

　　「机器之心Pro」1.0 beta已上线四个模块：dashboard、新闻数据库、行业数据库和深度精选。

　　dashboard

　　在 dashboard 中，我们提供了各模块的导航入口、实时动态流、深度动态流和搜索工具。

　　用户可根据自身获取信息与数据的需求，快速进入新闻数据库、行业数据库或深度精选栏目。未来将上线的模块与项目，你也可以在dashboard看到更新。

　　dashboard 下方提供了实时动态流和深度动态流，你可以按信息源分类快速浏览技术与行业动态，也可以快速阅读最新发布的深度文章和行研报告。

　　dashboard 左下方放置了搜索工具，搜索任意关键词将呈现 4 类搜索结果：相关百科词条、智能领域、相关文章和最新动态。

　　新闻数据库

　　在新闻数据库中，1.0 beta 版本引入 5 类信息源：机器之心 AI Daily、arXiv、GoogleNews、Medium、全网中文，覆盖超过 3 年数万条的历史及实时新闻数据，帮助读者追踪技术动态与行业事件。

　　按领域筛选：可快速查找在某个时间段内、某个领域中发生的所有事件，追溯 AI 领域发展的来龙去脉。目前领域筛选支持 55 个智能应用领域和 38 个技术领域。

　　信息源筛选：可根据阅读需求切换信息源。

　　关键字检索：可结合领域、信息源和关键字查找，筛选结果更精准。

　　行业数据库

　　在行业数据库中，1.0 beta 版本共收录全球 3000+ 机构数据和 3000+ 解决方案及落地案例，帮助读者成体系梳理产业链，快速查找市场数据，高效进行行业调研。

　　用户可根据需求，快速查看机构或解决方案。我们提供三种组合筛选方式：按领域筛选、按场景筛选、按应用形态筛选。

　　为了帮助大家从整体上了解行业数据库中已收录的机构数据和解决方案，我们分别按照智能技术领域、智能应用领域、产业链角色、AI + 行业和AI 应用形态给出分布统计，详细如下：

　　深度精选

　　深度精选分为文章和报告。

　　深度文章目前有四个类型：产业分析、大咖观点、工程实践和理论详解，帮助读者全面解析理论技术与产业趋势。文章由资深编辑筛选审核，筛选标准为：解答最疑之惑、挖掘最远之见，前瞻最 IN 之风。目前已收录文章 100+ 篇，并将每日更新。

　　精选报告旨在研究人工智能对各传统行业价值链、供应链、竞争环境的重塑趋势及应对策略，发掘及定位智能化大趋势下的有效机会，辅助企业系统性了解人工智能技术发展和应用落地趋势，在智能化道路上进行准确决策。

　　目前已发布报告 60+ 份，其中「AI 技术发展趋势系列」、「全球500强上市公司人工智能应用分析系列」、「智周人工智能技术应用分析系列」为机器之心原创系列。同时，我们也会收录合作伙伴的优质报告。精选报告将每周更新。

　　迭代ing

　　机器之心Pro 1.0 beta 是首个测试版本，我们将日夜兼程，持续上新，逐步推出新的数据库、研究报告和分析专题，满足更多人工智能从业者的需求。

　　接下来，我们即将上线面向人工智能研究员与开发者的信息模块，也会持续丰富与完善面向团队决策者、商务人士、产业从业人的行业数据信息，一批帮助你洞察AI趋势与机会的产品已经在路上。机器之心Pro将日日有更新、周周有优化、月月有惊喜。

　　最后，你认为机器之心Pro的哪些功能对你最有帮助，欢迎投票；如有更多建议，也欢迎留言告诉我们。

　　温馨提示：

　　为了更好的完善产品，我们希望得到更多专业用户的反馈，在 1.0 beta版本中，部分功能设置了使用门槛，你可以一键提交申请，我们将对你的认证信息进行审核，通过后即可成为内测用户，拥有全部访问权限。

　　PC访问，体验更佳

　　早些时候谈起服务器的选择，玩家们主要需要考虑问题是选择加入PVE服还是PVP服，而随着PVP服务器与PVP服务器的整合，现版本玩家们往往考虑的问题则是哪个服务器活跃用户更多。不过，萌新往往不知道的是，其实在众多服务器中，还隐藏着一个特别的“rp服务器”，玩法准则完全不同于大家的常规认知。

　　“rp服务器”位于金色平原，全称是“角色扮演服务器”，其游戏内规则与常规服务器大相径庭，从字面意义上理解就是线上的角色扮演玩法，所有的玩家都必须将艾泽拉斯当成一个真实的世界，自己的角色则是这个世界众多生灵的一员。事实上，金色平原服务器规则颇多，并且受到网易的维护，破坏规矩的玩家严重的会面临封号处理。

　　那么，这个服务器都有什么特立独行的规则呢？其一就是言语上的限制，既然艾泽拉斯是一个真实的世界，我们都是在这片土地上长大的土著，自然是不了解地球文明的，所有玩家都不能提及关于地球上发生的任何事情，例如“工头昨天又扣了我工资”之类的。

　　任何的言语都需要依据剧情，角色的冒险历程，或者是当前所需，例如你们团队打哀嚎洞穴，缺一个肉坦，你就需要对牛头人玩家说“勇敢的冒险者！这场始发的探险中，我们团队已经有了一位迅捷的盗贼，技艺精湛的老猎人，异乡而来的圣骑士......而强壮的你绝对会成为怪物们的噩梦。”;此外，部分特殊语言或者符号是不允许出现的，例如直接用首字母大写拼成“猎人”的缩写词“LR”，以及火星文之类的。

　　庆典活动与聚会的举办，也是这个服务器最有趣的事情之一。一场盛大的阅兵仪式，往往需要各大工会组织举办，任何流程都需要玩家自行商榷，每个受邀参与的玩家都有着自己需要做的事情，例如，军团的 *** ，领导者的致辞甚至是上级逐层向下级传达命令，仿佛一台无数玩家共同参与的舞台剧。当然了，阅兵典礼属于比较严肃的活动，平日里好友之间的野餐或者party则没有这么多的规矩。

　　总之，想要前去这个特殊服务器体验的玩家一定要遵循其行事规则，不然就可能面临网易的封号了。

　　点击箭头处“蓝色字”，关注我们哦！

　　今天的话题，先从一部发人深省的短片说起——

　　这是一部日本短片，叫《反社会人格》，短片的主角是一个小女孩。

　　一天，她遇到了一个面容恐怖的机器人，这个机器人帮了她。小女孩很好奇，一路跟踪对方，发现这个机器人就是在不停地帮助他人，却一路遭遇冷漠。小女孩看到机器人的境遇，忍不住劝他，“对别人好是毫无意义的，根本没人在意”。但是，当小女孩把钥匙串掉在了马路中间时，机器人又帮她捡了起来。

　　但此时，一辆汽车驶来，将机器人撞飞，周围的路人却没有一个上前帮助。那一刻，小女孩发现，这个机器人才是人，而冷漠的路人才是机器人。

　　科技在进步，生活在改善。但不知为何，总感觉我们正在失去一些东西。

　　苹果CEO迪姆·库克在一次论坛上说起人工智能对人类的威胁。他表示，他并不担心机器变得像人一样，他担心的是，人变得像机器一样，失去了价值观和共情心。他说，“失去人性，我们将迎来一个可怕的世界。”

　　智能时代，人更大的能力是继续成为人。未来，我们的教育不是培养“机器娃”，我们要培养真正意义上的“人”。

　　微信编辑：李中华

　　监 制：朱哲

　　什么是区块链技术，狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一 种链式 数据结构， 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

　　早在两千多年前的的春秋时期，就已经存在类似区块链的模式。左传记载，春秋时期，齐国国君和齐国大夫崔杼的妻子私通，崔杼一怒之下杀了国君，事后他担心史官把他的弑君之罪记录在册，留下千古骂名，于是他找来负责记载史实的太史，让对方把国君的死因写成病故，太史不答应，坚持写下“崔杼弑其君”。于是，崔杼就把太史杀了。但是春秋时的史官并不是国君封的，而是家族世袭的。

　　所以太史死后，其弟继承兄业，二弟坚持写下“崔杼弑其君”，于是，崔杼杀了太史的二弟。接着太史的三弟又坚持写下“崔杼弑其君”，崔杼把太史的三帝也给杀了。太史的四弟依然不具崔杼的 *** ，坚持如实记载崔杼连续杀人的事件，那么这次结果如何呢？左转记载，乃赦之。崔杼只好放弃了这件事。

　　从现在商业的角度来看，这就是一个类似区块链的设计，您也许会问，这和区块链有什么关系呢，区块链是通过点对点传输共识机制，使数据可追溯不可被篡改，打个最简单通俗的比方就是去掉管理账本的掌柜的，把账本复制成许多份儿保管在每个伙计手里，大家共同记账，因此谁都无法随意篡改，做假账了。春秋时期基本沿袭了周朝制定的史官制度，使官是由祖辈世袭的，无法假冒，而且史官家族分布在各地不受各诸侯国约束，因此是去中心化的，也就是去除掌柜的。

　　周王室设有多种史官职位，虽然各有分工，但是大家记载的是同一件事的不同方面，所以很难随意篡改事实，这正是区块链的分布式数据存储。左传记载，南史氏闻太史尽死，执简以往，这就令人猜测崔杼弑君，连续杀害史官关这件事情，也许已经被其他地区的史官知道了，并且记载了。南方另一个史官家族的成员听说太史家的几个兄弟都被杀了急匆匆抱着照样写好的竹简赶来，听说已经如实记载了，这才回去。虽然我们并不清楚，远在春秋时期，各个史官家族之间是如何快速传递信息的，但至少这段文字暗示，史官们做到了点对点传输，并且通过共识机制保障数据不可篡改。区块链模式对于当代职场也是很重要的。

　　这么先进的技术，现在的人都无法篡改，古代的皇帝自然是十分惧怕的，他们也害怕史官记录了自己的不良言行，被后世唾骂。由此看来古代的史官也并不好做，为了给后世留存最原始的史实，将个人生死置之度外，这也是可歌可泣的。

　　在现如今的社会人工智能已经是必不可少的了，在漫威电影中也是如此，钢铁侠的星期五和贾维斯就是超级人工智能的表率。在复联4中钢铁侠永远的离开了我们，但是他的人工智能却没有，如果在现实中对siri说你好，贾维斯会发生什么事情呢？

　　有一位钢铁侠的粉丝就尝试了，结果被感动的差点哭出声，究竟是怎么回事呢？在刚开始贾维斯竟然呼应了这位粉丝，还调侃道这位粉丝是钢铁侠吗？接下来就是一些调侃，可是siri每次回答都是不一样的。

　　甚至贾维斯还恶搞到siri是偷学了自己的助理绝招，听起来让人想捧腹大笑，难道贾维斯这是要让我们所有人都变成钢铁侠吗？不过看到这样的回答， 我们之一个想的还是托尼史塔克，还是满满的回忆。

　　似乎人工智能也有了感情，难道这都是受了钢铁侠的影响吗？虽然钢铁侠在复联4中牺牲了，但是他的灵魂似乎永远不会消失，如果粉丝想念托尼史塔克的话，不妨去找siri聊聊天哦！

　　但是当siri说出“我恐怕不能帮你做”钢铁侠“战甲”的时候，泪水再也忍不住了，这似乎在宣告贾维斯只有钢铁侠一个主人，是不是也是在说托尼史塔克是唯一的钢铁侠呢？

　　钢铁侠牺牲，但是漫威电影还在继续，不管之后的钢铁侠会是谁，都是托尼意志的延续，或许是小蜘蛛，或许是其他人，但是他们都是超级英雄，随时做好了为地球牺牲的准备，致敬！