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78 它们会思考自己吗
78 它们会思考自己吗 78 它们会思考自己吗 杰西卡·特蕾西（Jessica L.Tracy）、克里斯汀·劳林（Kristin Laurin） 特蕾西：不列颠哥伦比亚大学心理学副教授 劳林：斯坦福大学商学院组织行为学助理教授 当 我们思考思维机器时，第一个涌现的问题是：最终，这些机器会有多像我们人类？这个问题归根结底是一个有关“自我”的问... -
5.1 包：库单元
5.1 包：库单元 5.1 包：库单元 我们用import关键字导入一个完整的库时，就会获得“包”（Package）。例如： import java.util.*; 它的作用是导入完整的实用工具（Utility）库，该库属于标准Java开发工具包的一部分。由于Vector位于java.util里，所以现在要么指定完整名称“java.util.Vec... -
11.1.2 QA测试
11.1.2 QA测试 部署一个OceanBase集群 连接到其中一台MergeServer(ms0) 执行DDL(建表)以及DML语句(insert/update/delete) 读取表格内容 获取原有的主UpdateServer的地址并记录为$a 关闭主UpdateServer并等待30秒 获取新的主UpdateServer的地址记录为$b... -
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10.5 锁的问题及对策 锁的问题 即便是使用上变得如此简便的锁，也还面临一些难题。 陷入死锁 假设有 A 和 B 两个作业，它们都能修改 X 和 Y 两个变量。A 按照先锁住 X 再锁住 Y 的顺序上锁，B 按照先锁住 Y 再锁住 X 的顺序上锁，在某些时间点有可能会产生问题。比如在 A 锁住了 X 的同时 B 又锁住了 Y，双方都会等待对方释放... -
4.4 梯度
4.4 梯度 4.4.1 梯度法 4.4.2 神经网络的梯度 4.4 梯度 在刚才的例子中，我们按变量分别计算了 和 的偏导数。现在，我们希望一起计算 和 的偏导数。比如，我们来考虑求 时 的偏导数 。另外，像 这样的由全部变量的偏导数汇总而成的向量称为梯度 （gradient）。梯度可以像下面这样来实现。 def numeric... -
8.5 深度学习的未来
8.5 深度学习的未来 8.5.1 图像风格变换 8.5.2 图像的生成 8.5.3 自动驾驶 8.5.4 Deep Q-Network（强化学习） 8.5 深度学习的未来 深度学习已经不再局限于以往的领域，开始逐渐应用于各个领域。本节将介绍几个揭示了深度学习的可能性和未来的研究。 8.5.1 图像风格变换 有一项研究是使用深度学习来“绘制... -
神经网络
神经网络 神经网络 1964年，16岁的我给康奈尔大学的弗兰克·罗森布拉特教授（Frank Rosenblatt）写信询问关于“马克一代”感知器（Mark 1 Perceptron）的问题。罗森布拉特教授于1960年研制出这台与大脑相似的机器。我有幸受邀去参观并试用。 罗森布拉特教授在神经元电子模型的基础上发明了感知器。输入信息值包括两个维度。对语音... -
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两种选择：对抗或逃避 如果将这位第3选择思维的领导与两种选择思维的领导做一个对比，会发现后者要么选择对抗，要么选择逃避。 第一个例子是一位选择战斗的领导。一位成功的高管接任世界最大传媒公司的首席执行官。根据多方面的反馈，他是一个不善倾听、排斥异见的人。这家公司的员工感到自己受到了屈辱，他们反馈说，他们一直被反复告知自己有多么愚蠢。显然他擅长挑起冲突，但... -
120 纠结于这个问题
120 纠结于这个问题 120 纠结于这个问题 詹姆斯·奥唐奈（James J.O’Donnell） 乔治城大学古典学教授；著有《新罗马帝国衰亡史》（The Ruin of the Roman Empire ） 我 们可以随意使用“思考（或想、认为）”这个词语来表述各种各样的行为：“我想去商店”“我想外面正在下雨”“我思故我在”“我想扬基队将...