本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。深度学习作为目前最前沿的科技领域之一，一般都引导着科技进步，但是是否存在一些深度学习的效果反而不如传统方法的案例呢？本文汇总了一些该问题下的优质回答，回答均来自知乎。 问题链接：https://www.zhihu.com/question/451498156# 回答一作者：桔了个仔来源链接：https://www.zhihu.com/question/451498156/answer/1802577845对于解释性有要求的领域，基本深度学习是没法和传统方法比的。我这几年都在做风控/反洗钱的产品，但监管要求我们的决策要可解释性，而我们曾经尝试深度
（2月8日）美股开盘，谷歌大跌超7%，市值蒸发约1020亿美元。业内人士普遍认为，主要导火索是谷歌人工智能聊天机器人Bard在一场发布会上对用户提出的问题给出了错误答案。Bard在回答“詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）有哪些新发现”时回答：“JWST拍摄了太阳系外行星的第一张照片”。这被认为“张冠李戴”。根据美国国家航空航天局（NASA）消息，2004年，欧洲南方天文台的VLT望远镜拍摄了第一张系外行星照片。 有人以此认为Bard智能水平不如ChatGPT，于是，中证把同样的问题来拿测试ChatGPT，竟发现，它也错了！中证问：太阳系外行星的第一张照片是什么时候拍摄的？用什么工具
议题大纲PostgreSQL是业界功能最强大的开源数据库，为什么在全球流行度没有MySQL高，本次分享主题计划从产品、技术、商业等方面综合分析两个数据库的竞争。议题方向：PostgreSQL与MySQL数据库简介市场分析产品定位技术优劣势未来趋势嘉宾介绍叶正盛，玖章算术CEO叶正盛，NineData创始人&CEO，原阿里云数据库产品管理与解决方案部总经理，资深数据库专家公司介绍玖章算术是基础技术领域的科技创新企业，创始团队来自阿里、华为等公司多位P9级资深专家，旗下的核心产品NineData致力于让每个人都能充分利用数据和云计算技术。公司产品NineData使用了领先的云原生与AIGC技术，面
最近发现很多从事运维的选择了辞职，重新规划自己的职业发展方向。运维工程师这个岗位在IT行业里面确实是处于最底层的，不管什么环节出现问题，基本都是运维背锅。背锅也就罢了，薪资水平也比不上别的岗位。一般运维的薪资水平大多数都是6-9K，还要高频出差。规模小一点的公司省内出差，规模稍微大一点的公司基本全国各地到处飞，而且一呆好几个月都是正常的。年轻的时候干几年确实还可以，但是成家立业之后就不合适到处出差了。运维的事情非常多，不仅要技术还需要情商。很多时候运维要到客户现场培训客户，解决客户的各种问题，客户在使用公司产品遇到什么问题都会找运维，而且这种情况之下甲方爸爸肯定态度刁蛮。运维不仅要维护客户的感
对于一个大学项目，我的团队计划为Android开发一个云消息传递应用程序。最初，我们通过研究和使用IonicFramework和Phonegap来创建混合应用程序来开始开发。根据我们到目前为止所阅读和了解的内容，我们所了解的是混合应用程序开发允许我们使用我们非常熟悉的网络技术(HTML、CSSJavascript)进行编码，这比构建native应用程序所花费的时间要少得多。它还具有通过非常小的调整即可在多个平台上运行的优点。但是随着我们的前进，我们从许多同事和该领域的人那里得到了一些奇怪的反馈，这些反馈都指向一件事；对混合应用的普遍不信任和怀疑。最终，由于这种反馈以及其他原因，我们决定
很多企业在业务运营中依靠咨询顾问获得专业的建议，这给了咨询机构存在的价值。当AI时代来临，特别是生成式AI的兴起，不少业内人士担心自己的工作会被AI取代。为此咨询机构积极拥抱AI，比如波士顿咨询集团(BCG)日前宣布与Anthropic合作，引入其AI模型(包括Claude2助手)为客户提供服务。除了BCG外，安永、毕马威、埃森哲和麦肯锡等机构也动作频频，同样展现出“与其担忧不如拥抱”的态度。通过此次合作，BCG将帮助其客户掌握战略性应用生成式AI的最佳方式，并帮助他们以业务交付为导向部署Anthropic的AI模型。极客网了解到，这些业务包括知识管理、市场研究、欺诈检测、需求预测、报告生成、
国内的互联网行业发展较快，所以造成了技术研发类员工工作强度比较大，同时技术的快速更新又需要员工不断的学习新的技术。因此淘汰率也比较高，超过35岁的基层研发类员工，往往因为家庭原因、身体原因，比较难以跟得上工作节奏，所以裁员往往优先考虑这类员工。测试工程师也属于技术研发中的一员，所以35岁就是一个门槛了，这并不是说35岁后一定会被淘汰，但是面临的选择肯定会大大减少。这样公司会培养00后，也不会让35岁的测试工程师发光发热....大多数人都是在22-23岁参加工作，工作两三年后逐渐积累了一些工作经验，开始进入了职业生涯的黄金期。可以看到，测试工程师职业黄金期也就十年左右。早期的互联网行业红利期虽然
公司前段缺人，也面了不少测试，结果竟然没有一个合适的。一开始瞄准的就是中级的水准，也没指望来大牛，提供的薪资在10-20k，面试的人很多，但平均水平很让人失望。看简历很多都是4年工作经验，但面试中，不提测试工具，仅仅基础的技术很多也知之不详，多数人数年的工作经验仅仅是功能测试堆起来的，毫无深度，对于APP自动化等等一问三不知，都停留接口测试的基础方法层面上，自动化进阶问题更是一问一个死，前沿技术最新动态也毫无关注。而这些人的薪资要求却是都接近20k，并且在谈论过程中自视甚高，特别有一个给我留了很深印象，简历有3年经验，做的都是小程序的展示项目，面试过程中一直强调自己技术如何如何强大，在原公司如
AMD将推出基于Zen4架构的线程撕裂者PRO7000WX系列，我们已经见过96核心PRO7995WX、64核心PRO7985WX的泄露。现在，第一次看到了16核心型号。它的名字应该是线程撕裂者PRO7955WX，16核心32线程，二级缓存16MB，三级缓存只有64MB，基准频率4.5GHz，最高加速频率5.17GHz，热设计功耗应该也是350W。要知道，桌面上已经有16核心的锐龙97950X，二三级缓存容量完全相同，主频还更高达到4.5-5.7GHz，而且功耗更低只有170W。那么，这个16核心的撕裂者有啥用呢？它的优势在于更强大的扩展，支持八通道DDR5内存、128条PCIe5.0通道，这
大型语言模型（LLM）在理解自然语言和生成程序代码方面展现出了非凡的性能，程序员们也开始在编码过程中使用Copilot工具辅助编程，或是要求LLM生成解决方案。经过几版迭代后，目前LLM生成的代码已经很少有语法错误了，也更贴合用户输入的文本、符合预期语义，但针对LLM代码生成的可靠性和鲁棒性仍然缺乏彻底的研究。代码的可执行并不等同于可靠，软件的开发环境、部署环境都存在很大的不确定性。如果直接使用LLM生成的代码，可能会因为AP误用（misuse）导致更严重的问题，例如资源泄漏、程序崩溃；最糟糕的是，使用LLM代码生成服务的用户大多数都是新手开发人员，很难识别出「貌似可运行代码」下的隐藏问题，进
