本文对区块链分布式存储啊在生态大数据方面起到的作用进行了阐述，希望通过此文能够加深你对区块链存储的认识。也许没有一种其他技术能像计算机技术一样，在过去几十年里有如此巨大的进步。据估计，自 1974 年以来，美国总生产力增长的三分之一来自信息技术，它是国家繁荣的最大贡献者之一。计算机的兴起一部分是由于技术上的成功，另一部分是由于资助它们的经济力量。Bresnahan 和 Trajtenberg 创造了 “通用技术”（general purpose technology, GPT）这一术语，指的是具有广泛技术适用性，且产品改进和市场增长会相互推动的技术，如计算机技术。但是，他们也预测，GPT 在其生命周期结束时可能会遇到挑战：随着通用技术发展放缓，其他技术可能会在特定的利基领域取代通用技术，并破坏这种经济强化周期。

在生活中和企业里很多时候都会用到结算系统，在结算系统中一般会有比较复杂的流程，由很多板块组成，也有很多不同的结算方式；本文作者分享了关于结算系统设计的详细流程，我们一起来了解一下吧。埃尔温·薛定谔在他1944年的著作《生命是什么？》[1]中问道：“如何使用物理兼化学方法来解释在一个活的有机体在自己的空间边界内发生的时空事件？”在随后的近80年中，科研人员已经探索了许多有关亚细胞现象的、更深层机理的成果。虽然如此，以第一原理对生活中的生命体进行计算机模拟仍然是一个遥不可及的目标。

请借助与具体（论文中的）方法无关的方式考虑整个系统的输入和输出，可以让你从算法术语本身中脱身，并考虑其他领域是否已经开发出使用不同方法（算法）在这里可能会有效的方法。我发现这种方法在阅读Meta-Learning论文时非常有用。通过首先将ML问题视为一组输入和期望的输出，可以推断输入是否足以预测输出。如果没有这种推断练习，你可能会意外得到一个ML问题，其中输出不可能由输入决定。结果可能会是一个ML系统进行预测的方式是社会所认为有问题的方式（译者注：这里可能是想表达不符合人类常识与逻辑的执行方式）。ML模型是通过组合偏差和数据而形成的。有时偏差很强，有时偏差很弱。为了使模型具有更好的泛化能力，你需要添加更多的偏差或添加更多的无偏数据。天下没有免费的午餐。

在本文中，我会介绍一些改动最小、影响最大的在pytorch中加速深度学习模型的方法。对于每种方法，我会对其思路进行简要介绍，然后预估提升速度并讨论其限制。我会把我认为重要的部分强调介绍，并在每个部分展示一些实例。接下来我将假设你正在使用GPU训练模型，这些方法基本不需要导入其他的库，只需要再pytorch内进行更改即可。

在未来，可以肯定的一个事实是，未来将会出现越来越多的智能硬件。在中国，模仿GoPro和Fitbit智能设备也出现了，更多的智能设备会7×24小时连接互联网。汽车也一样，特斯拉的电动车是随时连接互联网的，无人驾驶汽车更是一个连网的智能设备。早期互联网公司，把内部贪腐当做丑闻对待，发现贪腐以冷处理为主，捂不住的均是高管级别的贪腐，涉及金额巨大，被警察带走。2020年，越来越多的互联网公司开始发布反腐公告，贪腐的详情也不再遮遮掩掩。腾讯的反舞弊通报中，直接公布贪腐员工的姓名、职务，以及贪腐方式。互联网公司还组成了互联网反腐联盟，这个联盟由京东倡议，已经有约400家联盟成员，一个员工因为贪腐问题被开除，会被传到黑名单，联盟成员企业可以查阅。“一次被查，终身不得再进入互联网行业”。

国内首家聚焦于企业智能办公的极企科技联合创始人兼 CTO、中国最大的开源通信组织 Freeiris 工作组创办者之一孙冰，也参加了本次盛会，并就《国产芯片开源路由器硬件项目》做了演讲报告。开源的意义究竟在哪儿？曾经的「智能路由」现在又会如何发展？AIoT 与路由器有着怎样紧密的联系？未来的 AIoT 又将通向何方？庞大的人口基数、广袤的市场、轰轰烈烈的城镇化为互联网公司创造了一个长达20年的红利期，他们不用像索尼、三星这些公司一样，因为本国市场的狭小参与国际竞争。过去20年，互联网公司为中国经济的增长提供了稳定的动能，但另一方面，也许很多公司缺乏应对更残酷竞争的经验。

如何减轻软件开发的回测压力，从而提高工程师的生产效率？MATEUSZ MACHALICA、ALEX SAMYLKIN 等人组成的 Facebook 研究团队提出使用一个利用机器学习的新系统来创建一个为特定代码更改选择回归测试的概率模型，从而更好地执行这种回归测试。为了高效地开发新产品特征和更新，Facebook 研究团队使用基于主干的开发模型来管理对代码库的改动。一旦一位工程师的代码更改被接入主分支（主干），他们试图让它对从事该产品或服务的其他工程师快速可见。这种基于主干的开发模型比使用特征分支和特征融合更加有效，因为它使得每个人都能够在代码库的最新版本上工作。

伴随着 AI 技术的发展和应用，人们对「人工智能」的认知也不断被刷新和拓展，在大众眼中，AI 正变得越来越强大，不仅可以下棋博弈战胜人类的顶尖选手，还可以进行语音识别、自动翻译、人脸识别，甚至可以自动驾驶汽车。最近，北京大学与硅心科技团队联合推出了一项新的 AI 成果——aiXcoder，它利用 AI 技术辅助开发者自动进行程序编写，引燃了人们关于「AI+软件」的巨大发展潜力以及「软件开发自动化」发展前景的讨论与思考。让计算机自动编写代码，不仅是软件开发领域关心的问题，也是人工智能领域长期关心的问题。早在 1964 年，机器学习领域的先驱者 Solomonoff 就曾提出，「对人类而言，编写计算机程序是一项既困难又耗时的活动，通过自动代码生成或程序归纳来实现这个过程的自动化是人工智能领域的一个长期研究主题。」近年来，DeepMind 和 Facebook 在其论文中也提出了类似的论述。

Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann，他对一切具有变革性的事物都感兴趣，这里是他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法我们经常听说大数据是构建成功的机器学习项目的关键。这里有一个大问题：许多组织没有你需要的这么多数据。在没有最基本的数据的情况下，我们如何才能原型化和验证机器学习的想法？当资源稀缺时，我们如何有效地获取和利用数据创造价值？在我的工作场所，我们为客户生产了许多功能原型。因此，我经常需要使用小数据。在本文中，我将分享 7 个改进使用小数据集进行原型设计结果的小技巧。

不久前一个人工智能少女之死。她的名字叫“Tay.ai“，是微软的人工智能研究成果。Tay在推特上有一个自己的账号，用户只要发推艾特她一下，就能收到她的即时回复。Tay初初以一个清新可爱的少女形象出现，但是由于她的算法设定是通过学习网友的对话来丰富自己的语料库，很快她被网友充斥着激烈偏见的话语”带坏“，变成了一个彻底的仇视少数族裔、仇视女性、没有任何同情心的种族主义者。她成了这个社会一切偏见的集合体。

CRM系统能够规范企业管理模式，这对于效率的提升，成本的降低是有直接的显著作用。打个比方，在路上开车，大家都守规矩的话，不太容易堵车。而如果大家不守规矩，一会变道，一会加塞，既影响速度，又容易出事故，造成时间以及各种成本的大幅提升。一方面，在市场环境和监管趋严背景下，互联网大厂直接投资受限。另一方面，是一级市场对产业LP的强需求，互联网CVC路向何方似乎也更为明了。实际上，监管对直接投资的影响，并不意味着间接投资也同样受到影响，因此，做LP，通过基金的形式来投资布局生态，或将成为互联网公司的另一趋势。此外，市场对产业资本的需求和喜好传导至产业端，也将对其的管理和投资布局产生一定影响。

在地球上大部分地区的人看来，不要太酷哦，就像流落民间打野的天子终于回归王座一样。但是漂亮国则涌现出大批大批的反对浪潮，认为百亿推特必将毁于一龙。有意思的是，本轮的丑拒主要来自左翼自由派阵营。而老马通常被归为自由派，因为其标志性的主营业务，是推行电动车和太阳能。在汽车和能源领域，都不好说是左倾，而是妥妥的左翼头子。所以左胳膊撕左手腕的drama，教围观的外国群众不得其解。今天就来讨论一下里头的背景。

4月15号，继微博之后，豆瓣、小红书、抖音等多家社交平台集体宣布将显示用户IP所属地，相关功能将在4月底进行测试。根据各平台公告，平台将展示用户最近一次发问或评论时的位置，境内展示到省（区、市），境外展示到国家（地区）。并且不支持手动关闭。此规则意在整治蹭热点、网络谣言、网络暴力等乱象，消息一出，网友们纷纷讨论。在知乎上，有网友称“平台公布属地信息，担心暴露过多隐私，不支持”；有的网友则认为“正因为有不安全感才能震慑散播谣言的人，之前QQ还能显示到具体的网吧”。

马斯克购买推特的计划在继续推进。近日传出消息，马斯克计划于10天内对推特发起收购，资金仍在筹措中，他本人愿意出资100亿~150亿美元。继成为推特最大个人股东的消息后，4月14日，马斯克提出以430亿美元全资收购推特，希望将其变成一个言论自由的平台，“有一个包容自由言论的舞台非常重要，而推特已经成为事实上的城市广场。”要先清除机器人虚拟账号、允许发布长推文、采用更谨慎的封号机制……在随后的TED访谈中，马斯克表现出改造推特的强烈决心，还不忘趁机讽刺扎克伯格对Meta的管控，“Facebook、Instagram和WhatsApp到了扎克伯格十四世都还能传下去。”末了补一句，“推特不会有这种情况。”

随着疫情第二年结束，许多悬浮的状态成为了日常，无论是从个人生活、工作，还是从国家经济、政策，亦或是在地缘政治与国际形势上。没有人再把疫情当作一种临时性的变量，而是将其当作一种常量，去构筑未来的新常态在这一年里，人类社会集体作出了许多有可能会彻底改变未来，但如今看来语焉不详的决定，我们无法预测未来只能回顾过去，并在过去的纹样中找到历史的分形。在过去一年里，我们在互联网上目睹了更多的争端，无论是个人对个人的，个人对机构的，机构对机构的，国家对机构的等等。一如我在 2020 年发布的《互联网是人类历史的一段弯路吗？》中所提到的。互联网赐予了每一个个体舆论上的“核武器”，使得互联网上的舆论战争达到了白热化的阶段。

为什么我在购物平台买了一支口红，第二天首页、推送全是口红？为什么我在新闻 app 搜了一款手机，首页就都是评测？为什么同一时间打开同一款 app，每个人的热门内容有所不同？这并不是什么秘密，大家对算法掌控推荐内容这件事，早已见怪不怪了。好在这些让我们有些无奈的算法问题，正在逐渐解决。搜索美食时，“肉夹馍”和“螺蛳粉”谁应该排在第一位？查找路线时，应该优先地铁还是驾车？打开新闻 app 时，应该推荐时政还是娱乐？“投你所好”的算法，确实可以提高效率。

近年来，算法应用可谓“双刃剑”。在给经济和社会发展注入新动能的同时，算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用导致的问题，也深刻影响着正常的传播秩序、市场秩序和社会秩序。本文将以“大数据杀熟”为主题，对相关立法规范进行梳理，结合法律实践对相关难点进行总结，并分析未来的监管趋势，以期为平台企业合规工作提供参考北京市消费者协会调查发现，近九成人认为“大数据杀熟”现象普遍存在，56%的被调查者表示自己有过被“大数据杀熟”的经历。1

“当人类在自得其乐、享受文雅的闲暇（人类的目标是它而不是劳动）、创造美丽的事物、阅读美好的东西，或仅仅是怀着赞美和喜悦沉思这个世界时，机器就会在做一切必需的和令人不快的工作。”“事实情况是，文明需要奴隶。希腊人在这一点上是完全正确的。除非有奴隶在做丑陋的、可怕的和无趣的工作，否则文化和沉思几乎就是不可能的。用人做奴隶是错误的、不可靠的，同时也是道德败坏的。世界的未来仰仗的是机器奴隶制和对机械的奴役。”

工业互联网的核心是数据驱动的智能优化闭环，通过对工业系统实时数据的采集、传输、处理、分析、决策与反馈控制，并与工业知识相结合，形成新的优化范式，不断改进物理世界的运行效率，创造更大的价值。这一“数据驱动 + 工业知识”的智能优化闭环，也是工业互联网驱动制造业数字化转型的核心方法论。最初，GE等企业开展的工业互联网实践，实际是将这一智能优化闭环应用于设备运维环节，形成服务化转型等新模式探索。之后很多制造企业将这一方法应用于生产过程的管控优化、运营管理及供应链优化。此外，还有很多产业层面的模式创新探索，如个性化定制、产融协同

1967年，波士顿的一家中餐馆。下班后的麦戈文在此约了一位友人，聚餐期间，两人谈起了关于当下IT媒体的现状。彼时，美国社会发行着6本主流计算机类杂志，分别是《计算机计算》《数据处理》《计算机自动化》《计算机决策》等。谈到这里，麦戈文的朋友忍不住吐槽说：“很讨厌现在的IT杂志，谁出钱就说谁的好话，完全没有公信力，而且大多是月刊，周期太慢。”随后，他建议麦戈文自己办一个报纸，最好可以订阅收费，不用再看广告主的脸色。朋友的一席话，让年仅30岁的麦戈文心潮澎湃，细细思量过后，他决定创办一本《计算机世界新闻》杂志。