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Andrej Karpathy:神经网络是“软件2.0”,而非机器学习的一种工具

我有时看到人们把神经网络称为“机器学习工具箱中的另一种工具”。神经网络作为一种工具有这样那样的优点和缺点,在这个任务或那个任务工作,有时你可以利用它们赢得Kaggle的比赛。不幸的是,这种解释只见树木,不见树林。神经网络不只是另一种分类器,它们代表了我们编写软件的根本性转变的开始。它们是软件2.0(Software 2.0)。 软件2.0正在越来越多地接管软件1.0的任务 软件1.0(Software 1.0)的“经典堆栈”(classical stack)是我们很熟悉的——它是用Python、C++等语言编写的,它由程序员编写的对计算机的明确指令组成。通过编写每行代码,程序员可以确定程序空间中的某个特定点。 相比之下,Software 2.0 是用神经网络权重编写的。没有人参与这段代码的编写过程,因为权重有很多(典型的网络可能有数百万

海量的物联网数据处理应该怎么部署

目前,许多企业正在采用物联网来使用数据,从而更好地了解其运营情况,做出更明智的决策,重新定位客户参与度,并重新思考如何创造价值。随着低成本传感器,弹性计算和数据科学的快速发展,许多行业观察家期望企业迅速部署物联网设备。物联网专家预计,在这一时期内,所有这些开发项目将在全球范围内产生大约44万亿兆字节的额外的物联网数据。这使人们想到了一个核心问题:采用哪种最佳技术架构来解决这一爆炸性增长的数据趋势? 本地部署的物联网架构本地部署的物联网架构采用边缘计算,其中在网络边缘处理数据,这个位置最接近数据源头。而根据调研机构IDC的调查,到2019年,45%的物联网设备数据将被存储,处理,并靠近边缘计算。该模式可以提供更小的性能足迹,可以帮助企业对数据进行更多的实时响应。例如,在石油钻井平台上,采用传感器可以检测故障的阀门是否产生火灾隐患。在这种情况下,企业不能承受任何延误。如果数据需要发送到卫星,在数据中心返回到通知关闭阀门之前,其响应时间可能太晚了。但是,随着更快的边缘部署,数据不必远离其数据来源。这可以减少时间延迟,并允许做出关键的决定。此外,本地部署的架构不依赖互联网连接,如云环境。并且本...

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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