演算法煉丹
❶ 秦九韻演算法
秦九韻演算法
長期以來，西方學者囿於歐洲中心論，多少認為亞洲文明沒有產生可以稱之為科學的東西，於是連許多中國學者也言必稱希臘。不錯，現指科學，即對自然科學進行數學假設，再用系統的實驗加以驗證的體系的確倔起於近代西方。但並不能由此斷定中國不曾有科學，因為西方近代科學並不能與科學劃等號，科學的真實內涵尚屬當代科學哲學爭論的焦點呢。退一步說，就是以西方科學為參考系，英國著名學者李約瑟也對一向忽視古代中國科技發明對世界的貢獻的傾向提出了有力的反駁。經他的研究，象四大發明之類的科技發明可以一口氣列出一大串；而這一串串珍珠鑲嵌在中國古代文明的壯麗畫面上，不斷閃耀出中國人智慧的光芒。
自從進入農業文明以來，中國一直以農為本，農業向稱發達，而水利乃農業之命脈，水利工程方面也是成就斐然。中國是世界上最早和最大的栽培植物起源中心之一，在世界666種栽培植物中有136種是中國先民培育成功的。黃河中下游是最先跨入農業文明的地區之一，早在春秋時期推廣了畜耕，戰國時期普通使用鐵制農具。人口的密集使人們更加註意改進農業生產技術以提高單位面積產量，由此開始了我國農業精耕細作的優良傳統。施動物肥早已有之，以腐爛的雜草為肥至遲到漢代就有了。種植綠肥更是我國古代的一大發明，公元六世紀北魏賈思勰所著《齊民要求》中對此即有詳細論述，而在西歐，種植綠肥是十八世紀三十年代以後的事了。另外，我國古代的農具也相當先進。東漢時期發明的龍骨水車是一種灌溉機械，一直使用了近兩千年。鑒於我國的地理和氣候條件，灌溉和蓄水工程有著特殊重大的意義，世界上大概沒有哪個國家有中國這么多關於治水英雄的傳說。約成於公元前三世紀中期的都江堰，規劃設計達到了很高的水平，又有一套科學的維修和管理制度，歷時兩千多年，至今仍發揮效益，這在世界水利史上堪稱奇跡。出於航運的需要同時兼顧農業灌溉，春秋戰國時期我國人民就已在江淮地區開鑿了一批運河，如邗溝、鴻溝等。秦代開鑿的靈渠溝通了長江和珠江兩大水系，設計布局部很合理。於隋代(610年)建成的京杭大運河全長五千里，貫通五省區，整個工程只用了六年多的時間在這樣短的時間內完成如此宏大的工程不能不說是驚人之舉。據估計，中國的水利工程是在19世紀甚至20世紀才落後於西方的。
取代早期封建制而起的是亞細亞式官僚制度，其源起可歸因於龐大的水利工程建設。因為興建水利工程時要對征調的千百萬人實行管轄，更重要的是興修水利往往要超出封建諸侯的疆界。因而國家統一是大趨勢，中央集權也勢在必行。為強化中央集權統治，重要的生產部門必須受官僚機構控制，奉行重農抑商政策是中國社會由來己久的特點。因為唯有鹽鐵是從原始工業中心向四面八方擴散的，最便於控制和實行「國有化」，所以早在公元前400年就有人建議將鹽鐵收歸國有，終於在公元前119年實施成功，而西漢官僚統治初期的政績之一便是鹽鐵官營。
鐵是近代工業文明的第一個基礎，而在公元1380年以前，鑄鐵在西方十分罕見，可能偶而為羅馬人製得。但在中國則早在公元前四世紀已在大規模生產鑄鐵了，到公元一世紀中國人已是鑄鐵大師，歐洲人相比之下落後1500年。目前世界上已發現的最早的鋼製品也是在我國，湖南長沙出土的一把鋼劍是春秋晚期製成的。大約在西漢後期發明了一種把生鐵炒成鋼的炒鋼技術，鋼的產量因此大增，歐洲人直到十八世紀才掌握這種技術。為使生、熟鐵含碳量均勻化，還發明了「雜柔生熟」的灌鋼技術，公元550年前後製造的「宿鐵刀」就是灌鋼所制。其他諸如固體滲碳鋼技術和淬火技術等，均顯示出中國在鋼鐵冶煉技術方面長期處於遙遙領先的地位。與冶煉鋼鐵相關的是鼓風機的發明。公元31年杜詩的水排是最早的水力鼓風機。大約在1200年發明了一種把曲拐(偏心連桿)與活塞結合起來的鼓風風箱，並用於冶煉技術中。這種中國式風箱在形式上與往復式蒸汽機相當，只是以相反的方式工作，被認為是瓦特蒸汽機的直系祖先。我國在西漢時期已經用煤，早在戰國時期四川地區就開鑿鹽井取鹵煮鹽，至遲在東漢時期就開鑿天然氣井利用天然氣煮鹽。關於石油的最早記載見於《漢書》，最早的石油井見載於《大元大一統志》(1303年)，而西方第一口油井是美國人於1859年鑿成的20多米深的大口井，我們的祖先則最早掌握小口深井鑽鑿技術，到鴉片戰爭時期深度已超過一千米。
萬里長城的修建正是為了保護農業文明免遭游牧民族的侵襲。遠在戰國時，各諸侯國為保衛各自的領土已分別築起了許多城牆。秦始皇統一中國後，把原來的城牆加以連接和改造，形成了東起遼東，西達甘肅的萬里長城。現今保存的主要是明代的城牆。1969年阿波羅宇宙飛船首次登月，宇航員明顯可見的地球上的人造工程只有兩種，其一便是中國的萬里長城。除萬里長城外，我國古代還有許多建築奇觀。北魏建成的河南登封嵩岳寺塔是我國現存最早的磚塔，塔高39.5米，共l5層，曾經多次地震至今完好；建於遼代的山西應縣佛宮寺釋迦塔高67.3米，9層，為現存世界上最大的古代木構建築，亦經多次地震而無損。這些建築物對研究現代房屋抗震問題有很大參考價值。在橋梁建築方面，河北趙縣的安濟橋(俗稱趙州橋)弛名中外。這座大石橋為單孔敞肩結構，圓孔凈跨37.02米，橋拱跨度之大為當時石橋所僅見，敞肩結構更是匠心獨運。這是由隋代李春設計，於大業年間(605—618)建設的，至今已有一千二百多年，仍屹立於校河之上。而歐洲約於l340年始建第一座拱橋——法國泰克河上的賽雷橋，比趙州橋整整晚了700多年。
我國的造船技術也是長期處於世界領先地位。在ll80年前後歐洲人才知道並應用船舵，而我國早在紀元開始時已有此物。在福建泉州灣發現了一艘宋代海船殘骸，這船長約53米，船上設有13個水密隔艙。水密隔艙的作用在於萬一部分船艙受損而進水時不致於全船覆沒。歐洲的船隻到十八世紀才開始有水密隔艙的。自宋代以後指南針用於航海，我國古代的遠航事業更是遙遙領先。明初鄭和七下西洋，遠達非洲東海岸，堪稱歷史壯舉。他率領的船隊中的船型多為「寶船」，長約150米，張帆9—12面，是當時世界上最大的船隻。當時繪制的航海圖早已蜚聲中外，在海外交通史和航海技術史研究上具有重大價值。
發明指南針的先聲是對磁現象的認識。在西方，英國人尼坎姆於ll90年首次提到磁極性和磁感應現象，知道地磁偏角存在是十五世紀的事。而在中國，漢代王充在《論衡》中所載的「司南勺」可能是最早的磁性指示方向器。到了宋代，《武經總要》載有一種「指南魚」，是以薄鐵片剪成，用火燒紅後按一定方向和傾角蘸水冷卻製成的，使用時令其平飄水上即可指示方向。這是人工磁化的最早記載，其製作方法還表明當時已利用地磁傾角了。稍後的《夢溪筆談》又記載了以磁石磨針而製成的指南針，作者沈括還記述了指南針的四種裝置方法並討論其優劣，他還最早記載了地磁偏角。朱閾於1113年在《萍洲可談》中首次提到指南針在航海上的應用。
與航海交通有關的是地理知識。我國古代的地理學源遠流長。北魏酈道元所著《水經注》，以我國境內1252條河流為綱，綜述各地水文、地貌、土壤、植被、物產和城鎮建制等，是一部著名的綜合性地理巨著。東晉法顯和唐僧玄奘西遊歸國後分別著有《佛國記》和《大唐西域記》，為研究這些地區歷史地理的重要著作。明代徐宏祖所著《徐霞客游記》更是一部地學名著，其中對西南、中南地區石灰石溶蝕地的考察比歐洲同類考察早130年，對石灰岩地貌分類比歐洲早200多年。在地圖繪制方面，西晉裴秀提出制圖的基本原則——「制圖六體」，為我國古代地圖學奠定了理論基礎；他與京相蟠聯合繪制的《禹貢地域圖》是見於記載的最早的地圖集。北宋沈括曾以麵糊、木屑和蠟油製成一幅立體地圖，這是世界上最早的立體地圖。清康熙曾組織了一次規模空前的大地測量(1708—1718年間)，據此繪成的《皇輿全覽圖》是當時世界上最好的地圖。測量還發現了緯度越高的地方子午線每度越長的事實，成了地球為扁橢球形的最早實測證據。比這次大地測量更為人熟知的是唐代張遂(僧一行)於725年首次測得子午線一度長度，而外國最早實測子午線是在814年。
這種大規模的科學研究與中國的皇權政治有密切關系。皇帝通過科舉制度招攬知識分子充實他的官僚隊伍，因而就存在著「正統的」科學和「非正統」的科學之分，前者通常有財力和人才方面的便利。造紙術的發明便是勞動人民的發明創造與封建官僚的歸納總結相結合的典型。在植物纖維紙發明以前，我國使用甲骨、竹簡等作文書工具。現已發現的最早的紙是在西安等地出土的，年代約為公元前二至公元前一世紀。這些紙以大麻和薴麻纖維製成，質地還較粗糙，不便書寫。東漢蔡倫是主管宮廷作坊的小官，他總結經驗，深入實踐，於105年發明了質量較好的紙，以樹皮、破布、廢麻為原料，成本也大為降低。至東漢末年，造紙業已形成一門獨立的手工業。紙得到廣泛應用之後，印刷術的發明乃大勢所趨。雕版印刷術一般認為是隋唐之際發明的。目前所見的明確標有年代的最早印刷品是868年刻印的《金剛經》，寬1尺，長6尺，用7張紙粘成，除印文字外述有圖畫，印刷已相當精美。唐代中期的長安和成都等地印書業相當興盛，主要印農書、醫書和字帖等。歐洲人最早看到的印刷物是蒙古人侵入歐洲時所帶的紙巾和紙牌。現存歐洲最早的印刷品出版於1423年，那已是《金剛經》之後555年的事了。宋代以後印刷術有進一步的發展。沈括在《夢溪筆談》中詳細記載了畢升發明泥制活字印刷的事跡。元代王禎《農書》中附載有一篇《造木活字印書法》，詳載了製造木活字和利用木活字排版印刷的方法，是世界上最早的活字印刷術專著。歐洲最早用活字印刷的是德國人谷登堡，他於1450製成鉛合金活字，印刷出版了《二十四行聖經》等書。造紙術和印刷術的發明對傳播中華文明、提高民族素質有重大意義，而四大發明在歐洲社會中所起的革命性作用也是眾所周知的。
天文學被列為官方正統科學。因為統治者對授時特別關拄，歷政是國家政策，每個朝代都設有天文官，司天監是內府機構不可缺少的部分，採用皇帝頒布的歷法就是臣服的標志，根本不允許民間私修天文。由此積累了世界上最豐富的連續的古代天象觀察材料，這些材料已成為現代天文學界十分珍視的寶貴遺產。早在公元前1361年就有日食記錄，自春秋至清初，日食記錄約有1000次，月食記錄約有900次，有581項慧星記載，公元前467年首次記有哈雷慧星。自公元前28年以來系統地記錄了太陽黑子現象，比歐洲早了1500年。公元前1400年至公元1600年間，中國有90次超新星記錄，其中宋代記錄到的1054年金牛座超新星爆炸的資料對現代射電天文學研究有重要參考價值。世界上最早的星表也出現在我國。公元前四世紀石申、甘德的《星經》比西方的伊巴谷同類作品早三百多年，而其中星數比《天文大成》中的多三分之一。敦煌石窟中發現的約公元八世紀的星圖是現存最早的，載星1350顆。而國外現存星圖沒有早於十四世紀的，在十七世紀前也沒有一幅星圖載星超過1100顆。我國古代歷法之多居世界首位，前後共有105種。二十四節氣為我國所獨有，是為農業生產掌握時令而創的，大約在戰國時期即已完備。出現於戰國時期的「古四分歷」即定一回歸年為365.25日，與今測值只差11分14.53秒。南宋時期的「統天歷」(1199年)的數據為365.2425日，與羅馬教皇十三世在1528年頒行的現今世界通行的格里高歷所用數值相同。渾儀是我國古代天文觀測的主要儀器，大約出現於戰國時期。東漢張衡除了創制了世界上第一台地動儀之外，他還創制了「水運渾天儀」，這也是世界上最早的機械計時器。元代郭守敬是赤道式天文裝置——簡儀的創始人，簡儀是改進後的渾儀，它的赤道裝置中的支架結構與近代天文望遠鏡普遍採用的天圖式裝置基本相同，而這種裝置在歐洲十八世紀才開始採用。中國人還利用機械裝置使渾儀自動旋轉，與天空每晚視運動同步進行，這就要求有機械鍾的發明。李約瑟指出：近代科學革命的關鍵儀器就是時鍾，而其靈魂則是擒縱裝置，過去認為它是十四世紀歐洲人的發明，但實際上早在723年已由中國的僧一行制出。l090年蘇頌在開封研製的水運儀象台，合渾儀和渾象為一體，既可用於天文觀測又可與以水力運轉的渾象核對，還能自動報時。其中巧妙的擒縱器使報時機構作等時間間歇運動，實為最早的機械鍾。
天文歷法的進步以數學為基礎。中國古代數學主要是代數學成就很大。公元前一世紀的《周髀算經》是我國最早的天文數學著作，其中已有勾股定理和比較復雜的分數運算。約成書於公元一世紀的《九章算術》是我國第一部最重要的數學專著，其中所述的分數四則運算、比例演算法等都是當時世界最高水平的工作，關於負數的概念和正負數加減法則的記載是世界上最早的。三國時劉徽為《九章算術》作了詳注，用出入相補原理證明勾股定理，用無窮分割法證明方錐體的體積公式，用圓內內接正多邊形面積無限接近圓面積的方法算得圓周率為π＝3927/l250＝3.1416。此後南朝的祖沖之繼續研究圓周率，得出3.1415926＜π＜3.1415927，並以355/113為圓周率的「密率」，比德國奧托取得該值早1100多年。他還精於歷法，創大明歷(462年)時定一交點月為27.2l223日，今測值為27.2l222日，已准確到十萬分之一日了。宋元時期我國古代數學發展達到高潮。北宋賈憲提出了求任意次冪正根的增乘開方法，還列出了指數為正整數的二項式定理系數表，這兩項成果早於歐洲人六、七百年。南宋秦九韻在《數學九章》(1247年)中推廣了增乘開方法，他提出的高次方程數值解法與西方的霍納法一致，卻早於霍納572年。南宋楊輝於l261年發表了用簡單數字疊成的三角形圖，在歐洲是1654年由帕斯卡發明的，後世稱為帕斯卡三角形，卻比楊輝的成果晚約四百年。宋元時期在內插法的研究上也取得了很大進展，這是在計算歷法時必須解決的一個重要問題。元代王恂和郭守敬在制定授時歷(1280年)時解決了三次內插的問題，朱世傑則得出了高次差的內插公式，這比歐洲人早了三百多年。以《九章算術》為代表的中國古代傳統數學，由於它機械化的思維方式與演算法形式的具體成果，從思想上與方法上正好切合於計算機出現後的時代要求，對於未來數學的發展將起巨大的指導與推動作用，應不惜痛下功夫挖掘研究。實際上，繼承中國傳統科學的精髓不啻為當代科學的一種新思路。中醫學也算正統科學，但與西醫的融合至今未達到，在百川歸海的總趨勢中應該努力發掘中國傳統科學這個寶藏。
先秦本是諸子百家爭鳴的局面，中國文化中也曾出現過跟西方科學相一致的因素，諸如墨家對力學、光學和邏輯學的貢獻。然而這些「非正統」科學終也沒能在中國文化中紮下根，尤其在「罷黜百家、獨尊儒術」之後更趨於湮沒無聞。唯一的例外應該說是道家學派。原因是多方面的，如政治上的支持等，但其根基則扎在小農自然經濟的土壤中。煉丹術士的最大成果就是歪打正著，煉出了足以摧毀歐洲封建堡壘、騎土團的盔甲和奴隸多漿船的火葯。西方在十三世紀以前還不知道硝石為何物，而中國早在850年的《真元妙道要略》中就記載了用硝石、硫黃和木炭製成火葯混合物。此後不久，火葯就用到了兵器上。史料記載，公元970年和1000年都曾有人製成了火球、火蒺藜等火葯武器。1044年的《武經總要》提出了不同用途的火葯配方及其製作方法。早期的火葯武器都還是以彈射或拋擲的方式投出，然後利用火葯爆炸燃燒以殺傷敵人，但1259年發明的突火槍則是以火葯的爆炸力射出「子窠」的管狀火器，這是現代槍炮的發端。明代以後火葯兵器更有大發展，手榴彈、地雷、水雷、定時炸彈、子母炮等都出現了，以火葯作為推進動力運送火葯至敵方爆炸的火箭也出現了，並有單級、二級、往復火箭等多種類型。根據李約瑟的研究，導致火葯發現的煉丹術是在中國起源的，而魏伯陽的《周易參同契》(142年)是世界上最早的煉丹術著作。晉代葛洪所著《抱朴子》(300年)提到用錫、礬、寒監製造二硫化錫，而歐洲直到十四世紀才初次提到此物。作為生理煉丹的副產品，早在十一世紀就已開始從人尿中提煉激素作葯物，而西方直到1927年才由阿什海姆和宗德克從尿中獲得性激素；更有甚者，在提煉人尿中的類固醇激素時，竟然採用了皂素沉澱的方法，而這種方法在西方到19l5年才由溫道斯發明，完全是現代化的方法。
眾所周知，近代科學在歐洲興起，使西方走到了中國前面。但「我們必須記住，在早些時候，在中世紀時代，中國在幾乎所有的科學技術領域內，從制圖學到化學炸葯都遙遙領先於西方」。「我們每個人在我們的歷史中也有我們驕傲和自卑的理由。我們不必為過去而過多地煩惱。我們需要了解過去並揭示其與未來的關系」。(《李約瑟文集》)近百年來，中國人民前仆後繼英勇奮斗，終於悟出了一個真理：只有社會主義才能救中國。在中國共產黨的領導下，一個社會主義中國已經屹立在世界的東方。也只有堅定走具有中國特色的社會主義道路才可能實現中國科學的大翻身，當代中國科學技術的輝煌成就是最好的佐證。人工合成結晶胰島素問世，原子彈氫彈相繼爆炸，人造地球衛星發射上天及回收，楊樂、張廣厚首創函數分布論研究中兩個主要概念——「虧值」和「奇異方向」之間的有機聯系，陳景潤對「哥德巴赫猜想」研究的突破，修瑞娟微血管循環理論的建立，「中國環流器一號」和正負電子對撞機加速器實驗室相繼奠基並投入使用，以及北京大學、中國科學院所屬研究單位在超導研究方面取得的突出成債，都是名列世界前茅，受到國內外交口稱贊。在世界上以中國人姓氏命名的現代科技成果也是令人瞻目的，諸如華(羅庚)王(元)方法，陳(景潤)氏定理，熊(慶來)無窮極，侯(德榜)制減法、吳(仲華)氏通用理論等，都是舉世公認的科研成果。偉大的中華民族必將以自己堅毅的意志和無比的氣概，甩掉三四百年來的落後帽子，又一次迅速趕上和超過世界科學技術的先進水平，創造出更加光輝的業績。
❷ 北魏著名的天師寇謙，為何沒有人祭拜他呢
寇謙之是我國著名的道教天師，生於北魏年間，是我道教歷史上著名的改革家，其在當時的影響力可見一般，但是，就是這樣以為著名的天師，卻為何沒有人祭拜他呢？因為寇謙之的道教改革掀起了一場規模浩大的滅佛運動，從而無數僧人百姓都遭遇不幸，而他自己又後繼無人，除他之外再無驚才絕艷之人，所以後世無人祭拜。
3、改革被政治利用，滅佛使得改革變味
拓跋燾在道教改革之後，開始利用道教來打擊佛教在民眾心中的地位，並且利用道教來統治國家，所有的佛教都是虛偽荒誕並且稱之為妖孽。所有人都禁止供奉佛教，禁止供養僧人，一旦被發現，便要誅滅全門。並且下詔書：所有寺廟、佛像、全部毀壞、焚燒；凡是有祭拜及製造佛像的，滿門抄斬，僧人無論老幼均活埋。寇謙之身為當時的道教掌門，認為世界應當是多元化，共存的。滅佛會引起社會的激烈反彈，但是，當時的拓跋燾與崔浩卻置若罔聞。仍舊施行暴政，並為寇謙之修建“靜輪天宮”，妄圖通過登上天宮與天神交流，但是工程太過浩大，天宮修建18年仍舊未修建完成，由於花費巨大而遭受到了太子及多位大臣的極力反對。寇謙之此時已至垂暮，卻後繼無人，在滅佛的三年後，寇謙之離世，想念83歲。
由於滅佛活動推行，無數無辜僧人與百姓因此喪命，而寇謙之的弟子又都碌碌無為，在他死後，人民的憤怒達到頂點，所以在後世很少會有人去祭拜他。
❸ 秦始皇嬴政，身體那麼棒，為何年僅50歲就死了
談到中國的封建社會，就不得不談到一個人，秦始皇嬴政。嬴政帶領秦國吞並六國，一統天下，建立了中國史上第一個封建王朝——秦。公元前210年，中國封建帝制第一人秦始皇死於東巡途中，享年50，他是怎麼死的呢，關於秦始皇的真正死因也是疑雲重重。關於嬴政之死，主要有以下幾種說法。
勞累過度，積勞成疾《史記》中記載，秦始皇是個勤於政務的皇帝，日批奏摺百二十斤，每日巨大的工作量讓嬴政的身體素質急劇下降。以至於在秦始皇東巡途中，突然駕崩。
請輸入圖片描述失去了蒙毅的保護，刺殺秦始皇就容易多了，再加上秦始皇長期服用“長生不老葯”導致身體素質下降，刺殺成功的可能性就更大了。秦始皇死後，胡亥繼位是為秦二世。長子扶蘇被逼自殺，這種種行跡都在證明著秦始皇的死絕不是突然暴斃那麼簡單，極有可能是胡亥趙高等人的陰謀。
盡管史書沒有對秦始皇死因給出解釋，但我認為他死於陰謀的可能性更大。
參考資料《史記》
❹ 男朋友演算法工程師好么
這周面試了一個候選人，面CV/DL/AI的TechLead。簡歷很牛逼，做過很多CV的工業項目，涵蓋detection, OCR, face recognition, fire/smoke detection等好多項目. 給我們講了45分鍾做得項目，講得很自信。我挑了一個大項目，我說你在這個項目中的貢獻是什麼？他說整個項目的所有演算法部分都是他實現的。
OK,我開始進行深度學習的技術面。
我先問了兩個深度學習的中等難度的問題，他都說不知道。有點冷場，那我趕緊問點簡單的吧。我說，深度學習網路，進行分類時有哪些loss?他猶豫了一下，回答: relu.
瞬間把見過大場面的我還有同事都震住了。
面試另外一個人，我說目前我們檢測主要用yolo，他反問了一句，怎麼不用tensorflow？
......
演算法工程師的目標既不是精通各種框架，會調各種包，也不是會發paper就是成功，而是有能力解決實實在在被提出的演算法問題。
這里的問題可能來源於業務，也可能來源於長遠的戰略部署，甚至可能來源於一次大領導的拍腦袋。不管怎麼說，個人覺得能獨立分析，拆解，建模和解決演算法問題的演算法工程師就是勝任的，否則再怎麼花里胡哨都是差勁的。
從反面回答一下，我碰到什麼樣的演算法工程師會認為他/她是優秀甚至是卓越的大佬，並選擇緊緊抱住大腿不鬆手。
本文很多觀點也是來源於不同公司的前輩們討論過這個問題，這里也感謝大家的指點。總得來說，以下幾個特點是我特別留意的，如果碰到了我就會認為這位很厲害：
基礎非常扎實。問他/她一些比較經典的演算法，能夠很清晰地說出演算法的特點、適用的場景、坑點、裡面的細節等等。
工程能力很強。我是一位「工程狗」，自己的工程能力很菜，但對工程能力強的同學非常崇拜 Orz 如果碰到一位演算法工程師的工程能力很強，僅憑這一點，我就認為他/她基本上一定是大佬Orz
重視代碼的測試。演算法崗的工作並不完全就是調參煉丹，往往也是需要去寫一些代碼的，例如寫些spark/sql代碼獲得特徵，寫模型等等。既然是寫代碼，就可以而且應該在其中加上測試。實際上，根據我的經驗，如果碰到某個其他地方好用的模型在自己的場景下效果很差（不reasonable得差），那很可能是數據、特徵的處理代碼有問題，或者模型的代碼有問題。這種問題可以用單元測試（斷言等）來提前發現，也可以用一些sanity check來發現。
對場景業務的認識很深刻。軟體工程沒有銀彈， 機器學習也沒有銀彈。 用什麼樣的特徵、什麼樣的預估目標、什麼樣的評價指標、甚至什麼樣的模型，這些東西都是要與場景業務結合的。換言之，工業屆里，業務先於技術。很多大神在這個方面做得尤其出色。
在實際場景中，注重先把整個pipeline搭建起來。個人認為，這一點在實際應用中往往應該是最優先的。搭建起來之後，機器學習系統的上下游也都可以工作，也可以更好地判斷系統的瓶頸所在，把好剛用在刀刃上。這其實就與做開發的程序設計一樣，較早地抽象出比較好的介面、搭建一個系統原型是很重要的。
能夠持續學習新的知識，跟蹤最新的成果，對各種模型的motivation有自己的理解，有自己的insight與vision。這里舉幾個我自己學習過程中碰到的例子來說明一下這點。例如，推薦系統中，在Youtube 16年的推薦paper中，為何step1和step2的優化目標是不一樣的？人臉檢測中，MTCNN為何要分為多階段？landmark檢測中，3000FPS為何要分為兩個階段？（這些是設計相關的motivation）Google的wide&deep為何在Google store的場景下效果好，而在其他的場景下效果不一定好（這是對場景的motivation理解）？文字檢測中，PixelLink為何要引入link？OCR中，CRNN為何要引入一個RNN？機器學習系統中，LightGBM是如何針對xgboost存在的哪些缺點進行改進的？（這些是對改進的motivation理解）我認識的一些大佬們會主動結合文章思考這些問題，有的時候會有與paper所claim的不同的理解（畢竟寫paper的story很多時候也不一定靠譜，大家都懂），甚至還會做實驗驗證自己的理解。然後拿這些問題來考我，在我思考不出來後再告訴我他們的理解與實驗結果Orz
做多數實驗之前有自己的假設，根據實驗結果會根據實驗結果做進一步實驗，或修正假設、或進一步探究。
自己參與的項目，對其中與自己比較相關的內容的細節比較清楚，自己負責的部分能夠了如指掌。
能系統性地分析出機器學習整個系統的瓶頸所在，並提出相應的解決方案。當系統效果不好的時候，知道如何去debug，找到問題所在，改進系統的性能
❺ 夢幻西遊八卦煉丹爐金砂丹問題
丹都不能存 都是回收給爐子 金的100W那 你把材料放在那 左下方就會顯示最多能練出什麼丹 能練多少 連一個金丹好像需要三組二葯吧 建議你練的時候死守一個位子 第一次練一個金丹 第二次練兩個金丹 第三次練四個 第四次練六個或八個 這樣依次類推 如果是前兩次就練出來了 就換位子 記住 練不出的時候要死守 不過還是建議你別練了 我曾經很喜歡練 開始賺了15OOW 但是後來全陪進去了 GM不會讓咱那麼容易就賺錢的 建議你別迷上 偶爾玩下可以
❻ 在古代把數學稱為「算術」，在古代數學是一種神奇的術法嗎
算數是數學的一個分支，它也是數學的最初的形態，算數包括加減乘除，較為復雜的還有平方根。但是對於古代的數學我們的都稱為算術，數學是近代西方傳到中國來的，在近代對算術進行了認證，所以數學是一種，算術算是中國的數學。
算術不算是神奇的術法，它只是一種演算法的技術，不能說是一種術法，因為我所理解的術法是像古代的人們為了定住僵屍畫的符咒這算是一種術法，還有就是可以御劍飛行，，這也算是一種術法。
❼ 程序員煉丹是什麼意思
程序員煉丹的意思指的誰結構模型的優化和效率提高。
在程序員裡面，尤其是深度學習演算法開發人員，所謂的煉丹一般指的是追求模型結構優化和提高編程效率是永遠的目標。需要通過計算框架提煉，從而得到一個遠小於數據數倍的模型。如果只做代碼「搬運工」，不了解神經網路背後的數學原理，很難對項目有深刻全面的理解。
簡介：
程序員（英文Programmer）是從事程序開發、程序維護的基層工作人員。一般將程序員分為程序設計人員和程序編碼人員，但兩者的界限並不非常清楚。
2007年火熱的SOA和動態語言各佔13%和12%。其實這幾大塊技術分布他們之間都是有一定的聯系的，互聯網的發展近兩年呈爆炸式的增長態勢，中國的網民總數已經超過了1.4億這樣一個巨大的數字。
❽ 1080ti顯卡 描述說可吃雞可煉丹, 這里的煉丹指什麼
煉丹應該是指的可以挖礦 可以挖比特幣。
gtx1080ti的顯卡可以說是家用最強的顯卡了，大型游戲全能流暢玩。挖礦也完全沒問題。
❾ 現在國內的人臉識別監控達到什麼水平了
分幾個方面分別的論述一下人臉識別的技術和產業發展的相關狀況。
第一，人臉識別技術的價值在哪裡。我們把人臉作為一個生物學特徵，作為一個商業化運用，只是備選的一個方案之一。生物學當中，唯一的判斷的標准，其實識別從精準度的角度和不可替代的角度來講，最精準的是虹膜，但是虹膜的識別採集成本非常高，識別的效率相對不是很高，需要等待的時間。所以這兩個條件約束了整個的產業化運用只能局限在相對小眾的，對識別要求極高的軍工、國防等安全性非常高的遠的投入，不適合大范圍的推廣。
第二，指紋。我們知道指紋的唯一性比較強，指紋同時採集成本是比較低的，比對成本也不高。但是為什麼指紋沒有成為一個特別大的可供支付、刷臉可替代的方案呢？實際上主要的原因是因為指紋的可復制性，是一個靜態圖像之間的比對，現在我們可以看到淘寶也好，各種各樣的大量的指紋貼，指紋膜，可復制的特徵，不適合支付。所以指紋現在也大致上被pass了。
第 三和第四分別是人臉識別和聲音識別技術。這兩個在現在橫向來相比，採集成本和比對的效率，以及生命特徵的唯一性來講，性價比比較高。所以現階段來看，人臉識別浮出水面，是有它的道理的，這是它的價值。商業特徵的應用場景到底在哪裡。
人臉識別的應用場景是非常寬泛的，現在主要兩塊，一個是金融行業，一個是安保行業。金融行業，已經從馬雲的螞蟻金服演示中看到了場景，通過刷臉進行支付，顯然刷臉可以付錢了，為什麼不可以簽收快遞呢，下一步淘寶應該會把淘寶簽收快遞的功能打通。我相信有一天，我們會收到無人機送來的快遞，無人機在你的面前拍一張照片，進行對比，就知道這個用戶就是需要的用戶，完成整個的支付過程。實際上這種場景，是經過多方面的討論和認證的。基於這樣的場景，是跟第三方的支付認證相關的，包括我們看到的騰訊的銀行，第一張遠程開卡，就是通過人臉識別的技術，把人證合一進行認證，這樣遠程開戶，遠程開卡的功能，在我們的券商，在我們的網路銀行上面，應該有廣泛的應用。
對於安保行業來說，刷臉開門，現階段，人臉識別的應用應該說達到了一個可具備商業化的水平，我們舉個例子，在去年的時候，香港有一個導演叫許鞍華，他在南京地鐵中丟了一個他的皮包，這個案件的破獲，只花了5個小時。視頻監控裡面獲取了一張照片截圖，截到了嫌疑人的照片，是極其模糊的，側臉的照片，如果肉眼比對，發現不了什麼。但是有一家非上市公司，在這里不能提供他的公司名稱，他們通過一個圖像還原技術，把那個照片還原出可能嫌疑人的樣子，清晰照，用這個照片到圖庫當中比對，鎖定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓獲，只需要了5個小時的時間。現在安防領域的監控，我們可以看到各個省市以及地級市，都在上大量的視頻監控，人臉識別的大平台。在整個安防的投入當中，上一代的安防只是靜態的記錄下來數據，但是下一代的安防，是對實時數據的採集、辨認，就是一個核心的技術，這個技術，人臉識別在其中發揮的作用是很大的。
我 們再拓展一下，未來的商業用途，到底有沒有第二代人臉識別技術的潛在的應用的場景呢。我們說在未來，應該說原來整個確定身份的身份證，但是證和人的比對需要人工來完成。如果我們直接界定，達到了這樣的一個標准，實際上每個人所對應的唯一的ID就是臉部的生物特徵。這個識別了以後，所有的地方都可以用刷臉的方式，所有的地方都可以用刷臉去開門，用刷臉去做各種各樣的事情。你刷臉的數據，包括你去坐火車、坐飛機、去哪兒吃飯、購物、收快遞等等，這些數據都會掌握到人臉識別中，刷臉的數據將取代現在線上的點擊量.
現在信用卡、銀行卡消費的數據，其實有助於知道用戶消費習慣和消費數據，做大數據的營銷和徵信，但是刷臉時代來臨之後，這個的價值更大了。有很多張卡，但是只有一張臉，這是唯一的。刷臉數據是2.0時代當中，我們重點看到的。
為什麼在這個時間段，人臉識別的技術會大范圍的爆發出來，大范圍的應用起來，成熟度到底怎麼樣呢？我們首先要界定一下人臉識別技術要達到產品化的應用，是兩階段的過程。第一階段，需要獲取大量的樣本數據，這些數據是用於訓練的，訓練的是學習演算法，這個是深度學習演算法，把這些數據和相互人之間的關系提取出來，進行一個特別的比對。耦合度高，超過一定的水平之後，我們會認定這兩個人是一個人，但是這個模型是需要投入大量的成本，這個成本包括優化的成本，包括數據訓練的成本，包括運算的成本，我們當時人臉識別的一個業內的公司，這家公司的創始人，曾經說，人臉識別的技術意味著什麼呢？太上老君的煉丹爐，有了這個爐之後，大數據是爐子煉的原料，解決計算能力資源的稀缺。因此這些合在一起，形成了現在人臉識別大爆發的時代，就是我們說的技術上的突破。
但是在產業上面的應用來看，目前我們可以看到，美國和以色列的人臉識別，特別是動態識別的水平是國際領先的。全網的實時監控當中，FBI在去年推出了他們的下一代的電子識別系統，總的投入是超過10億美金的。在美國將來無論是在什麼地方犯了事，監控鎖定犯罪嫌疑人，進行全網追捕。
國內是什麼水平呢？頂尖的學術水平，就代表著國內產業發展的階段。目前主要是三種力量，一個是清華大學的蘇光大教授，他是中國的人臉識別之父。第二個是中科院的自動化所的李教授，他早年在微軟的亞洲研究院當中獲得了非常高的成就，後來到了中科院的自動化所，專攻人臉識別。在奧運會當中，以及後來很多的人臉識別的應用當中，提供了比較好的技術。第三支就是香港中文大學的湯曉鷗教授的團隊，每年會進行學術界的比賽，他是高記錄的保持者。目前的識別率是超過了人類的臉部識別的總體水平，湯教授幫助訊飛在語音識別領域之後，在人臉識別的領域當中，建立了自己的行業地位。所以國內基本上目前是這樣的發展階段，我們去推導下面的階段，我們怎麼去甄別人臉識別的技術，到底哪一家靠譜，哪一家不靠譜，我們可以提出一些關鍵的甄別的關鍵點。這些點在哪裡呢？
第一，我們要區分的，動態和靜態配合式的識別還是非配合式的識別。配合式的就是像螞蟻金服那樣的，需要數據的比對方進行配合，可以很好的去採集正臉的二維的數據。另外，就是非配合式的，非配合式的沒有辦法對排除方的配合，是需要隨機採集的圖片進行比對，這個識別的效果會差一些，但是識別的時效性會很高。
這兩種模式當中，我們關注三點。
第一點，你的人臉建模當中到底提取了多少個特徵點進行比對，這個跟我們人臉上面的一些特徵是關鍵節點，每個人的差異很大，而你選取的特徵點的數據越多，比對的准確率就會越高。我們也采訪了一些專家，他們目前能夠做到的特徵點的比對，應該是在700個點以上。目前大部分做刷臉的門禁這樣系統產品的公司，特徵點的選取大概是在50個左右。所以我們去做調研和交流，可以問一下整個公司人臉識別建模當中特徵點的數量。
第二點，人臉識別資料庫的數據樣本和大小，這是一個非常重要的指標。樣本及大小，是我們可供的數據集，這些必須要對人臉，比如說一個人有500張照片，拍的都是他的臉，不同的角度和位置、光線，把這些數據進行合理的清洗，供機器去訓練包括比對和識別之後，可以告訴你是識別對了還是識別錯了，這樣的樣本數非常重要，有助於訓練，提高模型的准確率。因此可標簽的數據樣本集的大小，這個大小目前至少是百萬以上的級別，才會使得現在識別率能夠提升到世界領先的水平，這個也是可以甄別的關鍵點之一。
第三點，是不是你的商業模式能夠對你的整個的數據的獲取，我們說人臉數據的比對，形成一個正循環的模式。實際上數據來源，人臉的樣本來源，是來源於兩個非常重要的渠道，美圖秀秀和美顏照相機，這是一個商業的互換，這個數據，因為考慮到做一個脫敏的處理，剩下的只有幾百個關鍵的特徵點的數據，其他的都被略去，用脫敏的技術之後，形成了從獲取數據到訓練模型，再到優化模型，持續的反饋結果，獲取新的數據，這樣的一個正循環的過程。有了這個以後，你的模型的數據就會獲取的很好了，這是商業模式上非常重要的一個指標。
如果有了這三個指標之後，應當說同時具備了這三個，可能是在人臉識別領域當中有非常大的領先優勢，或者是未來發展潛力的東西。同時我們在直觀的性能方面去分析，直觀的到底識別的表現上有兩個非常重要的指標，一個是識別的准確率，我們界定了剛才說的學術界當中，每年一比的人臉識別大賽，現在基本上測試水平都在95%以上，但是是人和圖片之間相互比對，說明是這個人，這算一個，再比對一個，又對了，算第二個。所有的人和照片都是匹配好的，最後正確率在99.2%左右，這是我們說的目前的正常的比對方法。
還有一個非常重要的方法，我們看到商業銀行和淘寶在內的一些人臉識別的技術，會提出一個錯誤率的問題，這個數據，目前來看可以做到十萬分之一的錯誤率，別人拿著我的身份證去比對，如果機器能夠區分出來，是不通過，這是對的。如果機器把我的身份證給別人的時候也通過了，這可能就是一個錯誤的，錯誤率要在十萬分之一左右才可以，目前能達到這樣錯誤率的公司是屈指可數的，這是一個識別准確率的問題.
另外還是在多大樣本中可以實現這樣的准確率，這個是至關重要的。一個公司裡面也就是兩三百個人，在這些人當中，挑選出來通過，沒有什麼難度。但是在公安部的大平台當中，省級的平台當中，都是上億人的身份證照片中，要准確的挑出來十個或者是一百個候選人，這個范圍縮小到這個概率當中，你的准確率能有多大，這是一個很重要的指標。
第二點，識別的速度問題。同樣還是剛才我們說到的樣本集的大小決定了識別的速度。本身你在可供比對的樣本中，沒有很大的數據，比如說是成千上萬的，識別的數大家都是差不多，都是在1秒之內作出反映，但是如果在一個上億的大的樣本當中，去把照片准確的識別出來，這樣對時間的要求，對效率反映的要求就提高了。所以識別速度是一個很重要的指標。
以上我們說了五個指標，我們說這個確實是可以對公司的具體能力和技術進行綜合判斷的。
基於以上我們說的這些，關注的公司是有識別技術的公司，這個識別技術是人臉識別的技術。我們前面講了，本身國內發言的幾支學術界的力量大家非常清楚，來源於哪一支，背靠著哪一支強大的學術團隊，研究團隊的力量，使得這家公司是一個很好的位置。比如說我們前面講到的科大訊飛，在湯曉鷗教授的支持下，他們的團隊是學術界第一的力量在支持他們，這是一個資源性的優勢。比如說川大智勝，這個和李教授他們有密切的合作，同時他們自己在圖象識別領域當中，也有自己獨特的技術，承擔著國家大量的科研基金的項目，同時我們也特別強調一個就是川大智勝的人臉識別技術，是目前我們看到的人機交互，因為這個和二維的平面識別有很大的區別，優勢非常明顯，因為採集到了五官之間立體曲面之間的結合，所以採集到的數據量更豐富。可供比對的特徵也是更多的，我們之前在視頻當中找到拍到的側臉，不清晰的照片，很難去識別出來犯罪嫌疑人到底是誰，是因為我們二代身份證庫當中，本身就是只有正臉的可供比對的數據。三代或者是四代身份證採集數據的過程當中生物特徵肯定要被提取出來，首先是指紋，三維的人臉識別會更快，三代四代可能就會被提取。
一旦需要被提取到三維的人臉的數據，那麼這個時候川大智勝作為國內目前唯一一家有產品和技術的公司，面臨的是廣闊的市場。但是我們同時也要看到，三維人臉識別雖然有非常驚人的優勢，同時劣勢也是非常明顯的，特徵點的選取，包括側臉的選取，是有難度的。同時表情的因素，其實對於數據處理的影響，沒有在立體表情的因素那麼好，提取的時候效率是偏低的，消耗的數據也非常大。所以現在來看，我們能夠看到的應用場景目前還是小范圍的，包括像美國對犯罪的有案底的犯人，我們國內目前在監獄當中也逐步的推廣，將來全民都要採集，這肯定是一個非常巨大的市場。同時這家公司在人臉識別公司當中，技術特點和現在持續的對三維人臉識別加碼，有一個項目是1.8個億，要投入到研發當中，國家自然科學基金也已經持續的支持他們三維人臉識別的學術研究的項目，已經支持了很多年。所以在這個領域，應該是到了開花結果的地步。所以這一點，我們特別提示大家要關注這個公司，在技術上確實是有稀缺性的。
科大訊飛，就是典型的我們剛才講的商業模式，可以實現人臉識別數據正循環的公司，是擁有互聯網端的入口的。之前在語音的領域當中，訊飛語音雲走的就是這樣的模式，我獲取的是你語音的數據，用你的數據持續的訓練我後台的演算法，使得他們提升和保持和其他競爭對手的領先優勢。這樣的話，數據端的循環，從語音的這個領域當中，復制到圖像識別，就是人臉識別當中。大家如果關注訊飛，大家可以看到，在上個星期的時候，推出了雙重生物特徵的識別的因素，雙重是什麼呢？兩重加密以後，確實就是這個人，把出錯的概率降到非常低的水平。同時識別，雙重加密之後，這個身份驗證的過程可以做到數量級上面的提升。
有了這樣一種開放雲的平台之後，訊飛的數據正規化的過程也在逐步的建立，他下一步會和非常多的第三方的應用方合作，包括可以刷臉開鎖的智能硬體方面，包括和電話銀行，電話客服，還有郵箱去實現他的數據入口的正循環的過程。我們核心的問題就是以上的這樣的一些判斷的標准來去甄別的。我認為訊飛實際上是非常有希望的人臉識別的公司。我們在報告當中，也提到了訊飛是一個生態級的公司，不光是在人臉識別的這個領域當中有比較強的資源優勢和技術優勢，以及商業模式的優勢。同時在我們整個的人工智慧領域當中，訊飛超腦可以不斷的用它孵化，基於學習的模式，從語音遷移到現在的圖像，下一步遷移到語義當中，不斷的做技術的衍生，這樣的生態鏈一旦形成的話，在人工智慧產業的地位是不可動搖的。所以人工智慧整個的產業，我們想推的是科大訊飛。
人臉識別的領域當中，訊飛的優勢也是非常明顯的，同時我們也是看好川大智勝擁有的三維人臉識別的技術。其他的品牌公司，我們可以看到歐比特收購的公司，在安防領域的人臉識別當中，在監獄當中是超過50%的，在產品化方面也做的非常好。其他的兩家，剛剛推出了自己的識別技術，現在了解的信息當中，還沒有辦法很好的甄別他們現在是否擁有滿足我們以上的五個標准。在以後的調研和跟蹤當中，我們會對他們的標准進行梳理和進一步的分解。這是對識別類公司的分析.
下一個階段，我們覺得還有比較好的投資機會，除了第一類識別類的，第二類應該是數據資源類的，數據資源目前來看就是視頻資源，有比較好的視頻資源的公司，可以通過視頻資源進行持續的深度學習的演算法和優化，也許他自己沒有這個技術和能力，但是可以通過技術合作的方式，找到研發團隊或者是公司進行合作，共同開發優勢。目前在視頻資源當中的這些公司進行梳理的話，我覺得東方網力在這個當中步子邁的最前。目前產品端還是沒有關於人臉識別成型的產品推出來，但是他的應用是在於多年的視頻數據的積累。這個是和後期有密不可分的關系。先收購了廣州的安防領域的視頻監控的智能化的公司，這個步子一邁出去，布局的意圖非常的明顯。攝象頭公司會往視頻的公司侵佔，後面的公司將來可能會往存儲的環節去擠壓，有可能將來會把分析和存儲在一個環節當中就完成了，這個時候面臨的壓力是比較大的，所以轉型的動力也是最迫切的，意願也是最強烈的。
所以總體總結下來，現在人臉識別技術大爆發，並不是偶然的，應該說很好的滿足了我們講的人工智慧的三大條件。深度學習的演算法，大數據和雲計算，這三個條件成熟了以後，在拐點到來的時候，大規模的商業化應用是水到渠成的。下一個階段，基於計算機視覺的應用，在視頻監控領域當中，對人的行為模式的識別、跟蹤和分析，這些都會成為一個非常大的市場，成熟度還有待於進一步的檢驗。但是這個市場我們已經都看得到了，所以現在我跟大家探討人臉識別的產業的發展機會，我覺得其實大家需要關注的不僅僅在於人臉識別技術本身的發展，也不僅僅在於哪幾家上市公司擁有哪幾項技術，而是看到背後代表的是整個計算機視覺的興起。
人工智慧報告當中也提到過，計算機視覺的1.0版本，是對靜態圖像的識別，2.0版本，肯定是動態視頻內容的理解和學習，包括像谷歌的無人駕駛汽車，包括報告裡面提到過的以色列的那個公司，也是納斯達克上市的，他們用計算機視覺的技術實現了汽車的輔助的無人駕駛。在這個領域當中，實際上計算機視覺可供開發的應用非常豐富的。現在還有一個法律的問題，就是允許不允許無人駕駛的汽車上路，合法不合法的問題，大家不用擔心這個問題。因為這個公司IPO的時候，這個公司的CEO說過一句話，他說現在還在擔心無人駕駛的汽車上路合法不合法，但是我可以肯定的告訴你，十年以後，人開車上路是不合法的，這肯定是一個大的方向和趨勢。這就是我從人工智慧的領域延伸出來的，人臉識別只是一個點，更多的還有待於大家去一點一點的發掘。