能力模型

程序语言编年史 概述 这次咱们聊下程序语言的发展史，除了程序语言，还会着重讲下程序语言密切相关的计算机的发展史，顺带讲下同时期与程序语言和计算机相关领域的发展,为什么要把程序语言和计算机相关领域放到一块讲, 因为这些领域和计算机的关系太密切了, 程序语言是 程序员 和计算机沟通交流唯一方式, 计算机的计算模型的发展, 还有计算机的应用领域的发展都对程序语言有着深刻的影响. 通过计算机相关领域的发展, 我们能从中可以找到一些影响程序语言关键因素, 看看 这些因素是如何推动程序语言一步步发展成今天这个样子的. 计算机发展史 计算机的发展可以分为两条线进行追溯, 一条是计算理论的发展, 一条是计算机实体的发展, 下面我们看看计算理论和计算机的发展轨迹. 理论模型的演变 计算理论是近现代才出现的一个数学分支,主要研究可计算性,计算的复杂度,计算模型(计算理论中两大计算模型:图灵机,lambda演算),形式语言(编程语言也是一种形式语言).我们可以看到计算理论主要研究的对象的名字中有三个带了 计算 ; 计算 这个词很常见,好像和这些词汇所表达的意思挺相近:四则运算,数值计算,逻辑运算.本节就以 计算 为主线介绍下计算是什么,以及其演变历史,还有它和计算理论的关系. 史前数学：数值计算 公元前2500年,在美索不达米亚的一块泥板上记录着谷仓里面有1152000,每个人分7分,可以分给多少人

面向共鸣的开放域对话模型：一种新的基准和数据集 摘要 对话代理面临的一个挑战是识别对话伙伴的情感并作出相应的回应，这是一项关键的交流技能。尽管对人类来说在对话中识别和承认其他人的情感是一件很直接的事情，但由于缺乏合适的可公开获取的训练和评估数据集，所以对于智能系统来说这仍然是一个典型的挑战。本文对于共鸣对话生成和共鸣对话提出了一个新的基准和一个基于情感情景、包含25000条对话数据的新型数据集。我们的实验表明那些使用我们数据集的对话模型被人类评估员认为比那些仅使用大规模网络对话数据进行训练的模型更具共鸣力。我们也对对话模型向共鸣反应的改编进行了实证比较，即利用现有的模型和数据集，而不需要繁琐的再训练完整的模型。 1.简介 面向人类对话代理的一个可取特点是通过理解和承认所有的潜在情感，对于那些描述个人经历的对话伙伴给出适当的响应，这是一项我们视为共鸣响应的技能。例如，虽然图1中被划掉的响应也是与主题相符合的，但是“恭喜，那太好了”或许更让人满意，因为它以共鸣的方式承认了对于对方潜在成就感的认同。在本项工作中，我们研究了当前对话系统的共鸣响应生成，并且提出使用一个新的资源（EMPATHETICDIALOGUES）的实验，作为评估这个技能的基准。 共鸣响应对于那些面向一般对话或闲聊的对话系统是十分重要的。的确，普通的交流是通过人们分享他们的情绪和境况而被频繁的提示

目前人工智能已经迈入应用落地之年，作为备受关注的话题，在重磅政策的加持下市场规模迅速扩大并渗透到各行各业的形势越发鲜明。在此背景下，作为国内不容忽视的创新企业之一，京东AI依托于NeuHub平台对数据、算法以及应用场景的精准判断，走出了以业务场景驱动AI技术的发展之路，并结合京东云的技术支撑能力，提供包括工具、SaaS等一站式服务和应用在内的、端到端集成且不同场景的创新产品与解决方案，以此满足多维度需求。 前不久刚刚结束的京东云技术沙龙活动中，多位来自京东云以及京东AI的技术大咖们面对面就产创云平台、DevOps 开发测试实践、企业智能化供应链建设以及AI模型开发赋能零售场景等在内的多个角度进行了深入探讨，其中干货满满。 此外，现场超百位开发者热情参与了交流与互动，尤其对AI模型开发、企业智能化供应链建设等诸多技术领域十分关注。想必这些探讨也将为与此相关的从业者们提供借鉴与新思路，十分值得广大开发者们认真学习与总结！ “产业创新云”作为基于京东自有的人工智能、物联网、云计算等技术能力，围绕容器、开发测试流水线以及微服务等云原生技术构建的一站式支撑平台意义重大。今年京东云将智能产业创新聚焦重庆，将京东云区域总部落户在南岸，并正式发布“产业创新云”。 在整个产业创新过程中，传统企业转型升级的关键是技术和人才，面对技术、人才、资源与渠道日渐突出的瓶颈

目前人工智能已经迈入应用落地之年，作为备受关注的话题，在重磅政策的加持下市场规模迅速扩大并渗透到各行各业的形势越发鲜明。在此背景下，作为国内不容忽视的创新企业之一，京东AI依托于NeuHub平台对数据、算法以及应用场景的精准判断，走出了以业务场景驱动AI 技术的发展之路，并结合京东云的技术支撑能力，提供包括工具、SaaS等一站式服务和应用在内的、端到端集成且不同场景的创新产品与解决方案，以此满足多维度需求。 前不久刚刚结束的京东云技术沙龙活动中，多位来自京东云以及京东AI的技术大咖们面对面就产创云平台、DevOps 开发测试实践、企业智能化供应链建设以及AI模型开发赋能零售场景等在内的多个角度进行了深入探讨，其中干货满满。 此外，现场超百位开发者热情参与了交流与互动，尤其对AI模型开发、企业智能化供应链建设等诸多技术领域十分关注。想必这些探讨也将为与此相关的从业者们提供借鉴与新思路，十分值得广大开发者们认真学习与总结！ “产业创新云”作为基于京东自有的人工智能、物联网、云计算等技术能力，围绕容器、开发测试流水线以及微服务等云原生技术构建的一站式支撑平台意义重大。今年京东云将智能产业创新聚焦重庆，将京东云区域总部落户在南岸，并正式发布“产业创新云”。 在整个产业创新过程中，传统企业转型升级的关键是技术和人才，面对技术、人才、资源与渠道日渐突出的瓶颈

1、冰山模型，帮你找到真正热爱的工作 第一部分，知识和技能 冰山模型从上到下有很多要素，最上面的要素是知识和技能。 知识，就是我们在学习和实践中获得的认知和经验，比如财务知识、人力资源知识等等，包括我现在学习的冰山模型，也属于知识。这跟你大学所学的专业、常看的书、从事的工作、甚至业余好都有关系。 技能是指你所具备的某项专门技术，比如骑自行车、编程、使用Excel等等。 一个人的知识和技能是可以后天习得的，也是非常显性，容易看出来的。所以，我们称为冰山上部分。 知识技能跟工作之间的关系是什么呢？简单来说，如果你的工作中有很多陌生的内容，觉得每天信息量很大、来不及接收，感到慌乱和焦虑，很可能就是你的知识技能跟岗位不匹配。但这不是么大问题，因为知识和技能比较容易补齐，上上课、看看书、跟资深同事学，一段时间之后就能升。 第二部分，能力 冰山模型中间的要素是能力，或叫通用能力，比如学习和思考能力、人际交往能力等。相对知识技能来说，能力高低不是一眼就能看出来的。比如，一个人的创新能力到底如何，很难用一个证书、几道题目来考察，而需要看他在处理很多问题时候的行为。 能力跟知识技能最大的区别在于：知识和技能属于特定领域，而能力则更多是通用领域的。比如知识会分财务、人力资源、金融等等，但是“创新”这样的能力，是适用于任何领域的，一旦掌握是能够迁移的。 那么，如果能力不匹配，在工作中会如何呢？工作效率

说说概要设计 概要设计是一个设计师根据用户交互过程和用户需求来形成交互框架和视觉框架的过程，其结果往往以反映交互控件布置、界面元素分组以及界面整体板式的页面框架图的形式来呈现。这是一个在用户研究和设计之间架起桥梁，使用户研究和设计无缝结合，将对用户目标与需求转换成具体界面设计解决方案的重要阶段。 概要设计的主要任务是把需求分析得到的系统扩展用例图转换为软件结构和数据结构。设计软件结构的具体任务是：将一个复杂系统按功能进行模块划分、建立模块的层次结构及调用关系、确定模块间的接口及人机界面等。数据结构设计包括数据特征的描述、确定数据的结构特性、以及数据库的设计。显然，概要设计建立的是目标系统的逻辑模型，与计算机无关。 你如何划分领域边界 # 【领域驱动设计】浅谈聚合的划分与设计 聚合以及聚合根是领域驱动设计中的重要概念，根据定义，聚合是针对数据变化可以考虑成一个单元的一组相关的对象。聚合使用边界将内部和外部的对象划分开来。每个聚合有一个根。这个根是一个实体，并且它是外部可以访问的唯一的对象。根可以保持对任意聚合对象的引用，并且其他的对象可以持有任意其他的对象，但一个外部对象只能持有根对象的引用。如果边界内有其他的实体，那些实体的标识符是本地化的，只在聚合内有意义（参见《领域驱动设计-精简版》第42页）。从定义上看，貌似针对特定上下文的领域模型来讲，聚合的划分与设计并不那么困难

机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目，第十一篇！ 该系列的前 10 篇文章： 机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法 特征工程之数据预处理（上） 特征工程之数据预处理（下） 特征工程之特征缩放&特征编码 特征工程(完) 常用机器学习算法汇总比较(上） 常用机器学习算法汇总比较(中） 常用机器学习算法汇总比较(完） 简单聊聊模型的性能评估标准 上一篇文章 介绍了性能评估标准，但如何进行模型评估呢，如何对数据集进行划分出训练集、验证集和测试集呢？如何应对可能的过拟合和欠拟合问题，还有超参数的调优，如何更好更快找到最优的参数呢？ 本文会一一介绍上述的问题和解决方法。 2. 模型评估的方法 2.1 泛化能力 泛化能力 ：指模型对 未知的、新鲜的数据的预测能力 ，通常是根据 测试误差 来衡量模型的泛化能力，测试误差越小，模型能力越强； 统计理论表明：如果训练集和测试集中的样本都是独立同分布产生的，则有 模型的训练误差的期望等于模型的测试误差的期望 。 机器学习的“没有免费的午餐定理”表明：在所有可能的数据生成分布上，没有一个机器学习算法总是比其他的要好。 该结论仅在考虑所有可能的数据分布时才成立。 现实中特定任务的数据分布往往满足某类假设，从而可以设计在这类分布上效果更好的学习算法。

CMMI的全称为Capability Maturity Model Integration，即能力成熟度模型集成。CMMI是CMM模型的最新版本。早期的CMMI（CMMI-SE/SW/IPPD），SEI在部分国家和地区开始推广和试用。随着应用的推广与模型本身的发展，演绎成为一种被广泛应用的综合性模型。 [1] 中文名 能力成熟度模型集成 外文名 Capability Maturity Model Integration 简 称 CMMI 开发机构 卡耐基梅隆大学软件工程研究所 级 别 五级分级 学 科 软件工程 目录 1 发展 2 基本思想 3 CMMI模型的表示法 4 级别 5 作用 6 应用 发展 编辑 CMMI（Capability Maturity Model Integration For Software，软件能力成熟度模型集成）是在 CMM （Capability Maturity Model For Software， 软件能力成熟度模型 ）的基础上发展而来的。CMMI是由美国卡耐基梅隆大学软件工程研究所（Software Engineering Institute， SEI ）组织全世界的软件过程改进和软件开发管理方面的专家历时四年而开发出来的，并在全世界推广实施的一种软件能力成熟度评估标准，主要用于指导软件开发过程的改进和进行软件开发能力的评估。

《Deep Learning》 读书笔记 写这个笔记的目的有两个：一是以高层的角度把整个章节的内容联系起来，从而加深自己的理解，同时也可以供日后复习使用；二是在日后的组会中可能会降到的时候，有东西可以讲（好偷懒 -_-）。 因为是刚入门的新手，有很多东西还不了解，或者了解的不透彻，肯定会有错误和疏漏的地方，希望大家不吝赐教哈～～ 5.1 Learning Algorithms 首先，提出了经典的 ML 的定义： A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P , if its performance at tasks in T , as measured by P , improves with experience E. 然后，本章分 3 节分别详细的对定义中的3个实体进行 description（to provide a formal definition of what may be used for each of these entities），然后再最后一小节用 Linear Regression 的例子进行了讲解。 另外，这里引入了 design matrix 的概念。

2019 年 10 月 17 日上午 9 点 15 分，阿里巴巴合伙人、阿里云智能基础产品事业部总经理蒋江伟在 QCon 上海《基于云架构的研发模式演进》主题演讲中，正式宣布： “今天，我们同微软联合发布了一个全新的项目，叫做开放应用模型 Open Application Model（OAM）。” 项目主页： https://openappmodel.io 蒋江伟在发布中讲道：“OAM 这个项目是业界第一个云原生应用标准定义与架构模型。我们希望通过这样的架构模型，以高效、标准的方式连接应用开发者、运维人员和应用的最终用户，让这些云端应用的参与者能够享受到像智能手机上一样简单、轻松、畅快的应用管理体验。” 与此同一时间，微软杰出工程师（Distinguished Engineer） 、Kubernetes 项目创始人 Brendan Burns 也在微软的官方网站上，宣布了同阿里云的这次重量级联合发布。 图片来源： https://cloudblogs.microsoft.com/opensource/2019/10/16/announcing-open-application-model/ 你可能会好奇，到底什么是 OAM 呢？又是什么原因，让两家全球顶级技术公司走在一起，希望联合整个云原生技术社区共同推进这样一个应用定义与架构模型项目呢？ 这个事情本身