2014-6-25
精英主义，越是混乱迷惑的时代，越是要注重质量，保持专注。当然，很多人都会对现实妥协！ @阳志平1949 跟这位创业者聊天时，他很好奇我怎样保持专注、社交。提及几点：1) 每年不参加会议，撑死了三次；2）找有质量的人，进行一对一的深入沟通，他会弥补你的社交不足；3）书是时间见证过的，与芒格、马奇社交，远胜于一堆人在一起吹牛。同一个时间周期，比如十年内，能诞生的牛人数量是有限的。
spoken dialogue systems，siri类应用热潮淡下去了，今后会是一个稳定发展期，期待第一个能做好的可用系统出来。 @王威廉 发现很多人对语音助手感兴趣，忍不住说一句。语音助手就是口语对话系统(spoken dialogue systems)。这个领域影响力最大的组织叫SIGDIAL，专门研究人人和人机对话，每年有很多有意思的研究，不过国内较少人关注。口语对话最新资源基本在这：O网页链接
focus，真正的生活态度，需要长时间的生活历练才能领会！ @阳志平1949 【这个世界上，大多数人其实与你无关，过客而已。与其让外界纷扰填满自己的时间，不如真正浪费自己的生命。如果按邓巴数字，给出个具体答案，7人而已。 】这条广播，是我在豆瓣被转发最多的。其实也是同一个意思。O网页链接
独立思考是目前国人最缺失的东西，做事情太缺乏深度，只看眼前利益，想创新太难。对生活的领悟，对美好生活的渴望，为改善生活而做出的努力。。。价值观。。。 //@阳志平1949:豆瓣评分从众极强，亚马逊可能独立思考的读者多一些。记得马奇《经验的疆界》是神作水准，得分却很低，我写了长书评后，才提 @GK同人于野 《在超市遇见亚当·斯密》用一个简单的虚构故事讲了最简单的经济学 -市场是看不见的手，没有任何值得一提的东西。豆瓣得分只有三星半。可使其英文原版，2008年出的The Price of Everything，在亚马逊却得到四星半。我不信是翻译的问题，最大可能此书的中国读者都是早就懂点经济学，英文版则面向中学生。
https://read.douban.com/column/412920/?dct=Web&type=rec&dcc=412920&dcm=weibo&dcs=updates 我们脑中的瑞士军刀 进化心理与人类关系
人类的大脑也像瑞士军刀一样，拥有许多功能多样的心理模块。每个心理模块用于解决一个问题，比如寻找食物，逃避天敌，建立盟友，识别骗子……该专栏讲述人类关系的研究和故事。 @tony的微博 O网页链接 我们脑中的瑞士军刀 进化心理与人类关系
LevelDB，RocksDB， Apollo类系统，今后做移动智能应用，大有可为啊！当然Redis也是好东西！ //@DataScientist:Facebook这帮人先搞了个Cassandra，然后发现最终一致性不靠谱；然后投靠HBase，发现内存又是大问题；然后搞了个RocksDB，发现单机又不可扩展了；然后看到Stanford搞的RAMCloud，把Raft协议 @DataScientist Facebook又公布了一个Apollo数据库，定位是一个online low latency storage，重点支持的存储设备是Flash和memory。前端是个类似Paxos协议的Quorum一致性协议（来自Stanford大学的RAMCloud项目），每个节点的单机存储采用RocksDB（基于LevelDB改的），感觉像分布式Redis O网页链接
人的生产力工具，可穿戴是终极武器之一。当然软件和交互是核心。 @Qualcomm中国 “终端与人的距离越来越近，电视离用户约3-5米，电脑是1米之内，手机是十几公分，可穿戴是零距离”，“不过这并不意味着可穿戴可颠覆手机，以手机为中心将是可穿戴设备的主要应用场景”。观点来自Qualcomm全球副总裁@沈劲 。可穿戴替代手机？还是，可穿戴“围绕”手机？你怎么看？O网页链接
可穿戴设备，带领新一轮的技术投资和生产力变革。有些事情，可能会很快到来！ //@韧在百度:以前讲过, 看轻intel的, 都是没和intel真正交过手的[酷]. 可穿戴对intel 绝对是利好. //@杨静Lillian: //@万青insideIntel: 穿戴式设备再次推进摩尔定律 //@Hello宏海老先生: //@搞机圈老王:FAB投资太巨大了 // @zolker 以色列经济部5日宣布，Intel已向以色列政府递交计划，Intel将投资58亿美元升级改造它在以色列南部的22nm芯片工厂，用于生产全新的10nm芯片，这种芯片将被用于可穿戴式智能设备、物联网组件等产品中，以色列政府将为该项目提供10亿美元补助。马上就10nm了，这制造工艺[good]
终极问题，对答案的探索是永恒的，有时需要缓慢摸索，有时需要大踏步向前，关键在坚持。懂得本质需求和可持续创新。 //@立委_米拉:Wilks 谈人工智能的新喧嚣：chatbots 通过图灵测试. 不过把 chatbots 的实用主义蛮力巧妙用到产品去还是苹果 Siri, 老先生似乎是赞赏的，觉得巧妙结合科学研究和实用主义 @王威廉 ACL终身成就奖得主Yorick Wilks给英国《卫报》撰文，他认为Loebner的图灵测试设计存在缺陷：“他们无法把今年冠军的结果与去年对比，所以不能确定冠军是不是比去年的结果更好。” Yorick的结论是: "不要相信科学中的炒作，我们还没有创造真正的人工智能。" O网页链接
历史上很多事情，都会出现新旧势力的长期互博。anyway，有些事情，不到最后就是没人相信。智能这事，更胜！ @王威廉 人工智能之父、MIT教授Marvin Minsky评价聊天机器人Eugene Goostman通过图灵测试："Nothing is learned from poorly designed 'experiments'". O网页链接 在《人工笨蛋》一文中，Minsky认为Loebner Prize讨厌且愚蠢。O网页链接 下图是今年图灵测试对话截图。有种小冰的感觉。
2014-6-26
word2vec和nnlm，以及背后代表的思想distributed representation，加上knowledge graph的快速进步，会给semantic analysis带来更多惊喜！ //@算文解字:用Freebase和paraphrase之类资源的方法在QA，语义分析上表现不错。有人在尝试用parsing图的方式统一各种语义分析的任务。当然用perception/CRF等做传 @算文解字
ACL2014# 出现更多深度学习，特别是MT领域，从BBN将Bengio的NNLM扩展到同时考虑目标和源语言而完爆基线的神作，到MSR的直接优化翻译模型得到向量短语表示和结合两种NN做MT的文章。另外用到tensor的文章明显变多，其中一篇的亮点是通过优化而不是分解得到低纬近似的表征和参数。
Knowledge-Powered Deep Learning for natural language processing，潜力无限，大家快速跟上节奏吧！ @高斌MS ICML 2014大会最后一天，蒙特利尔大学Yoshua Bengio教授正在我们组织的Workshop on Knowledge-Powered Deep Learning for Text Mining上做题为Learning to Represent Natural Language的主题演讲。 2亚运村
http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/ Ruslan Salakhutdinov Multimodal Neural Language Models 2014年做了很多这方面的工作啊，值得学习！
Keynote 1: Learning to Represent Natural Language Yoshua Bengio (Université de Montréal) //@tony的微博:Knowledge-Powered Deep Learning for natural language processing，潜力无限，大家快速跟上节奏吧！ @高斌MS ICML 2014大会最后一天，蒙特利尔大学Yoshua Bengio教授正在我们组织的Workshop on Knowledge-Powered Deep Learning for Text Mining上做题为Learning to Represent Natural Language的主题演讲。 2亚运村
Keynote 2: Natural Language Understanding and Generation Powered by Knowledge Graph and Semantic Embedding Wei-Ying Ma (Microsoft Research) //@tony的微博:Knowledge-Powered Deep Learning for natural language processing，潜力无限，大家快速跟上节奏吧！ @高斌MS ICML 2014大会最后一天，蒙特利尔大学Yoshua Bengio教授正在我们组织的Workshop on Knowledge-Powered Deep Learning for Text Mining上做题为Learning to Represent Natural Language的主题演讲。 2亚运村
2014-6-27
http://wesnerm.blogs.com/net_undocumented/2011/10/ wesnerm.blogs.com Smart Software Musings on Technology, Entrepreneurship and Life
Siri Technology Considerable press puffery has followed Apple’s announcement of Siri dramatizing the significant nature of the natural language technology. Siri is touted as a $200 million DARPA-funded research in the same league as the Internet and GPS. October 24, 2011 @tony的微博 O网页链接 wesnerm.blogs.com Smart Software Musings on Technology, Entrepreneurship and Life
linux下有关性能监控和优化的工具太多了，主要是要用熟，知其所以然。 //@西瓜大丸子汤:cat /proc//cmdline 也好用 //@文艺复兴记:我们系统偶尔会出现CPU 100%的情况，定位办法两招：1)所有线程必须取名字；2)top -H显示线程信息。 //@hongjiang_wang: 通常 top 也够用： O网页链接 //@程序 @伯乐在线官方微博 《为什么Linux的htop命令完胜top命令》在 Linux 系统中，top 命令用来显示系统中正在运行的进程的实时状态，它显示了一些非常有用的信息，比如 CPU 利用情况、内存消耗情况，以及每个进程情况等。但是，你知道吗？还有另外一个命令行工具 ‘htop’，它与传统的 top 命令功能......O网页链接
power8类系统，如果能将软件工具链做好，最后一般小团队能用，真是性能神器啊，移动时代单机性能很重要。//@新黑白主义: 强悍！期待Power8 + GPU强强联合 [嘻嘻] //@何_登成: 2 socket，24 core，192 thread，3-4+ GHz，这样超级豪华的CPU配置，不跑个百万真心说不过去了... @zolker 1 million SQL Queries Per Second: MySQL 5.7 on POWER8。MySQL 5.7在Power8下达到每秒百万请求，在不同CPU架构下的优化，使用sysbench测试，数据量不清楚。 O网页链接
linkedin一直都有很多不错的工程技术blog，包括开源工具等。 @何_登成 LinkedIn博客质量很高，尤其是下面的几篇：Optimizing Linux Memory O网页链接 The Log: What every software engineer should know O网页链接 Garbage Collection Optimization O网页链接 Quality Control O网页链接 做数据、性能、测试的都可以学学。
facebook已经在c/c++基础工具链上做了很多事情，并且大部分都开源了。facebook和google在这方面的投资很给力。 @骆逸 Facebook放出了一个高性能的C语言并发编程框架libPhenom O网页链接，看了一下功能，觉得挺有意思的。它既支持事件驱动，也支持多线程，还提供了内存管理和常用数据结构，甚至是json处理。请@bnu_chenshuo 大师点评一下？CC @开源中国 @developerWorks
mongodb对很多移动应用来说应该挺合适的吧，兼顾性能并且简单易用！ //@zhh-2009:折腾这个干什么，难道就是因为是C++所以学起来成本低？Facebook除了HBase在用外，有团队也回归Cassandra了，再折腾ＭongoDB按阴谋论的说法就是：咱C++派的也得再多立个山头。:) @何_登成 众所周知，Mark Callaghan是MySQL领域的顶级专家，领导着Facebook MySQL团队。目前，其正式进军MongoDB，通过阅读MongoDB源码，一连写了好几篇文章，讨论MongoDB在数据文件、事务、日志恢复、插入等方面实现以及与MySQL/InnoDB的对比，是了解芒果的好资料。博客地址：O网页链接 (墙外)
facebook的folly有很多lib值得用吧，至少可以借鉴，提取关键的一些utils。 //@简悦云风:回复@邢_红瑞:facebook 自己做了 folly 基础库取代 stl 和 boost , 领衔的是 Andrei Alexandrescu . zeromq 作者自己后悔用 C++ 开发了. @简悦云风 同样是烂代码，c++ 写出来的感觉是高深莫测；c 写出来是混乱不堪。同样是好代码，c++ 写出来的感觉是，这是哪个年代的古董，连 stl 都不会用；c 写出来是清爽简洁。
google的c++基础工具链，给了做算法应用的coder很多帮助啊！ //@语真科技: //@52nlp: “以前在做后台C/C++开发的时候接触过Google的很多开源工具，例如glog, gflags, gtest, protobuf等，没想到前端开发中Google也提供了这么多好用的工具，真心佩服Google的工程师文化和工具文化。” @52nlp
公开课点评# Code School的“Discover DevTools" O网页链接 , 这门课程是Google和Code School在今年3月份合作推出的一门web开发课程，并且免费，于是认真学习了一把，学习的过程中有种相见恨晚的感觉。 “工欲善其事，必先利其器”，Chrome DevTools就是一把前端开发的利器... @课程图谱
google的c++ style，c with class，注重算法效果和性能。没想到大家还在持续讨论这种问题，不同应用不同选择而已。 //@GeniusVczh:google的C++style就是把C++当C用，当然这样实在是太别扭了，所以他们发明了go这种渣渣语言 //@王四哥达家码: 这样不读the design and evolution of c++和inside c++ obje @李沐M