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五眼联盟指的是什么？

台湾社会中的“特助”指的是什么？

计算机组成原理

人工智能

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落土八分命

「一部悲劇用喜劇呈現，那才是真正的悲劇。」

那个声音到底是什么呢？

被困在了大佛中

 

五眼联盟指的是什么？

五眼联盟（Five Eyes Alliance）是一个国际情报共享联盟，由五个英语国家的情报机构组成。这个联盟的成员国包括：

1. 美国：美国国家安全局（National Security Agency，NSA）是美国的情报机构，负责监测和收集国际通信和情报。

2. 英国：英国政府通信总部（Government Communications Headquarters，GCHQ）是英国的情报机构，主要负责信号情报和网络情报。

3. 加拿大：加拿大通信安全局（Communications Security Establishment Canada，CSE）是加拿大的情报机构，专注于通信情报和网络安全。

4. 澳大利亚：澳大利亚信号局（Australian Signals Directorate，ASD）是澳大利亚的情报机构，专门从事电子情报和网络防御。

5. 新西兰：新西兰政府通信安全局（Government Communications Security Bureau，GCSB）是新西兰的情报机构，负责通信情报和网络安全。

五眼联盟成立于二战后的情报合作基础上，旨在共享情报并加强国际安全。成员国之间分享情报以及合作进行情报收集和分析，以应对共同的国际安全威胁，如恐怖主义、网络犯罪和其他潜在的威胁。这个联盟一直备受争议，因为其情报共享活动引发了一些隐私和监控问题的担忧。

值得注意的是，虽然五眼联盟是由五个核心成员组成，但这些国家也与其他国家和情报组织合作，从而扩大了情报共享的网络。这些合作可能包括其他国家的情报联盟，如九眼联盟和十四眼联盟，但这些联盟的具体细节通常是机密的。

台湾社会中的“特助”指的是什么？

在台湾社会中，“特助”通常指的是政治特别助理（Political Aide）或政治特别助手（Political Assistant），他们是政治人物（如立法委员、市长、县市长等）的工作团队中的成员。这些特助或特别助理的主要职责是协助政治人物履行其职责，提供行政支持、政策建议和其他政治活动方面的帮助。

以下是特助在台湾社会中的一些常见职责和工作范围：

1. 议事协助：特助通常协助政治人物准备议事文件、资料和演讲稿，以便在立法会或其他政治场合上发表。

2. 政策建议：他们可能就政策问题提供建议和研究，以帮助政治人物做出决策。

3. 与选民互动：特助也可能协助政治人物与选民互动，处理选民的问题和反馈，参加社区活动和会议。

4. 公共关系：他们可以负责政治人物的媒体关系和公众形象管理，包括与新闻媒体互动和维护社交媒体帐户。

5. 安排行程：特助通常协助安排政治人物的行程，包括会议、活动和外访。

6. 政治筹款：一些特助可能协助政治人物筹集政治竞选资金，管理竞选活动。

特助的职责和权力可以因具体的政治职位和个人需求而有所不同。他们在政治领域扮演着重要的角色，协助政治人物履行其公职，并在政策制定和选民服务方面提供支持。在台湾，政治特助的工作通常与政治活动和政府工作紧密相关，但具体的职责和要求可能因政治人物和政府的不同而异。

计算机组成原理

Segmentation fault

什么是无符号数

同样的代码

内存中分配，区域有多大

跟前面的数据类型有关

int大小

可大可小

四个空间

人工智能

人工智能、机器学习和深度学习是最近几年比较火热的概念，它们看起来比较相似，但是仿佛又存在某些差异。这篇文章，咱们就来科普一下三者之间的区别和联系。

为了让读者有一个整体上的认知，咱们先来看一张图。

可以看到，三者之间是相互包含的关系：人工智能涵盖范围最广，它包含了机器学习；而机器学习是人工智能的重要研究内容，它又包含了深度学习。

人工智能

人工智能的英文全称是 Artificial Intelligence，简称 AI。

人工智能是一门以计算机科学为基础，融合了数学、神经学、心理学、控制学等多个科目的交叉学科。

人工智能的目的是让计算机模拟人类的思维，从而解决一些不能用代码描述的问题，比如判断一只动物是不是小狗、通过 CT 照片检测一个人的病情等。

这些问题不能用传统的编程方法解决，因为没有一个确定的公式，或者说没有一个确定的算法。但是我们人类就很容易解决这些问题，因为人类大脑不是根据固定的算法来推导的，而是根据以往的认知或者经验来推理。

人工智能的目的也是如此，就是不给计算机编写固定的算法，而是让它自己形成一套模型，然后利用这套模型来帮助人们解决问题。这里的模型，就可以看做计算机的“经验”或者“认知”。

因为此时计算机的思维方式和人类非常相似，所以才称为人工智能。

机器学习

机器学习的英文全称是 Machine Learning，简称 ML。

人工智能只是一种美好的愿景，但是具体如何才能实现人工智能呢？答案就是机器学习。

计算机原本只是一张白纸，没有任何“阅历”，我们必须喂给他大量的数据，让它从数据中积累经验，逐渐形成自己的认知。这是一个让计算机不断学习的过程，所以称为机器学习。

机器学习是一件很麻烦的事情，需要先搭建一个模型，这个模型包含了很多参数，然后把准备好的数据（包括正确的结果）输入到模型中，不断调整模型的参数，直到它非常接近或者完全符合正确的结果，这个时候我们就说模型训练好了。

机器学习的模型有很多种，已经有人帮我们开发好了，也就是各种成熟的算法，包括决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量等。

实际开发中，我们根据自己的需求从中选择一个模型即可，这个不用担心。最要命的是数据，机器学习需要大量的数据才能训练好模型。人类看一两张猫的照片就认识猫了，但是机器学习需要看成千上万张照片。

如何收集大量有效的数据，是机器学习的重中之重，所以才有了爬虫，有了数据挖掘，有了数据清洗等分支。

注意，除了机器学习，传统的编程方式也可以实现部分人工智能，这已经在某些领域内做出了成果，比如文字识别、电脑下棋等。

深度学习

深度学习的英文全称是 Deep Learning，简称 DL。

机器学习的模型是一个不断发展的过程，后来人们逐渐研究出了一种更加智能和通用的模型，就是卷积神经网络（CNN）。CNN 模拟人类大脑神经突触之间的连接，通过调整参数来模拟突触连接的强弱，如下图所示。

图：卷积神经网络示意图（x 表示输入，y 表示输出）CNN 包含很多层，每一层又包含多个节点。除了第一层和最后一层，中间的那些统称为隐藏层（蓝色部分）。隐藏层可以多达数百层，每一层的输入都是上一层的输出，同时每一层的输出都可以作为下一层的输入，它们交织在一起就形成了一个很深的网络，所以称为“深度学习”。

见名知意，深度学习真的很深，哈哈。

通常来说，机器学习模型的复杂度越高，它的学习能力就越强，这就好比说，使用更多的变量，你就能表达出更复杂的公式。但是一味增加网络深度是不好的，因为太深的网络不好训练。

深度学习是机器学习的一个重要分支，它是机器学习的高级玩法，更加接近真正的人工智能。

目前深度学习已经被应用在人工智能的各个领域，其中最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理领域，我们所熟知的语音识别、机器翻译、无人驾驶、人脸识别等等，都是基于对深度学习算法的应用。

除了 CNN，深度学习还有很多其它的衍生模型（算法），比如循环神经网络（RNN）、深度置信网络（DBN）、长短期记忆模型（LSTM）、生成对抗网络（GAN）、受限玻尔兹曼机（RBM）等。

总结

人工智能是一种美好的目标，它希望用计算机来模拟人类的思维方式。

机器学习是实现人工智能的主要途径，也是人工智能的核心，它有很多模型（算法）可以选择。

深度学习是机器学习的一个重要分支，它使用了一些更加通用和智能的模型，是比较前沿的学术课题。深度学习需要更多的数据和算力作为支撑，否则难以发挥其优势。

人工智能学习路线

目前的 AI 已经融入了多个行业，正在催生出一批颠覆性技术，引发新一轮的科技爆发和产业革命。

由于人才紧缺，门槛较高，AI 工程师的待遇非常吓人，新入职大厂/独角兽的应届生，年包基本都在 40W 以上，有些 NB 的应届生甚至可以拿到 60W。

选择大于努力，能够在 AI 这个赛道深耕的读者，未来一定会厚积薄发，赚取超额收入

来自 <人工智能、机器学习、深度学习的区别，终于说清楚了~