## “AI”脑虫与技能贬值
本文反思了大型语言模型(“AI”)令人不安地融入创意和技术领域,并观察到即使在进步的技术社区中也出现了一种令人担忧的趋势。作者目睹了才华横溢的程序员陷入对Cursor等工具的依赖循环,体验到技能令人沮丧的贬值——这反映了其他手艺历史上经历过的转变。
虽然承认由于工作场所的期望和社会适应而采用这些技术的压力,但作者坚定地避免使用大型语言模型,担心它们对思想和自主性的根本影响。核心论点并非关于*AI运作得是否良好*,而是它的本质强化了现有的权力结构,通过消耗资源和瓦解熟练劳动,服务于资本主义甚至潜在的法西斯议程。
作者强调,写作、编码和创作不仅仅是关于产出,而是关于思想和自我发现的*过程*。最终,抵制AI不仅仅是一种技术选择,而是对晚期资本主义下自我决定和生存的斗争。行动呼吁侧重于社区支持、工会组织、有意识的消费,以及积极地在体制之外创造价值——选择*蓬勃发展*作为一种不服从的行为。
这篇帖子探讨了“音高倍增”的作曲技巧,由皮埃尔·布列兹推广,作为一种生成超越传统序列主义的复杂音高结构的方法。作者详细描述了理解这一概念的漫长过程,最初专注于布列兹作品的其他方面,然后深入研究其数学基础。
音高倍增本质上涉及组合两个音级集合——“被乘数”和“乘数”——以创建更大的“乘积”集合。这可以通过笛卡尔积或有序音程序列等方法来实现。这个过程在数学上很简单(主要是加法和模12运算),但可以从有限的起点产生大量的相互关联的音高素材。
尼古拉斯·斯洛尼姆斯基的作品中出现了相关概念的早期例子,但布列兹是第一个有意识地理论化和应用它的人。这种技巧允许作曲家基于逻辑创建有序集合,然后生成无数变体,从而在排序和重复方面提供灵活性。这篇帖子提供了详细的例子,并参考了斯蒂芬·海涅曼和列夫·卡布拉科夫的作品以供进一步研究,鼓励读者在自己的作品中尝试音高倍增。
## Python 统计过程控制:摘要
本次研讨会演示了如何使用 Python 中的 `pandas`、`plotnine` 和 `scipy` 库执行统计过程控制 (SPC)。SPC 利用统计方法来监控产品质量随时间的变化,并确定何时需要干预。
示例侧重于日本温泉的质量控制,在温泉中,保持稳定的温度、pH 值和硫磺含量对于旅游业和地方经济至关重要。使用来自鹿儿岛县温泉的数据,该数据每月收集 15 个月,以说明 SPC 技术。
关键步骤包括计算描述性统计数据(平均值、标准差)、创建过程概览图和直方图以可视化数据分布,以及分析子组统计数据(平均值、范围、标准差)。然后生成控制图(X-bar 和 S 图)以监控过程稳定性,识别潜在的“失控”状况。移动范围图用于单个测量值。
通过应用这些方法,操作员可以主动管理温泉质量,确保其符合宣传标准并保持其声誉。本次研讨会提供了实用的 Python 代码和可视化工具,以实现基于数据的过程改进。